Aplicación del big data en las empresas
El 15 de octubre se celebró en la Universidad de Pekín la ceremonia de fundación de la Chief Data Officer Alliance y la primera Conferencia de Chief Data Officer. El evento fue patrocinado conjuntamente por la Alianza de la Industria de TI de Nueva Generación de China y el Think Tank de Analysys. Lu Sihai, secretario general del Subcomité de Tecnología de la Alianza para la Promoción de la Industria de TI de Nueva Generación de China, pronunció un discurso y participó en el diálogo y la discusión. El diálogo fue presentado por Ge, vicepresidente del Instituto de Sabiduría. Los invitados que participaron en el diálogo incluyeron a Yang Minggang, vicedecano del Instituto de Investigación de Gobierno Electrónico de la Universidad de Pekín, Xu Bin, CIO de Shell China, Liu Dongdong, director de big data de Huawei, Dong Xin, cofundador de Beijing Hansi Anxin Technology. Co., Ltd., etc. Los invitados discutieron el papel de big data en las empresas, la aplicación y la construcción del equipo de talentos se discutieron en profundidad. La siguiente es una transcripción de la conversación:
Ge Hantao: En primer lugar, me gustaría pedirle que se presente.
Liu Dongdong: En la primera mitad de este año, comenzamos a construir un ecosistema de big data en nombre de Huawei. Nuestro ecosistema es 1+6. Huawei proporciona servicios como la nube pública y la gran informática, y coopera con socios como minería de datos, aplicaciones empresariales y visualización de datos. Se han seleccionado más de 200 empresas de big data y socios relativamente importantes en China, y se han seleccionado el primer, segundo y tercer lote.
Xu Bin: Shell Brand es una empresa relativamente grande con un negocio relativamente grande en China. Shell China entró oficialmente en China en 1894 y nunca salió durante 121 años. Actualmente, nuestras operaciones en China incluyen la exploración y refinación de petróleo y gas natural de China National Petroleum Corporation. En Beike se utilizan big data desde hace mucho tiempo. Cuando extraemos campos petroleros, necesitamos utilizar cantidades masivas de datos para análisis que nos ayuden a perforar pozos de manera más efectiva y cómo garantizar la fluidez del proceso de fabricación y descubrir riesgos potenciales antes. Hay muchas aplicaciones en este sentido. Para nuestros millones de usuarios, también estamos cooperando mucho con las redes sociales para comprender a los clientes, retenerlos y encontrar nuevas oportunidades comerciales. Estoy muy feliz de tener la oportunidad de comunicarme con ustedes hoy sobre big data, especialmente sobre cómo nuestras industrias tradicionales utilizan big data.
Dong Xin: Gracias, somos Hansi Big Data Security, una nueva empresa emergente. ¿Cuál crees que es la relación entre seguridad y big data? De hecho, existe una relación muy profunda, de la que hablaremos más adelante. Nuestro equipo se estableció en 2014 y los miembros principales provienen de Accenture, Oracle y otras empresas. Estamos comprometidos con la unificación, el almacenamiento a gran escala, la extracción, el aprendizaje y la presentación de todos los datos relacionados con la seguridad, los negocios y las aplicaciones en grandes centros de nube empresariales e Internet, ayudando a los profesionales de TI, al personal de operación y mantenimiento e incluso a los líderes empresariales a Empezar por los datos Encontré algo relacionado con la seguridad. Se espera que los datos impulsen a toda la industria y a toda la empresa a transformarse de una estrategia de seguridad defensiva tradicional a una estrategia de seguridad inteligente proactiva. Llevamos más de un año establecidos y contamos con 56 personas. Más de 40 personas son personal relacionado con datos, como personal de I + D y científicos matemáticos. Agradezco la oportunidad de hablar con usted sobre una industria relativamente nueva.
