8 산업 CIO 클라우드 컴퓨팅 큰 데이터 착륙 진실 들에 대해 이야기

인터넷 다음 모든 대학 부모를 대답 해야 품질 학생 무료 교육 리소스를 제공할 수 있는 질문-학생과 어떤 비용 이란 무엇입니까 최고의 자원 이다?

2014 년 5 월 22 일, 저녁에 Xuwei, 감독 정보 사무실 상해 대학, "클라우드 컴퓨팅 큰 데이터 산업에 대 한 CIO 살롱"에 같은 날카로운 주제 밖으로 던졌다. 실제로, 개발 및 대중화 MOOC (대규모 오픈 온라인 코스, 대규모 웹 기반 오픈 코스)의 전통적인 교육 모델 깨진 되 고입니다. 클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터를 사용 하 여 MOOC 네트워크 학습 모델 한 학기에 1 백만 학생을 가질 수 있습니다. 지식 보급 및 학습 방법의이 새로운 모드는 글로벌 교육에 대 한 "쓰나미"으로 이어질 수 있습니다.

린 Runhua, 중국 전자 협회의 사무 총장 차장

명백 하 게, 이것은 클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터와의 진짜 문제 조합 후 교육입니다. 이 문제를 모든 생 하지만 본질에서 다른 모양을 있지만 동일-즉, 파괴, 혁명, 혁신.

아주 아름 다운 아주 활기찬 클라우드 구체적인 방문에 큰 데이터를 보이지만 일련의 같은 현실적인 문제에 직면 했다. 린 Runhua, 중국 전자 사회 부장관으로 말했다: "이것은 큰 개발 방향, 하지만 또한 매우 좋은 전환 기회 하지만 사용자는 매우 신중한 태도 산업 생각지 않습니다." "

중국 전자 학회 Itvalue 주최 CIO 살롱 저녁 식사에 거의 참여 Cio의 수백에 초점을 맞춘 현재 요구 하 고 혼란의 클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터 응용 프로그램 뿐만 아니라 워크숍 토론을 통해 업계 모범 사례. 필드 그룹 대화형 토론을 통해 우리가 기본적으로 생각 수 있습니다: CIO 일반적으로 대용량 데이터 클라우드 컴퓨팅 생각 됩니다 약속, 그러나 그것의 현재 개발은 매우 건강 하 고 낙관적, 사용자의 이해 또는 실용적인 응용 프로그램, 많은 문제가 있다.

값은 모든 기업의 최우선입니다. 클라우드 컴퓨팅의 큰 데이터 파괴 전복 또는 덧 없는 기회입니다. 이로써 엔터프라이즈의 태도 매우 신중 하 고, 얇은 얼음에도. 이 압력 CIO에 전송 메시지 작업 전에 값을 물어 것입니다. "그것에 올 때 큰 데이터 클라우드 컴퓨팅에, 첫 번째 반사는 회사에 대 한 판매 및 이익을 극대화 하는 방법입니다." "중국 골드 그룹 골드 보석 Co., 주식 회사 정보 부장 저 우 핸 린 고 말했다. 리 홍, 중국 철강 그룹 정보 관리 센터의 제너럴 매니저는 또한 말했다: "그것 프로젝트 상사 값을 물어볼 것입니다." 값이 명확 하지 않으면 아무도 그것을 감히. "항공 업계에서 CIO는 업계에서 사용할 수 있는 예제에 밖으로 던져 하 고: 다른 회사와 동료는 균질 화에 대 한 저렴 한 가격 경쟁 보다는, 가능성이 보세요."

안전은 피할 수 없는 문제 이다. 한 손으로 공공 클라우드 자체 보안, 다른 한편으로 자체 데이터 보안. 데이터 인식 중요 한 정보를 제거 하 고 통합 된 데이터를 제공할 수 있습니다. 하지만 지금은 여전히 숨겨져 있거나 삭제 된 중요 한 정보를 반영 하기 위해 집계 될 수 있는 "인식 하 고 인식"의 기술. 그래서 보안은 여전히 Cio에 대 한 거 대 한 도전 이다. 청, 수석 그것 선저우 디지털 (중국)의 전문가 주식 회사, 예를 들면, 말했다: "큰 데이터, 일부 제조 업체 데이터 내보내기에 직접 프로브, 걸릴 수 있습니다 떨어져 데이터를 어떻게 우리가 얼굴 같은 문제?" "

어려움은 또한 수 있습니다 수 기회 Cio 및 IT 부서. 데이터 소스는 고정 되어 있지, 데이터 흐름, 데이터 분석 능력, 등, Cio 클라우드 컴퓨팅 큰 데이터에 더 많은 문제가 발생, 하지만이 또한 의미 데이터 수집 모델 혁신, 데이터 관리 혁신, 비즈니스 모델 구축 및 분석 혁신을... 이 기회에 안내는 새로운 개발, 부서에 걸쳐 전사적, 업스트림 및 다운스트림 비즈니스 협력의 수, 그것은 더 많은 권력의 담 론을 얻게 될 것 이다.

