主持：各位会员大家好，感谢大家关注我们本期的畅享对话，今天我们主要探讨的话题是大数据，相信大家对这个名词应该不会太陌生，然后我们请到的嘉宾是国金证券TMT行业的分析师赵国栋，赵老师，非常荣幸能够请到赵老师来到这里，赵老师给大家打个招呼。

赵国栋：好，谢谢大家。

主持：那我就是肯定第一个先从赵老师这个行业分析一下他们作为国金证券他们为什么会来关注大数据的这个话题，那赵老师这边先给我们做一个阐述和介绍。

赵国栋：好的，是这样，我们跟很动人交流的时候大家都很奇怪这个问题的，说你们做证券的炒股票的企业为什么会关注大数据这个话题，一般我就给大家解释一下我这个职业是做什么的，大家说得没错我们确实是炒股票的，但这里面有一个区别就是我们的客户是基金经理大的一些机构，那么他们在选择这个股票的时候比如说买卖什么股票，那么他肯定是听一些专业人的意见，比如买卖这个计算机行业的股票，哪家公司好呢哪家公司有长期的成长性，这些问题需要我们这个职位去回答，我们说这个叫行业分析师，主要是研究TMT这个领域或者是计算机这个领域里面哪些公司是值得投资，这是我们的本职的工作，所以在完成我们工作的同时我们就会做一些展望就是这些行业的趋势是什么，我们必须回答这个问题，比如说五年之内会怎么样，十年会怎么样，在这个框架下我们会思考现在这个公司哪些是值得投资的公司，甚至是没有上市的公司哪些是值得我们关注的公司，这里面就涉及到另外一些机构象VC。

那么他们也是需要这样的一些专业的意见，就是哪些公司值得投资，这是我们回答的一个本源的一个问题，所以从这个问题出发我们开始关注一些这个行业的发展趋势，做哪些就计算机这个行业里面哪些趋势是特别的重要，可以产生五到十年的影响，说在这种趋势下有哪些投资机会，符合什么特征的公司是值得投资的，这就是我们需要回答的问题，所以我们在研究大数据的时候都是带着这个问题去研究的。

我们是需要开始注意到大数据这个选题或者说注意到这个主题，去年就是麦肯锡的报告影响的比较大，大家在资本市场上还没有人去介绍这个概念，所以我们在去年11月份的时候就首先把这个概念在资本市场提出来，说给大家介绍大数据实际上是未来值得关注的，很可能产生重大的投资机会所以在资本市场上提出来这个问题，那最后我们发了几篇报告，大概前后发了三篇比较有影响力的报告，这报告发完之后就相当于说定了我们在资本市场解释大数据的一种权威的地位，就是在资本市场上大家找就找我们这个团队，我们同事易欢欢，我们两个人相当于是对这个大数据解释比较系统和全面的。

它的这个提法就说是某一种类型的数据，都是这类型的数据特别多只是一类的数据，大的数据还有一个含义就是多样性，就数据的种类非常多你比如说像视频、图片、稳当这些数据都可以归到大数据的范畴，你比如说我们原来数据库里面的这种结构化的数据，结构化的数据如果是上几T几P这么大的数据的时候，它可以承受海量的数据，那如果我们视频、图片、照片然后WORD文档全部送进去那我们就可以称之为这种大数据了，那如果我们把这个网站的数据比如微博上、网页的数据还有机器产的日志跟传感器传输的数据那都结合在一起了就更是多样性了，这个多样性是一个很重要的特征。就是我们在产界里面就是长期的有几个概念，一个是说价值、多样性、体量还有速度，当然还有一个什么重要的特征，就是说能够很快的从各种各样的数据中获得我信息的这种能力，非常快的速度，快到什么程度呢以秒钟为什么单位，如果超过一秒钟我们就觉得时间可能就很少有意义了，这个标准呢我们可以认为是谷歌的搜索来确立的，因为谷歌搜索的时候总是很短时间内我们看到零点零几秒反馈这个结果，这是很典型的大数据的一种应用，它这样给我们其实事实上确立一种标准，如果你在大数据应用里面超出一秒甚至更长，那这种应用我们就不把它认为是大数据的应用。

