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简介: 黄大炜（David Huang），1964年9月17日出生于香港，美籍华人，华语流行乐男歌手、音乐人，国民革命军将领张学良的外孙。 1988年黄大炜发行个人首张专辑《David 黄》正式出道。

颠覆一词是媒体无节操抢眼球的描述，正确姿势是，区块链将会帮助银行业提升安全和效率。

传统银行是中心化的账本，监管者手里有一本总账。我们要动用一笔资金，总账记录着资金变化的信息。如果总账服务器被黑，又或者内部有足够权利修改账本的人做了手脚，那我们的存款数据就不对了。这就是为什么有客户的存款不翼而飞的原因。

区块链是一个分布式账本，在区块链上，同步分别账本存放在全球的节点上，如果要修改，区块链技术规则强行要求必须修改全球51%以上的服务器节点。而这理论可行，事实不可行。

每天下午16:30银行拉门停业，他们要做的其中一件事就是，各银行间交易数据的集中与交换。有了区块链，这个环节就省了。直接点对点实时交换。

去银行开户、办事，资料一次一次又一次再一次的重复提供，如果用户把工商与个人资料上传到区块链，一个二维码就可把用户资料下载下来，而且更安全更准确，省去了多少麻烦事，大大提高安全与效率……

…………

大数据爆发性增长 存储技术面临难题

随着大数据应用的爆发性增长，大数据已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的。大数据本身意味着非常多需要使用标准存储技术来处理的数据。大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)。此外，大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。从目前技术发展的情况来看，大数据存储技术的发展正面临着以下几个难题：

1、容量问题

这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。

“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。

2、延迟问题

“大数据”应用还存在实时性的问题。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。

3、并发访问

一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。

4、安全问题

某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。

5、成本问题

成本问题“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。

对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。

6、数据的积累

许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

7、数据的灵活性

大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

存储介质正在改变，云计算倍受青睐

存储之于安防的地位，其已经不仅是一个设备而已，而是已经升华到了一个解决方案平台的地步。作为图像数据和报警事件记录的载体，存储的重要性是不言而喻的。

安防监控应用对存储的需求是什么？首先，海量存储的需求。其次，性能的要求。第三，价格的敏感度。第四，集中管理的要求。第五，网络化要求。安防监控技术发展到今天经历了三个阶段，即：模拟化、数字化、网络化。与之相适应，监控数据存储也经历了多个阶段，即：VCR模拟数据存储、DVR数字数据存储，到现在的集中网络存储，以及发展到云存储阶段，正是在一步步迎合这种市场需求。在未来，安防监控随着高清化，网络化，智能化的不断发展，将对现有存储方案带来不断挑战，包括容量、带宽的扩展问题和管理问题。那么，基于大数据战略的海量存储系统--云存储就倍受青睐了。

基于大数据战略的安防存储优势明显

当前社会对于数据的依赖是前所未有的，数据已变成与硬资产和人同等重要的重要资料。如何存好、保护好、使用好这些海量的大数据，是安防行业面临的重要问题之一。那么基于大数据战略的安防存储其优势何在？

目前的存储市场上，原有的视频监控方案容量、带宽难以扩展。客户往往需要采购更多更高端的设备来扩充容量，提高性能，随之带来的是成本的急剧增长以及系统复杂性的激增。同时，传统的存储模式很难在完全没有业务停顿的情况下进行升级，扩容会对业务带来巨大影响。其次，传统的视频监控方案难于管理。由于视频监控系统一般规模较大，分布特征明显，大多独立管理，这样就把整个系统分割成了多个管理孤岛，相互之间通信困难，难以协调工作，以提高整体性能。除此之外，绿色、安全等也是传统视频监控方案所面临的突出问题。

基于大数据战略的云存储技术与生俱来的高扩展、易管理、高安全等特性为传统存储面临的问题带来了解决的契机。利用云存储，用户可以方便的进行容量、带宽扩展，而不必停止业务，或改变系统架构。同时，云存储还具有高安全、低成本、绿色节能等特点。基于云存储的视频监控解决方案是客户应对挑战很好的选择。王宇说，进入二十一世纪，云存储作为一种新的存储架构，已逐步走入应用阶段，云存储不仅轻松突破了SAN的性能瓶颈，而且可以实现性能与容量的线性扩展，这对于拥有大量数据的安防监控用户来说是一个新选择。

以英特尔推出的Hadoop分布式文件系统（HDFS）为例，其提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。目前已经在各种大型在线服务和大型存储系统中得到广泛应用，已经成为海量数据存储的事实标准。

随着信息系统的快速发展，海量的信息需要可靠存储的同时，还能被大量的使用者快速地访问。传统的存储方案已经从构架上越来越难以适应近几年来的信息系统业务的飞速发展，成为了业务发展的瓶颈和障碍。HDFS通过一个高效的分布式算法，将数据的访问和存储分布在大量服务器之中，在可靠地多备份存储的同时还能将访问分布在集群中的各个服务器之上，是传统存储构架的一个颠覆性的发展。最重要的是，其可以满足以下特性：可自我修复的分布式文件存储系统，高可扩展性，无需停机动态扩容，高可靠性，数据自动检测和复制，高吞吐量访问，消除访问瓶颈，使用低成本存储和服务器构建。

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云游戏(Cloud gaming，or gaming on demand)是一种在云端服务器上运行游戏、玩家无需本地安装的游戏模式。云游戏将内容的存储、计算和渲染都转移到云端，实时的游戏画面串流到终端进行显示，最终呈现到用户眼中。

2023年云游戏市场规模将突破25亿美元

IHS Markit基于全球16家云游戏服务的表现统计得出，2018年全球云游戏市场规模达到387亿美元，预计市场规模2019年突破5亿美元，到2023年将达到25亿美元。其中 2014年上线的PlayStation Now目前处于领先地位，占387亿美元份额的36%，任天堂位居第二;分区域看，日本以178亿美元的市场规模成最大的云游戏市场，美国位居第二，法国位居第三。