물론, 전제 조건은 자기 변화를 달성 하기 위해 IT 부서입니다. 클라우드 컴퓨팅의 큰 데이터 파괴는 엔터프라이즈의 비즈니스 모델의 변경에의 그것의 자신의 모드 파괴 또한 것 이다. 기술 및 비즈니스 필요 업그레이드, 그리고 미래의 그것 건설 아이디어를 향상 시킬 필요가. "모든 시스템에 대 한 원래 이야기는 프로세스 중심의 대용량 데이터, 시스템을 구축 하는 데이터 각도에서 차례 차례로 수"? "Itvalue, 비즈니스 가치 잡지 류 Jinming 게시자 자신의 조언을 했다.

현재 상황, 다른 산업 특성 때문에 다른 산업에서 클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터 다른 방문 깊이 차원 있다. 예를 들어 금융 산업은 상대적으로 깊은 응용 프로그램, 부동산 산업은 상대적으로 약한 하는 동안. 하지만 클라우드 컴퓨팅 경로 방문 하는 큰 데이터의 전통적인 산업은 분명, CIO 중 일반적인 혼란.

다른 산업, 워크샵, 양식을 통해 저녁 살롱에 특정 그룹 클라우드 컴퓨팅 주요 우려와 혼란의 과정을 방문 하는 큰 데이터에에서 다양 한 산업을 설명 합니다. 다음은 8 개의 주요 산업 CIO 문제 정리 회의 토론에 따르면 Itvalue 편집 부입니다.

8 산업 중국에서 Cio 참조 하는 방법 "기회와 도전 과제의 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터"

큰 다양 한 그룹

1. 클라우드 컴퓨팅은 추세, 그것은 큰 원본 데이터 센터에서 대기업, 복잡 한 작업 및 유지 보수 문제, 뿐만 아니라 장비 노화 문제; 해결 시급 하지만 하는 방법 채택 클라우드 컴퓨팅 여전히 없는 성숙한 연습, 여부 "공용 클라우드 + 사설 클라우드" 즉 클라우드를 혼합 한 방법?

2. 클라우드 컴퓨팅 과제 하 고 대기업에 대 한 기회는 주로 새로운 기술 및 비즈니스 모델 전통적인 비즈니스 의사 결정자와 관리자의 자연 무시.

3. 공공 클라우드, 방문 하는 큰 기업에 클라우드 보안 및 데이터 보안 문제 주로 불신의 보안에 대 한 강조, 공용 클라우드 사업자 보안 인증 시스템을 가질 수 있습니다?

4. 큰 기업 사무, 교육, 영업 관리, 등 공용 클라우드, ERP와 다른 핵심 응용 프로그램의 채택에 대 한 더 적합 한 공용 클라우드, 클라우드 응용 프로그램 경우에 더 많은 산업 보고 Cio 필요와 성숙한 개인 클라우드, 하이브리드 클라우드 건축 프로그램에 대 한 필요성의 채택에 대 한 더 적합.

5. 많은 수의 다양 한 기업에서 기업, 많은 시스템은 조각, 구름과 전체에서 큰 데이터 "자원 통합", 할 것입니다 그것은 지배 구조, 대용량 데이터의 구현에 대 한 데이터 거 버 넌 스는 중요 한 단계.

운송 산업

1. 교통 기업의 볼륨은 일반적으로 너무 큰, 정보 구축, 성숙 되고있다 그리고 클라우드 컴퓨팅 하는 방법은 어려운, 현재 몇 가지 작은 응용 프로그램에만 SaaS 모델을 사용 하 여.

2. 큰 회사와 작은 회사는 클라우드 컴퓨팅, 그리고 중소 기업 호의 비용 문제, 하지만 큰 기업이 SaaS 모델은 클라우드 컴퓨팅 보안 및 규정 준수 요구 사항으로 인해 경계에 관해서 매우 다릅니다.

3. 유용한 데이터를 수집 하는 방법 데이터 컬렉션 표준의 설립 및 범위 정의 포함 하 여 어려운 문제가 이다.

4. 데이터 통합만 실제 데이터 값을 표시할 수 있기 때문에 업스트림 및 다운스트림 사용자를 소재 체인에서 데이터를 여는 방법.

제조

1. 엔터프라이즈 응용 프로그램에 데이터 스파스 밀도의 상관

2. 데이터 수집 및 제조 산업에서 데이터 정렬에 대 한 표준.

소매 및 서비스

1. 클라우드 기반 서비스의 홍보 및 엔터프라이즈의 정보화 전략 사이 충돌이 있다? 또는 보완?

2. 소매 업계에서 보이는 수요는 더 뛰어난, 그러나 일반적인 서비스와 개별 기업의 개성 요구 사이의 균형을 달성 하는 방법?

3. 소매 회사는 판매와 이익을 회사에 클라우드를 어떻게 수 특히 높은 연간 판매 수요?

4. 데이터 수집, 데이터 정렬, 방법 더 나은 시장에서 이기려면 작업 가이드?

5. 크로스 sectoral 데이터 교환 문제.