主持：就是包括刚才Gartner提到的四个V。

赵国栋：对，所以这个时候你对大数据定义每个人有每个人不同的定义，然后我们从自己的角度总结了一句话，这句话我们觉得可能相对来讲比较容易理解和记忆，很简单就是说从各种各样的数据里面速度获取信息的能力就是大数据。所以这里面强调几个特征，一个是数据类型很多，第二个速度要快第三个得有信息的价值这个就是大数据的定义，所以你说大数据离我们多远，这个事实上我以前曾经回答过别人这样一个问题，我认为他不是一个技术问题而是个思考方式的问题是观念的一个问题，就你没有数据我也可以采用大数据的思想来做事情，利用数据来完成我的工作，所以这里面也是有一个，上次跟以前交流的时候他们举了一个很好的例子，就是王永庆去卖米，现在去世了，经营之神。他卖米的时候跟别人不一样，他每次去到那个客户哪里有一个小本记录下来，这个家人家几口人每天大概能消耗多少米，我什么时间给他送来，然后下次他送米的时候他一算这个人家的米大概就快吃完了，我应该去给他送米了，然后他就去送米，这样长期下来之后他去送米的时候大家非常受欢迎，因为这一袋米刚好快要吃完了去买米的时候他送过来了，大家觉得他的经营非常符合人们的一个需求，不打扰别人。如果你想那米还没吃完呢，没地放都堆着几袋子你又去送米那就成什么呢，就跟垃圾广告的做法一样，你送人家也不要说麻烦你再背回去把你过两天再给我送过来，那这就是一种应用是不是，因为他那时候数量非常小记在本上能做这个事情，但是这属于大数据的思想利用数据去经营的思想。所以你看大数据到底离我们多远，没有数据我也可以用这种思想，就是你如何去重视数据中蕴含的价值如何你能捕捉到客户在最需要的时候你能说给他精确的信息，能给他精确的这种他需要的物品那你就是成功的。

主持：不过他那时候的数据还没有很多，或者没有那么很高端的IT的一些技术的支持都能这么精准的为客户服务。我就觉得说大数据为什么现在会非常热，分析一下这个原因是因为社交媒体的这个火爆还是一些什么其他的原因，另外我是自己有一个感觉是说，我想以前的云计算也是好像是从美国政府还是什么的，他们那边是不是有一个推动力然后导致这个世界范围之内就有这样一股热潮。

赵国栋：这个事实上我们，我正在写一本书就写大数据的这个书。

主持：我也是说到时候后面会问您这个问题，你可以先介绍一下。

赵国栋：正好，我们把今年称之为大数据的元年，就是在书里面也提到，那么我们提了五个标志性的事件，为什么说今年是呢，因为我觉得五件事情非常大，第一个事情就是需要麦肯锡的报告他确实是开创的这个先声他首先提出了这个报告，第二个我们把我们的报告算进去了，在资本市场还有一些影响力，当然这个学术水平比麦克西要差的多但是我们有我们的价值。第三件事就是美国美欧政府发了大数据的发展计划，这是奥巴马亲自来宣布美国政府的大数据发展计划，这个计划的意义非常深远因为它事实上美国的提科技计划，上一次提也是1993年提的事儿，1993年美国政府提出了信息高速公路的计划已经将近20年的时间美国没有再提过这种在高精尖领域的发展计划，都是产业自己在做政府没有在引导，那么在时隔将近20年又提出来大数据的发展计划，这意味着什么，它的影响肯定超出了美国自己一个国家，我们看到欧洲、日本都在跟着这样一个计划，中国现在也是在做在探讨，因为十八大的问题这可能会有一些延后，所以它这个影响是一个全球性质的一个影响，这是一个标志性的事件，第四个标志性的事件就是这个美国splunk这家公司上市，这是大家公认的就是就做大数据的一家公司，以前我们看IBM、Oracle包括EMC都做过大数据但不完全是，大数据是它的一个热点。但splunk是一个新型的公司就在这个领域里面去做，那么利用大数据的技术分析这个日志，所以它一上市以后相当于美国是出现的一个大数据的概念股在纳斯达克市场上，所以这个事情对资本市场影响非常大，而且对中国的产业界又非常的触动，为什么呢，因为这家公司还没盈利就估值30亿美元，现在好像是40亿美元了估值，刚上市那天我记得是17块钱，当时是翻了一倍，我忘了是14块钱到28还是7到14了，记不清楚了，反正当天就翻了一倍的市值，已经到了30亿的估值上还没有盈利的一家企业。

