大數據名人講堂：萬億元大數據産業新生態

滾動 來源:央視網 2016年07月08日 14:21 A-A+
掃一掃 手機閱讀

我要分享

QQ空間新浪微博騰訊微博QQ微信

原標題：

　　各位上午好，我是來自中關村大數據産業聯盟的陳新河，今天非常高興有機會在這兒與大家探討一下大數據的話題，今天跟大家分享的是《萬億元大數據産業新生態》，當然不是2015年達到1萬億，大概是在2025年的時候中國的大數據産業會在1萬億左右。

　　其實人類利用數據來感知社會服務生活，在很早時間就有了，比如在1850年代的時候有一個叫約翰·斯諾的，他是根據霍亂病患者，他就發現離水井比較近的地方患者多，他就推測水源是傳染霍亂的一個主要來源。比如説在1920年的時候，我們國家有一個叫胡煥勇的，他就根據各地，比如這個鎮有兩萬人，這個鎮有三萬人，他用描點法，有一條線叫胡煥勇線，這是我們國家的一個經濟社會的分水嶺。那在80年後我們用QQ，微信同時在線數也能發現這種規律，就利用大數據。其實我們生活中也有很多大數據的案例，比如説在2016年6月7號北京下一點小雨，北京有雨的時候交通就比較糟糕，你就發現平時我打車一般來説他是不加錢的，而在這一天因為車供應量人需求量多，所以它就大概1.5倍，比如説我們在各種電子商務網站買書的時候，你發現除了，比如説期貨方面的書，除了給你推薦期貨方面的書之外，還給你推銷無線鼠標，無線路由器，它其實不是無緣無故的，它是根據過去很多人買這方面的書，然後同時又買了無線鼠標，無線路由器，這樣一個利用大數據的原理來進行精準的推薦。還比如説有很多人去江蘇某個地方去玩，這個地方都哪些人來呢，其實我們可以用電信信令的數據，來分析出來這些人從哪地方來，剛才算是一個序幕。

　　下面可能主要跟大家分享四方面的內容，主要是我們首先認識一下大數據到底是一個什麼樣的東西，再一個是在各行各業的應用，再一個就是我們看大數據産業的生態，最後我們進行一個展望。

　　技術的創新一直是推動這種應用的力量，比如説成本的下降，計算成本的下降，如果我們把這個計算成本的下降運用到飛機上來的話，那可能現在的一家飛機可能也就大概買一瓶可樂的錢，下降非常快，我們自己也能感受到，比如在2000年的時候，我們家庭每個家裏面大概都是幾十K的這種有線網絡，那我們現在的寬帶光纖都是10兆，甚至100兆，其實數據大只是一個表象，我們從數據上來看，可能從兆，GB，TB，現在的PB，其實這個只是一個外化的現象，如果我們從技術角度來講，可能經歷了這種數據庫時代，這種數據倉庫到現在的大數據，其實與大數據相對應的概念是一個小數據，比如説我們在銀行辦信用卡的時候，它會要求你提供過去一段時間的工資條，它其實用小數據判斷你的信用價值，我們現在其實有更多的手段來判斷信用價值，所謂的大數據，比如説你敲鍵盤的速度比較慢，你認為你遠離IT人士，那你的信用價值也會降低，比如説你喜歡玩遊戲，一次老是玩兩個小時，而你同事喜歡玩遊戲，只是玩5分鐘，那麼你的信用價值相對你同事會低，為什麼呢？他認為你是一個玩物喪志者。

　　其實我們目前在重視大數據的時候，千萬不能忽視過去的所謂的小數據，所以説各種看法，我們大數據只有把過去的小數據與現在的所謂的大數據結合起來，才能形成真正的大數據，否則的話就像右側兩幅畫一樣，比如來畫蒙娜麗莎，因為缺乏了工資條，就變成了憨豆先生。