国内主机游戏云化将带来增量规模

在国内是市场，国内主机游戏云化将为云游戏市场带来增量规模。根据IDC数据，在全球主机游戏市场中，亚太地区贡献占比9%，而西欧与北美地区贡献占比分别为35%、41%，各地区主机游戏发展差异化较为明显。国内主机游戏市场发展缓慢的原因一方面源于2000-2013年的游戏机设备禁令，另一方面则源于主机游戏设备的成本昂贵。

而未来云游戏将解绑硬件束缚，解除玩家体验高质量主机游戏的硬件限制，预计未来国内大量主机游戏将会上线云游戏平台，原本因受硬件限制而不玩主机游戏的玩家，通过云游戏平台与基本的外设即可体验主机游戏，主机游戏的云化为游戏市场带来增量收入。

——更多数据请参考前瞻产业研究院《中国网络游戏行业商业模式创新与投资机会分析报告》。

锐公司（ID：shangjiezz）报道

作者/ 郑 栾

“当我还是IBM的一名年轻工程师时，有人建议我，应该奔着问题去。要做，就要做最重要的事。我一直都记得。”

这句话出自苏姿丰之口，她是一位华人女性，也是AMD公司总裁兼CEO。

苏姿丰于2014年起担任AMD公司的CEO，在她的任期内，AMD的股价从2美元左右涨至如今的90美元，5年之间涨幅高达4500%。

她的确解决了AMD当时面临的大量问题。如今，AMD已经将个人电脑的CPU市场完全颠覆，制程和性能都反超了英特尔，并且在数据中心（即曾经的服务器）处理器等市场向英特尔大举进攻。2019年，苏姿丰成为史上第一位登上美联社年度CEO薪酬榜单的女性。

令英特尔头疼的另一家公司，是它曾经的忠实小弟英伟达。

英伟达刚刚以400亿美元的价格，从软银手中收购了英国新品设计公司ARM，这是芯片史上规模最大的一笔收购。这笔收购一旦完成，意味着英伟达可以在CPU市场和英特尔直接竞争，同时威胁英特尔重要的利润来源——数据中心市场。

英伟达的创始人黄仁勋同样是华人。在电脑硬件发烧友的圈子中，他和苏姿丰被称为“老黄”和“苏妈”。

而英特尔的近况并不顺利，研发进展不顺导致自己很难跟上祖师爷提出的“摩尔定律”，股价也不再坚挺。

这两位华人，会成为 科技 巨头英特尔的掘墓人吗？

01

硅谷最年轻的亿万富翁

1965年，英特尔未来的创始人之一，当时36岁的戈登·摩尔在准备一份报告时发现了一个惊人的规律： 每过18-24个月，集成电路芯片上的电路数目都会翻倍增长。这种现象不仅存在于储存器芯片，也同时在微处理器上出现。

如果这一定律长期生效，就意味着，每过2年，计算机的储存容量和计算能力都会翻倍增长。

这就是著名的摩尔定律，它准确地预测了未来50多年里计算机性能的发展，成为计算机产业中的第一定律。

那一年，2岁的黄仁勋还和家人住在台北，英特尔还没有诞生，距离苏姿丰出生还有4年。

这是一段相爱相杀的 历史 。

1968年，戈登·摩尔和罗伯特·诺伊斯、安迪·格鲁夫离开仙童半导体，创办英特尔。有媒体评价：英特尔是这个星球上最成功、最具竞争力的公司之一，它就像一台精密的机器一样，从来没有出过差错。

英特尔几乎完美地遵循了摩尔定律预言的发展轨迹，像一艘航母一样劈波斩浪。而AMD则扮演了一个屡败屡战的挑战者角色。

几十年间，时而靠英特尔授权，时而靠山寨，AMD始终在芯片业界扮演着“第二供应商”的角色。直到20世纪8、90年代，英特尔取消了对AMD的技术授权，AMD走上了自主研发的道路，并且熬死了所有竞争对手，成为英特尔在CPU市场唯一的敌人。

20世纪的后半叶，半导体产业的飞速发展成为了美国经济最重要的引擎。黄仁勋和苏姿丰也随着家人，从中国台湾来到了大洋彼岸的美国。

黄仁勋在俄勒冈州立大学取得了电机工程学位，后来在斯坦福大学获得了硕士学位，毕业后还曾经短暂地供职于AMD。

1985年，黄仁勋加入LSI Logic，8年的时间里，他从普通员工做到了董事，先后负责技术、销售等多个部门，成为一位复合型人才。

1993年，在自己30岁生日之前，黄仁勋联合创办了英伟达，主要业务是显示芯片。 在英伟达的推动下，显示芯片从可有可无的产品蹿升为计算机的两大核心处理器。

这一年，苏姿丰还没有从麻省理工大学毕业。在这所美国名校里，苏姿丰学习了8年，获得了电机工程的学士、硕士和博士学位。

苏姿丰先后在德仪、IBM研发部门、Freescale Semiconductor工作，外界给她的评价是： 善于谈判、领导力强、人际关系丰富，并且多才多艺。

在1995年之前，显示芯片主要用于 游戏 机，因为当时的个人电脑几乎不具备 游戏 功能。而当微软发布Windows95后，计算机的图形化时代到来，显卡开始站上芯片产业的“C位”。

黄仁勋敏锐的嗅觉让他做出了决断：全面支持微软的D3D API。同时，他还提出了和摩尔定律并称的显卡芯片领域“黄氏定律”，即显卡芯片每6个月性能提升一倍。

显卡曾经只是一个负责信号输出的部件，但随着计算机性能的发展，显卡芯片的重要性不断提高。

1999年，英伟达提出GPU（图形处理器）概念，并发布了一款全新架构的产品GeForce256。这款芯片被认为是世界上第一款消费者级别的 3D 图形 GPU。

黄仁勋的一系列决策让英伟达在显卡市场脱颖而出，他本人也成为硅谷 历史 上最年轻的亿万富翁。

2006年，当AMD已经可以在CPU市场和英特尔正面掰手腕时，这家公司却做出了一个惊人的决策——花费54亿美元的巨额资金收购显卡双雄之一，英伟达的最大竞争对手ATI，这也让AMD成为全球唯一一家有能力研发生产CPU和显卡的厂商。