所以这个时候你可以看到资本市场对大数据概念的一个推崇，所以产业界就非常兴奋都认为搞数据的春天来了，大家都觉得，其实前面几件事儿大家没什么感觉，包括奥巴马提这个事儿政府忽悠政府在干什么，在splunk一上市之后全世界觉得好像真的是春天到了，大家都是用钱来投票的。那第五件事儿我们把它定义成数据科学与信息发展大会，今年10份召开，这个大会我觉得可能会产生一个分水岭，这个会上会产生一些学术性的结果包括长期的结果或者说一个影响，这个结果后面一个重要的文件会送给我们的决策机构，送给国务院。我们也是在参与这个会议的一个过程，所以这五个事情呢我们认为是标志着今年进入大数据的一个元年的标志，这是它为什么火的原因，政府一定是在推动资本也推动产业界也在使力，各方面都在往这个方面来发展。

主持：我想就是问的下一个问题，传统的企业和这种比如说对这种大数据特别有青睐的这种企业比如像一些电商类的企业，我觉得他们在这个层面上还是有非常大的一些差异，比如说我正好前几天也碰到一个厂商他正好也推出了一些专门为电商企业运用的一些大数据的这样一些系统，比如说像一些运营商，就是说这类企业一是他们是靠这种数据去赚钱的，他们可能对这种数据的敏感性也会比较强，传统企业的话我觉得他们在这个上面好像敏感度还没有那么大或者说还没有这个意识去做大数据的这种概念。

赵国栋：对，传统企业确实在大数据的应用上面没有电商这么先知先觉，因为电商其实它的最主要的资产就是数据，因为我们这个可以另外一个话题本身谈，就实际上去年我们索尼的总裁出井伸之，他在参加鄂尔多斯金融论坛的时候说过那么一句话，当时记者问他拉说索尼为什么会衰落，因为索尼这两年一直在亏损今年好像又大幅亏损几十亿美元，所以他说那么一段话，我觉得挺有意思的，他说以互联网为DA的这种公司，也包括电商，他们利用新的技术新的模式能广泛的搜集数据并形成预判，那从长远来看这种制造商，索尼是制造商，制造型的企业一定会沦为这种平台机器的附庸，他说这种趋势是难以改革的也不是管理能改善的。实际上我们可以从里面看到两层的一个解读意思，第一个确实像平台商、电商、互联网公司。

主持：包括百度他们也在做一些大数据的东西。

赵国栋：对包括百度、包括阿里、包括京东这些公司使包括像腾讯，他们的资产现在非常非常重要的一个资产就是数据资产，这个数据资产的重要性已经远远的超过了他们的土地，以前都说生产要素土地、人力、资本，现在加上数据，数据是非常重要的一个资产，它的重要性在互联网上就相当于传统意义上的土地一样，就是这样一个重要的意义，所以这样来看的时候，制造型的企业如果不去迎头赶上的话，他们可能失去了一个先机，失去什么先机呢他们不了解消费者，他们离消费者越来越远，那为什么说他们一定会沦为这种平台企业的附庸如果不做改变的话，这样我们说的因为这个有点危言耸听，但如果不做改变的话一定会，为什么呢，就是因为他们离消费者越来越远，那么现在已经是说以消费者为中心的一个时代，你必须生产出消费者喜欢的产品，你要了解消费者的需求，那现在谁了解消费者需求是电商是互联网公司，他们最清楚消费者需求因为消费者在网络上留下了很多很多的行为的那种记录，很精确的一种记录，那我根据这种记录我就能预测消费者的喜好，接着我能知道他想干什么，那这是一个很有价值的东西它可以预测未来，但是传统制造商要做这个事儿他就很困难了，花好多钱还不见得有这样的效果，所以可能这个时候他们的危机是比较大的，那么传统的电商一定是在这方面上比制造企业是有发言权的，甚至在推出新产品上电商都会有发言权。