　　大數據這個詞其實是一個相對的概念，比如説在70年代也有大數據，大概幾兆的數據，80年代，90年代都有大數據，我們現在的大數據跟過去70年代，80年代，90年代大數據有什麼不同呢，其實我個人的看法，就大數據在我們現在討論的大數據跟過去不同就是還原真相，還原事物的真相，真相來自哪兒，真相我們語言的客觀表達，來自物理世界的反饋，比如説以前我們對航空公司這種餐飲的評價可能召集20個人做一個小的這種調查，這是一個我們叫小數據樣本調查的方法，我們現在用什麼呢，用微博推特上的評論，比如這個人説這個航空公司的菜很鹹、很難吃，其實都表達一個意思這個菜不好吃，這就所謂大數據的方式。還有很多，比如説我們可能經常出差坐的飛機、高鐵，其實它每時每刻都在不停地産生數據，大概波音787一個運行航線大概幾個TB的數據，它發動機大概會有五千個數據點，採集溫度、壓力一系列的數據。

　　好，那其實我們説了大數據，如果簡單概括一句話的話是什麼呢，大數據是物理世界在網絡世界客觀的影射，比如説我們喝咖啡是物理世界，我們比如説在BBS裏面叫網絡世界，其實二元世界不是相互割裂的，而是相互融合的，比如説，我們在2000年説的鼠標加水泥，它也是一個二元世界的融合，我們現在又説到O2O其實都是一個問題，大家也可以自己觀察一下自己的手機通訊錄和微信群，你就發現它們之間的差異，其實手機通訊錄更多的反映你的物理世界的親戚朋友，而微信群更多你網絡空間的朋友，你發現他們是有很多相互交叉融合的地方的。

　　好，那我們看一下大數據在各個行業的應用情況，其實我們每個人在網絡上都是有一個畫像的，你在網絡上，比如説你喜歡買什麼東西，喜歡瀏覽什麼，比如説瀏覽器裏面有個cookie，它會記錄下來。很多這種公司，比如説搜索引擎公司，比如廣告公司它會把它記錄下來，然後對你進行一個畫像，根據你的喜好來給你推薦，比如説我們可能在瀏覽一些車網站的時候，可能你是沒有感覺到，但其實它的數據都在時時刻刻記錄，那其實不同的人在不同時段，他的行為是不同的，比如一個人正常瀏覽的車的相關信息，它的指數大概是十幾的話，突然它的指數上升到60，那未來半年買車的概率可能超過85%，如果我們再進一步看一下，他可能喜歡看德係車，又喜歡看8到12萬的，很簡單，這個時候如果給他推銷豐田車是沒有什麼作用的，這個就是所謂的精準營銷。

　　其實精準營銷它能夠實現一個3A價值的閉環，比如説你在美國點擊一下廉價汽車的保險，谷歌大概會搜到30多美元，在美國我記得有一個最貴的廣告，點擊一次收多少呢，大概是660多美元，等於説點擊一次一個iPhone6沒了，在中國其實也是一樣，比如説你在華東地區假如説搜索不育不孕專科會多少錢呢，廣告商會付出大概是三四百人民幣的樣子，大數據其實在各個行業用的非常多了。

　　我們第一個先看一下在金融行業，我們以前金融機構它其實是叫嫌貧愛富，嫌小愛大的，為什麼呢，因為中小微企業它本身就是一個天生風險比較大的行業，比較大的，所以説它們更多喜歡這種上市公司，那對於它們來講，貸出一筆一千萬，跟貸出一筆十萬，它們凈價成本其實也相差不大的，所以説它們更喜歡大企業，現在我們有了大數據這個格局正在改變，很多公司比如説像賣電器的呀，甚至這些超市呀，還有一些這種電子商務公司呀，你發現它們都在進入金融領域，在美國也是一樣，一批新興的互聯網金融公司起來挑戰過去的這種傳統類似于富國這種巨頭。

　　還有我們再看下一個案例就是保險，我們知道，如果我們跟同事都去買一輛別克的話，買一輛汽車的話，你會發現它其實保險費用一樣的，為什麼呢，因為我們國家的保險目前來説，精算師根據事故的概率和車的成本來計算的，我們現在有一種新的方式能夠根據每個人，比如説你駕車比較平穩，而你的同事駕車老是喜歡飆車，那可能未來他的保險費可能就會比你高，根據你的駕駛行為每時每刻都有記錄，然後對保險能做到千人一面，變成千人千面。

