[ 導讀 ] 以“大掌控 大智匯 大洞察”為主題的微軟大數據解決方案媒體溝通會在京召開。 會議上來自微軟高管與國內數十家媒體分享了微軟在大數據領域的最新研究成果、解決方案，以及對于大數據未來趨勢的專業洞察。 來自微軟大中華區首席云計算戰略官、微軟大中華區副總裁兼市場戰

 　　以“大掌控 大智匯 大洞察”為主題的微軟大數據解決方案媒體溝通會在京召開。 會議上來自微軟高管與國內數十家媒體分享了微軟在大數據領域的最新研究成果、解決方案，以及對于大數據未來趨勢的專業洞察。 來自微軟大中華區首席云計算戰略官、微軟大中華區副總裁兼市場戰略部總經理謝恩偉、上海復旦大學附屬中山醫院信息中心主任陰憶青、中國銀行股份有限公司信息中心助理總監袁俊德，福建高速公路有限公司監控中心主任王輝等知名企業CIO、服務商代表共同就大數據熱點話題進行了探討。以下是大數據節選：

 　　陰憶青：我是來自上海復旦大學附屬中山醫院，我個人是學臨床出身的，沒有任何的技術背景，所以如果今天說錯什么的話，請大家多指正。

　　謝恩偉：從技術這個領域來說，更多的是怎樣能夠支撐起廣大用戶的應用場景。

 　　袁俊德：我來自于中國銀行總行信息中心，主要是負責中國銀行在全球所有的金融業務系統的運行。我是技術出身，典型的IT男。非常高興能夠參加這個活動。

 　　王輝：非常高興參加這個活動，我叫王輝，來自福建高速公路，我們的總指揮部和公司是兩塊牌子、一套人馬。我的工作是負責福建省高速公路機電信息化建設和運營工作，我學的專業是通訊工程。

 　　謝恩偉：我們剛剛過完十一黃金周，我是躲到上海，一件事情都沒做，就在我爸媽家吃、休息、跟朋友見面。后來看到很多微博、微信上說到了交通堵塞等等方面的一些問題，我這里有兩個數據很有代表性，1.76億輛次的高速出口小客車流量在十一黃金周，比去年增長10.2%。我想先聽聽王主任的一些想法，大數據這個方面在交通領域有什么最新的應用和進展？

 　　王輝：非常高興能給大家介紹一下。我簡單介紹一下福建高速，我用三個數據來介紹福建高速公路，投資總額2600億，已經完成了，到年底可能接近3000億。第二個數據，通車里程現在是3600，到年底是通車4000公里的高速公路。第三個數據是流量數據，福建省高速公里的里程和規模在全國是中流，基本上是排在中間的位置，今年10月1日，我很不幸，每個節假日都不能休息，要在指揮中心值班，那天我們突破了200萬的車流量。上個星期我還在交通部活動，跟幾個省市一起開會研究節假日情況的時候，最高的應該是廣東、江蘇、北京這一帶，其中江蘇省已經突破一天400萬輛。

　　謝恩偉：在交通方面，特別是在數據這個領域當中，現在已有的應用有什么樣的進展？

 　　王輝：我正好是交通運輸部路網標準組的成員，我一直在參與國家在公路網管理的這項工作。從國家層面來講，去年國家在交通部下面成立了一個路網監測與運行處置中心，這個是過去沒有過的，因為過去交通部管建設，不管運營，現在他已經管運營了，跟鐵路、民航一樣，開始全面運營。省里面也同樣，在省交通運輸廳，每個省等成立相應的機構，因為我們有三大重要的工作：第一，路網的日常管理，包括收費，收費也是我們很重要的工作，我們每一年的收費額大概是110億，每年都以百分之十幾在增長;第二，目前還有一項重要的工作，就是應急處置，因為高速公路10萬公里已經通車了，現在社會關于通行安全這塊的要求非常高，所以我們有應急處置系統，不管是國道、城市道路，當有情況的時候，必須快速的進行處置、救援，這里面有生命的救援，也有道路暢通的救援;第三是服務，國家這個層面上，包括我們省里面，已經把為領導服務轉為為社會服務，因為老百姓要出行，他必須要快捷、便利、安全，這是他們的基本要求，我們在這塊做得還是很不夠的。剛才主持人說到，我們采取了什么措施，應該這么說，在道路管理上，你們每次出行都有一個強大的后勤隊伍在為你們服務，就是基本的服務和救援，當然我們做得還不是很夠。