这个例子咱们国内的例子就不用举了，国内的例子举了我们可能有偏袒的嫌疑，那我们可以举国外的例子，像亚马逊，他们在推新产品的时候很简单没有这种决策，不用说我们想这个品类要不要上不用管，先上线，上线之后两个星期就有数据了，根据数据我们看消费者是喜欢还是不喜欢如果不喜欢是因为什么原因，如果喜欢有什么样的人群喜欢，应该在什么时间上推应该什么价位在什么时间点上去做什么产品出来，这都可以形成一些这样的东西。

主持：及时做一些调整。

赵国栋：及时做调整，然后拿这个去指导生产商你根据这个去做你的生产，这个时候你想想决策的价值，这整个产业链从制造、销售到电商，谁的发言权大电商的，靠近消费者这一端的企业的发言权是越来越大，为什么呢，因为他有消费者的行为数据。

主持：另外的话就是企业的BI我想也是提了很多年，现在也有的企业是在做或者有的做的可能比较初级有的可能会做得好一点，那他们和这种大数据有没有什么样的一个关系或者说我的BI到一个什么样的程度和我就用这个做大数据有什么样的关系呢你觉得？

赵国栋：对，BI和大数据是天然的一种关系，因为我们知道BI本来就是商业智能，它商业智能怎么来呢，没有数据是没有办法谈商业智能呢，不管传统的BI它都是从数据库里面去获取数据然后去做分析，然后目前的传统的就是目前用的BI都是什么呢，企业以往的订单的数据比较多，消费者在我们这下单了我收集客户的一些以前过往的行为订单记录居多，那对这些东西来做挖掘，那这个东西事实上我们看到有它的价值，但是这个价值是不够的不充分的，因为你数据来源也不充分，为什么那么去讲呢，我们在炒股的时候有一种理论就是已经交的那些数据，就是在技术派里面，就是技术是专门做趋势的技术流派的炒股那帮人，他们认为已经产生的交易对未来是没有意义的，过去就过去了不用管它，那我们看未来未来趋势是这么一派理论。

那么这派理论的理论基础就是什么呢，就是大家对未来形成一个整体预期之后就会往那个方向走，他看着未来，那么事实上我们大数据的观点来分析一下这种观点是有一定的合理性的，什么样的数据能够预测未来是先验性的数据。

主持：那历史的数据肯定也会起一定的作用。

赵国栋：起一定的作用我们是说的有作用，没说没作用但是作用比较小，为什么那么说呢，你看我们想要预测未来的话希望用先验的一些指标去测，我还是拿股票大家都比较容易理解，我判断一个股票涨跌最有价值的信息不是已经成交的信息而是大家的关注数据，就是我们比如我们在座的三个人，大家都对一个股票感兴趣天天看那只股票天天看，以前可能每天看上一遍后来现在每天看三遍，后来每天看十遍，看看就盯着那一只股票，你说未来会怎么样，很可能会买这个股票对吧。

主持：明白。

赵国栋：如果他没买过的话，如果买过的话他天天看他未来还可能会卖出，所以这种先验的信息是对未来进行预测就是是因果关系的，就它强调因果关系，但是如果一旦成交了跟下一个成交没有明确的因果关系，我已经买了这个股票了假如说我全部买了，那下一次我去买这个以前买那个数据对下一次买的那个数据并不构成直接的因果关系，所以这个就是从这个角度来说是合理的是有一定的理论技术的，所以这个时候互联网的好处在于什么呢，它确实能够记下消费者的很多预兆性的数据先验性的数据它是可以记录下来的。

譬如说你们都去电子商务网站去买衣服，你可能还有个感受如果你从来没看过那件衣服你会下单吗？不会，不会去买什么情况下买，你可能看了好多这种类型的衣服，天天看，某个外套或者个裙装每天都盯上一眼等你发工资买了，那这个数据就给他就有意义，非常有意义这个数据就是关注度的一个指标，大数据的好处就在于他们把关注度的数据搜集起来了，这些数据是对未来有强烈的指导意义的东西，预测的东西，而不仅仅是结果的数据。

