大数据时代：最关键的处理数据的能力_数据分析师

 3月31日消息，2013中国IT领袖峰会在深圳举行，网易科技作为全程战略合作媒体在现场直播报道。

在论坛现场，中国国际金融有限公司总裁兼首席执行官朱云来称，“大数据时代”的最关键的是如何处理数据，他认为新的数据产生是个很自然的过程，但“处理”是很关键的。

徐少春认为，大数据顾名思义就是海量数据，移动互联网、云计算、社交网络等等这些新的技术给大数据带来了一种新的变革，他认为我认为大数据其实是一种新的观念，也是一种新的方法，同时也是一种新的服务。

陈宏则表示，得大数据是一个相对的概念，数据里有很多价值，一旦把价值挖掘出来以后，商业机会无穷大。

以下为主题为“大数据时代”的分论坛。

田溯宁：我们开始今天最后一场论坛：大数据时代。我相信大数据这个名词从这两年在业界出现之后，很快的变成了大家谈论的话题，我前天在首都机场的书店，大部分是畅销书，没想到《大数据时代》和畅销书并列在一起，大数据快速成为大家关注的概念是非常可喜的事情。但是对新名词、新技术怎么看？可能还有不同的看法。首先请大家谈一谈你们认为大数据是什么？然后再请大家谈一下大数据有什么用？商业模式怎么样，怎么改变你的生活？我们围绕这两个问题开始今天下午的讨论，我们从张念坤开始，您先简单介绍一下自己，然后分享一下您对大数据的看法。

张念坤：各位，大数据刚才怀进鹏校长给了很精彩的演讲，把大数据的概念解释得很好。我再说一说什么是大数据？10-15次方是不是大数据？算，15-18此放算不算？也算，移动互联网，全球70亿人，这是非常大的数量。全球大数据是什么？高能物理实验室，瑞士日内瓦的就是500×18次方，比最大的大数据超过200倍。在深圳有没有大数据？在深圳有大亚湾核力发电厂有高能物理实验，跟日内瓦差不多，但没有那么多，所以深圳每天都有很多大数据的事情发生。

邓锋：我花几分钟从另外一个角度谈这件事，包括今天怀校长讲的数据分散性，如果不了解好好懂一些。大数据是云计算的一部分，我一直认为云计算分两块，一块儿是讲的计算设备放在离你不远的地方变到放在更远的地方，云里，我可以集中起来，而且不但节省计算资源，我想用的时候再去申请，跟电、水一样，用的时候计算用了多少时间、多少年，这是云计算的一部分，概念就是把资源集中起来，通过这个提高可靠性、把成本降下来，这是一部分，这部分有很多虚拟化技术，一个物理设备可以变成很多虚拟设备，一个服务器可以当10-20个服务器用，一个设备解决很多个问题，因为20个虚拟服务器可以解决20个不同的问题。

大数据正好反过来，其实是从另外一个角度上跟很多、很多服务器，成百、上千、上万服务器解决一个问题，但不是拆成很多服务器，解决很多问题，而是很多服务器集中起来解决一个问题，像搜索一个服务器，很多不同的拷贝做一个问题，解决的语音分析也是一样，也是一个大数据问题，这么多、这么多机器联合起来解决一个问题，这个问题面对巨大的数据量，背后有算法、有数据，在算法基础上解决一种问题。数据不是以前准备好，数据是不断产生的，而且是分散的，在全世界不断产生的，实时叠加、累计起来的。这种数据要求你做出的结果不一定是很精确，但要是实时的，而且要不断地改进自己。搜索就是根据过去计算的结果，下次再提高一点、再提高一点，越来越精确，不仅仅是数据量大的问题，还有分散性、实时性，不断积累性，要求你所做的结果也是通过数据叠加，越来越精确，某种程度上就是大数据。大数据是什么呢？很多都是大数据，交通、搜索、语音等等，都是大数据。