　　比如説在航運方面，全球不同這種貨輪在各地它的不同情況，其實我們可以預測全球經濟發展形勢，華爾街的可以根據這些貨輪的這種運力情況來進行買空賣空。再一個是醫療，我們過去一般身體不舒服了你才到醫院去，其實它採集到的我們叫斷點數據，就是説你只有身體不舒服了才去採集數據，我們現在有很多類似于智慧手錶，手鐲，它每時每刻都在採集數據，所以説你自己就能發現他如果心臟跳動不正常，你自己就可以發現身體不正常的情況，這樣的話能夠及時進行這種預防。

　　還有地産大數據，我們知道中國的地産過去十年只要買來地，基本上能賺錢的，但突然這幾年不賺錢，不好做了，有很多公司可能買來地，就發現自己造成了，麵粉比小麥的價格要貴，好，我們現在用大數據的手段，舉一個簡單的小例子，比如過去我們要開一個店，麥當勞要開一個店，你會發現它可能在一個十字路口，八個人，一星期看這個地方經過多少人，我們現在用新的方式，用電信的這種數據，我不但知道經過多少人在這兒，我還知道有多少是外地人過來，過去兩個月這些人他去多少快餐店，我們根據這些數據，其實能夠準確地分析出來，這個地方適合建什麼商鋪。

　　再一個就是其實我們還有更多的技術手段來洞察人，比如説我們在一些這種房地産的售樓點，我們可以加很多探針，這樣可以洞察每個人在賣場的位置，比如我發現一個人他在兒童區待了半個小時，毫無疑問他是有孩子的，這個時候可能一居室對他沒什麼吸引力，二居室，三居室會對他有更大的吸引力。

　　前一段時間深圳有一家公司他的物業費為0，大家都感覺到很振奮，其實他就是因為有了這種社區裏面大數據，比如説你的用水用電，你的物業費交的時間的早晚，一系列數據來對你進行一個畫像，這樣我可以給你進行團購，還可以給你進行這種洗車服務，就一系列服務從他那兒來獲取收益，這樣補貼物業成本，所以羊毛出在豬身上的做法。

　　其實大數據應用的領域非常廣，比如説影視，影視跟大數據有什麼關係呢，也有很有意思的案例，比如説以前可能對於趙本山的電影，它首演可能在北上廣，基本上投入廣告一樣，後來用大數據的方式發現，這個廣告白投了，為什麼呢？我們根據大家看了電影，在微博上會有討論，他就發現喜歡趙本山電影的人75%以上是集中在東北三省，所以説他們以後的廣告投放策略，可能75%的資源都投放在東北三省，而不是深圳，其實我們可能前一段時間看過《小時代》，你會發現它也是有一個大數據的這種手段，對它從選角、到廣告投放，包括海報，你會發現它海報中有一個裸露上身的男士，為什麼呢？因為《小時代》這部電影80%是女性，所謂的宅女、腐女，所以要有一個男士來提升她們的注意力。

　　大數據在體育方面也有很好的用處，我們到目前在高爾夫，足球，籃球，這一類賽場它有很多傳感器，這樣能夠捕捉到運動員的每一個動作，然後對他進行數據分析。我舉一個射擊的例子，過去可能要選一個神射手，給他十發子彈，看你能打幾個9環，現在我們用大數據的方式可以來分析，就是在他槍支上裝一個不可見光裝置，它有很多軌跡，跟過去神槍手這種軌跡進行比對，就很容易發現哪些人具有神槍手的潛力。

　　農業，大家説農業跟大數據有什麼關係呢，其實農業也有大數據的應用空間。比如説如果我們知道全國幾千萬頭豬的它的發育情況，其實我就能很好地預測未來豬肉的價格，包括食肉的價格，大家可以猜一下500萬頭豬它的信息大概能值多少錢呢，當然不是豬肉值多少錢，是這頭豬多重，我告訴大家是值五千萬，一頭豬值十塊，哪些企業要買這些數據呢，期貨公司。

　　再一個我們知道約翰迪爾是做拖拉機的，其實它現在不僅僅賣拖拉機，它還在賣數據服務，它在它賣的拖拉機中，它不但有很多傳感器去偵測拖拉機的狀態，其實他還有在它的耕具中也有很多傳感器，這樣來去記錄土壤，還有這方面的記錄，這樣的話就能夠預測農作物的生長情況，來預測他們來年的收成，同時還提供後面的一系列的服務。