6. 업스트림 및 다운스트림 액세스 및 플랫폼 통합, 소매 업계를 직접 추출 하는 데이터의 끝에 수 하지만 그것의 사용 후 수집 된이 데이터를 어떻게 할 수 있습니까?

7. 더 많은 데이터를 하지만 얼마나 많은 기업 정말 데이터 분석, 광업, 에너지 지출 큰 데이터를 비즈니스 의사 결정에 따라?

8. 얼마나 큰 다른 산업에 큰 데이터 사이의 차이점은 무엇입니까? 공통의 개성 사이 구별 하는 방법? 엔터프라이즈의 인격 데이터를 어떻게 만족 합니까?

교육 산업

1. 보안 및 공공 클라우드의 감사.

2. 큰 데이터 재능은 특히 찾기 어려운, 특히 첫 번째 계층 도시에 많은 교육 기관에서에서 일반 모집 전략은 무엇?

3.와 함께 큰 데이터 사용자 행동 분석 관리 도구 (DMP)를 사용 하 여, 업계 도구와 사용 사례 정교한가?

4. 큰 데이터 디자인을 만드는 방법 전체 과정 분석의 작품.

5. 내부 데이터 수집 및 기업 분석의 문제를 해결 하는 방법?

6. 큰 데이터 성장 과정, 성격 발달 등 학생의 요구를 분석 하는 방법.

7. 교육 자원의 할당을 해결 될 수 있도록 인터넷을 통해 교육 공평의 문제를 해결 하는 방법.

8. 부모, 학교, 학생 및 대용량 데이터 플랫폼을 통해 다른 사람들 간의 정보 교환을 실현 하는 방법?

인터넷 금융

1. 누가 클라우드 컴퓨팅 금융 부문, SFC, CBRC, 또는 연산자, 또는 일부 강한 기관에 대 한 규칙을 만들 것입니다?

2. 클라우드 컴퓨팅 인터넷 금융에서 위험, 주요 보상 및 책임의 주제에의 출현은 누구?

3. 무엇입니까 금융 업계 클라우드 표준 운영?

4. 클라우드 전환을 통해 일반 인구에 금융 업계의 영향?

5. 큰 데이터 생성 금융 비즈니스 혁신?

6. 큰 데이터 데이터 위험 및 비즈니스 위험 효과적인 예방 얼굴.

7. 금융 업계의 클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터 보안 규칙 어떻게 설정 합니까?

8. 향후 금융 산업 개방 전략.

의료 산업

1. 클라우드 플랫폼 및 대용량 데이터 생성 인터넷 건강 산업. 예를 들어 착용 장비에서 시작 해 서, 많은 사람들이 소요 됩니다 자신의 데이터 Yunping 플랫폼 또는 건강 데이터, 운동 데이터 클라우드 플랫폼에 동기화. 이러한 데이터의이 사람들, 기본적인 물리적 지표, 운동 습관, 소비자 행동, 그들은 종종 어디로, 나이 포함 됩니다. 건강 및 의료 기관 데이터를 효과적으로 수집 하 고이 데이터 축적, 플랫폼, 그 후에 그것의 미래 가치를 사용 하 여 사용자에 게 준수의 미래는 무한 한, 이것은 매우 큰 잠재적인 비즈니스 모델 이다.

2. 어떻게 제약 회사 큰 데이터를 사용 합니까? 사실, 대용량 데이터 분석을 완료의 많은 통해 화면 환자에 게 임상 시험에 지금 유전자 분석 매우 중요 한 지표 이며, 모집단의 분석을 통해 분석, 어떤 종류의이 실험을 할 사람들을 나이. 또한, 임상 실험 후 약물에 어떤 종류의 사람들, 어떤 종류의 질병, 효과적인 결과의 수를 모델의 다양 한 통계 분석의 많은 시장. 제품 설명서는 어떤 복용량을 볼 것 이다 환자 절반 가까이 떨어졌다 될 필요가, 모두의 임상 분석에 의해 계산 됩니다.

부동산 업계

1. 부동산 산업은 상대적으로 늦게 시작 하는 정보화, 그것의 주의의 보스 제한, 하지만 부동산 업계, 대용량 데이터 응용 프로그램, 많은 공간 및 미래.

2. 어떻게 큰 데이터 부동산 회사 할 정확한 마케팅을 도와 드릴까요?

3. 대용량 데이터는 상업용 부동산에 잘 적용 됩니다. 쇼핑 센터의 물리적 플랫폼 데이터를 얻으려면 어떻게? 전체 쇼핑몰 가맹점 구조, 위치 몇 가지 조정을 할 수 있도록 가맹점의 실제 비즈니스를 일일 판매 흐름 데이터에 따르면.

4. 부동산 업계 큰 데이터 인재 부족합니다.

5. 부동산 업계 큰 데이터 응용 프로그램에 대 한 상대적으로 늦 었 어, 하지만 공간은 넓은. 고객 요구 데이터 마이닝에 따르면 하지만 또한 다른 산업, 광업, 데이터 마이닝 및 부가 가치 서비스를 달성 하기 위해 분석을 통해 고객 가치 요구 사항 등을 고객의 요구를 확장할 수 있습니다.