大數據成為業界最熱門的話題之一，事實上，幾千年來我們一直在利用數據，數據并不是新概念。但大數據的價值最近幾年才被公眾關注到，這有著時代背景的原因。比如說石油，石油在幾千年前就被發現了，但一直被用作日常生活或戰爭中的燃料，并不是特別重要的戰略物資。在內燃機發明以后，石油成為最重要的動力能源，并在最近的100年中成為戰略物資。
如今，大數據也迎來了黃金時代，隨著云存儲、云計算技術的成熟，大數據的存儲與處理能力有了技術條件。企業可以利用生產系統以及管理系統中產生的大量數據，一方面對自己的生產活動進行更為準確的預測與指導，從而提高生產活動的準確性；另一方面通過對大數據價值的挖掘，開發新的業務和服務。比如谷歌，僅僅通過搜索關鍵字的歷史數據，就相當準確地預測了流感的傳播路徑。在這樣的環境下，大數據才像石油一樣，成為重要的戰略資源。
當然，各企業也都規劃了自己的大數據策略，在2014第四屆大數據世界論壇期間，C114采訪了中興通訊中心研究院副院長陳堅以及中心研究院總工王德政，分享了中興通訊對大數據發展趨勢的看法。
最大的變化是智慧產生方式
就像每個人心中都有一個哈姆雷特一樣，每個人對大數據的定義也各有不同。在陳堅看來，大數據的價值就在于透過表象，究其本質，提升人類活動的準確性，減少傳統方式下的“試錯”成本，從而提升效率。
舉個例子，在發生重大案件時，可以通過卡口的攝像資料，實時生成嫌疑車輛的運動軌跡與活動范圍，提高案件偵破的效率。這些，歸根結底，都是通過提高人類活動的準確性來提高整個社會的生產效率。
王德政表示，中興作為一家擁有幾萬名員工的企業，本身也是大數據的擁有者，大數據應用的案例也是隨處可見。比如，通過員工打卡記錄與網絡登錄記錄的關聯挖掘，發現工作中的違例現象；通過對公司內部論壇的挖掘分析，加強對未來技術的敏感度，防止技術決策失誤等等。
同時，中興在項目研發的過程中，產生了大量的項目研發過程數據。在以往傳統的項目管理中，衡量一個項目執行進度是否正常，基本上是依賴項目成員的主動報告。但項目成員的主動報告，有時會掩蓋項目中實際的進度延誤，以及項目執行情況的惡化。近期，中興在考慮針對項目研發過程數據進行建模，通過大數據的挖掘分析，對正在執行項目的健康度進行評估，與項目組的主動報告對照印證，盡早發現項目執行過程中的風險。
陳堅認為，未來大數據挖掘帶來的最大變化是智慧產生方式的變化。在傳統的智慧生成模式中主要依賴人類專家。例如，你我是各自領域的專家，我們通過長時間的經驗積累，可以在合理的時間內針對自己領域內的問題給出判斷，這就是一個典型的智慧生成過程。而大數據挖掘帶來的變化就是，大數據系統通過數據分析挖掘，累積經驗庫，并生成智慧，以減少對人類專家的依賴，至少是在數量上減少對人類專家的需求量。這樣的情景，將會蔓延到各行各業，延伸到人類社會的各個角落，像文字的普及一樣，將永久性地改變人類思考問題的方式甚至生活方式，這需要人類提前準備、適應這種變化。
大數據是運營商的必然選擇
但并不是所有的數據都具有價值，陳堅認為，一個高價值的數據集應該滿足這樣幾個特征：首先，這個數據集應該與物理世界有較為廣泛的對應關系，而不是純粹的虛擬數據；其二，這個數據集不是純粹的靜態數據，而應該是可以實時更新的數據；其三，如果這個數據集具備物理位置等信息，將具備更大的價值。
現在運營商對電信數據價值的認識和價值探索，也越來越深刻。比如，用戶對服務質量不滿意時，往往只有少數人會打客服電話進行投訴。不滿意的客戶，很可能在自己的親友圈中散發大量的負面情緒。按照傳統的通過客服主動大面積撒網去消除這種負面影響，就需要付出非常高的成本。如果利用收集到的電信系統中的過程信令數據，并加以分析，有效評估出客戶體驗最差的群體，再對這些特定客戶群進行主動關懷，提高關懷行為的準確性，就能夠以較小的代價，主動消除這些不滿意客戶所產生的負面影響。
現在，大數據在電信業的應用，一方面用來改進網絡本身，降低維護成本；另一方面通過分析挖掘開發新的業務，增加收入，這些都將成為電信運營商的必然選擇。
國內的運營商也在探索，陳堅表示，中興與運營商一起，通過部署在電信的大數據系統，以及電信網絡中產生的過程信令，對用戶進行標簽分類，描繪用戶的全方位畫像。用戶畫像可以與其他行業數據進行結合，以開發更多的新業務。