徐少春：其实大数据顾名思义就是海量数据，海量数据不是一个新鲜的概念，很早以前也有，像做人口普查放在一个大数据里，为什么现在谈大数据呢？因为移动互联网、云计算、社交网络等等这些新的技术给大数据带来了一种新的变革，所以我认为大数据其实是一种新的观念，也是一种新的方法，同时也是一种新的服务。大数据在企业里，很大的企业日积月累几十年下来可以由很大的数据，但是这些数据如果能够更好的跟新鲜技术结合起来，就可以给管理者、员工提供更加有效和及时的支持，帮助管理者进行决策，让员工提高效率，我这么理解大数据。

陈宏：我简单一点，我觉得大数据是一个相对的，我记得在1993年的时候，溯宁知道我们在美国做互联网的时候，当时我们做了互联网公司，最贵的就是存储器，就是卡，当时1G要1000多美金，现在大家讲大数据，数据量越来越大，目前大数据解决信息量爆炸的情况下很多一是数据量大，二是非结构性比较多，像微博、微信是非结构性的。出局大量出现以后过去很简单，不管怎么样我数据处理得好好的，但随着比较乱，一个简单的服务器解决不了，各种各样的技术处理数据的能力，为什么大家提到大数据最大的挑战，以前做了现在不是。另外还有数据有价值，大家说数据不是归功于一个公司做人口处理、档案等等，数据里有很多价值，一旦把价值挖掘出来以后，商业机会无穷大。

这是大家为什么非常兴奋，举今天的例子来讲，马云说为什么阿里金融对银行产生压力？不是政策的原因，有大数据，有几亿用户，知道用户买了什么东西，过去干什么事，可以在自己的数据库里寻找出来，然后从别的数据里把这个东西找出来，这是有价值的，可以做金融服务，金融服务会给小额贷款提供很低的利率，变成非常强大的公司。另外一个大数据，我们这次去以色列，听以色列的沟通，这是被易贝购买的创新公司，就在网上追踪每一个人的习惯，他的观念很简单，好人做什么都不会消除掉，你的所作所为有逻辑性，坏人、逃犯干一件事会抹掉。他就分析，用这个理论很快把坏人查出来了，易贝尽职调查的时候把易贝做交易额信用卡数据给他，2天以后过来分析得非常准确，互联网上大信息不是他的信息，凑在一起得到非常有价值的，后来卖了3亿美金。我认为大数据概念在云计算、数据分析情况之下产生很多商业机会，这是为什么使得投资者、创业者感觉到非常兴奋。

朱云来：最后一个来说真是不好说，大数据就是大数据，比3D打印还简单，就是大，大到什么程度？你们知道Google的意思就是大树，这个词是阿基米德说的，阿基米德是2000-3000年以前了，他不知道数有多大，就是1后面加100个0。另外一个很有意思的统计，有人算了全世界信息量有多大？1个后面加上20个0，10亿亿亿，三个亿乘在一起，就这么大一个数。数说起来很简单，为什么大家谈这些东西？还是很简单的，有云计算和产生的各种各样的数据，更重要的是我们这个系统有没有合适的工具，系统的收集、存储、分析、挖掘能带来很多新的知识，任何一个新的医院病例、感冒，一统计全中国有多少亿人，平均一年得4次感冒、得5次病都可以系统整理，得出一些规律性东西。反过来，由于你有了大数据处理能力又可以新增很多东西。

今天上午坐在马化腾边上，我们两个聊到这个，现在腾讯的数据量就是1PB的概念，大概是十几个0，但P到Z有两级，每一个差1000倍，你自己算，还要多加6个0。这样的规模，关键是有了数据处理的能力，我们在很多社会中间可以设计、积累这样的知识，这样的知识能够迅速积累，把所有实践的经验、实验的情况迅速收集整理，带来的冲击无论对科研研究还是对管理、各种事物的管理和研究，反正都非常有帮助。讲的大数据，因为我们现在非常自然的产生很多新的数据，这些新的数据怎么更好的处理？可能对社会生活发生什么样的冲击？这是大数据的道理。我相信会议的筹划者把这个列为一个题目是有这个潜在的冲击。

