以下為現場速記。
圓桌討論
主持人：謝謝陳總的精彩分享！今天的壓軸環節，是關于數據治理的圓桌討論，大家也可以準備一些問題詢問在座的各位大咖。今天的討論將由安徽投資集團控股有限公司CIO楊大寨先生主持，請楊總先上臺。討論嘉賓有：
金融街集團CIO 鄧遵紅先生
魯花集團 CIO 姜波先生
AWS中國首席云計算企業顧問 張俠先生
Informatica中國區銷售總經理 李晨先生
楊大寨：下面我們進行今天最后的一個議題，剛才主持人說是壓軸大戲，坐在臺上的都是從事CIO很多年的老CIO，在這方面都很有經驗，我相信這個壓軸的大戲一定是很精彩的。
今天我們想把圓桌討論這么安排一下，首先我們花一點時間請諸位把自己各自從事的領域、你在CIO中的一些體會給大家簡單的分享一下。然后我給大家提幾個問題，也是剛才我給大家分享的數據治理的一場演講，很多同志給我發了一些微信問到一些問題，也是大家關心的，正好通過這次圓桌把大家關心的問題進行一個很好的解答。如果有時間，大概給將近一個小時，大家可以針對我們任何的一位嘉賓來提問。先請各位介紹一下，從那邊開始。
李晨：各位領導、各位CIO，大家好，很抱歉，今天嗓子有點不舒服，所以聲音可能有點低沉，但是可能會讓大家覺得更性感一些。我是Informatica的李晨，從事IT專業已經有超過25年的歷史了，雖然沒有當過CIO，但是所打交道的對象大多都是CIO。
從整個細分市場的領域來講，Informatica公司應該是一家老牌的數據管理起家的公司。在成立了30多年的歷史中，一直專注于做數據管理、數據治理，包括在數據的各個細分行業，比如大家這兩天頻繁聽到的數據集成、數據質量、主數據、數據治理、數據安全，所有這些領域應該說Informatica都在全球處于遙遙領先的位置。非常自豪的是，我們在第三方權威的所有評測機構里面，比如像Gartner，我們在剛才提到的所有細分領域已經連續十幾年是排名第一的。從這一點可以看出來，Informatica在數據管理方面的專注度以及技術的領先度，當然也離不開廣大客戶對我們的支持和信任，所以一會兒希望能夠分享一些跟所有客戶打交道過程中幫助他們去實現項目需求所看到的一些經驗或者遇到的問題。
張俠：各位CIO朋友們，大家下午好！我是亞馬遜AWS的首席云計算企業顧問張俠，只是想跟大家介紹一下和大數據有關的我的一些經歷，25、26年前我在美國的福特汽車公司，在那時候就做了和大數據相關的一些工作。那個時候有一個詞，叫做“數據挖掘”，通過建模做一些數據分析，當時做了一些這方面的工作。
之后是在中國，我上次也提到，有一些在客戶方面做數據管理工作的經驗，15、16年的歷史。我在做SAP大中華區CTO的階段，也專門的負責管理數據分析、數據挖掘、商業智能等有關的內容，包括那個時候SAP收購了一家專門做大數據分析的公司。目前在亞馬遜做和CIO溝通交流分享的工作，其中有很大一部分是數據存儲、數據庫和大數據分析方面的內容。所以非常高興有這個機會，跟朋友們進一步交流大數據方面的內容，謝謝大家!
姜波：大家好，我是姜波，來自山東魯花集團，其實做IT有18年的經驗了，也挺復雜的。之前是在用友軟件，后來到了魯花集團，再后來有一段時間到了京博控股，是石油化工產業，是在山東省比較出名的，再后來到了互聯網企業做工業電商+金融的供應鏈公司，最近幾年又回到魯花集團，基本上是這么一個經歷，從傳統軟件到傳統制造業，再回到互聯網行業，又回到傳統制造業，基本上是這樣的一個過程。很高興今天下午跟大家進行交流，非常感謝主辦方給這樣的機會，謝謝大家!