02

AMD的救世主

从长远来看，AMD的这次收购影响深远，且具有长期价值。今天的AMD仍然是全世界唯一一家可以同时研发CPU和独立显卡的企业，在CPU性能发展日趋缓慢的时刻，显卡的运算能力仍有很大的想象空间，并且在浮点运算和人工智能领域有独特的优势。

但在收购之时，AMD是CPU市场的第二，ATI则是显卡市场的第二。这笔收购的完成意味着AMD需要进行双线作战。老二收购老二，直接和两个老大竞争，这是非常危险的一次商业操作。

资金链的紧张直接影响了AMD的研发能力，在CPU市场上，AMD的性能逐渐落后于英特尔。2008年，为了保证公司的经营，AMD被迫卖掉了自己的晶圆厂，让AMD从此再也没有了晶圆生产能力，成为了一个单纯的芯片设计公司。

而在显卡市场，AMD也在和英伟达的竞争中落于下风。因为提供不了有足够竞争力的产品，AMD一度成为了“性价比”的代名词。

2014年，AMD已经风雨飘摇，市值由最高时的750亿美元跌到不足30亿美元，连续更换了4任CEO都没有挽回颓势。

雷军曾经说过，没有一家手机品牌能在销售额下跌后成功逆转，除了小米。这种大趋势放在整个 科技 领域亦然，几乎所有人都认为，AMD将会在苟延残喘几年后，消失在 历史 舞台上。

幸运的是，AMD找到了那个救世主。

2012年，AMD从飞思卡尔重金挖来苏姿丰，苏姿丰在AMD先后担任首席运营官、高级副总裁兼全球业务总经理等职务，并在2014年6月的改组中成为AMD 历史 上首位女性CEO。

尽管外界认为AMD四面楚歌，但苏姿丰却有不同的看法： 虽然AMD经营状况不佳，却拥有高性能计算技术与核心知识产权，拥有定义下一代CPU和GPU的筹码。 这正是工程师出身的苏姿丰梦寐以求的大舞台。

为了扭转亏损，AMD开始为索尼和微软提供 游戏 主机的半定制芯片，这项业务利润率很低，属于英特尔和英伟达看不上的业务。AMD同时拥有CPU和独立显卡业务，很适合这样的本定制芯片，这项举措很快为AMD提供了稳定的现金流。

同时，苏姿丰着眼于解决AMD最致命的问题，因为她深知“问题就是机会所在”。苏姿丰为AMD提出了三大战略： 打造伟大的产品，加深与客户、合作伙伴的关系以及简化运营。

苏姿丰希望AMD将资源投入那些规模大而且重要的市场，这其中包括数据中心、个人电脑、 游戏 等，整体市场规模预计可以高达750亿美元。

抢夺这些重要市场的举措有两个，按时推出新产品和专注于开发高性能芯片。AMD开始执行全新的产品周期，每年推出一代新的GPU，每一年半推出一代新的CPU。

苏姿丰召回了AMD的两位功勋元老，曾经参与并领导CPU架构设计的Jim Keller，以及在AMD任职12年，长期领导显卡芯片设计的华人王启尚，由他们负责AMD新一代CPU和显卡架构的研发。

AMD还成立了专门的业务发展委员会和工程设计领导团队，定期审视AMD的路线图，确保所有的投入均在正确的方向上，在正确合适的时间点向客户提供最适合的产品。

2017年2月21日，在旧金山举行的AMD Ryzen Tech Day大会上，苏姿丰微笑着发布了全新架构的Ryzen（锐龙）处理器。新架构让AMD的产品重新具备了竞争力，且性价比高于英特尔的产品。

半年后，AMD发布的财报显示，公司逐渐摆脱亏损，重新实现盈利。

03

英特尔四面楚歌

苏姿丰的步伐没有停止。

在发布全新的个人电脑CPU后，AMD将新架构和新技术辐射到了其他市场，包括苏姿丰提到过的数据中心，以及商用电脑、笔记本电脑等市场。

在走上正确轨道后，AMD爆发出惊人的潜力。他们选择和台积电合作，押注7纳米制程，迅速完成了对英特尔的超越。

2019年，这是AMD的50周年生日，也是苏姿丰的50周岁生日。AMD在这一年扬眉吐气，发布了世界上首块7纳米台式处理器，显卡也迈入了7纳米制程。更让AMD引以为豪的是，自己的技术整合涵盖了笔记本电脑、台式机电脑、云计算、高性能计算（HPC）和下一代 游戏 机。这成为AMD利润和股价大涨的原因。

在AMD出色表现的衬托下，英特尔疲态尽显。 因为研发不顺，英特尔在14纳米这一制程上停滞了整整5年，直到今年才推出10纳米产品，但表现依然不佳。

今年7月，英伟达的市值达到2500亿美元超越英特尔，此后一路上涨至3200多亿美元。不久前英特尔发布的第三季度财报更是给投资者 破 了一大盆冷水： 营收同比下降45%，环比下降71%；毛利率同比下降57%；净利润同比下降286%。

截至12月29日，英特尔的市值一度跌破2000亿美元大关，在对冲基金的救场下才勉强涨回。

尽管现金流充足，但英特尔似乎已经到了悬崖边。 在处理器制造领域，英特尔已经跟不上台积电和三星的节奏，个人电脑和数据中心CPU则被AMD持续抢夺份额。

更糟糕的是，英特尔的传统客户，如苹果、微软和亚马逊等公司已经在开发自己的内部芯片解决方案，并交由台积电和三星代工制造。

11月末，苹果基于ARM架构推出了M1芯片，这款处理器在很多场景下的性能已经超过了16 寸 MacBook Pro 所搭载 i9-9980HK，同时功耗表现要好于英特尔的处理器。未来，苹果会不会把Macbook的全线产品换上自己的处理器？

目前为止，对英特尔威胁最大的还是AMD和英伟达。 在苏姿丰的领导下，AMD重回数据中心处理器市场，并且将它的战略地位提升到前所未有的高度，称自己的新产品为“世界最强x86处理器” “现代数据中心的新标准”。

而这一市场是英特尔的现金奶牛和增长引擎，占到了英特尔第二季度收入的52%。AMD基于7纳米制程推出的产品，性能明显领先于英特尔。

黄仁勋领导的英伟达在市值超越英特尔后，仍在快速增长，目前已经超过了3200亿美元，把英特尔远远甩在身后。主要原因在前景广阔的人工智能应用中，英伟达占得了先机，英特尔则迟迟未能进入这些场景。