　　大數據在工業方面其實也有很廣的用處，比如説硬盤，我們知道硬盤在壞的時候它會有一些特徵出現，比如説溫度異常升高，轉速降低，IO的數據的吞吐值下降，我們根據200多個數據對它進行分析，我們能夠提前預測硬盤的故障。其實在很多領域都可以用這種方式來預測，比如説我們對挖掘機，我知道它每個時段的工況，這樣我可以預測它什麼時候發生故障，還有可以優化産品設計，比如説有一個産品的工程機械，它發現在中國市場上它的挖掘大臂的負荷老是在100%，我們知道它負荷在100%的時候特別容易損壞，所以就及時反饋出這個信息，對它産品進行優化設計。

　　在旅遊，旅遊方面其實用大數據的地方也很多，比如説我們一般到某一個地方的時候，都會去搜索，比如説這個地方有什麼好吃的，有什麼好玩的，哪個賓館比較乾淨，好，我們把這些數據收集起來，就可以創造這樣一個搜索旅遊指數，這樣能夠提前預測每個地方提前一兩個月來預測這個地方會有多少客源。

　　其實我們現在還有更先進的手段，就是比如説每個人的手機，因為手機，你帶著手機有信令，根據這個數據能夠知道客源從哪兒來。比如説在大概五六年前，你會在北京的地鐵中發現有很多雲臺上的廣告，其實不是無緣無故的，根據大數據，它就發現60%的遊客來自於北京，20%的遊客來自於山東，剩下的來自於河南和山西，所以他把大量的公告投入到北京的地鐵中，這就是用大數據的方式來對它的旅遊進行這種引導。

　　其實在公共世界裏面也有大數據的用武之地的。比如説，上海的踩踏事件其實完全可以避免，我們也可以用手機信令這種數據，比如説在一平方米內三個人它可能容易造成踩踏事故，那麼到2.8的時候就要進行及時的疏導。

　　還比如説艾滋病，其實在任何地方都有艾滋病，就是因為有很多這種傳染的方式，我們現在因為有艾滋病患者嫌疑的人，他不願意跟任何人説，但是他會去在百度上搜索，比如説艾滋病用什麼抗生素好，哪個醫院好啊，好，我們把這些關鍵詞圈定，就創建一個這種搜索指數，艾滋病指數，這樣的話比如説西部這一個地方，他正常的話是8到12，突然第三季度第四季度是40到60，那這個地方肯定異常，是不是有販毒人員比較氾濫，這樣就可以及時地介入。

　　那我們看另外一個案例，大數據在經濟方面的案例，我們知道有個克強指數，克強指數從某種程度上來説也是大數據指數，我們現在有更多的克強指數，比如説我們可以用百度上面廣告投入的情況來創建一個經濟發展指數，簡單原理什麼呢，因為每個季度百度的廣告數大概一兩百億，它是不同規模，不同行業廣告投入的情況，假如説有一個行業，它在這個季度廣告投入，它的訂單比較多，客源比較好，下個季度廣告就會增加，不同行業不同規模都表現那個趨勢的時候，預示著經濟向好，那我把這個做成一個指數跟已有的PPI進行彌合，就可以創建一個新的經濟指數。其實還有很多這樣的類似的案例，比如説我們可以用新增工商企業登記的數量，還有企業增資的數量，根據這個來創建一個經濟指數，還有比如説我們可以根據工程機械它的工作，最著名的案例就是曉松它在全球有200萬台工程機械，分佈在不同地方，它不但能監測到它位置，還能監測到每鬥挖的重量，華爾街用這些數據來對全球的經濟進行預測，對股票進行買空賣空。

　　好，我們再看一下大數據在反恐方面的案例，其實暴恐是社會的毒瘤，大數據在這方面如何來應用呢，其實也有很多這種案例，其實就是説比如説在波士頓馬拉松爆炸案，在爆炸案之後迅速在24小時迅速鎖定暴恐分子，它是怎麼做的呢，就是根據街頭的錄像，推特的視頻，Facebook這樣一系列的信息，然後通過這種數據挖掘的方式發現暴恐分子。