 　　說到大數據，不管是高速公路還是普通公路沿線，開始逐步為滿足高速公路或普通公路的運行，在投入大量的資金，來做一些傳感器，來收集道路的狀態，收集出行的信息。這些信息干什么？這就是大數據的來源，最后經過一定的處理，來提供給我們的人員。目前的手段也還不是很好，剛才一個專家在說，他是用出租車GPS，GPS是很重要的一個數據，我們也在用，但是它有限，只是裝了GPS的運營車輛才有，但是它占的比例還不到5%，很小。更重要的是我們需要了解所有車的運行情況，否則我們不進行日常的控制，應急突發事件的救援就無從談起。全國都是類似的情況，城市道路可以建得好一點。高速公路面積很大，要想控制得很好，依然是一個挑戰。

 　　謝恩偉：從福建高速的角度來說，他收集的數據是非常龐大的，也有不同類型的數據，有的數據是拍照片的影像數據，有些數據是從GPS得到的地理位置數據。在這些數據當中，為將來的交通管理也會帶來很大的益處。從2012年開始，微軟已經跟福建高速，特別是在SQL 2012年上面已經有了進一步的合作，我們也非常期待在這個方面能做更多的動作，從分析、演示、視覺化、決策等方面，都能夠幫助福建高速有更多的成績。

 　　談完交通，要談一下另外一個跟國計民生非常有關系的行業，那就是醫療行業。今天碰到一個上海老鄉，我們在臺下還在聊上海話。陰主任，能不能跟我們說一下，大數據在中山醫院，您那邊有什么樣的應用、設想和實踐。

 　　陰憶青：不管是銀行還是高速公路，我們IT起步相對晚一些，上世紀90年代才剛剛起步。最近幾年真的是飛速發展，這是有賴于國家政策的推動，取得了非常好的成績。

 　　從具體業務來看，我們既有傳統的存在Excel的數據，當然也不能用Excel來判斷是不是結構化，我看到現在有人用Excel來畫圖，有人用它來做裝修計劃，所以真的是無所不能。在我們院里面是有結構化的數據，像大家門診的掛號數據，還有我們的醫囑，這些數據現在越來越多的被放到信息系統里面，剛開始的時候，我們都是從收費開始，后來就關系到業務，再后來關系到一些臨床的數據，也開始出現在這里面了。還有一些我們認為非結構化的數據，或者叫影像的數據，這個在體積上是比較大的，我們原來有單幅的像胸片的圖像，后來有了CT和磁共振的圖像，這些數據越來越大。最近我們又嘗試去掃描一張病理切片的圖像，平均一張病理切片，如果我們去掃描的話，一張就是1G。但是這1G的數據，你是很難去做快速分析的。就像剛剛大家聽到總裁說的，海水很多，但是并不是你舀起一口就能喝，你要做很多模式的判斷，然后對模式進行分析。

 　　中山醫院在上海也是一家中等規模的醫院，我們一年大概平均有300萬左右的門急診人次，有8萬左右的出院人次，每年接近6萬次的手術數，這個量聽上去好像比較多，但是在上海可能有30多家像我們這樣大小的醫院。在全國而言，我們只能算是一個中等偏小規模的醫院。現在全國最大規模的醫院在河南，因為河南是人口大省，單體醫院超過7000張床位。所以從醫院的數據來說，業務量大，它的數據量必然也大，還有就是不是相同的醫院，我們會把它聯系起來，上海申康推進了醫聯的項目，在上海38家三級甲等醫院，也就是目前中國級別最高的醫院，我們都連接在一起，38家醫院里面，病人的數據可以互相溝通，病人到另外一家去看的時候，他可以看到前一家醫院上傳的化驗報告，你用了哪些藥，甚至你檢查的影像數據。所以從醫聯系統來說，累計了非常大量的數據，這些都能為我們以后的分析提供非常好的基礎。所以醫療在現階段是一個打基礎的階段，需要后續持續的投入來做一些分析。

 　　謝恩偉：這對我來說真的是一個福音。我在2006年的時候，正好那年春節我在海外，回來之后我爸告訴我，我外婆住院了，他跟我解釋了一下整個住院的過程，從她掛號，從急診到復診，都是有很欠缺的數據的連接。比如她在急診上做了一個驗血的報告，在復診的時候不能再采用，還要重新再做一次，她以前拍的照，在不同的部門要重新再做一次，這樣是一種信息的斷層，在七年以前看得非常清楚。這對我來說是一個非常重要的改進，在將來這樣一個時間點，能夠把這些數據串在一起，怎樣能夠挖掘更深的價值。