十年前，英伟达的首席科学家戴维·柯克说服黄仁勋做出了一系列在当时看来风险极高的疯狂决策。首先是让一块只能渲染图形的独立显卡，变成一个通用计算图形处理器（GPGPU）；另一方面则强烈要求英伟达现有与即将推出的所有GPU都必须支持CUDA程序。

CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它让GPU不再单独存在于个人用户的显卡中，仅为自己的“一亩三分地”工作；而是让GPU通用化，把“个人计算机”变成可以并行运算的“超级计算机”。

现在，英伟达已经在CUDA基础上开发和积累了针对不同领域的大量算法与软件，人工智能领域主流的深度学习框架基本都是基于CUDA进行GPU并行加速。

如今，英伟达收购ARM，一方面有机会进军英特尔和AMD重点争夺的数据中心处理器市场；另一方面，ARM是全球最大的芯片IP供应商，全球超过90%的手机和平板电脑处理器都采用Arm架构，如果这笔交易最终完成，英伟达将成为横跨服务器、PC、消费电子和智能手机等多个重要领域的 科技 公司。

不希望看到这笔交易完成的，恐怕不止英特尔，还有苹果、三星、高通等ARM的大客户。

对英特尔来说，它面临着成立52年以来的又一个重大危机。英特尔不是没有遇到过生死存亡的时刻，70年代末，以储存器为主业的英特尔果断砍掉储存器业务，进军处理器市场，与微软的合作打破了IBM对个人电脑的垄断，成为世界级 科技 巨头。

如今的英特尔，再次来到了命运转折的十字路口，但当年的传奇CEO安迪·格鲁夫已经远离英特尔20年。

这一次，谁能带领英特尔触底反弹？

在“互联网+”的利好下，浪潮ERP能否成为中国SAP？

中国管理软件都想成为中国SAP，甚至是超越SAP。“互联网+”和“中国制造2025”等政策为中国管理软件厂商带来诸多利好。比如浪潮。

当前，浪潮要谈“互联网+”带来的机会，还要谈中国制造2025和大型企业的信息化。在它的概念中，互联网“+”企业之后，不仅仅帮助企业精细管理，还能走向智能化。

它希望借助这样的机遇，重塑市场格局，这有可能吗？

在行业中属于什么地位？

从概念看，“互联网+”的本质是用互联网方法、技术来改造传统企业。这个改造，夸张点用“颠覆”形容。不过，互联网这个词本身就有不同理解，再尾缀“+”之后，更有不同阐释。

互联网公司的“+”站在去中介化的角度，让信息在消费者的衣食住行中，传递更快、成本更低，让各个行为效率更高，当前已成为业内共识，并获得成功。

传统软件厂商谈“互联网+”，更多站在企业内部组织结构、业务模式、管理模式等角度看待，这场产业革命刚刚开始。

以国内传统管理软件厂商用友、金蝶为例，都在转向“企业互联网化”，就是让企业内部和内部、内部和外部之间的信息沟通，怎么以社交化、移动化等方式进行，怎么做到产品的云化（也叫端化、轻量化）。也有公司开始做互联网产品。

一提起浪潮，大多数人知道它的服务器。相比之下，浪潮的企业管理软件的知名度就没那么大了。它专注大中型企业，已有30多年的发展历史，客户群40万家，核心产品是GS集团企业管理软件，有30多个行业的解决方案。

浪潮结合中国制造2025的目标，让互联网+大中型企业之后，帮助企业做到“互联互通、精细化以及智能化”。

清醒看待互联网+行业

不过，需要提醒的是，有些传统管理软件厂商谈论“互联网+”之后，仿佛一夜之间变成互联网公司，一下“颠覆”了传统行业，营收翻倍，利润倍增。在这个过程中，企业放弃主营业务，大幅度转向轻量化，盲目扩张，大肆收购。这可能吗，尤其是对于专注于大型企业的软件公司来说？

无论叫什么，本质还是要让企业借助互联网技术，改造传统企业的经营模式、管理模式、生产流程模式，让企业从工业化慢慢过渡到智能化。要辩证看，再怎么互联网化，企业的生产不会发生变化，上下游之间的关联不会发生变化，实际上生产出来的“原子产品”所发挥的功能也不会发生质的变化。

举个案例。中国中铁上线电子采购云平台，支撑中国中铁从传统的以降价为目标的操作型采购向以创造价值为目标的战略采购转型，平台上线是中国中铁管理提升和信息建设的重要里程碑。

再举个系统例子。目前已经有诸多建筑企业集团开始建设财务共享中心系统，比如中交二航局、中铁十二局都已经开始进行财务共享中心的建设，实现了财务资源的集中和共享，并且初步实现了财务业务一体化的管理应用。

这些都是传统企业利用互联网技术之后发生的变化，在提升效益、精细管理以及智能化方面发生变化。

浪潮管理软件的变化

浪潮集团执行总裁王兴山认为，浪潮的管理软件产品会有几个变化。

面向大中型企业的混合云架构。浪潮核心产品GS是基于混合云模式的企业应用云平台，意思是说，无论是公有云还是私有云甚至是企业云等形成的混合云架构，浪潮均能对外提供统一的访问，在接入端还有手机、平板、PC多终端的接入支持。GS版本发展到GS6，已有18个领域解决方案、187个模块。

SaaS化，轻量化软件。这是指浪潮的管理系列软件尽量符合云化的要求。目前，浪潮在重点发展CRM、SRM、HCM、数据分析服务四朵公有云服务。浪潮不会盲目追求SaaS化。

移动化。这已经成为潮流，像客户管理、HR、销售等容易做到。移动化和碎片化是潮流，不是简单的端化，要在细节上多做处理，符合用户体验。

深入行业和领域中。这就是站在用户角度，推出“互联网+行业”、“互联网+区域”等产品，形成黏性。

踏实做事 就能改变格局

王兴山认为，在当前各种概念下，浪潮需要做的事情是：看清未来趋势，看清用户需求，还要看业内有几个玩家，就知道该如何布局。

未来趋势是什么？是“互联网+”、“中国制造2025”、工业40。那么，在这些趋势之下，什么是自己该做的，什么是不该做的？不看趋势不行，盲目追求趋势也不行，要有为有所不为。