　　剛才我們看到了大數據其實在國民經濟的各個行業用處非常廣，無論是這種宏觀經濟呀，旅遊啊，這種公共事件呀，都是有這種數據驅動的.這還有很多案例，大家可以看一下屏幕，其實還有更多的商業領域有待於大數據去挖掘，這是一個電影院，這是我們叫熱力圖，紅點的地方表示人比較多，綠點地方表示去的人比較少，大家發現可能大家到電影院都會去中間，這是很正常的，結果我們用大數據熱力圖發現，其實在一個角也經常有人坐，哪些人喜歡坐這個地方呢，就是處於熱戀中的人，所以這就給電影院一個啟示，它把這個地方做成半包結構，然後每個座位加50塊錢，所以提前兩三個月都會預定出去，類似的案例可能還有更多需要大數據的工具去挖掘。

　　好，我們現在再分享一下整個大數據産業的生態，目前中國大數據産業其實並不多，大概是三、四十億人民幣的樣子，主要是這種硬體偏多一些，軟體和應用服務相對來説比重偏低一些，但發展很快，在2014年底的時候我們統計國內大數據企業大概300家，2015年底的時候我們統計大數據企業有多少呢，有500家，而在2016年5月份這個數據已經超過了600家，我們今年9月份會發佈一個大概會超過1000家的大數據這樣一個産業地圖，有興趣的話可以看一下這個地圖。

　　資本市場一向是這種新技術的催化劑，在整個2015年，在大數據方面的投資是超過50億元，2016年估計跟這個差不多，正是看到了這種很多機遇，各個國家都在推出這種大數據的國家戰略，美國、歐盟、澳大利亞、日本、德國，其實我們把時間稍微拉長一點的話，我們這一波的大數據跟80年代美國的信息高速公路很像，是一個順承的關係，如果説美國的信息高速公路是1.0的話，我們現在的大數據叫2.0，信息高速公路只是搞了基礎設施建設，我們現在是應用，我們國家各個領導也高度重視，從總書記、總理他們都有這樣的大數據的言論，比如説習書記説，我聽懂了大數據，還有總理在貴陽世博會上説，大數據是鑽石礦，我看我們大數據名人講堂的標識也是一個鑽石，寓意著大數據是一個很豐富的鑽石礦。

　　我們國家也已經有這種國家的大數據戰略出臺了，剛才有幸我全程參與了這個文件的制定，從2014年10月份開始，表面上文件的名字是沒有戰略，就是促進大數據發展行動綱要，但是在我們國家十八屆五中全會中已經明確，實施國家大數據戰略，這就是我們國家的大數據戰略，大數據戰略行動綱要其實我們可以概括一下，就是一個中心，三項任務，五大目標，還有十大工程，一個核心就是數據強國，我們過去百年都是在工業強國路上追的很辛苦，但是很難，在技術軌道是很難超越歐美的，但是我們在大數據時代我們是有機會的，因為我們有13億人，然後有這麼多人每時每刻都在貢獻數據，而數據是一種新的資源，它是用之不盡的資源。

　　對於政府來講其實推動數據只有一個事，就是推動數據開放，給大家分享一個例子來説明一下政府在數據開放，如何來通過數據開放激發這種創新活力的。我們知道每個紅綠燈它都是有交通事故記錄的，這個數據在國外是開放的，但是我們國內是不開放，如果有數據開放，比如説我的孩子在五年級上，我就想讓他獨立上學，如果有了這個開放數據，我就可以輸入家和學校的地址，它就會自動優化一條最低事故率的路徑，那以前如果沒這個數據，只有拍腦袋，可能這是我選的綠蔭比較多的地方，路徑，那可能它恰巧是一個事故率比較高的路徑。

　　從我們國家整體跟國際上這種數據開放比較來看呢，我們國家數據開放不容樂觀，基本上來説是屬於第三個梯隊，我們國家數據開放當然有很多問題，比如説整個法律規定，還有些這種安全方方面面的這種規定可能還不健全。我們國家剛才説了，大數據是我們國家戰略，但是現在有這種一哄而上的感覺，目前來看有兩個誤區，第一個誤區就是興建雲計算中心，不論大小城市都在搞雲計算，其實如果搞這種沒有應用的雲計算，就像在沙漠裏面修高速公路，修高鐵它是沒用的，完全是以純粹的從公用的角度來做。第二個誤區就是數據交易市場，我們現在看到數據交易市場幾乎成為全國各地方一個標配，其實這也是一個很大的誤區，我們在沒有搞清一個事物的本質之前，我們如果用慣性的思維去做事情，很容易南轅北轍。