Yang Minggang: Muchas gracias por tu invitación. Es posible que muchos amigos conozcan el gobierno electrónico. El gobierno electrónico es la informatización del gobierno, así como de las llamadas ciudades inteligentes y ciudades digitales. Durante más de un año he estado trabajando en aplicaciones de información relacionadas con el gobierno, incluido el diseño de alto nivel. Ahora, con la introducción del concepto de big data, las aplicaciones y necesidades siempre han existido en el pasado, pero se han actualizado a un nivel superior. En los últimos dos o tres años, el gobierno electrónico ha adquirido una posición muy importante. El comercio electrónico también requiere una gran cantidad de big data. Hemos estado analizando datos gubernamentales y big data comerciales durante los últimos tres o cuatro años, y estamos entusiasmados de explorar el papel futuro de los datos y del director de datos en toda la empresa y en las decisiones políticas.
Ge Hantao: Nuestros invitados describieron y respaldaron big data y activos de datos en las primeras etapas. Todos sabemos que los productos de big data y los productos de datos provienen de una amplia gama de fuentes de datos, incluidos dispositivos inteligentes, dispositivos portátiles, finanzas y dispositivos terminales. Con una gran cantidad de datos, la minería y el análisis se basan en datos. Una vez que los datos se convierten en productos, los productos de datos se aplican al negocio. Pero, ¿qué tan seguros son estos productos de datos? ¿Cuál es la relación entre big data y seguridad de los datos y privacidad de los datos del usuario?
Yang Minggang: Primero, permítanme compartir el valor con ustedes. Hay un libro en Estados Unidos llamado "Digital Survival". Con el desarrollo de Internet, todas nuestras redes y formas sociales pueden expresarse en datos. En este momento, ya sean datos gubernamentales, datos corporativos o datos personales, se pueden utilizar para proporcionar o servir de referencia para nuestras decisiones futuras. Ya sea que se trate de gobernanza gubernamental, toma de decisiones científicas corporativas o futuros planes individuales de consumo razonable, de los datos se pueden extraer referencias relevantes para la toma de decisiones. Entonces, en esta área, todos los datos parecen realmente caóticos. Todo tipo de datos no estructurados y datos estructurados pueden aportar nuevo o mayor apoyo a nuestra gestión y toma de decisiones a través de métodos o modelos matemáticos adecuados. Esto es lo que yo llamo un activo al número actual completo, los datos son un activo al que se le puede agregar.
De hecho, después de tener Internet, todo el mundo ha dejado una gran cantidad de rastros de redes digitales en Internet, ya sea comprando o expresando opiniones o pensamientos relevantes a través de herramientas sociales o redes sociales. De hecho, extrayendo estos rastros, incluidas las características relevantes, y analizándolos de alguna manera, podemos encontrar el desempeño futuro de cada persona o institución relevante. Hay muchas cosas relacionadas con la privacidad personal en esto, como la casa que puedes comprar aquí o el consumo relacionado cerca. En función de sus atributos sociales, se puede juzgar su comportamiento futuro.
Por cierto comportamiento, me hace sentir incómodo, pero esta información se publica en línea con nuestro permiso y solo la extraen y procesan las agencias pertinentes. Puede ser un desafío a la privacidad o la dignidad personal. Con la mejora de la legislación nacional, creo que la cuestión de la protección de la privacidad en línea se irá solucionando gradualmente.
Dong Xin: En realidad, es un poco exagerado decir que aquí nadie está a salvo. En el ciberespacio, ya sean los datos que generas, tus rastros o tu privacidad, están más o menos en tu teléfono móvil, PC o servidor. La seguridad y la privacidad pueden ser un tema eterno. Es relativamente amplio, por lo que no entraré en él. Desde nuestra perspectiva, estamos más preocupados por cómo los datos y activos básicos mantienen y aumentan su valor, así como por las cuestiones de seguridad y privacidad. El enfoque de la privacidad y la seguridad de los datos es el mismo para big data y small data. ¿Cómo garantizar el sistema de gestión?