行业需求。说行业需求也好，说区域需求也好，都是从需求入手。像浪潮渗入率较深的军工、制造、建筑等大型企业对互联网+的需求是什么？在这种需求下要做出符合用户需求以及时代的产品。

看玩家。浪潮和几个同台竞技的小伙伴的差别是什么？如果对方都在炒作互联网+，放弃核心业务，浪潮管理软件能否静观其变，反其道而行之，踏踏实实做好管理软件，从而在行业渗透率超过对方，在用户规模上超过对方，顺便抢夺一下对方的渠道？

这就有可能让浪潮成为中国的SAP，做深做细管理软件。这里面有互联网+的指引。

当然，浪潮管理软件也不排除资本的做法，以收购、并购和参股等方法做大规模效益。同时往核心价值的上游走，成立公司做咨询规划服务。

那么，在2015年之后，在喧嚣的概念消失之后，浪潮管理软件能否胜出呢？

大数据时代,人类生活面临颠覆

对于IT领域来说，最近有很多非常新的概念，比如云计算、物联网，当大家刚刚对这些概念开始有清晰的认知时，又一个全新概念出现了——大数据。什么是大数据？大数据概念究竟指向何方，大数据背后能怎样改变我们生活？会不会给我们的生活和工作带来困扰？

本报与第一财经头脑风暴节目合作探讨大数据时代下的问题。参与这次讨论的嘉宾有大数据概念的提出者、牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格，微软亚太研发集团、云计算操作系统首席架构师徐明强，上海市信息化专家、专业委员会专家、复旦大学计算机学院院长王晓阳，科尔尼管理咨询全球合伙人孙健，复旦大学现代哲学研究所所长俞吾金，启明创投合伙人童士豪，著名财经评论员石述思。

1 到底什么是大数据？

维克托：我认为它就是新黄金，我觉得是21世纪最主要的资源，这种资源对社会、企业、个人是否能成功，还是会受苦受难有着很重要的作用。解释一下，虽然此前我们都有数据，可把它们整理在一起然后分析是非常昂贵的，因此我们更多的注意力都放在了实体资源上，就是真正的黄金、金块，像劳动力这种资源。但只有最近我们才靠人的知识、创新来创造财富，更靠前一步，我们可以根据数据来进行，因为数据收集以及分析，成本上升的程度都已经改变了，然后我们的数据就可以达到一定规模。最后，大家所寻求的不管你是一个人、一个公司、一个组织，还是这个社会，无外乎就是这种所谓的新黄金。

为什么最近黄金的价值会跌得很厉害？因为老黄金不值钱了，没有新黄金有价值。

童士豪：我的观点有点类似，第一个是云，第二个是关系，第三个是未来。像刚才维克托先生提到的，因为云时代到了，储存的大量数据的成本非常低，所以能让大家去利用大数据做工作分析，最近由于很多事情的关系，有更多的关系被理解，所以能去预测未来状况。用自己的话说，就是在聆听上花很多时间，看了很多朋友，大家寻找工作机会也好或者是认识对工作有帮助的合作伙伴也好，在这么大的信息里，这么多人把他自己的信息放在上面，就是做了一件事，就是分析。如果你40岁想当创意公司的CEO，你现在20岁，未来20年该怎么规划？这就是非常有意思的一件事。

最后可能有不同的可能性，最后会不会给你找到一个最好的方法，那是自己决定的。可能性放在面前，是机会率最高的，怎么选还是个人决定，所以大数据并没有抹杀个人的意识。

石述思：大数据首先改变的是我们看待世界的方法，它会对这个时代的很多的价值观产生剧烈冲击。举例来说，因为过去我们东方人特别喜欢一个词叫因果，我们认为善有善报、恶有恶报，其实根据交管部门调查的数据，在街头遭遇横祸的人其实跟道德无关，秦桧的寿命是岳飞的两倍半，很多贪官在发现之前，那过的确实是令人无限羡慕的生活。因此，通过大数据我们能用一种全新的观念来看待这个世界，这个世界是有关联来建构的一个新型的关系，只有科技发展到一定水平，才能达到这样的高度。

与此同时，在大数据时代，我们该恪守的底线还是要恪守，但它的确在告诉我们真相，因为科学就是在告诉我们真相。我有一个愿望，就是刚才讲的大数据是新的黄金，我希望它更多地用于社会公益事业，比如，去挽救地震局。这样能避免很多人道主义的灾难和财产的损失，结论是我们过去认为上帝是哲学家或者叫哲人，现在发现他老人家是个老顽童。

2 大数据究竟有没有对各领域的工作和生活产生影响？

王晓阳：大数据影响了智慧。怎么理解呢？大数据本身的概念是数据采集和处理，到了一定的程度使我们的社会也好，管理者也好，都能获益——从城市来讲，一个管理者可以聚集这些数据和处理方式，使得我们能用智慧来管理城市，可以从交通管理、公共卫生，还有其他各个方面来管理，这管理是需要数据，数据产生了智慧，然后反过头来能管理我们的模式。

比如，在公共卫生方面，采集数据到了目前为止其实已经进行了好多年，它的数据采集原来并不是为了大数据来做的，其实是为了一个方便——方便大家去看病。而且你的电子病例等，让你看病更人性化，或者对医生来讲能更快、更方便地去熟悉病情，但在这种情况下，这个数据一旦采集起来使得我们对整个城市的健康状况就能进一步了解，所以，刚才讲的看病的数据其实是原本的用意，大数据一来其实我们就能看见原来看不见的问题。比如一些比较大趋势方面的问题，流行病在哪个地方比较多，或者它怎样流传的，等等。这些事情我们原来是看不到的，这种情况就是大数据对我们的帮助。