田溯宁：大数据的概念有没有补充？

邓锋：数据过去存在，现在也存在，解决的问题也存在，为什么突然现在叫大数据时代？和过去什么地方不一样？第一，由于技术的进步使得数据的收集、存储、计算的成本下降很快、随时随地。传感器的技术进步，以前没有那么多技术进步，现在你做了动作，加速度方向都知道，现在大数据变得又便宜又快又简单，这是和过去不一样的地方。另外数据量解决问题的方法有很大的改变，解决问题算法变得很简单，数据量一大，解决问题的方法改变了，过去解决不了的问题现在又能解决了，就到了大数据时代。

田溯宁：我还想挑战各位嘉宾，因为题目是大数据时代，时代这个词不是随便用的，我们说电气化时代、工业时代，大数据能不能称得上时代？时代到来以后应该说我们的生活方式、工作方法，社会都会发生变化，我提几个问题，看看各位嘉宾同意不同意？因为下一步我们讨论究竟大数据能够我们什么样的生活？然后再讨论商业模式的问题。很多人在用这个词，如果数据跟历史比较非常像时代的矿场，工业革命的时候生活方式大规模的改变因为有铁矿出现以后炼出钢铁，我们在化学里发现阿司匹林、抗解素等，在数据能不能成为数据矿？像工业时代的铁矿和化工工业一样，使我们的生活、工作发生根本的变化，大数据会不会使金融行业形态发生根本的变化，以后的投行、以后的银行就会变为另外一种形态，我想听各位谈一谈，大数据能不能称之为时代？这个时代又是什么时代？这个时代使生活、工作、生产方式、娱乐有什么变化和影响？谁先抢答？

陈宏：我先讲。举一个例子，我觉得先回答这个问题，讲时代有可能是时代，可以这样讲，因为在隐私方面，最近3·15很重要的事情，中军拍了电影《手机》，我记得这哥们手机被抓到，换了一台手机，后来被定位，当时LBS没有出现，但现在坐在这个厅里可以定位在几米之内。之前我和中军聊，我和微信约朋友几个人吃饭，很短的时间把地图一放就知道了。他说现在有更厉害的，你马上可以看到关注的几个朋友开车到哪里，距离多远。阿里巴巴做小额贷款、大数据产生影响，我觉得各种各样的数据，LBS使得数据商手里有很多信息，这些信息怎么分析、怎么使用？很多地方会改变，这里也有很多国家要限制，但有很多拥有巨大的商机。我个人认为，感觉到数据大大小小，就是因为各种各样合法拿到的数据、非法拿到的数据，各种各样的数据加在一起不仅是量有多大的问题，而是有没有额外的4V，评价一个大数据，合在一起就会对很多行业产生革命。这种情况之下可能时代的概念才会被提出。

张念坤：我想举两个例子来说什么是时代，以前大家用中英辞典非常麻烦，现在月Google、百度几秒钟就可以拿过来。Google的资料使得全球任何一个地方2秒钟做查询，计算的速度精度非常快，才可以全球2秒钟找到你的答案，这是一个时代缩影。第二个时代在股票市场，每1秒钟一小部分能够分析市场高低的时候，有很多人股票买卖，银行影响股票市场是5年前、10年前不可能做的，所以我认为这个时代来到了。