 　　陰憶青：現在這個問題已經基本上解決了，臨床醫生可以看到歷次的就診數據。臨床醫生會根據專業的標準去判斷這些數據是不是仍然有價值。舉例來講，可能那時候的驗血報告我們認為時過境遷，病人的狀態改變了，我們需要重新再去做，但是至少我們能夠看到，然后能夠判斷。

 　　謝恩偉：我也非常期待能夠通過微軟的技術，在中山醫院當中有更多的突破。剛剛講了交通和民生，讓我們的技術男談一下，特別是在銀行這個領域當中，實際上我們跟中國銀行合作蠻長了，我也想聽一下中國銀行現在大數據應用的狀態。

 　　袁俊德：如果說應用計算機，從國內來看最早的是國防行業，下一個可能就是金融行業。剛才謝總講我們跟微軟也是合作很長的時間。

 　　中國銀行作為國內國際化程度最高的一家銀行，從一開始我們跟微軟的合作就是一直是正版，我們從來沒有用過盜版。所以作為微軟相關產品的應用，我們也是有一個逐步的過程。銀行這個行業IT的應用可以算是企業級的應用，微軟最早從我們這兒的應用是從辦公做起來的，就像Office相關的這種軟件。隨著微軟在企業應用方面的一些發展，我們在核心銀行的領域，特別是在前端領域，有了非常大的應用。包括我們現在核心銀行系統所有前置的系統，目前采用的都是微軟的基礎環境在做。后期我們在營銷分析這些方面，也是采用了微軟的解決方案，比如我們全球的統一客戶經理的平臺，現在也是在做。

 　　從應用的范圍上來看，從一開始的辦公，到我們的企業級應用，到剛才講的全球客戶經理平臺，跟我們的大數據應用有很密切的關系。作為銀行來講，因為銀行的數據基本上還是以結構化數據為主，所以我理解，大數據的概念和數據倉庫的概念還是不太一樣的，因為它更體現在數據的多元化，以及如何高速的對這些多元化的數據進行檢索，以及如何把檢索出來的數據通過分析加以使用，我理解這是跟大數據相關的一些內容。

 　　我們現在的全球客戶經理平臺，目前這個階段也是在一個側重于應用的階段，我們主要還是依靠目前銀行一些結構化的數據，對我們的客戶進行一些定向的營銷，對他的業務、消費習慣進行一些分析。但是隨著現在競爭的加劇，特別是從移動互聯以及現在第三方支付等等各個行業，其實金融這個行業競爭越來越激烈，所以我們從各個方面來講，也是迫切的想盡量多的去掌握客戶的數據。目前我們還有一些在自身方面做的不足的地方，比如我們的理財系統，比如我們卡的系統，或者是我們匯款的這些系統，有些數據都是比較分散的。從應用上來講，我們在目前的這個階段，正在把這些內部的系統整合起來，把它關聯起來，來做更好的應用。

 　　我們現在也在通過互聯網的金融，以及我們現在所建設的網絡銀行等等這些方面，把這些客戶的數據搜集得越來越多，當然形式也會越來越多，數據的結構也會越來越復雜，所以這些東西都需要大數據去解決這方面的問題。

 　　謝恩偉：袁總剛剛談得也是蠻對的，在金融行業現在有更多的競爭，特別是當移動互聯網出現之后。除了自己已有的一系列的海量數據之外，就像我剛剛展示的數字營銷，實際上也會有一定程度的貫通，不光是現在已有的數據，怎樣能夠把外部的數據更好的整合在一起，從客戶的挖掘等等方面再做到一個新的高度。現在還是有很多的方式，可以有更快的提升。

 　　我剛剛在跟各位聊的時候，也注意到另外一點，各位手里都是有非常重要的資產，那就是數據，我們有交通的數據，我們有銀行的數據，我們有醫療方面的數據。這個概念微軟也已經在提，我們在Windows Azure這個平臺，前段時間退出一個概念叫做數據市場，當有一些數據不是太敏感的話，可以把它作為一個資產，能夠又產生經濟價值的時候，怎樣在云平臺之上把這些資產放出來，能夠讓更多的應用開發者或者合作伙伴在這些資產上做到更新一代的創新，也是一個很好的盈利點。我們在幾年前也做過這樣的事，微軟在做超算的時候，比如跟金融行業有關，我們把所有在美國的銀行，10年8000家銀行的數據，現在都已經放在網上，就是以前的一些經濟趨勢的數據。通過這些數據的挖掘，也可以做更進一步的分析，或者應用。各位手里有一個金礦，不光是怎樣能夠幫助各位在自己的行業當中能夠做到很好的發展。