徐明强：先举个例子，有一个球和一只蚂蚁，球跟蚂蚁说，做三维世界的事物太好了，你看这条线上有多少个蚂蚁我一眼就看见了，蚂蚁说我真的不信，我得按照这条线爬，爬到头计数器没有出故障我才知道有多少蚂蚁。这能看到三维和二维差了一维，就差了这么大，所以大数据首先它不是数据大，不是同样的数据多了就变成大数据，而是在原有的二维、原有的数据库基础上，再建立一维，给它一个全新的看点。举例说明，你如果在美国，你是欠了债的，除了债主对你感兴趣，还有人会对你感兴趣——如果你欠了债，突然你可以还债了，那么银行会对你感兴趣。在11年前，美国资本一号就发明了一种大数据的应用，它可以找到哪些人是欠了银行的钱、欠了信用卡的钱，然后它就会观察你的消费数据，当它发现你可以开始还的时候，他立刻把你再买过来，从此以后他就吃上了你的利息。资本一号这个公司在2001年时，每个季度的增长率是20%，就是因为它大数据的程序，它可以高命中率地发现这个，它是从哪里找来的数据呢？从沃尔玛、从各种各样的消费数据中找到的。从这个实例我们可以看出，大数据这个原有的数据分析商务智能上加了一层，商务智能不能告诉我们别人将要并且能做什么。

关于我们公司对奥斯卡颁奖的预测，除了对李安的预测没对，其他都对了。其实，我们的预测是把所有人员都做了一个概率，所以做了19个预测对的，是我们放在第一概率的获奖人，下面还有4个是第二概率，所以李安导演我们放在第二概率，我们把他放在后面。

这个预测跟大数据很有关系，首先做大数据需要有IQ，智商，就是说，这个模型要非常好。我们公司做IQ的人叫加戴维·罗斯查尔德，是我们研究部门的一个人。还有其他人，我要讲讲，他这个人的IQ有什么差别？他这个人的IQ用了一个非常简单聚合的模式，除了IQ还有什么呢？智商以后还要有勤商，勤奋的勤。勤商就是说，他非常勤奋地去找数据，要找多种数据，还要找非常实际的数据，所以他在网上、社交网上都有找。有一些找不到的数据，怎么办？他找人做调查，然后找人来做，所以他又有智商，又有勤商，够不够呢？还不够，五年前这种事情做不到，为什么？五年前他要做这样大量的数据的话，自己作为一个研究生的小预算是做不到的，但云计算的出现，他就可以做到了。可以延伸这些数据，用很多处理器来处理，现在他就是用了云做这样一个计算，最后成功了。

孙健：我写的是机会加危险，就是危机。我同意维克托的结论，说这是一个新的金矿，或者有说法叫新的机会，但不要忘记那同时会带来很多危险。如果我们不能很好地去处理大数据的话，特别是像在我们日常工作中接触到的很多中国企业，它们大多数甚至在最基础的数据分析方面还比较落后，这就意味着，我们该怎样很快地过渡到大数据时代去，去面对大数据挑战，如果准备不好，那我很担心，这会像以往很多新技术来了以后的情况，很容易造成很多企业邯郸学步——连走路都还没学会，就要学跳，一下子迈到大数据时代，企业不知道怎样真正地让大数据发挥作用。

在我们的行业里，因为大数据而做了很多产品创新。谈到大数据时代的破坏型创新，实际上也是谈了同样的问题，因为在创新的同时，事实上要推导、颠覆原来的很多东西，包括我们咨询行业的很多服务和产品都要做更新，也要跟上时代。比如，我们有一家很大的全球性零售企业，它每天要处理海量数据，那么在海量数据之前，虽然有了技术手段，它仍需找到一个很好的切入点，去解决大数据该怎样应用到业务中，改变业务模式，给业务创新带来价值。因为要把这个大数据加以更好地利用，再便宜还是投资，还是要改变，硬件、软件各方面要做配置，甚至对应的组织要做调整，一个企业要做进一步调整才能适应大数据时代的需求，才能让大数据发挥作用。所以我们做的工作就是帮助企业找到它的价值创造，建立业务模式，来证明在这方面做这样的投资，让大数据发挥作用是值得的。

俞吾金：我想提出不同看法，就是因为人类的思维有一个特点，他把觉悟的东西夸大为全球的。比如你看到三只天鹅是白的，但其实有一千只天鹅都是白的，可在澳大利亚发现了一只黑天鹅，就把一切天鹅都是白的这个原理给推翻了，我觉得大数据这个问题是重要的，但如何正确看待它，不能走极端。大数据反映了人们从数量关系去理解生活的一种思维方法，从古代开始就非常重视，当然古代没有使用大数据这个概念。

数字本身对生活的重要性越来越大。从哲学上看，它有实践性，比如数学中的π，圆周率，它等于31415926……它就把所有大数据都囊括进去了，更容易理解的是三分之一，三分之一的另一种写法就是0333333无限被延伸，所以黑客在逻辑学里就强调，这个无限包容在三分之一这个有限中，有限中包含着无限的一个展开，包含所有数据的展开，这就体现了实践精神。从这个实践角度看这个数据，我认为大数据在当代的变动中有重要地位，但看它要有眼光，不要夸大也不要缩小。

3 怎么理解三分之一就把一生所有数据都概括了？

维克托：我不同意俞老师的观点。数字的历史很悠久，但是，以前我们对这些数字的处理方式非常有限，光有技术是不够的，能对数据进行分析，比如像数字，它对你只是一个数字，这个意义不重要，你也可以用一个汉字或一个字母来表示，那从这个角度来看，大数据不过是一个很长很长的数字，你可以用心记住就可以。

但其实，大数据的价值在于，在整个数据的收集过程中，需要运用分析才可以了解。比如，如何进行预防性的维修，如何能够防止爆发等，我们不是把这个数字简单地记下来或背下来，而是要通过分析，通过数据统计的分析，通过把它进行整理了解之后分析，这不是你背下来一个数字就可以了，这是非常大的区别。