邓锋：我不知道这叫不叫一个时代来到了，计算技术的进步都是渐进的，数据量的增大也是逐渐的。随着无线互联网的变化，我觉得个人的很多东西，哪怕过去很多人交易股票，做一些技术分析，这也是大数据，但没有说随时随地在什么位置。如果说一个时代的话，一方面令人兴奋，一方面令人感到恐惧，是不是好时代我不知道，我个人觉得有商机如果把定义改变了，包括隐私的规则改变了，数据规程的规则改变了，变成数据为王了，这样可以定义为时代。如果技术进步可以做不同的事，一直技术在进步。刚才讲数据能不能视为矿？很难说，这个矿和以前的矿不一样的地方，这个数据随着时间变化很快贬值，数据的时间性很强。看Google今天的数据很值钱，问Google10年前的数据不值钱，有点像电影一样，随着时间的变化价钱也会不断变化，不是原始数据老是停着，而是需要不断叠加的，就像老火汤一样。

朱云来：数据不断叠加就不断产生价值。一方面两层。我觉得《大腕》拍得挺有意思的，还是有观察和一定的预见性，这个社会会变，你难免说发生基因突变了，原来的基因无非就是感谢，无非就是数字计算处理，无非是更快、更大、更多，有一天发生突变了，判断是一个时代还早了一点，处在监禁的过程中，是不是改变成跨时代，改变人们生活的，也有可能。

田溯宁：少春，你觉得大数据时代以后有没有ERP？

徐少春：我不赞成时代，移动互联网时代、网络时代、云计算时代，时代太多了。

朱云来：10年一个时代，说得也对。

徐少春：我认为大数据现在大的厂商，对这个领域有投资兴趣去的人叫时代更合适一些，对于老百姓不管是不是时代。美国沃尔玛尿布和啤酒的故事，沃尔玛商场里卖得第一好是尿布，第二好是啤酒，因为很多父亲去逛街买尿布的同时习惯性买一点啤酒。

朱云来：这是沃尔玛数据挖掘出来的，他们一定买啤酒，父亲还要买尿布，为了方便就把啤酒放在尿布边上了，就很方便的这样，这也是数据挖掘的一个意思。

徐少春：对沃尔玛本身通过这种分析，对商品进行调整很有价值。

田溯宁：你说大数据是厂家宣传产品的概念，时代还要观察？我给大家从另外一个角度分享一下，什么是一个时代的到来？我一直认为我们还是关注自己，包括可佩戴计算，Google眼镜和iWatch，我们了解自己的健康状况、脉搏、汗液和身体情况，这些了解之后对疾病有预测性，感冒和身体疲劳状况，周围天气环境和周围接触的人多少有关系，算出来之后人们知道得感冒和各种病的几率有多大，就会调整自己。有一种观点，工业革命使人类寿命延长30年左右，围绕着大数据的变革，对疾病的预知使生命延长20-30年，如果20-30年，我们相当于非常年轻，这是不是一个时代的来临？我们在商言商，我们在大数据时代能赚钱吗？少春意思说我忽悠他，ERP我说是大数据时代的ERP没准还能加利润率，IBM是过去的服务器，我说大数据服务器，老酒包新瓶卖出来，大数据时代有没有商业机会？我们能不能利用这个时代，无论是概念还是真实的，我们能够发现投资机会，发现商业转型机会，云来有什么看法？

朱云来：渐进和突变的过程，你讲的例子非常好，还有邓锋讲的传感技术，这些技术非常厉害。人类收集数据的能力，包括穿戴型的，因为你要搞医学要知道人体的各个系统的变化，追踪变化可以提供很多线索，了解人体健康状态的变化，迅速做下来以后将来会有突变的到来，手机就成了《大腕》里讲的东西了，本来是一个量变的东西。大数据的处理能力。有些人获取信息能力强，有些人获取信息能力弱，将来只要是竞争性市场，谁有信息就先做到了，现在变得非常清晰、成熟了，从投资者角度可以大量系统投资了，这样往往到了相对成熟的阶段。