鄧遵紅：各位同行，下午好!大家可能感覺我是比較異類的，為什么呢?這幾類大家都見過的，都跟大家做過報告，我本來是當聽眾、當觀眾的，被范總拉上來跟大家聊一聊。我正好補了誰的缺呢?多說兩句，本來應該是蔡總，但是蔡總下午有事走了，我補缺。我說這個不是說變化，而是我們做IT也會經常遇到這種情況，上午有嘉賓講到別人不做的我們做，別人做的我們配合。我們開會也一樣，我們來了，需要上我們也上，這也是做IT人的一個態度。要鼓掌是?(掌聲)
在進入正題之前我還要說幾點感慨，首先是感謝，感謝組織方給我們提供一個交流的平臺，也感謝供應商給我們提供物質食糧，感謝所有的分享者給我們精神食糧，特別是感謝范總團隊給我們找到一個這么好的地方。這個地方比較遠，我們經常說我們不是只有眼前的茍且，還有詩和遠方，這個地方夠遠的，我們很多人第一次來。我做了一下工作，我們這次來有四個新：第一是新疆，第二是昌吉，我查了一下昌吉的意思本身就是新，我們是在阜康，阜康昨天有介紹說1776年才有這個名字，這也蠻新，為什么他蠻新的呢?它和美國的建國時間是同一年，美國是很新的。第四個是新技術賦能商業。
講到數據治理的分享，我是金融街集團的鄧遵紅，金融街的信息總監或者CIO，反正是負責IT這一塊。我的經歷跟純做CIO的稍有點不同，我是中間做過10年的金融機構的分管整個大后臺，和IT共同一起管了10年，所以大家講到業務和IT的關系的時候，我會感受比較深，因為我左邊剛過、右邊剛過，我挨過罵、也挨過踢。金融街集團是一家國營的投資集團，他下面的主要業務有地產、有物業經營與管理，有金融，包括保險、證券等等、有教育，我們有自己的學校，還有醫療健康，還有一塊是政府工程，就是城市建設。我發現參加金融機構的會，一說金融街大家都知道，但是今天很多人可能還不知道。這是一個管理型的總部，我們的工作很大程度上是為內部的管理服務和統籌。
在數據管理方面，其實我后面可能還會具體講，但是我講一點感想。其實數據這件事不是有了信息化才有的，所以我們千萬別把數據這個東西背在我們的肩上，總覺得是信息人員的一件事情。有史以來數據都在那兒，我記得印象特別深的是，我在西安的一個寺廟看到有一張紙條，是1000多年前的統計條，說這個地庫最早放進去的是什么東西，包括哪些東西破損的也記在在上面。這就是數據，數據本身是有主的，我們是來經營它。如果我們這么想的話，很多問題就迎刃而解了。我就說這么多。謝謝!
楊大寨：大家對我應該說都熟悉了，因為剛才我給大家分享了一下我們投資集團信息化的建設實踐，大家都非常感興趣。因為剛才大家給我發了很多微信信息，叫我來圈粉，也提了很多的問題，在這兒我再補充的給大家分享兩個故事，第一是作為CIO的經歷，我數了一下，我待過6個單位。最早做老師做了10年，在企業民營集團做了整整7到8年的ERP，在合肥市人民政府待過兩三個單位，之后到省政府，最后到企業。這一路走來，實際上我對各個行業都還是非常熟悉的，因為當過老師，也在政府干過，也在企業干過，除了軍隊沒有干過。
我剛才跟大家說的是實在的話，我在各種崗位干過，接觸過各種各樣的人，我認為CIO是最辛苦的，為什么?因為我剛才講了他必須具備這4個能力，如果不具備這4個能力，很多工作你會覺得很蹩腳。在這20年做CIO的實踐里面，我真的體會到酸甜苦辣。所以剛才他們幾位給大家分享的時候都說到有IT的有挨罵的，別人工作的時候你在工作，別人不工作的時候你在工作，為什么?你們做系統切換的時候一定是在晚上，系統升級都是在星期五或者星期六的晚上，別人在休息的時候你要工作，別人工作的時候你還要工作，而且你挨踢挨罵，很多人不理解。CIO有兩個特征，不知道大家注意到沒有?CIO有兩個特征，第一個特征，我剛才跟大家說過career is over，CIO禿頭的多，而且白頭發的多，早生白發。