En el pasado, cuando hablábamos de seguridad de datos, se basaba principalmente en medios técnicos, por lo que había varios cortafuegos y equipos de cifrado y descifrado para evitar la fuga e intrusión de datos. Estas cosas son útiles, pero no resuelven todos los problemas. De lo contrario, no habría problemas como la violación de datos de la tarjeta de crédito de JPMorgan Chase. Necesitamos adoptar nuevas tecnologías y nuevas plataformas y resolver los problemas de seguridad a través de la tecnología misma.
En otros informes extranjeros se escribe que no es realista que el propio dispositivo controle los activos de datos. Supongo que todo es inseguro y poner todo en un sistema seguro es una cuestión internacional. ¿Cómo podemos utilizar las nuevas tecnologías para mantener los datos seguros? Al mismo tiempo, combinado con la tecnología, ¿cómo podemos aprender más sobre los procesos y medidas de gestión de seguridad empresarial para resolver este problema?
Ge: Con respecto a la cuestión de las capacidades de datos abiertos, en la conferencia anterior de big data, representantes del Grupo Alibaba dijeron que los datos de Alibaba no son abiertos. ¿Tienen consideraciones de seguridad de datos? Debido a que adquirieron una serie de empresas sociales y de ubicación como AutoNavi, tienen datos completos sobre los usuarios. Esto se debe a la protección de la privacidad y a la apertura de datos basada en la seguridad, que es un tema todavía relativamente lejano. En este momento, en el informe de investigación de CDO, el desarrollo de los campos industriales es muy importante en la dirección futura del negocio de datos y la tecnología de big data. Me gustaría pedirles al Sr. Liu Dongdong y al Sr. Xu que hablen sobre cómo se integran los negocios de big data, los activos de datos y otras tecnologías y servicios relacionados con sus negocios correspondientes en las industrias de comunicaciones y energía.
Xu Bin: ¿Qué efecto tendrá la aplicación de big data en nuestras industrias tradicionales? Dividimos la empresa de big data internamente. Los macrodatos desempeñan muchas funciones en la toma de decisiones empresariales. Los colegas recopilan información mediante voladuras para ayudarnos a juzgar si es eficiente perforar un pozo en este lugar. Debido a que el costo de cada pozo es de varios millones, un aumento del 10% en la tasa de éxito es considerable.
El segundo es la optimización operativa. Por ejemplo, en los depósitos subterráneos de petróleo de las gasolineras se esconden grandes peligros. Las fugas de gasolina y diésel, en primer lugar, provocarán grandes riesgos para el medio ambiente y, en segundo lugar, afectarán a las aguas subterráneas e incluso provocarán explosiones. Una vez que esto suceda, ¿se podrán descubrir de antemano los posibles riesgos de fuga mediante la tecnología de big data? A través del análisis del sitio de comparación, podemos averiguar de antemano si existen pérdidas indebidas, para descubrir los riesgos.
El tercero es el marketing. Hablamos mucho sobre cómo descubrir las características de los clientes y ampliar las áreas de negocio, incluida la cooperación empresarial. Además, a través de la cooperación, podemos encontrar a nuestros clientes potenciales. Al igual que el Sr. Sun de hoy, nuestros clientes son los más típicos. Tienen requisitos más altos en cuanto a la calidad del aceite. Encontramos esta dimensión en Internet. Tenemos una alta tasa de compra en el comercio electrónico y hablamos a menudo de coches. Estas dos colisiones pueden encontrar clientes potenciales.
El cuarto es la seguridad empresarial para la gestión y el control de riesgos. La industria energética es una industria de alto riesgo, incluido el proceso de distribución de petróleo. Cuando ocurren problemas durante la distribución, puede haber riesgo de explosión, incluido un aumento de costos. Por lo tanto, cuando trabajamos en el extranjero, si no detectamos los riesgos a tiempo, podemos causar grandes daños personales, incluida la protección de los derechos de propiedad intelectual. Es muy importante tener múltiples fórmulas. ¿Cómo evitar que los piratas informáticos ataquen esto? Esto concierne al Sr. Dong, incluida la seguridad corporativa, la seguridad personal y la seguridad de la información.