　　我們知道以前工業時代每個地方都有市場，因為它是一個區域市場，而數據大家也這樣想，也應該有這樣的市場，並且這是一個穩賺不賠的事，而數據它是有很多不同於這種工業品的，比如説你買了別人十斤蘋果，其實賣的人已經沒有了，但是他辦了物權的轉移，但是你從別人獲取一份數據，賣數據的人還有，你還可以轉賣，這個數據跟這種物質産品是完全不同的東西，是一個新物種，所以我們要用新的思維來解決這個問題，因為對數據來講目前在數據交易最大的問題就是價格，我們知道對於一個商品來講三個要素，有人願買，有人願賣，還有供應的價格，但恰恰在供應的價格方面很能達成一致，因為你不同的時間，不同的人他其實對數據的價值認知都是不一樣的。

　　再一個制約大數據發展的瓶頸是人才。我們初步估算了一下，我們如果産業達到一萬億，整個人才需要缺口是200萬，而我們現在大數據人才大概只有多少呢，只有8萬，就缺192萬，因為大數據人才它跟過去的人才結構完全不同，比如有很多人對商業比較敏感，但是他對數據沒有感覺，可能你對數據有感覺了，但是你又不會用什麼R語言這一類的東西，右邊列的是做大數據的大概要精通30多門這種技術，所以説還是對於很多人來講還是挺高的壁壘的。

　　大數據技術我是最後講，因為我個人的看法大數據技術對它的影響不是很大，就是我們過去幾十年中國的IT産業，我們在這種基礎設施建設的時候，我們發現基本上都是國外的比如思科、微軟、Oracle，但是我們在應用裏，比如説電子商務、比如説社交，你發現我們國家一批企業成長起來，比如説阿裏巴巴、騰訊它們的收入都是上千億美元，它們的市值是超過上千億美元，這在過去幾十年都是不可思議的，那大數據也像是互聯網行業一樣，它更像是一個應用，所以説對於中國企業來講會有更多的機會。

　　好，我們再分享一下最後一部分，大數據産業的一個發展展望。這就很有意思，能看到多遠的過去就能看到多遠的未來，左邊這個柱狀圖它顯示過去二三十年整個北京市軟體産業發展情況，因為北京軟體佔全國處於領導地位，而大數據也是處於這樣一個形態，目前全國70%以上的大數據企業都居住在北京，所以我們以北京來分析未來的大數據産業是有一個很好的參考，目前的大數據産業相當於哪個階段，大概相當於1998、1999年的軟體産業，好，前兩周在北京經信委分析了80幾家大數據企業的情況。

　　簡單總結一下就是，目前的大數據服務的領域主要是營銷、金融、製造領域，從規模上來看大概就是100人的團隊它的收入是一千萬，所以這就是目前整個大數據産業的整體情況，處於一個非常低的階段，我相信未來十五年到二十年也會像軟體産業一樣，目前的北京軟體企業有多少呢，有4.5萬家，從這種幾百家上升到4.5萬家，大家可以想象有多大的發展空間，這樣的話對我所説的一萬億應該不會有所質疑了。

　　發展大數據我們從一些…它的基石是什麼呢，我們把它總結了一下大概有幾個。第一個就是智慧終端數，人均帶寬和流量，還有個互聯網化率，這幾方面是大數據發展的基石。因為中國有13億人口，目前大概有6到8億的智慧手機用戶，其實每個用戶都在貢獻數據。我們從人均帶寬和流量上來講也發現增長很快，比如説我們估計在2016年人均手機的流量大概應該超過800兆，還在不斷地增加，其實你在貢獻流量的同時，其實你的大量的行為數據也被記錄下來，就更容易被洞察到。

　　再有就是在互聯網化率，我們知道其實很多行業它是很難互聯網化，比如説理髮，比如説吃飯，必須到現場去，像電子商務它是比較容易，在線化率是比較高的，目前國內的在線化率，電子商務大概是在20%左右，未來還有很多領域，比如説教育、醫療，隨著它們在線化率的提高，其實有更多的這種大數據産業發展機會。