田溯宁：最近围绕着大数据和移动通信、互联网比较热的词跟你有关吗？重包、重筹，你觉得这一项领域对金融行业有没有根本影响和商业机会？

朱云来：你要关注发生的事件，每天都有成千上百件稀奇古怪的事情出现，不一定每一件都成。风险度比较低的，大家比较容易判断的，通过信息的沟通很快融资完成。像阎焱一文就打住了，说3D打印投还是不投？这本身就是风险较大的问题，他不好一下子回答，他需要更多的信息，这样金融不可能通过网络执行。大家不要忘了网络最强是配送体系，到达能力非常强，把这些信息判断投资风险，你觉得钱借得出去，能收得回来，很难。这不是一厢情愿的有了信息就能判断的问题，这可能是不同的专业，我们是投行专业，不能说做得很好，我们费了很多年的劲多少了解了一点，通过送达、收集、交流都可以，真正做专业性的投资判断、专业性的经济风险的判断是另外一个问题了。

田溯宁：邓锋你觉得具有投资机会吗？

邓锋：我先说大数据带来什么好处？一是预测的准确性，说大数据都估计这个人干好才能干嘛，说沃尔玛的例子，预测的准确性。还有一个是快速迭代带来的时效。因为大数据很快给你反馈，这两点带来商机，预测准确性是商机，可以定向做广告，准确知道要什么，买东西的经验，不买这个会买那个，这是准确量的预测，这是商机。这未必VC可以干，因为今天互联网的巨头阿里、百度、腾讯掌握了这么多数据，不见得把数据给我们，商机是给他们的。怎么赚钱呢？运营商的数据也能赚钱，但运营商数据不会给普通的小企业。站在微信的角度，或者站在小企业角度，什么地方赚钱，我原来越来越看上IOT，物联网，云来谈的事情，我们不能根据概念投资，但我举几个例子就知道了。像iWatch，跟智能手机差不多，只不过形状不一样，也有芯片、电池、传感器、通讯设备，CPU也在里头，有很简单的软件，该起床的没有起，是不是摔跟头了，是不是超过范围了？对于老年人和小孩，很多人用起来数据量不得了，设备连起来不是一个设备，而是设备连成一个社区，这不是我们在腾讯上或者Facebook的社区，是设备层面的，某种层面是物联网的概念，不断迭代，这是给小公司带来的机会，Facebook也在干这件事，这样的机会有可能给小公司和投资人提供机会。

陈宏：的确有机会，因为以色列看了很多家公司，其中有一个基本做起来了，就是用物联网概念，你拿一个东西收集起来，运动一下、跑一下心跳都知道，数据和医院连在一起，医疗人员可以帮你急救，这不是阿里、腾讯做的事，作为创业公司来讲，假如你懂得医院和IT系统接轨比较好，医疗案例比较多，你非常有可能做出非常好的公司出来，对投资人也有价值。整个中国强了以后，健康是非常大的行业，以前我们去洗牙，没有多少人去，收入水平提高以后越来越多人看牙医。还是大数据，以前数据是被动的，今天在公司里发电子邮件，你产生一个数据，创造数据放进去了，在阿里做了交易产生数据。有的你自愿收集，有的你不自愿收集，很多数据会打起来。还有VC风险投资喜欢投应用，因为没人敢投技术，随着大数据出来以后真正的科学家就需要了，给你一大堆数据，我曾经拿到电脑计算机博士，还编程。这个实际上是非常、非常复杂的技术，技术团队得到青睐，从这来看继续收集数据，数据是有用、有信息、有价值的。