主持：那BI更多的是在于结果？

赵国栋：以往的时候就以往的传统数据都是记录结果，就是交易记下来了，比如企业里面做订单都是成交的订单记下来了，我们讨价还价的那种订单记了吗，我们跟谁谈的订单这个消费者看了这个订单这都没有记下来的，根据这个东西做预测有它的参考价值，但这种价值的意义远远我觉得比不过那些有预兆性的数据的价值大。

主持：明白了，另外的话就是。

赵国栋：另一方面的话我们发现如果我们搜集到这种充分的数据，搜集到这种充分的先兆性的数据那BI就一定是有价值的，那这个BI就脱胎换骨了，不是传统上的BI，传统的BI还有一点非常令人诟病的地方就是它出来慢，运行一天快的也得一小时出结果，那么在大数据的时代它不是以秒钟为特性嘛，非常快，你不能够跑一天出结果，跑一天出结果可能上去就亏了，很可能我及时性消费我只是冲动性的消费偶尔那根弦一动我就买个东西，你能不能在我动那根弦之前告诉我产品的信息呢，这就是大数据的价值，所以要求快，说一这也是传统BI的一个挑战它必须要向大数据的BI去过渡。

主持：好，然后的话我们想说的就是对于企业来说，就是我觉得可能企业最重要的就是看中这种投入产出比这个关系，那据我所知现在的IT厂商或者什么他们对大数据的这种方案就不会太便宜，所以就对企业来说它可能真的就要考量一下到底我这个投入有没有价值是不是值得的，所以刚才我们讲了可能有的时候也比较是偏一些概念理论性的东西，所以我知道赵老师这边可能有一些比较鲜活的例子可以给我们讲一讲，另外的话就是说在中国企业这方面看有没有一些比较成功的应用案例给大家可以分享一下，大家可以在这个上面得到一些更多的启发。

赵国栋：大数据这个事情影响是超出这个IT领域的，不仅仅是说信息产业的一件事情，各行各业可能都会受到影响，所以首先解决问题还不是说这个投入产出比的问题，还是你怎么去认识大数据价值的问题，它能给我们产业带来什么，能给整个产业链带来什么变化，能给一个企业本身带来什么变化，这是最核心的问题而不是说我买一个什么大数据的产品，毫不客气的说，市面上并没有什么值得让人心动的大数据的产品，反正现在我看到Oracle这些IT行业巨头们提供的这种服务能够我们企业带来什么价值呢？只是让它更快，那快了有什么用呢，对我们的业务有什么影响，对我们企业的经营模式有什么影响呢，这些其实还没有解决。

主持：那这些靠什么样的方案或者是什么样的东西能够解决，还是说重要在企业的认识？

赵国栋：首先是解决一个认识的问题，要解决对大数据的正确的认识，不是一个技术真的是说仅仅是技术领域，技术领域的变革非常重要没有技术领域的变革不会有这样一个局面，但是它的影响已经远远超过了技术的层面，所以上升到产业的层面来去看这个问题，在国家的层面也可以来看这个问题，很多行业会受这个影响，你比如说我举一个金融行业的例子。大家现在网络上报道的比较多的，微博上有说建行做自己的电商，它为什么做电子商务，之前是有刺激受了马云的刺激，因为以前是建行和阿里巴巴合作给小企业提供贷款的服务。

因为建行银行给小企业贷款其实是风险的一件事，成本非常高因为小企业没有抵押没有什么就几台电脑开始就做生意了，那给他提供贷款如果这个人走了或者经营不善贷款不就成坏账了，阿里巴巴这个平台上拥有这个小企业的所有的经营数据，它的采购数据，至少是拥有它的销售的数据非常的清晰历年的销售数据都在阿里巴巴上有，只要是在阿里巴巴这个网站做生意的，这种情况下通过阿里巴巴的数据银行再给这个企业做贷款的风险就非常大的降低，几乎是没有什么风险，因为我甚至可以通过数据的挖掘我能够预测这个企业什么时候需要贷款他需要多少贷款他什么时候可以还，我都可以做预测，如果数据充分挖掘的话甚至可以做到这样的一个水平，这种情况下你想再给它做贷款还有什么风险呢。