 　　剛剛已經談到現在已有的一些狀況，如果有一件事或者兩件事大家預期非常希望做的，這個會是什么。從大數據的層面上，將來你非常希望通過大數據完成的一個場景是什么，能不能跟大家分享一下。

 　　王輝：剛才說到交通，交通行業這幾年一直是社會的熱點，不管是節假日出行，還是經常出現一些大的事故，重大傷亡，都是熱點。我們在管理上感覺任務是越來越重，社會對我們的要求是越來越高，另外就是一些應急突發事件，我們的壓力也是越來越大。說到壓力，我們每一年都有人因為施救不力，來追究我們的責任，我們這塊壓力大就是需求很大，但是確實現在還沒有辦法達到這個要求，這是實事求是的說。因為交通行業的信息化也是剛起步，跟剛才醫院說的情況是一樣的。

 　　像我們高速公路，要做成大數據，首先要做一件事，就是把所有車的數據匯集在一個點上，才有大數據的概念，如果分散在各個地市，就沒有大數據的概念了，這很難，要投入大量的資金和做大量的工作。這跟醫院不一樣，我們要做很龐大的通訊網絡。

 　　我們涉及的領域非常多，剛才專家介紹了出租車，北京還有地鐵，還有航空、鐵路，還有海上，這么多數據要整合在一起，然后迅速做出一些可以給領導或者給指揮人員、調度人員提供依據的，還是很不容易的。我們跟微軟公司合作很長時間了，我們也投入了大量的資金，我們的資金比你們兩家會大一點。我建一個數據中心，光土建就花了4000萬。但是沒有辦法，因為將近3000億的資產，肯定要幾十億來支撐，否則就支撐不住，這是客觀的情況。

 　　剛才主持人講了展望，我們的想法是要迅速的把數據搜集上來，基礎設施要大量建設，傳感器要大量建設。再一個很重要的就是，微軟剛才在介紹大數據，我聽了也很受啟發，如何把這個大數據經過高效率的檢索、處理、存儲，最后形成我們決策的重要依據，這是我們目前面臨的最大的一個問題，所以我們愿意跟微軟合作，今年上半年我們還有一個協議。這塊很有挑戰性，不光是我們，任何一個高速公路都有這個壓力，壓力都很大，平常很忙，節假日還不能休息，因為離不開。我們有幾次事故，省長都跑到我們的指揮中心，因為堵得一塌糊涂。這兩年好一點了，節假日免費了，免費反而暢通了，因為不收錢過去得就快了，但是又有新的問題，就是路上事故多了。我們的想法是，這是一個起點，我們希望微軟的大數據能給我們智能交通帶來智慧的翅膀。謝謝。

 　　袁俊德：金融這個行業從目前來看，基本上所有新的IT方面的概念，首先就要在我們這兒來落地。在大數據這塊，從我們這方面來考慮，主要有幾個方面。

 　　第一是用于營銷。目前競爭太激烈，所以營銷這方面需要掌握客戶各個方面的信息，能夠有精準的營銷。

 　　第二是風險控制。營銷出去，還得要把風險控制好，這里面無論是對公的、對私的，包括目前各個方面來看，無論是國際的、國內的，各個方面針對于風險的管理是非常高的。所以我們每年用于風險控制的投資也是非常大的，所以在這塊也是想借助于大數據的概念，去做相應的工作。這兩樣是并行的。而且我們現在也逐步開展這方面的工作。

 　　第三是我們的績效，就是整個銀行各個部門、各個人的績效。這項工作對于整體銀行業的運營是非常關鍵的一個內容。

 　　再說具體一點，比如我們信息中心每天也會產生大量的運維數據，我們的服務器會產生相關的日志，我們的應用會產生海量的日志信息，包括我們的交換機、網絡、存儲等等。這些信息對于我們的日常運維非常重要，在銀行數據中心的運維過程中，實際上是精細化分工的，我們有上千人，有專門負責服務器的，有專門負責操作系統的，有專門負責網絡的，有專門負責應用的，分工非常細。但是我們在排查一項故障的時候，你從網點上看，說這個業務做不了了，但是它會牽連到這條端到端的鏈路上的各個環節，它的分析就變得非常重要。在這個過程中，每一種設備、每一個系統產生出來的信息，它的格式是各不相同的，所以我們這項工作就變得非常棘手。我們現在也在考慮做相關的工作。作為大數據這塊來講，無論是從我們業務發展層面，還是IT自身的方面來講，都是下一步非常重要的一項工作。