El quinto es la innovación empresarial, y el sexto es el cambio de modelo. Esos dos hicieron la transición de nuestro legado de venta de gasolina al mercado de repuestos, donde podríamos convertirnos en un servicio automotriz de terceros. En el futuro, nuestros productos derivados del petróleo pueden ser gratuitos. El significado de gratis es que el modelo de ganancias lo paga el nuevo negocio derivado de detrás, es decir, la lana proviene de los cerdos y la lana proviene de los perros. Éste es el valor del big data en nuestra industria energética.
Ge Hantao: Solíamos realizar monitoreo remoto de seguridad de oleoductos. En la actualidad, muchos de los oleoductos y gasoductos que transportan en Rusia necesitan comprobar la presión del petróleo, la temperatura y las condiciones de la superficie de los oleoductos cada pocos kilómetros. Se han agregado muchos sensores para obtener datos sobre la superficie de la tubería y hay robots correspondientes que patrullan regularmente la vía y utilizan luz para inspeccionar el estado de la superficie. Todos estos datos se recogen en un centro de datos local y finalmente en un centro de datos europeo. Si es normal, aparecerá verde. Big data ayuda a las empresas de transporte de energía a predecir cuándo ocurrirán problemas antes de que usted los tenga. Para cortar los problemas de raíz, creo que este también es un muy buen caso para la integración de big data e inteligencia empresarial.
Xu Bin: En nuestra industria petrolera, especialmente en la industria química, una vez que la industria de producción se suspende debido a algunos accidentes, tomará mucho tiempo recuperarse, generalmente tres meses. ¿Cuánto perdiste en tres meses? Cuanto antes se prevean los peligros y se tomen medidas con antelación, más evidente será la eficiencia.
Liu Dongdong: Nuestra industria de las comunicaciones es muy similar a la industria petrolera. En Huawei también instalaremos varios sensores para recopilar datos, saber dónde hay problemas y luego resolverlos. Por ejemplo, hay decenas de miles de personas en un gran estadio o en un campo de fútbol. ¿Se puede enviar mensajes de WeChat en este momento? Este es el escenario de aplicación de nuestros propios operadores. Escenarios de aplicación derivados, si Huawei o los operadores hubieran aplicado big data a la gestión empresarial y otras dimensiones antes, no habría habido una estampida como la de Shanghai. Cuando la población reunida en una unidad de área en el Bund excede una cierta cantidad, debe haber una alerta temprana para informar a los departamentos administrativos pertinentes, ya sean de seguridad pública o no, que el área ha excedido una cierta cantidad. Podemos capturar esta información con. nuestros teléfonos móviles. Recién estamos comenzando en la industria del big data. Creo que todas las industrias en el futuro estarán impulsadas por datos o impulsadas por datos, en lugar de impulsadas por productos, canales o marcas. Si los datos son la fuerza impulsora, este problema es bastante grande. Huawei ahora se basa en datos en todos los aspectos. Desde una perspectiva macro, lo que queremos hacer y los productos que queremos fabricar pueden estar guiados por datos.
En los productos de big data, cuáles son los más necesarios y cuáles son los más urgentes, podemos encontrarlos a través del análisis y guiar a nuestras empresas sobre qué hacer y qué no hacer en el futuro. A partir de un detalle muy pequeño, podemos utilizar el big data para descubrir de quién será el portavoz de la imagen del teléfono móvil Huawei en 2016. Los teléfonos móviles Huawei tienen más de 654,38+ millones de fanáticos. ¿A quién siguen estas personas y cuáles son sus intereses? Navegan por Internet todos los días y las estadísticas nos dicen que no es necesario que los departamentos de toma de decisiones se sienten juntos y se den palmaditas en la cabeza todos los días para decidir quién es quién y quién no. Hablando simplemente de seguridad de los datos, creo que la seguridad de los datos y la tecnología son cuestiones contradictorias. Acéptalo ahora. Ahora recibimos mensajes de texto acosadores y mensajes de texto spam. ¿Por qué los recibimos? Es porque tienen la información de nuestro celular. Cuando las empresas tienen grandes cantidades de información, surgen problemas de satisfacción. Deje que los datos determinen la seguridad de los datos y deje que el mercado determine el nivel técnico. Naturalmente, sobrevivirá el más fuerte, las empresas con buenos servicios seguirán desarrollándose y las empresas con buenos servicios morirán.