4 大数据时代究竟会给生活带来什么样的颠覆？

维克托：首先从商业来讲，我觉得有三个元素要记住：一个是在商业世界中决策将发生变化，会越来越清楚地证明，要靠数据说话。

在美国，最大的互联网公司大概是谷歌，每天都有30亿搜索请求。有一天他们屏幕上准备用蓝色，然后他们就选了一个特别的蓝色，但他是要测试41种不同的蓝色，来看到底哪一种最受欢迎。他本来想自己来决定：我是首席设计师啊，我就选了一种蓝色。但他的老板说：不行，我需要实证来告诉我们哪一种蓝色最受欢迎。但这个谷歌的首席设计师就辞职了，他说我是首席设计师啊,我是最清楚的。通过很多测试发现，有一种蓝色的蓝是裸眼看到和设计师选的蓝色不太区别得开，但另一种通过测试所产生的蓝色，更受欢迎，有更多点击量。通过实证做出来的决策更有效。类似例子有很多，都说我做这行已经几十年了，我说的肯定没错。这种传统的社会观念和思维方式会受到挑战，我们的决策必须要靠数据说话，这是第一点。

第二，就是在我们出去说话时，我们要注意不能误读数据，错误的数据是不行的。也就是如果原来的材料不对，原料是垃圾，出来的东西肯定也是垃圾，这个公司出这些数据的话都是比较容易理解的，但可能不是你应该熟悉的数据。

第三个是挑战。就是普通产业，尤其是计算机产业，数据会超越它们，这个可能是有一种挑战式的说法。如果没有足够的数据，你也赶不上一个大量数据的比较平庸的模型，也就是为什么说数据会超越那些产业。比如机器翻译这件事，在六七十年代，IBM花了很多钱想用机器翻译，它要弄一些语言的规则输入到机器中，但效果不太好，它就有了一个新想法，它不是把一种语言的语法规则输入机器，而是把加拿大议会中的英法双语的互译输进去，把成千上万的翻译资料输入进去，它就有了大量的累计组织上的数据库，这个效果就好得多。而谷歌又在这个领域有更多数据，一下子这个翻译就更成熟、效果更好。可以说，是这个数据使它超越了这个软件。因为今天这个大数据的力量，可以很容易地获得想要的资讯，但大概在十年前，需要五十万个服务器，大量的储存以及处理数据的模式，你才能开始一个新业务。今天如果要输入业务，用云计算来测试就可以了。比如有一个叫蒂塞德的公司，它有很多产品及价格，它收购一些数据来预测到底一个产品是上架还是下架，虽然他们拥有大量客户，可这个公司的员工只有13个人，因此它的服务器有很多，他们拥有大量的数据。可见，这个舞台不仅可以让大公司来做，而且创新的小公司也能以平等的地位来竞争。

王晓阳：其实讲到改变了我们整个思维方式，所谓的就是实验这个思维，比理论思维更重要，这一点我不是太懂。其实维克托先生刚才举的例子，是在很多情况下，是我们用数据去验证以前想要能够有的东西，有一些智慧确实是在数字里挖掘出来的，这个可能是一个语言来自不同的地方，怎么讲呢？基于在大数据的情况下，其实有一个所谓的循环概念，等于说你有了智慧以后去验证，验证数据里又产生了各种各样的智慧来做这样的理解，所以从这个角度来讲，我觉得是大数据的情况下面，没有颠覆，而是说一个改进，对我们认知世界的改进。就公共卫生这个话题来说，我们举的最多的一个例子就是在谷歌，有一个所谓的趋势预测，它就是用了网民们搜索的词来预测。

所谓的预测流感，怎么做？很简单，就是它去分析了以往的数据，说在流感发生的地域，地域的那个时间大家是用什么词去搜索，这样就可以做统计。做了统计以后，反过头来用这些搜索词来预测这个流感，这种情况下是什么意思？并不见得是说这种数据或大数据的情况就能使我们对这个流感突然有一个新的认识，其实不然，其实是谷歌的那些工程师们有一个想法，认为我们好像流行流感，这和大家有关，而每个人都会用搜索来获取一些跟流感有关的信息，就有了这样的关联。这个关联怎么去发现？这就要用数据去发现，用所谓的大数据的做法，去实现我们已有的一些概念的东西，把它实现了之后，就能做预测。所以从这样的角度讲，并不见得是有了大数据，我们就可以把所有的智慧都丢掉，我们不用IQ了，只要数据就好了，这肯定是不行的。一定是IQ加上数据，然后能让它有个正反的概念，这是大数据所应该干的事情。

童士豪：我有不同想法，我觉得刚才维克托先生讲的一点很有意思，就是对智慧的要求，大数据时代是不一样的。在大数据时代，对智慧的要求可以低一点，都能产生更好的结果，这是一个有意思的事情。他刚才提了一个例子，之前要做翻译是很难的，你的规则必须特别强、精简、完整，才能有60%、70%的准确率。但在大数据时代，我们不用想那些，不用花智慧讲那么复杂的规则和套路，干脆把几亿个已翻译好的文章交给电脑，用统计学的方式找到哪种情况下，翻译的字的另外一个意思是比较对的。这对于智慧的要求其实是降低了，但效果可能会更好。

孙健：可能我们对智慧的理解有歧义。我觉得维克托先生讲的我理解，因为他有另一本书叫《Delete》，里面专门讲了这个三重智慧，谈了取舍问题。因为随着存储技术、因特网的发展，他讲的更多的是知识，知识的要求可以低，但对智慧，我觉得理解不一样。我理解的智慧是，你判断一个事物的根本的、真正的洞察能力。就是，你对一个事物的洞察能力还是需要有，不会因为大数据的存在而削弱或不需要了，而恰恰因为大数据的存在才更需要洞察力。

5 大数据时代到底真正来临了吗？

王晓阳：大数据时代来不来临要看你怎么度量、衡量。现在这个数据的量和种类，以及采集的方式、手段，处理的手段，绝对已经达到了“前无古人，后无来者”的感觉。这个情况下，我们从这个数据采集以及数据处理这个能力方面来讲，我们的大数据时代来临了，但我们使用数据利用数据这个才是刚刚开始，只是刚起步。

而大数据改变我们生活的时代，还没有完全到来，但为这个我们已经做了很多准备，这是城市的管理问题。我们为大数据时代做了很多准备，比如在数据采集方面已经做了很多准备，怎么样利用这个数据来做我们这个智慧城市，这是一个最大的问题。

徐明强：从商业角度来看，我从运用上说，个人认为是来临了。举个例子，墨客这样一个药材公司，他可以根据天气性质，比如如果今天冬天特别冷，很多过敏性动物就会冬眠，四五月份突然转热时，花粉也开始多了，今年有很多人会过敏，等等，它就通过市场进行营销，把比如克敏能这种药材发布出去。

