BDTC PPT集萃（三）：中国移动、亚信科技、智明星通等企业的应用经验

为了更好地洞悉行业发展趋势，了解企业技术挑战，在BDTC 2015召开前夕，我们将带大家一起对历届大会沉淀的知识进行挖掘，分享各IT巨头在大数据领域的探索之路。第三期，我们将关注一些机构的大数据应用经验。

中国移动苏州研发中心大数据项目总监徐萌：中国移动大云大数据产品及应用

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徐萌表示大云大数据产品线为中国移动大数据应用提供三大领域的基础能力：数据采集和处理、数据挖掘及可视化、运营管理。 关于“大云”大数据应用实践，她强调对内支撑精细化运营，包括支撑客户体验提升、精细营销、产品创新、网络优化、企业管理水平提升；对外寻求新业务增长点，包括支撑行业大数据解决方案、数据变现及社会化洞察等对外服务模式。

亚信科技大数据事业部数据资产管理部门产品总监高伟：数据资产管理——大数据时代的掘金术

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传统数据管理方式不适合数据资产管理要求，亚信提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系，具有以下关键特性：完善的数据治理与管控，高效的数据资产应用，以及创新的数据资产运营。最后，高伟总结道，数据资产管理已达到与CRM相同的高度，并呼吁数据资产管理技术人员，要考虑如何将技术与业务及商业相结合。

前通联数据首席战略官龙白滔：金融投资大数据实践分享 

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龙白滔表示时间序列数据是未来最重要的数据类型，所以掌握时间序列数据的存储、处理以及关键算法是十分重要的。比如KDB是传统金融机构的标配，Cassandra在国外的物联网和能源领域已经得到了比较成功的应用。随后，龙白滔还介绍了如何把结构化、标准化数据形成有意义的金融行业数据。龙白滔还提到相比国外，国内对前言技术的掌握和应用还差得比较远。

智明星通CTO穆黎森：基于Drill的实时游戏数据分析系统

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穆黎森介绍了Xingcloud作为一个数据分析平台需要从数据挖掘出一些结论，包括今天有多少人登陆，收入是多少，即针对这些问题建立模型，即用一张表就可以描述出，谁在什么时候做了什么事情，而这些问题都可以转化成SQL语言执行。接下来策划或运营人员根据这些结论了解运营情况之后，就能深入的挖掘DAU背后的信息。在此引入了用户的概念，并且一个用户是有属性的，根据属性值可以有效的解决问题。穆黎森在演讲中透露称，Xingcloud目前每天大约有20亿次插入/更新、200K+聚合数据，查询响应时间平均大约在10秒，而对于他们的Drill，目前也已经加入了分布式，与此同时存储引擎上加入了写入接口等。

工业和信息化部电信研究院专家魏凯：大数据商业利用的政策管制问题

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信息化让物质世界变得可计算、分析和预测，当物质世界的潜力越来越难以挖掘的时候，通过数据分析提供的指导来优化物质世界运行，有望打开广阔的增长新空间。这就是大数据的基本思想。在大数据应用方面，互联网行业已率先开辟道路，在搜索引擎、定向广告、个性推荐等应用方面发展较为成熟，政府、电信、金融、零售等行业仍处在艰难的探索中，同时，互联网企业加速抢占数据入口，构造基于自身数据平台的生态系统，建立了数据交易平台。开源降低了大数据技术入门门槛，但领先的互联网企业技术水平超前业界8-10年，且差距呈扩大趋势。在此种市场环境下，大数据仍面临这很多市场无法自发解决的系统性挑战，这需要我们进行深入的思考和实践。