主持：风险不太大。

赵国栋：非常非常低了是吧，所以这个时候一直是建行从阿里巴巴拿数据来给小企业做贷款，这个业务做得很好。

主持：那现在就在做是吗？

赵国栋：现在不做了，现在阿里巴巴自己做，阿里巴巴觉得这个事情建行做贷款太没技术含量了，技术含量是在我这里我有数据，我有分析能力对吧，我知道这个企业有没有风险结果钱被你建行赚走了，这好生意我为什么不自己做呢，所以说阿里巴巴自己做小额贷款的生意，因为他们不是公开的数据只能说网络有些报道来看，最新的一个报道看好像是做到130亿还是150亿，大概是150亿的这么一个规模，全年的放贷额150亿，周转非常快大概几天就一次周转，基本上这个生意我看来，阿里巴巴做这样的生意就像抢钱一样，这个太好了。

但建行这个赚钱的路就没了，他现在离开这个数据他成了什么了，他成了瞎子、聋子了，他找不到它的客户了，找到了他也不知道情况怎么样，他用传统的手段去评价这个企业的资质的时候成本非常高，效率非常低，没办法去进行这样的业务，所以他就想我也做电商我也去把企业情况弄过来，他做电商的目的是为了做贷款，至于这个事儿刺激他去做电子商务去了，那你可以看到你说这个数据价值是什么，就说这个东西是买个设备的事儿还是买套产品的事儿，这都不是首先是说大数据这个东西对产业的影响是什么，对产业影响金融这样的产业都会受到威胁，未来的金融他们怎么走，金融里面很多至少小型企业的贷款要被电商抢走了，如果他们再不行动的话没办法再去做这个，他只能做大企业的贷款，那小企业全国小全国4600多家小企业大企业才多少家，未来还有可能在小微企业里面，但小微企业里面的先机已经被电商占据了，那传统银行怎么办很现实的一个问题了。

第二个你看我们看到在互联网上也是几大公司，像平安、腾讯他们合资成立一个合资公司做这种保险的业务，这个业务完全基于数据来的，没有数据就没有这个业务，那就看到大数据对金融产业的这种颠覆，那我们还看到大数据对电信业的颠覆正在继续，现在电信业很可能转变方向他可能变传媒很可能向传媒变，那么他怎么往这个传媒业转型，没有这个大数据的基础没办法做这个事情，因为传媒业我们知道有一点就是精准营销就是我在客户最需要的时候推给他最需要的产品，现在通讯业是有这样的客户的通话记录的，但是记录怎么用怎么不侵犯用户的隐私情况下去使用，这是他们需要解决的一个问题。这种问题解决好的话，他很可能变成一个大的传媒公司很厉害，这种驱动产业间的变化是大数据这个力量的驱动，所以你问投成比是什么，我觉得这个先不衡量投成比我们先把产业的事儿理清楚，我们看你企业自己去做这些问题。

你再说制造业，制造业跟它也是紧密相关的我们一开始举了索尼的例子，那么现在它必须要去向消费者靠拢，要更靠近消费者，那他们怎么去靠近消费者，现在消费者都在网络上都在微博上发表意见说索尼的东西好还是不好，就在网上评论那这种信息你能搜集到吗。

主持：很难吧。

赵国栋：要不要呢，至少消费者在什么地方你的营销你的客户调查就应该到什么地方，所以这个时候如果制造型企业不去嫁接大数据的技术获取消费者的需求的话，那么它一定会成为平台企业的附庸这是毫无疑问的，所以他们必须也要去做改变，所以我们看到大数据的技术实际上是波及到各个产业的东西，它不是一个公司的事情它也不是一个技术的事情，它发展一个技术的驱动但是已经远远超越了技术的层面，对产业对国家都会产生影响。