维克托·迈尔·舍恩伯格：美国总统奥巴马曾说，尽管政府也尝试，但他总是落后于企业，落后于社会的其他一些群体。所以说搞这种活动能充分激发数据，提供给大众，而且公司也可以拿这些数据，让公司能利用这些数据有更多创新。这是一个想法，也许有一些做法，比如商业方法，我认为能通过发挥企业的智慧，发挥像微软这样的一些聪明企业的智慧，还是有帮助的，包括和政府的合作来管好社会。

石述思：我有一个感受，当商业巨头面对屌丝谈大数据时，我们都有一种不寒而栗的感觉，因为尽管大数据时代我们每个人都是公平的，我们可以说小公司可以获得公平竞争待遇，但其实掌握大数据的都是一些巨头，他们有得天独厚的优势来抢我们钱包里的钱，我们很难，因为公司的定义就是在法律允许的范畴中唯利是图。但我们倒是渴望政府部门能利用大数据为我们提供普惠性的服务，可就像一些智慧城市没法真正做到智慧管理的案例一样，所以我对大数据来到中国的前途深表忧虑。还有，即使优秀的公司利用大数据，它也要面对一个现实，比如我们像电视台做广告的一样，为什么现在人依然很多，因为中国贫富差距特别大，如果你掌握了所有消费者的数据，而大多数在今天是无效数据，所以你还是有一个有选择的大数据的过程，叫有购买力的大数据，所以各种各样的问题就会出现在我们面前，就是社会本来是我们需要，但它存在很多幕后看不清楚的东西。我们担心被商业巨头利用，来完成对消费者进一步的盘剥。

孙健：我觉得从企业角度来看也是同样的问题。我前面想表达的意思就是，第一我们今天中国很多企业实际上并没有准备好迎接这个大数据，因为我们现在还停留在比较初级的基础数据分析时代，我们很多的基础数据今天都没有被运用，不要说大数据，就是小数据今天也没有很好的利用。还有很多假的数据，是因为对这些数据的输入管理非常不成熟，我自己在工作中接触很多企业，企业今天做的几件事大家都在做，有ERP系统，有数据库，有了数据就往里面存，但我发觉，有很多中国企业兑现的数据管理没有规范化的感觉，更没有很好的利用。这就存在这样的担心：最后大数据时代来了以后，我们本来中国企业在这个数据分析的利用上就不擅长，今天有了大数据以后差距会变得更大，以后国际巨头有一个成熟的数据分析方法，很多健全的商业模式，它会把这个差距变得越来越大。

6 在大数据时代，下一个预言会是什么，下一个判断会是什么？

维克托：接下来怎么能让生活比现在更高效，就是要让城市变得更加智能，这是可行的，为什么？我强调的是，我们有可能改善我们的公共卫生，改善教育，我们有能力收集数据，公共交通的通化能真正满足市民的需求，而不只是政客，而且能源消耗也会得到更好的检测、预测和管理，这样我们的城市就会更加智能，让城市的生活更加好。在150年前，曾有预测如果是在城市生活，寿命会更短；在农村生活则寿命长。而150年之后的今天，寿命更加长了，有了大数据我们会更加美好，可是有一个条件，就是那些决策者，他们一定要使用这些数字才可以。

下一步是专家怎么来做。其实这涉及到在数据时代，数据点是有限的，那么我们收集的数据，只要我们收集足够的数据来解决问题就可以了。因为非常复杂、数据点非常少，所以我们的数据点收集起来必须是要高质量的，现在不是这样的，现在的是更加的多、更加的乱。解释一下什么叫更多更乱，更多就是有数据点，关于我们想要研究的一个现象，我们可以更多的进行数据统计，比如在美国，你有DNA基因图谱，那么只要2000美金就可以知道你的整个基因图谱当中的30亿这个东西是怎么组成的，这样你就可以知道那些30亿个精对，现在如果说有一个基因组成可能会导致什么样的癌症，就可以查基因图谱，说我是不容易生这个病的，这是为什么可以预测是否患癌症的原因。那么有更多的数据便会存在一定的不准确性，所以，我说更多且更乱，所以这里允许一点点的不准确，或者可以乱一点，这个所谓的乱就是指，不是说每一个数据点都要达到最高的准确度，这个结果就是，不是百分之一百完美，但在大数据这样一种方向，或者说，我们在正确的数据点上要知道一个方向。知道方向比晚一点知道完美的数据更有效。比如交通预测，也许当下看到的交通预测比实际运用中要晚了20分钟，可能看起来太晚了，但如果这是预测一个星期的信息，就够了。

王晓阳：大数据时代对我们这个城市更加理解，所谓的理解就是你知道这个城市里发生了什么，这非常重要。在以前，这个城市的管理都是一拍脑袋，有的时候拍脑袋拍出很好的来，拍脑袋也能拍出非常棒的一个城市来，但是有的时候呢？拍脑袋可能太离谱，这种情况下在大数据时代我们怎么样利用好，就是我们所讲的。而为了政绩也可以用大数据来考虑，说这个数字到底对它的政绩有没有好处？就是名义是一个很大的方面，大数据方面不光是理解我们这个城市发生了什么，而且还能了解我们城市里的民众在想什么？这点对城市管理来说非常重要，城市不光是一个硬件设施，不光是地铁和高楼，人在里面非常重要。

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云计算通俗点讲就是把以前需要本地处理器计算的任务交到了远程服务器上去做。仔细给您解释云计算的概念可能比较抽象，我给您举几个云计算的应用实例吧。

比如，之前我们用的杀毒软件附带有病毒库，联网后会实时更新，这样这个库就越来越大，占用很多不必要的资源，拖慢我们的电脑，有了云计算后，这个库和查杀时使用的计算模块，会被移到我们使用的杀毒软件所在的远程服务器上去，使得我们自己的电脑，即本地处理器的任务大大减轻了，运行就会更加流畅。

同样的，云存储就是远程服务器上硬盘替我们做事，类似等等~~~

由于云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心，几万甚至几千万台电脑和服务器连接成一片，如同云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，如此强大的运算能力几乎无所不能。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心。