北京大学“百人计划”研究员袁晓如：大数据时代可视化分析的机遇与挑战

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袁晓如介绍了“大数据”与“可视化”的内涵，特别指出信息图是与可视化不一样的，可视化是对事物建立心理模型或心理图像的过程，需要更多对数据的分析与处理。他结合生动的案例带领大家一起分析了可视化在大数据时代面临的挑战，主要有：可感知性（以北京出租GPS和某地点周边交通为例）、可扩展性、交互性、从用户角度出发的可扩展性、可视化系统发展。他还认为，可视化是一个数据总结、挖掘、返回原数据的过程，是一个从整体到局部的过程，可以帮助了解世界是如何运行的。最后，他重点强调，目前中国仍然缺乏大数据可视化方面的专家人才，与美国等国家的差距很大，虽然越来越多的公司关注数据可视化，但仍待深入。

中科院计算所副研究员查礼：大数据技术如何用于传统信息系统

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通信、网络、存储、传感器等电子信息技术的飞速发展导致了数据规模的极大增加，传统的存储并处理这些数据的技术手段遇到了瓶颈，同时，数据爆炸对数据存储与处理效能提出了挑战。高速发展的数据型互联网企业需要连续的系统扩展能力，这需要解决数据快速增长与数据中心扩容周期缓慢的矛盾；如何维持低成本曲线和高性能曲线是现实问题，这是数据业务深度的不断加强和数据处理性能现状的矛盾。数据计算技术呈现规模大、计算快和检索准的发展态势，Hadoop这样的大数据技术源于互联网应用，需求和游戏规则的不同导致必须经过改造才能适用于传统信息系统应用。

中国移动研究院云计算研究员郭磊涛：HBase Coprocessor优化与实验

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郭磊涛介绍HBase是在Hadoop之上的非关系型、面向列存储的开源分布式结构化数据存储系统。HBase的数据完全在HDFS上，而且结构域HDFS非常类似，包括三层索引结构：MetaTable、RootTable和Zookeeper file。郭磊涛还用实例详解了HBase Coprocessor通过Observer和Endpoint两种方式的实现过程，在应用开发中会遇到region分布错乱、客户端网络瓶颈以及CP不稳定等问题，通过Region数据本地化，CP的本地汇集等方式能够很好地提高其效率和优化配置等。

南京大学教授黄宜华：大数据研究的技术层面和主要研究内容

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黄宜华博士，南京大学计算机系教授。主要研究方向为大规模数据并行处理、云计算、Web信息抽取与挖掘技术、Internet/Web技术与应用、体系结构与多核并行计算、生物信息处理、中文信息处理，在国内外学术刊物和国际会议上发表学术论文50多篇。本演讲中他主要介绍了大数据研究主要涉及哪些技术层面和哪些热点研究内容，研究层面主要分为应用层、算法层、系统层和平台层，他还以“应用需求为导向、学科交叉为桥梁、计算技术为支撑”的发展原则和策略，详细介绍了大数据十个热点研究问题。

华东师范大学教授周傲英：Hadoop与大数据——一个数据库学者的解读

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周傲英，华东师范大学软件学院教授、博士生导师。分别于1985和1988年在成都科技大学（现四川大学）获得计算机应用学士和硕士学位，1988年至1990年在成都科技大学计算机系担任助教。演讲中，周傲英教授试图以一个数据库研究者的视角来理解Hadoop和“大数据”。Hadoop经过几年的发展，从一门边缘技术成长为一种事实上的标准。“大数据”是今年IT领域当之无愧的热点话题。Hadoop在处理网页数据等方面取得巨大成功，而“大数据”三个字没有给人们传递确切的语义。

2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所与ImapBox共同协办的2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）将在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。第9届中国大数据技术大会历时3天，共包含大数据大赛，大数据生态系统、大数据基础设施、大数据政策法规和标准化、数据库技术与实践、大数据与人工智能、大数据与推荐系统、大数据安全等技术论坛，金融业与大数据、工业制造业与大数据、交通旅游与大数据、互联网大数据等行业应用论坛。预计数千名大数据行业精英、技术专家及意见领袖将齐聚北京，分享最新技术与实践的洞察与经验，共商大数据时代发展之计！  更多优惠，速来注册！ （责编/仲浩）