　　我們看一下大數據發展路徑是什麼？其實大數據不是一個無中生有的東西，過去這個半個世紀來，從這種企業這種IT管理到比如説我們出行的這種導航，到我們在互聯網時代的來臨，突然來了個大數據，其實就是因為我們每個人有這種數據留存下來這種搜索引擎，他們很容易實現商業價值，未來發展空間更大的我們認為是在製造業領域，因為整個製造業在全球GDP大概47%左右，而這個領域目前才剛剛開始，就類似于飛機、工程機械，目前主要集中在生産資料領域，未來會向比如説我們的智慧家居，就這一些領域拓展。

　　驅動大數據發展，我們認為有三大動力。第一個動力就是我們每個人的這種生活，無時無刻不有大數據來驅動，從我們出生，到上學，到工作，比如説在美國，有一家公司它會根據職員的這種郵件的情況來分析預判這個職員會不會在半年進行離職，因為我們知道一般一個職員離職他會提前一個月告知公司，但是一個月其實很難招到替代者，現在我們有了大數據，其實就能夠很好地預測哪些人要走。

　　驅動力之二是在新商業領域，其實類似于這種我們用的專車，還有這種叫出租車呀，包括我們這種類似于這種易代洗呀，還有代駕呀，其實這一類的我們都叫新商業，還有電子商務都叫新商業，它未來都是有數據來驅動的。

　　驅動力之三是新工業，就是美國的工業互聯網，德國的工業4.0，中國製造業2025，其實核心就是數據，我們現在的製造業跟過去很大的不同就是除了能動之外，它還無時無刻不産生數據，我們以前比如説一個汽車廠賣出了一輛車，它不希望顧客找上門來，再找上門來就是修理嘛。現在不是，這個事情賣出車才剛剛開始，為什麼呢，因為這個車從賣出這一刻起它在不斷地産生數據，而有了這些數據，那我可以跟保險、金融、餐飲服務關聯起來，舉一個簡單的小案例，比如説一輛貨運車，他老是在一點半到兩點停，並且他老是在川菜館附近，很簡單，他這個人的餐飲習慣是一點半到兩點，他喜歡吃川菜，好，那我們根據他這個邏輯，每天在一點半到兩點向他推銷附近的川菜館是最容易成功的，這樣就實現了商業價值，所以説對於新工業來講，可能製造不太重要，以數據為基礎的服務變得非常重要，所以説這個車哪生産的不重要，關鍵你這個車聯網是誰給你提供服務的，它更重要。

　　我們把過去一百年跟未來一百年用兩張圖來表示，左邊這張圖是過去表百年，我們大概可以用這張圖來表示，就是我們的土地、石油這些資源，然後通過這種鐵路、公路連接起來，所謂的誕生了過去百年的這種工業、農業和服務業。那未來百年是一個什麼狀態呢，未來百年是下面雲計算提供IT的計算基礎，然後去驅動著數據，數據是成為一種新的資源，並且是一個永遠不會消失的資源，並且越用越有價值的資源，然後通過物聯網、互聯網來驅動新的經濟，比如説新的工業，剛才説了工業4.0，工業互聯網，新的服務業比如説電子商務這一類的，還有一些農業，這些都是有數據驅動的。

　　好，上面的分享可能大家感覺到有點太宏觀，我舉一個非常具體的例子，我們過去的經濟實際上來説叫區域經濟，任何一個地方都有一個這種所謂的批發市場，比如説河北的白溝，武漢的漢正街，浙江的溫州它都是服務於區域的，本身北京就是一個華北的這種區域批發市場。有了電子商務，你會發現整個經濟發生了變化，發生什麼變化呢，我們過去假如説以GDP來衡量全國的百強縣市的話，浙江有多少，有18個，那現在因為有了阿裏巴巴，對這個格局帶來了什麼影響呢，我們看一下這個數據，我們創造一個新的數據叫IGDP，就是電子商務與GDP的比值叫IGDP，再看一下浙江有多少呢，有41個，這就是一個新經濟格局的影響，因為有了數據，所以説對整個經濟的結構帶來非常大的影響，我們其實周圍也能感受到，比如説我們以前買個瓜子花生這些乾果，可能都是在附近兩三公里，吃個飯也都是在兩三公里，我們現在吃的飯可以叫個外賣，可能它是二十公里之外的，比如説我們現在這些乾果可能都是通過淘寶買到，可能是新疆、浙江這樣的企業，這就是所謂的新經濟給我們帶來這種影響。未來整個經濟結構，阿裏巴巴我們在2013年去調研的時候，對杭州的影響是超過2000億，那我估計現在應該是3000到5000億的樣子，那未來整個經濟的結構，因為阿裏巴巴對整個杭州的影響，未來還有很多其他的這種業務平臺，會對其他的省市也會帶來很深的影響，會有一個新的經濟格局。