田溯宁：少春我想问特别的数据，在IT行业里说过一句话，要去IOE，去IBM、Oracle、EMC2，我想听听你的去观点，有没有去IOE的时候？

徐少春：一点点，我们公司金蝶在过去做将近20年的ERP，为100万家企业提供ERP，每个企业的ERP都独立安装，随着移动互联网、SaaS和云计算出来以后，把原来讲的本地安装的操作系统、数据库变得不重要了，可以通过云计算数据库方式进行提供。两年前我们推出一个产品“云之家”，企业内部的社交网络平台，去年一年企业用户数增加了23000户，用户数达到35万家。今年年初的时候很有意思，应用到金蝶的时候就是用户，盘点了数据，这个数据是自动提供的，就说在过去12个月内，你在云之家一共发布了952条信息，将工作当中的收获，生活当中的喜乐与公司同事进行分享。比方说2012年我加入了47个小组，共5258个组员，2012年我参与了543条短邮。同时在过去一年创建了11个社区，91315位外部的相关利益者跟你进行交流等等。我自己感到很差异，过去一年当中我的行为被记录下来，这就是大数据。谁做这样的应用程序、软件越来越服务化，IBM、Oracle会被颠覆。

田溯宁：很大胆的预测，IBM是世界上市值最大的之一。

朱云来：基础数据库还是一样的，他们这些公司也在改变，他们也在前沿，非结构化信息怎么处理出来得很快。这是新的竞赛，原来人家有比较固定的领域，后来者没有机会，并不等于他们没有机会了，确认信人相对，至少原来的机会基本没有，现在的机会不代表他们倒你就能成，关键谁跑得快。

田溯宁：因为时间的关系我们到互动环节。我想问中军，很多事情受到你电影的启发，最早可能是艺术家，通过直觉、感觉对未来的判断。我们互动环节问一下中军，你完全凭感觉，你觉得是靠谱还是不靠谱的，会不会新的生活方式到来，就像你十几年《大腕》里宣传移动通讯改变生活一样？

王中军：大数据比3D制造靠谱，因为3D制造是技术性的补充，二飞说不能打印出一瓶拉菲，也不能打印出电视机。后来我们私下交流一个导演还是导演，出了各种新技术，改变了卡梅隆的创意，我觉得大数据不一样。因为数据跟着每个人走，就像一部手机把一个人的习惯，手机不能打开，人家用一晚上就知道田溯宁这个人到底怎么样，是不是道貌岸然。大数据是时代的变化，任何一个企业大中小，老板只是口头说，真正干，利用了大数据时代，大数据的东西改变经营技巧，不能说天天学习数据，天天学习3D技术，我个人认为你问的问题我回答是一个很重要的时代变化，会改变人的生活方式。昨天晚上曾强说的网霾我觉得挺有道理，这么一个东西跟着你走，你会变化的，你的行为准则也会变化，谢谢。

田溯宁：我们把时间交给大家，问两个问题，围绕着大数据时代能不能改变我们的生活？有哪些商业机会。

新财经记者：各位好！大家谈到大数据，刘总谈到大数据对阿里金融银行的改变，我们看到一个数据，阿里金融从2011年成立到2012年两年的时间，贷款累计总额是500亿，不良率不到1%，平均每笔贷款额度1万元，能够在那里拿到贷款的生态系统商家有20万家，阿里平台的商家有1500万。如果阿里金融把目标放大，做到信贷工厂，阿里数据能够支撑批量运作，还能控制在比较低的不良率吗？

朱云来：刚才说了，互联网是非常方便、便捷的渠道、平台，问题是信用风险产生的来源是什么？是不是有了便捷的网络就清楚了解风险来源？因此能够管理好风险，这样就可以，否则就有困难。我想网络的金融应该是传统金融的补充，或者是互补的情况，要解决全部的问题肯定不可能。现在迅速增加到60万亿的贷款，500亿是沧海一粟，他号称不超过2%的坏账率，信不信你自己判断了。

邓锋：回答这个问题正好是中军的改变生活方式，你干吗都盯着，车走在街上到哪人家知道，以前干过的事都知道，做事方法会跟着改变。好处信用系统建立起来，阿里金融因为我有这么多数据知道你过去的做法，信用好就贷款，把社会不同的数据累计起来就改善。