主持：行，例子就是可以讲到这儿了，然后刚才也提到说比如说刚才你说到米的问题，那你如果是说我米该没有吃完你送来为我来说可能是一个负担，如果是我正好吃完了你又送给我我会觉得是一个及时的东西了，所以就是说这种感觉来说对用户来说这样的一个度，怎么样就侵犯你的隐私或者怎么样就是正好的符合你提供你想要的服务我觉得这个在中间可能很难去拿捏吧。

赵国栋：对，这是一个目前来讲是一个灰色的地带，因为第一个中国没有这个数据保护的法律，也没有说界定你在网络上这种行为的数据是属于消费者的还是属于网站的，你就说在微博上发的微博是属于我的属于新浪的并没有一个明确的界定，但是在有一个先例，在美国那边有一次就是Facebook创始人他在一次回答媒体问的时候，那Facebook没上市为什么那么值钱，他说我拥有所有的这些人的关系性的数据，就是每个人的好友都在我这里我当然值钱了，说那么一句话结果第二天全部媒体都在抨击他，说扎克伯格说Facebook的数据是他的，那引起大家的声讨，说怎么是你的呢应该是我个人的，结果他为这个事儿还公开出来道歉说错了就是你们个人的，但这个呢在中国目前没有人声明是个人的也没有声明是大家的，但是有一点是如果你直接把人家的电话号码出卖肯定是违法的这是侵犯隐私的，但是如果把群体的一个东西，可能没有号码这些群体的行为体征提炼出来那很可能就模糊了个体的特征，它用一类人一群体人来代表这个时候就模糊了个体的特征你可能把你个人的住址、手机号这都去掉没有，对这种特征来说他以渠道销售那很可能就是合法的，但这个东西还是处于一种探讨的过程，并没有形成法律去界定它，所以这个时候也是需要业界需要法律界一块来努力的问题，怎么样去解决，一是让大数据发挥价值同时注意保护个人隐私的问题，这是一个亟待解决的重要问题。

主持：对，对于我个人来说我也会有这样的感觉，就一方面可能我也会说提供了服务可能是我想要但是我又不希望公开太多的东西让别人知道这样的感觉，然后另外的话我是有看到说比如说像未来大数据的前景也是非常的好，比如说未来什么职业最好，这种数据科学家，什么CDO的职位也会出现，那你认为这个方向是会这样发展吗，另外就是CDO会对现在的CIO会有什么一些的冲击和变化吗，会有什么样的改变吗？

赵国栋：这个我看阿里巴巴已经设了CDO这个职位了，它已经设了这个职位其他公司还没看到，数据科学家这个最早我看是EMC公司在提，数据科学家的问题。的确现在大数据的应用里面最缺的就是人才，就是很少的人统计分析同时又精通业务这样的人是非常非常稀缺的，所以就是数据科学家的这个提法我觉得是很恰当的，他们确实做得工作就是从数据里面淘金一样，因为大数据里面价值非常稀疏，很大的数据量里面可能有价值的很少，然后你还要把综合取得数据然后一起提炼价值出来，所以这个时候的确是需要这样一些专门的人才来去做这个事情，那么他们的工作呢类似于科学家这种探索性的东西，因为以前我们做什么东西都是有预设目标的，但是大数据里面没有预设目标。你需要自己去做探索去做挖掘，形成一个结论，这个结论没有形成之前是不知道，很多人觉得是匪夷所思的，可能这个结论得出来大家都觉得不可思议很可能就出现这样的结论，所以这样的工作带有很多的不确定性和探索性，所以你说这个科学家是有道理的未来一定需要这样的人才，而且我们知道像据说淘宝是几千人的数据队伍，反正京东也有几百人在做数据分析的工作。

然后CDO这个事情呢它一定会形成一个潮流的，就说只要这个企业开始重视数据应用数据，那么怎么样形成企业的数据战略就应该是这个主要的一部分工作，一个企业来讲我怎么样利用我的数据从哪里来，我怎么利用我的数据去改善我的经营业绩，怎么利用的数据促成企业的转型向其他的行业扩张这样的问题都是这个职位要思考的问题，说到这个地方还谈到一个问题，就是大数据的影响不仅仅限于一个行业的影响，它是一个大的影响，你想这个影响就像企业的一个组织机构，就组织和组织之间界限你可以模糊，产业和产业之间的界限也会模糊，你现在可以看到做互联网的能做金融，做互联网的它也能做通信，做互联网的也能做广告，所以产业之间界限会变得很模糊。所以这个时候你说CDO他是什么，首先是战略的问题，也就是这个公司在什么产业链去做，哪个产业最有前景，支持这个产业的数据是什么，我们怎么去利用这些数据去往这个产业过渡，这是他更重要的一些职责更多是这个层面。