Ge Hantao: Sabemos cada vez más sobre los datos de los usuarios y nuestro análisis de datos es cada vez más preciso. La información que brindamos es marketing de precisión y la información que brindamos es información útil, no spam. En realidad, esto plantea requisitos más altos para nuestras empresas, tecnologías y algoritmos de big data. Cómo descubrir el valor y el conocimiento ocultos y no descubiertos en los datos a través de métodos de análisis de big data.
Yang Minggang: De hecho, los llamados big data, big value y big data no deberían ser una gran estafa. ¿Por qué digo eso? Porque en el pasado tenía un gobierno local y un departamento industrial que usaba big data, pero el sistema de big data completo no podía satisfacer sus necesidades comerciales. Parte de nuestro big data tradicional es el descubrimiento de datos existentes, es decir, la recuperación de datos. Los métodos de datos tradicionales pueden hacerlo. Cada unidad de datos sabe lo que se sabe y lo que se sabe. En este momento, ya sean datos estructurados o no estructurados, puede encontrar pistas sobre el problema y dónde radica el problema. La otra parte debería ser la parte de predicción. Al igual que el problema mencionado por el Sr. Haiersun, en realidad se puede predecir. Es necesario integrar estrechamente a los expertos en gestión empresarial y a los expertos en construcción de modelos de negocio. Los big data son en realidad un lujo. Podemos darnos el lujo de invertir en productos como Huawei, empresas como Haier y empresas como Shell. Los macrodatos son un producto de lujo, pero la mayoría de las pequeñas y medianas empresas también necesitan tomar decisiones científicas y comprender la demanda del mercado. En este momento nos enfrentamos a una elección muy importante y es imposible construir un sistema a un costo elevado. Sin embargo, la mayoría de las empresas de big data requieren una gran inversión. ¿Cómo no pueden eliminarse las pequeñas y medianas empresas en la era de los datos? Necesitan proveedores de soluciones de big data o investigadores de big data para proporcionar una solución de big data más típica o universal en lugar de depender de la recuperación de datos tradicional o del empaquetado de datos tradicional. soluciones de big data, debemos salir del método tradicional de análisis de big data. ¿Existe otro método más científico y universal que pueda permitir que muchas pequeñas y medianas empresas disfruten de los big data actuales? De hecho, los individuos también necesitan servicios de big data.
Ge Hantao: Con productos de big data simples y más convenientes, es más fácil para las empresas reducir sus presupuestos en esta área y permitir que más personas utilicen la conveniencia que brindan los big data.
Yang Minggang: El departamento de pronóstico del tiempo de China estaría mejor si utilizara big data y datos históricos de los últimos 100 años para hacer pronósticos. El big data real es el descubrimiento de posibles conocimientos futuros y el descubrimiento de asociaciones entre datos potenciales a través de big data.
Ge Hantao: En realidad, acabamos de mencionar la aplicación de big data en diferentes industrias y empresas. Dado que lleva diez años formando CIO en la Universidad de Pekín, ¿qué tipo de acciones y apoyo tiene para cultivar talentos CDO?
Lu Sihai: También estamos discutiendo este tema. Lo acabamos de compartir en el PPT. En primer lugar, ¿por qué funciona así? ¿Cuál es la fuerza impulsora? Entonces, ¿qué habilidades necesitas? Creo que hay algunas cosas que los CDO deben aprender en el aula, que son más técnicas y pueden cubrir tecnología y gestión básica. Las CDO requieren cierta base económica. El papel más importante del big data es decirnos cómo será el futuro y decirnos algunas cosas desconocidas. No es una hipótesis y no tiene mucho sentido utilizar el análisis de datos para demostrar si esta hipótesis es correcta o incorrecta. El verdadero significado puede decirte que el futuro es así. Creo que el proceso de formación de CDO, además del aprendizaje presencial, también incluye el aprendizaje interno y la comunicación con los departamentos comerciales internos.