 　　謝恩偉：在這個環節當中也可以看到，很多跨公司的需求都是蠻一致的，怎樣通過數字營銷掌握更多的客源，怎樣通過內部效率來掌控業績的產出，以及內部成本的降低，來提高我們的營業額。很多應用場景都是跨界的，我們希望跟中國銀行能繼續合作，能做得更多。中山醫院陰主任這邊有沒有一些新的想法。

 　　陰憶青：我想先舉一些國外的例子，因為國外在這方面的起步比較早。我們曾經看到美國的一個醫療集團，某一種藥物上市以后，他就注意到，凡是使用這個藥物的病人，可能有更多的機會發現腎功能異常，他們通過這個機會，在集團內部把這個藥停用，直到停用兩年以后，美國食品藥品局發現這個藥可能導致腎功能異常。因為這個藥在臨床前樣本量不是很大的情況下是發現不了的，是非常大量的病人使用的情況下，才能發現這個異常。我們覺得這是一個非常好的例子。

　　謝恩偉：這跟雅安的狀態很相似，你看到8年之后，才能看到一些規律。

 　　陰憶青：反過來我也覺得，可能要給大數據潑一些冷水。為什么要潑冷水呢？就是它的驅動力在哪里。我們注意到很多反復舉例的故事，往往是那家IT公司有非常大規模的基礎架構，意味著它有足夠的處理能力，然后它有尖端的人才，不光是IT專家，很多時候背后是數學家在支撐著這樣的分析、建模，另外它自己本身擁有海量的數據，像谷歌、Twitter，它都是擁有海量的數據，所以他們能去做這些事情。有那么幾個成功典型的范例能夠給大家看，激起我們非常美好的愿景，說我們可以往那邊發展。但是真正落實到具體哪家醫院做這件事情是非常吃力的，我可能沒有足夠的投入去做這件事情。另外一個方面，剛才說到安全管制，上海申康已經累積了這么多患者數據，有人就說，申康為什么不做這個事情，上次我看到申康的高主任就提，不是我們不知道這些數據可以利用，而且利用這些數據，我們要遵從很多方面的法律和法規，因為很多時候是牽扯到患者的隱私，我們能不能這樣用，我們是不是事先征得了患者的同意。另外，當我們使用跨院數據的時候，每個醫院都有各自不同的看法，我們是不是能使用。在實際操作層面，故事遠遠沒有那么美好，甚至包括我們跟中國銀行也有一些合作，我們希望患者能在醫院里面直接使用銀行卡，我們彼此有通訊，彼此有交流用戶的信息，這些用戶對銀行來說就是一個銀行卡用戶，對我們而言就是一個患者。所以當時我們交換的時候，嚴格的界定，醫療的數據不能到銀行那邊，金融的數據不能到我們這邊。銀行給到我們的是說，交易成功還是不成功，我們不會去查這個人有多少存款，銀行這邊也不會查詢這個病人在醫院看了什么病、掛了什么科，這些也是不恰當的。

 　　謝恩偉：您總結得非常好，一個地方是怎么把數據分析的門檻拉低，把它平民化，跟我們今天講的怎樣通過Excel，怎樣通過一些簡單的手段，讓大數據視覺化，微軟也是抱著這樣一個精神，怎樣用現在已有的工具，讓數據更加視覺化。另外是整個IT基礎設施層面的操作，像高速、中國銀行和中山醫院，都是有蠻深的IT水平，如果要落到中小企業這邊去的話，挑戰會更多一些。這塊微軟也在看，比如像Windows Azure公有云，怎樣能夠幫助一些企業馬上上手。又會連接到最后一個話題，就是對于整個數據管理監控的程度，這實際上是一個非常大的話題，不光是跨企業，還有跨國界的一些數據管理的Policy。

 　　今天非常感謝三位非常重要的客戶，能夠在這個舞臺上跟我一起分享大家對大數據的展望，跟微軟合作的愿景，也非常期待能夠繼續在微軟的技術平臺上幫助各位在應用場景上達到一個新的高度，真正把大數據落地、平民化，把數據管理達到極致。

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