朱云来：除了他知道你在这里买东西，你知道其他的金融活动吗？因此无法控制。如果要把物联网最后都连起来有可能，银行为什么能管控风险？要对客户非常了解，知道干什么、状况怎么样，市场如何，这是理想情况，银行也经常有破产的。其实金融风险的控制非常有挑战，不是有几笔数据就能控制得了。还有一个，后面那句话提醒我，会对很多行为产生新的影响，采集了大量的资料，将来这个网络变成信息永远无法删除，事实上因为早期DOS设计的时候，当时操作系统鼻祖设计的时候图省事没把文件删掉，改一个名字就知道了，从计算机很简单，但后来变成系统性的，几乎没删掉。这么多信息突然被人知道，这个社会过去的法律体系规定没有考虑到这些问题，现在你把数据，包括运营商把数据卖给其他的商人，是部系侵犯到隐私权的问题？隐私权在这个社会突然放大到这个地步，过去不可能知道3米以外的人，现在恨不得全世界你知道几亿人怎么处理这个问题，想迅速建立法律法规体系，限制过严交流的好处没有了，放得太松了各种各样的问题、纠纷出来，甚至是犯罪，你怎么解决？这恐怕是巨大冲击。

陈宏：我的回答是不要小看阿里金融现在所解决的问题，一是虽然只是500亿，这只是一个开始。第二，解决1万人民币的小额贷款，银行只能带大的，当把很小的钱贷给短期，自己的客户和长期交易体系以后，坏账率就会降低。而且不但坏账率会降低，利率也会降低，阿里金融会赚钱。就像学生拿信用卡一样，一直跟着你，知道信誉以后最后敢给你借大钱。我觉得金融创新，互联网大数据的金融创新所有银行都要关注。

提问：非常高兴今天有机会问一个问题，大家知道历史的今天经过各种革命，今天进入彻底颠覆性的革命。分两类问题，第一个问题，当世界分成两级，我们是光脚的，前面一堆穿鞋，光脚和穿鞋的时候，穿鞋的有没有感觉到紧张？第二类问题是小问题，大数据是基于大数据还是基于意识得突飞猛进，还是金融大融通还是数据的重新重组，还是基于品牌重构，还是关于真理的重新打造、重新升级？张念坤老师，香港立足于中国和西方连接的要塞，对光脚和穿鞋有什么建议，对我们有什么直接的帮助？朱老师的发言很精辟，振聋发聩的感觉，是高层专家和大师给小草根和微客什么建议？还有王中军，传播小微创业者怎么迅速传播自己，完成马云一整套的管理，受到资本的青睐？谢谢。

张念坤：大数据提供各方面的机遇给大家，智慧城市，医疗、保安、教育、环保，比较小的公司也可以参与大数据的应用。谢谢。

朱云来：你提前进入大数据时代，处理速度跟不上了，机关枪似的。我们希望科技提升了人类的能力，过去生活中很简单的病治不了现在可以治了，过去生产衣服不够穿的现在够吃了，健康的病治不好现在可以治了。现在不断地有进步，社会另外一个方面，希望社会是良性、公平的，希望所有人都有机会，过去IT界谈，IT相比其他技术来说，大家都有机会能够进入。溯宁提了很多问题，是不是时代变化问题？对每个人实际生活有什么冲击？刚才大家讲的，各个嘉宾都提到的，对于生活有一个进步的机会，给了每个人可能参与的机会。我们希望这个体系通过公平的市场竞争，通过良性的经济发展，最后能够达到大家都有公平的发展机会。

田溯宁：谢谢云来，大家谈论了非常有意思的话题，工业革命到来之前狄更斯写了一本书《艰难时世》，第一句话说：“这是一个黑暗的时代，但也是一个光明的时代。这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。”都有共同的现象。另外我觉得大家很多问题没有讨论清楚，利用这个机会给大家推荐两本数《大数据时代》，还有对未来技术展望很好的书凯文凯利的《技术理想》，感谢大家和我们共同交流分享大数据课题，谢谢各位。