当下，大数据已经成为重要的生产因素，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。8月24日下午，一场关于大数据应用的高端沙龙在上海掀起了一片关于大数据讨论的热浪。此次活动是由畅享网携手上海大数据联盟和IBM共同举办。在沙龙上，来自上海市经信委、上海市大数据联盟和IBM的四位专业人士分别从大数据的产业应用、云端数据的价值以及大数据的快速部署等方面进行了分享，同时，参会的各位中大型企业CIO、IT负责人，以及数据分析专业人士也就相关问题深入地、激烈地分组讨论。
从宏观到微观：大数据最能推动哪些产业创新？
当下，凡是存在信息不对称的领域，凡是存在阻碍信息传播的领域，都有快速形成产业创新的可能。上海大数据联盟常务副秘书长马慧民博士从宏观角度分享了大数据推动产业创新的案例。马博士认为：目前在大数据的产业应用里，金融、精准营销、现代物流、精准医疗行业已有较为清晰的商业模式。IBM大数据与分析事业部大中华区的大数据分析产品总监洪建勋先生从微观角度分享了大数据分析的创新应用。他认为：大数据的业务价值必须通过分析才能体现。对企业而言，大数据分析有两个主要目标：一是通过预测和数据挖掘获得销售机会，强化客户价值管理；二是通过大数据分析更深层地理解客户喜好，从而更好地提升客户体验。除了围绕着人的深入分析外，大数据分析也开始在企业的生产运营中发挥着越来越大的作用，不仅可以通过精细化的数据分析提高运营效率，同时也可以显著降低生产和维护成本。
聚焦中端：大数据与云计算能碰出什么样的火花？
“大数据是放在云上还是云下?”一些专业人士会产生这样的疑问。将企业大数据放在云端的价值主要为：大数据应用服务方可以与大数据运营方有更深入地沟通，与其形成更紧密的关系。通过云上部署，服务方可以及时快速了解到运营方的应用产品，以及其对数据库的运维，以便后续的服务跟进与改良。实际上，云只是一个载体，关键要看云上提供的应用及其功能。IBM大数据与分析事业部云数据服务的负责人凌霄认为：目前，IBM在云端有三十多种不同类型的服务，包括数据库服务、分析服务、内容管理服务、集成服务、洞察服务等五类工具。
完美接轨：传统数据仓库如何与大数据技术快速结合？
在小组讨论中，有人提出疑问：“大数据技术是否可以完全替代传统数据仓库技术？”IBM资深大数据架构师陈赟认为：答案是否定的。大数据技术与数据仓库可以有交集。Hadoop是一个分布式计算平台，包括分布式存储和分布式计算，它可以存储原始数据，也可以按照ETL清洗逻辑，保存模型化的清洗后的数据，和数据仓库相比，使用成本较低。基于Hadoop大数据分析支持结构化数据，半结构数据，和非结构化数据，也有把Hadoop平台做为低成本存储平台的实际用例，而且需要注意的是目前的Hadoop技术对于处理海量数量的超小文件（比如20k大小的文件），从性能上看有些力不从心。在Hadoop里能保存海量的数据，也支持构建多种分析模型。在广义的大数据平台中可以通过流数据技术实现微秒级响应的数据分析，具有很好的时效性。目前大数据分析较为典型的应用场景包括：基于客户360视图的相关分析，包括精确营销、客户分群和客户流失等；实时的风险预警和反欺诈分析、利用传感器数据和设备数据资产实现工业4.0和智能制造等。
大数据应用沙龙在各位嘉宾的热烈讨论中落下帷幕，会后，依然有众多专业人士，或在耐心聆听，或在细心讲解，久久不愿离去。经反馈，大家对本场沙龙给予高度评价。
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