主持：那和CDO有什么区别，或者说和信息化有什么变化？

赵国栋：他们应该是紧密协作的一种关系，就是CDO更偏战略层然后CIO更偏信息化的执行。这个不一定这个每个人理解不一样，这个我就觉得根据自己企业的这种状况不同可能会设置不同，但有一点是毫无疑问的就CDO一定是负责数据战略，数据战略一定是跟企业的战略是紧密相关的，那如果将来这个企业是数据导向的企业那CDO就应该占据更重要的位置。

主持：嗯，看来大数据的影响还是挺深远的，那最后的话我回到最后一个问题也是跟赵老师的那个职业紧密相关的，就是我们稍微谈一下吧，投资领域看看赵老师这边可以跟我们分享一些大数据可以在投资领域有什么样的投资价值还是有什么样的公司。

赵国栋：对，这个问题实际上是我们天天研究这个问题，就是我们研究半天落地一个问题，找不到公司我们就瞎研究了我们这个目的性比较强，所以我们在提大数据这个概念的时候，就自己去找这个主题方案的时候呢，就是带着这个问题去做的，什么样的公司具有投资价值，为什么要投它，我们就是研究这个问题的，所以这个时候一句话来总结，因为我们来看的话就是IT一个公司非常多，它的客户也不一样，技术也不同所以这时候你对行业外的人纯粹资本上没有这个行业技能的人来看就是这个公司很难看懂，每个公司逻辑都不一样，你比如说现在做ERP的公司和工具软件的公司，它的判断的逻辑投资价值可能不同，做互联网的又是一同，那么很显然的一个逻辑大家看一下就是我们也是做一个研究的目的之一，最后我们总结了一句话就是什么样的公司有投资价值呢，就是它的投资价值和它的这个数据量的规模、活性是成正比的，也和它解释运用数据的能力是成正比的，所以这个时候我们用这个大数据这个视角来看公司的话相对容易，比如说我们有两条来卡，第一个有没有数据，第二个你的数据活性怎么样，什么叫活性呢就你的数据是不是每天更新，你的数据是不是力度比较细，能细致到每个人每天每个时间做什么事情这样的数据，不是笼统的一些数据活性会比较高的，规模是比较大的这个公司我们觉得有价值，至于说你光有数据也不行，就是守着金山饿死那也不可以，那你必须有解释运用的能力怎么去用它，要用的好，用的好那你很可能就是跨行业了都有可能，空间基本上是无限的正好我在这个我刚提了一个提法还没跟别人讲就是在书里面写了一个提法，就是大数据的飞轮，飞轮效应那如果你拥有了这个数据之后就相当于你是有了这个数据的轮子的轴一样，然后你怎么去转动起来的话，你可能使一个很小的力它能转起来这个时候它会带动整个产业发展，整个产业的发展，也就是说数据在手产业随心的那种变化，但是你会不会用有没有原来数据有了数据你怎么用的问题，所以这个时候一句话就可以了，有数据有解释应用能力这样的公司就有价值，那具体来看公司当然看来很多了，因为我们主要是在A股市场来看，A股市场的公司它有评价另外一个兼职来看看未上市的公司，找一些种子看哪些公司能上市我们去关注它，这个因为我们有职业性质不方便公开来谈这个问题，原则给大家可以分享一下。

主持：好，行，那今天就是非常感谢赵老师跟我们的一些分享，然后也希望说通过我们这样非常愉快的谈话大家也能从中受到一些启发然后对自己企业的这种大数据的战略也好、认识也好都有一个全新的认识，那好那就非常感谢大家的观看。

赵国栋：好，谢谢大家。

主持：谢谢。