大数据成为业界最热门的话题之一，事实上，几千年来我们一直在利用数据，数据并不是新概念。但大数据的价值最近几年才被公众关注到，这有着时代背景的原因。比如说石油，石油在几千年前就被发现了，但一直被用作日常生活或战争中的燃料，并不是特别重要的战略物资。在内燃机发明以后，石油成为最重要的动力能源，并在最近的100年中成为战略物资。

如今，大数据也迎来了黄金时代，随着云存储、云计算技术的成熟，大数据的存储与处理能力有了技术条件。企业可以利用生产系统以及管理系统中产生的大量数据，一方面对自己的生产活动进行更为准确的预测与指导，从而提高生产活动的准确性；另一方面通过对大数据价值的挖掘，开发新的业务和服务。比如谷歌，仅仅通过搜索关键字的历史数据，就相当准确地预测了流感的传播路径。在这样的环境下，大数据才像石油一样，成为重要的战略资源。

当然，各企业也都规划了自己的大数据策略，在2014第四届大数据世界论坛期间，C114采访了中兴通讯中心研究院副院长陈坚以及中心研究院总工王德政，分享了中兴通讯对大数据发展趋势的看法。

最大的变化是智慧产生方式

就像每个人心中都有一个哈姆雷特一样，每个人对大数据的定义也各有不同。在陈坚看来，大数据的价值就在于透过表象，究其本质，提升人类活动的准确性，减少传统方式下的“试错”成本，从而提升效率。

举个例子，在发生重大案件时，可以通过卡口的摄像资料，实时生成嫌疑车辆的运动轨迹与活动范围，提高案件侦破的效率。这些，归根结底，都是通过提高人类活动的准确性来提高整个社会的生产效率。

王德政表示，中兴作为一家拥有几万名员工的企业，本身也是大数据的拥有者，大数据应用的案例也是随处可见。比如，通过员工打卡记录与网络登录记录的关联挖掘，发现工作中的违例现象；通过对公司内部论坛的挖掘分析，加强对未来技术的敏感度，防止技术决策失误等等。

同时，中兴在项目研发的过程中，产生了大量的项目研发过程数据。在以往传统的项目管理中，衡量一个项目执行进度是否正常，基本上是依赖项目成员的主动报告。但项目成员的主动报告，有时会掩盖项目中实际的进度延误，以及项目执行情况的恶化。近期，中兴在考虑针对项目研发过程数据进行建模，通过大数据的挖掘分析，对正在执行项目的健康度进行评估，与项目组的主动报告对照印证，尽早发现项目执行过程中的风险。

陈坚认为，未来大数据挖掘带来的最大变化是智慧产生方式的变化。在传统的智慧生成模式中主要依赖人类专家。例如，你我是各自领域的专家，我们通过长时间的经验积累，可以在合理的时间内针对自己领域内的问题给出判断，这就是一个典型的智慧生成过程。而大数据挖掘带来的变化就是，大数据系统通过数据分析挖掘，累积经验库，并生成智慧，以减少对人类专家的依赖，至少是在数量上减少对人类专家的需求量。这样的情景，将会蔓延到各行各业，延伸到人类社会的各个角落，像文字的普及一样，将永久性地改变人类思考问题的方式甚至生活方式，这需要人类提前准备、适应这种变化。

大数据是运营商的必然选择

但并不是所有的数据都具有价值，陈坚认为，一个高价值的数据集应该满足这样几个特征：首先，这个数据集应该与物理世界有较为广泛的对应关系，而不是纯粹的虚拟数据；其二，这个数据集不是纯粹的静态数据，而应该是可以实时更新的数据；其三，如果这个数据集具备物理位置等信息，将具备更大的价值。

现在运营商对电信数据价值的认识和价值探索，也越来越深刻。比如，用户对服务质量不满意时，往往只有少数人会打客服电话进行投诉。不满意的客户，很可能在自己的亲友圈中散发大量的负面情绪。按照传统的通过客服主动大面积撒网去消除这种负面影响，就需要付出非常高的成本。如果利用收集到的电信系统中的过程信令数据，并加以分析，有效评估出客户体验最差的群体，再对这些特定客户群进行主动关怀，提高关怀行为的准确性，就能够以较小的代价，主动消除这些不满意客户所产生的负面影响。

现在，大数据在电信业的应用，一方面用来改进网络本身，降低维护成本；另一方面通过分析挖掘开发新的业务，增加收入，这些都将成为电信运营商的必然选择。

国内的运营商也在探索，陈坚表示，中兴与运营商一起，通过部署在电信的大数据系统，以及电信网络中产生的过程信令，对用户进行标签分类，描绘用户的全方位画像。用户画像可以与其他行业数据进行结合，以开发更多的新业务。