Debido a que nos enfrentamos a un mundo desconocido, necesitamos un escenario amplio. Al igual que la Alianza CDO, haremos algunas cosas de comunicación en el futuro y los métodos y métodos de varias industrias se integrarán a través de las fronteras, porque los datos en esta era son transfronterizos.
Ge: Entonces, utilice una o dos frases simples para esperar cómo nuestros talentos de gestión de datos y CDO pueden hacer bien nuestro trabajo en el contexto de todo el big data y lograr grandes logros en nuestro trabajo. Los logros tienen sus correspondientes innovaciones empresariales en el diseño empresarial.
Lu Sihai: Cabe decir que los datos de cualquier empresa en cualquier industria son un activo. Cada empresa tendrá la capacidad de transformar los datos en competitividad central. Esta capacidad se puede obtener mediante la autoconstrucción o. servicios de compra.
Yang Minggang: La aplicación de big data se ha convertido en la fuerza impulsora central para la toma de decisiones futuras. Los big data actuales no pueden ser una gran estafa.
Dong Xin: Hablamos de muchos temas técnicos. Creo que un CDO debería tener primero el concepto de big data. El principal valor en el futuro son los datos. Por otro lado, creemos que como CDO debemos estar en contacto con nuestro negocio, comprender nuestro negocio, saber de dónde provienen nuestros ingresos, dónde están nuestros costos y dónde se puede mejorar nuestra eficiencia, para que CDO pueda ser implementado.
Xu Bin: ¿Son valiosos los datos en sí? Personalmente, creo que los datos no tienen valor, aunque hoy hablé mucho sobre big data. Los datos sólo pueden convertirse en un activo valioso si pueden ayudar a una empresa a generar valor. A menudo hablo de activos de datos. Cada empresa tiene muchos datos. No son activos porque no sirven para nada. Sólo cuando los datos se convierten en información, conocimiento y sabiduría útiles podrán convertirse en un verdadero activo de datos. No hay mitos sobre el big data. Si el big data genera valor empresarial, el valor empresarial será enorme. En segundo lugar, nuestra empresa tiene un puesto de CDO o CDO virtual que es ocupado por otros CIO y CMO. Lo más importante es tener los pies en la tierra y hacerlo paso a paso. Sin un buen uso de los datos empresariales, no hay big data. Si la empresa no tiene una cultura de toma de decisiones basada en datos, no necesitaremos datos objetivos que nos ayuden a analizar nada, y de nada servirá darte más datos. El primero es la cultura corporativa. En segundo lugar, haga un buen uso de los datos existentes y luego consulte más datos para analizarlos paso a paso. Descubrir cosas desconocidas a través de datos es una propuesta falsa. Porque descubres algo desconocido, porque no sabes por qué. Cuando formamos sabiduría, sabemos por qué sucede esto, cuál es nuestro objetivo, pero no lo sabemos ahora, así que encontramos la correlación a través del análisis de correlación, pero no sabemos la razón. En el futuro, cuando acumulemos suficiente conocimiento, sabremos por qué. El territorio inexplorado es la fase de uso de big data.
Liu Dongdong: Los macrodatos aún no han encontrado un modelo de ganancias ni un mercado, por lo que no se pueden promover. Ahora todo el mundo ha encontrado un modelo de beneficios que resulta útil. Es la última palabra de que el big data es útil. Para las CDO, creo que lo transfronterizo es lo más importante. No solo necesitamos conocer los pequeños datos dentro de la empresa, sino también cómo se combinan los datos externos con los internos. Por ejemplo, en ventas, lo más importante es si el sistema puede decirles rápidamente a los empleados cuánta capacidad de producción tiene la empresa en ventas y otras empresas cooperativas.
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