　　從全球角度來講也會呈現這樣一個新的態勢，可能未來誰掌握的數據越多，然後誰對經濟會有更強的話語權，我們過去有一個WTO的規則，這個WTO是基於這種全球商品的供應品的流動的，未來可能會有一個新的規則，叫DATA WTO，就是以數據為基礎的這種貿易規則，誰是制定者呢，我相信在國際上誰能制定了這種DATA WTO這樣一個貿易規則，誰就主導了未來的世界。

　　所以説從剛才來看我們認為中國的大數據，應該來説在各個行業都會帶來很深的影響，它自身的産業當然也會非常大，這個是IDC的數據，它分析2020年整個中國IT産業大概六千億美元，其中有三千億我們用的是帶寬、手機、平板貢獻，另外有三千億是雲計算、大數據，其實核心都是由數據驅動來實現的，所以説到2025年中國的大數據産業實現萬億應該是可以期待的。

　　那我們再從微觀角度來看一下大數據，這個圖是我們研究了一兩千家國內外的軟體企業所發現的，有幾個簡單結論跟大家分享一下，它每個圓心表示它的創業時間點，圓的大小表示市值，X軸以下的企業是美國的企業，X軸以上的是中國企業，你會發現每隔一段時間，這從70年代開始，每隔一段時間美國有個巨頭出來，比如説IBM、谷歌、還有Facebook，中國的企業也很有特點，大概每五年會有一個上市高峰，比如説2000年創立的這種以新浪微博，新浪、搜狐這種新聞媒體企業，那在之後又是這種遊戲企業，再之後又是我們的電子商務企業，這一波興起了什麼，大數據企業，如果我們從時間軸來看，其實中國的大數據這一波跟美國相差並不多，基本上來説兩三年的差距，在一些領域，比如説房地産，可能在美國他根本就沒有這種大數據的需求，但是中國還是一個，因為在這方面是有很大的需求，所以大數據在地産裏面應用非常地廣泛，所以説未來十年我們相信會有一波大數據企業，大概會有十家以上的大數據企業成長到100億，比如説，現在為我們民生服務的這種類似于優步、滴滴，再一個就是我們今天探討的大數據企業，他們未來都有很大的成長空間。

　　好，我們簡單總結一下，大數據時代的背景，是因為我們每個人都在互聯網上用手機去瀏覽，這樣的話我們會有很多種信息留存下來，這樣很能洞察你的需求。大數據的實質是什麼，數據是物理世界在網絡世界的客觀映射，數據是物理世界的DNA。大數據時代發展階段是什麼呢？我個人看法，目前大數據是一個非常初級的階段，大概是百年的第一個十年，所以説你1905年的時候，你是無法想象我們現在用的智慧手機，我們用的平板電腦的，那我們現在去説一百年之後，其實你也是很難預測的，大數據整個就是處於一個非常低的階段，如果我們從行業來看，類似于互聯網行業稍微好一點，也就是小學一年級，而類似于這種金融行業，製造行業，電信行業，其實他們運用大數據手段，大概就相當於幼兒園的水平，也就是幼兒園小班的水平，大數據生態我們看到在政府政策的推導下，還有這種風險投資的推動下，大數據創新創業此起彼伏，政府的數據開放會進一步推動大數據的創新創業，整個生態也會更加豐富起來。

　　那如何應對呢，跟大家來分享16個字，就是我們要有這種數據意識，然後也要有數據思維，還要進行數據決策，在我們行動中，不論在你生活，在你學習，在你工作中時時刻刻都要有數據來驅動，好，再次感謝各位的收看，謝謝。