适应需求的IT系统架构特点

应用的需求，也对企业的IT系统架构提出了新的要求，比如要满足海量应用、在线计算。

陈坚表示，中兴近期推出的DAP平台在系统架构的设计中，采用清晰而标准的系统分层架构，可以根据不同行业的特点，方便快捷地引入第三方的软硬件模块，保证客户利益的最大化。DAP平台利用云存储与云计算的技术，对海量的数据进行存储、挖掘分析，帮助企业充分开发数据的价值。

王德政补充说，与其他的系统相比，DAP平台有三个最重要的方面：

首先，DAP采用货架式架构，采用企业总线ESB的技术，可以灵活地对各个组件模块进行裁剪与拼装。满足“集成”与“被集成”的两种角色要求。当前各个行业已有大量的生产系统在线运行，完全重构这些系统无论从经济成本上，还是时间成本，都无法承受。所以，未来的大数据系统必然要同时承担两种角色：既可以作为原有生产系统的一个子系统被集成，也可以作为主系统去集成原有的生产系统。

中兴的DAP货架式架构就可以灵活适应各类“集成”与“被集成”的场景，在不影响生产系统稳定性的前提下，与原有生产系统无缝集成，引入大数据系统。

其次，DAP在数据分析挖掘层面的智慧生成的特征，可以提高企业活动的准确性。未来的大数据系统能否生成智慧，替代人类专家，是区分大数据系统与传统IT系统的关键特征。一个无法生成智慧的系统，无论数据量有多大，充其量也就是一个大型的传统系统，而不是大数据系统。DAP通过针对性的挖掘算法改进，可以做出超越人类专家经验与直觉的智慧建议，提升人类活动准确性，提高社会生产能力。

第三点，DAP具备平台特性。DAP聚焦在数据的存储、处理时效、以及挖掘算法，为上层应用解决大数据应用的技术难点与障碍。上层应用可以根据自身的需求，快速地进行定制开发，以很短的时间周期与研发成本推出新的大数据应用。未来，DAP还可以对第三方开放，支撑第三方的大数据业务开发。

根据他的介绍，目前中兴的DAP大数据平台已经承载了电信、金融、政府相关领域的多个行业的大数据方案。

封闭研发很难成功

从技术的角度来看，陈坚认为，大数据平台在各个行业中是相似的，可以采用相近的技术框架与方案，然后针对不同的应用特点做针对性优化。大数据应用对于各个行业的差异性则是比较大的，需要适应行业应用的不同解决方案。

大数据作为一个产业链，任何封闭研发的尝试都是很难成功的。陈坚说，首先，大数据业务的实现天生具备定制化强的特点。所以，无论是电信、金融、还是其他领域，中兴通讯作为大数据技术的提供者，都必须与合作伙伴做紧密的配合，才有可能获得项目的成功。

其次，在大数据领域，中兴也在参与开源社区的工作，在为开源社区做贡献的同时，同时利用开源社区的智慧与资源。

而且，中兴通讯通过与北邮等高校的技术合作，开始做针对性的技术预研，论证未来技术实现的可行性。

对于一个大数据的系统，可以将其分成数据收集获取、存储计算、建模应用这三个层面。

在数据的收集获取方面，业主本身就是这些数据的拥有者，需要考虑的是大量的对接、测试、谈判等工作，这就需要业主自身具备较好的数据收集、谈判能力。作为技术提供者，中兴通讯具备数据的接入、清洗等相关技术，可以协助业主做大量的实际测试与对接工作。

在数据的存储计算方面，这往往是技术提供者最擅长的工作。对于中兴通讯来说，为了适应各个行业对大数据解决方案的需求，构建了公司级的DAP大数据平台，其所涉及的范畴正是数据的存储计算相关的领域。

在数据的建模应用方面，往往需要业主与技术提供者协作工作，才能取得较好的效果。业主拥有自己领域的专家，可以整理出本领域的需求，中兴的技术专家就可以根据这些需求，与业主进行协作，构建数据模型，完成新业务的开发。

综合而言，在构建大数据系统方案时，业主与技术提供者是天生且必须的合作关系。业主更擅长于数据采集获取、数据建模应用相关的工作，技术提供者更擅长于数据存储处理、数据建模应用相关的工作。

今天，大家都意识到大数据是和自然资源一样重要的战略资产，随着应用不断深入社会各个角落，大数据挖掘有可能会超越人类专家经验与直觉的智慧，势必会催生社会发展变革。