適應需求的IT系統架構特點
應用的需求，也對企業的IT系統架構提出了新的要求，比如要滿足海量應用、在線計算。
陳堅表示，中興近期推出的DAP平臺在系統架構的設計中，采用清晰而標準的系統分層架構，可以根據不同行業的特點，方便快捷地引入第三方的軟硬件模塊，保證客戶利益的最大化。DAP平臺利用云存儲與云計算的技術，對海量的數據進行存儲、挖掘分析，幫助企業充分開發數據的價值。
王德政補充說，與其他的系統相比，DAP平臺有三個最重要的方面：
首先，DAP采用貨架式架構，采用企業總線ESB的技術，可以靈活地對各個組件模塊進行裁剪與拼裝。滿足“集成”與“被集成”的兩種角色要求。當前各個行業已有大量的生產系統在線運行，完全重構這些系統無論從經濟成本上，還是時間成本，都無法承受。所以，未來的大數據系統必然要同時承擔兩種角色：既可以作為原有生產系統的一個子系統被集成，也可以作為主系統去集成原有的生產系統。
中興的DAP貨架式架構就可以靈活適應各類“集成”與“被集成”的場景，在不影響生產系統穩定性的前提下，與原有生產系統無縫集成，引入大數據系統。
其次，DAP在數據分析挖掘層面的智慧生成的特征，可以提高企業活動的準確性。未來的大數據系統能否生成智慧，替代人類專家，是區分大數據系統與傳統IT系統的關鍵特征。一個無法生成智慧的系統，無論數據量有多大，充其量也就是一個大型的傳統系統，而不是大數據系統。DAP通過針對性的挖掘算法改進，可以做出超越人類專家經驗與直覺的智慧建議，提升人類活動準確性，提高社會生產能力。
第三點，DAP具備平臺特性。DAP聚焦在數據的存儲、處理時效、以及挖掘算法，為上層應用解決大數據應用的技術難點與障礙。上層應用可以根據自身的需求，快速地進行定制開發，以很短的時間周期與研發成本推出新的大數據應用。未來，DAP還可以對第三方開放，支撐第三方的大數據業務開發。
根據他的介紹，目前中興的DAP大數據平臺已經承載了電信、金融、政府相關領域的多個行業的大數據方案。
封閉研發很難成功
從技術的角度來看，陳堅認為，大數據平臺在各個行業中是相似的，可以采用相近的技術框架與方案，然后針對不同的應用特點做針對性優化。大數據應用對于各個行業的差異性則是比較大的，需要適應行業應用的不同解決方案。
大數據作為一個產業鏈，任何封閉研發的嘗試都是很難成功的。陳堅說，首先，大數據業務的實現天生具備定制化強的特點。所以，無論是電信、金融、還是其他領域，中興通訊作為大數據技術的提供者，都必須與合作伙伴做緊密的配合，才有可能獲得項目的成功。
其次，在大數據領域，中興也在參與開源社區的工作，在為開源社區做貢獻的同時，同時利用開源社區的智慧與資源。
而且，中興通訊通過與北郵等高校的技術合作，開始做針對性的技術預研，論證未來技術實現的可行性。
對于一個大數據的系統，可以將其分成數據收集獲取、存儲計算、建模應用這三個層面。
在數據的收集獲取方面，業主本身就是這些數據的擁有者，需要考慮的是大量的對接、測試、談判等工作，這就需要業主自身具備較好的數據收集、談判能力。作為技術提供者，中興通訊具備數據的接入、清洗等相關技術，可以協助業主做大量的實際測試與對接工作。
在數據的存儲計算方面，這往往是技術提供者最擅長的工作。對于中興通訊來說，為了適應各個行業對大數據解決方案的需求，構建了公司級的DAP大數據平臺，其所涉及的范疇正是數據的存儲計算相關的領域。
在數據的建模應用方面，往往需要業主與技術提供者協作工作，才能取得較好的效果。業主擁有自己領域的專家，可以整理出本領域的需求，中興的技術專家就可以根據這些需求，與業主進行協作，構建數據模型，完成新業務的開發。
綜合而言，在構建大數據系統方案時，業主與技術提供者是天生且必須的合作關系。業主更擅長于數據采集獲取、數據建模應用相關的工作，技術提供者更擅長于數據存儲處理、數據建模應用相關的工作。
今天，大家都意識到大數據是和自然資源一樣重要的戰略資產，隨著應用不斷深入社會各個角落，大數據挖掘有可能會超越人類專家經驗與直覺的智慧，勢必會催生社會發展變革。
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