這個話我實際上也跟董事長說過，董事長那天坐在車上瞅著我，他說楊大寨我覺得你還是比較能干的，但是有一個東西是假的。我說董事長，你說我什么是假的，我是真的很誠實，我們搞IT的人、搞CIO的人可不能假，一假整個系統就癱瘓了，整個業務就斷掉了。董事長講，你的頭發可能是假發，你不常常跟我說CIO好像你們很辛苦，要不就是禿頭，要不就是白頭。我告訴你，我的頭發是真的，我就使勁的揪我的頭。當時我的頭發比較長，一抓是真的。我跟大家分享的是什么呢?做CIO是非常辛苦的，你要想做一個好的CIO非常辛苦。這是我想給大家分享的第一個。
第二個給大家分享的是什么呢?大家都看到我的微信，我的微信叫“日月新”，我為什么叫“日月新”?我有三個孩子，三胞胎。我想跟大家分享一下，我的孩子大概十幾歲，在2007年的時候被評為我們安徽省業余信息化十佳大使，是三個女兒，在整個IT界沒有過。我為什么叫“日月新”呢?我的老大楊日涵，老二叫楊月潔，老三叫楊新曼(音譯)，簡稱“日月新”。所以我的微信號告訴大家家日月新，大家可以通過我的微信號來@我，謝謝大家!剛才是給大家分享一下，熱鬧一下，因為范總給我時間，所以我就跟大家分享一些故事。
下面我剛才有些同志在微信上面給我提的一些問題甩給幾位大咖，首先我來問一下Informatica的李晨老總，我把這個題目變一下。有人問，作為專業的數據治理平臺提供商，你對數據治理方面有沒有最佳實踐的分享?
李晨：多謝楊總幫我們收集問題，其實這個問題是我遇到最多的問題，幾乎每次跟我們的客戶在互相溝通的過程中都會被問到，我相信在座的每一位CIO當去跟一些廠商做交流的時候也是希望了解到相關的信息和內容。因為之前看到很多我們的分享，其實很高興的看到我們現在國內的整個數據行業或者說數據治理方面的水平是非常之高的，而且已經達到了應該說在全球都是領先的地位。
原來我總在講，應該說我是一個差不多25年的老外企了，一直都在外企工作，可能10年前或者15年前的時候一直覺得國外的經驗會是比較多的，或者說比較領先的。但是現在尤其到了大數據時代之后，我們會發現其實在我們國內是真正的IT水平提升得非常快，而且中國是一個天生的自然的大數據國家，我們的人口基數、我們所有的業務方向其實都是非常海量的數據在里面。
所以這一段時間我們的分享會更多的集中在國內客戶的一些經驗上，因為整個全球我們做了大概超過1萬多個數據治理方面的客戶，在國內我們數了一下也有超過1千家客戶使用了Informatica的產品來做數據治理。在這1千多個客戶里面，其實絕大多數的客戶會發現有兩方面的問題或者說兩個方面的困擾。首先第一個方面，在很多時候我們在跟客戶去談的時候，發現其實Informatica并不是他第一次談或者是談的第一個廠商，而往往的情況下都是經歷了已經做過很多類似的項目甚至做過兩期、三期項目之后，回過頭來找到了Informatica。
為什么會找到呢?據說你們是業界經驗最豐富的專家，我說這個據說應該是真的，另外就說我們現在遇到的一些問題，換了兩三次都沒有完全解決，你們能不能給我們解決，看看我們這個問題怎么樣去處理。我就發現其實我們往往都不是初戀，很多客戶是二婚或者三婚才選擇了我們，選擇之后很多問題都得到了解決。這些問題是什么呢?其實非常簡單，我們的很多項目在上的時候是為了上項目或者為了解決一個業務需求、一個痛點而去上的，而上的時候我們會發現友商會說這是行業定制化的方案，我們有很多客戶案例，我們的產品非常靈活，可以根據你的要求定制任何的內容，能夠滿足你的任何需求。
很多時候這就像男女朋友一樣，男方說我家里有錢，我家里有礦，我非常愛你，你要什么我給你什么，這個時候客戶會心動。但是做了很多這樣的項目就會發現，越是說我是定制化的、我是能夠滿足你任何需求的產品，也許有些稱不上是產品，往往給我們挖了一個非常大的坑，什么坑呢?就是標準化的問題、未來延續性的問題以及綜合管控的問題，很多時候我們做數據治理或者說最簡單做數據整合的時候，會發現我要做這個數據的抽取，我連它的格式、連它的標準都不知道，因為它是很多開源或者很多非標準的自己開發的方式去做的。
今天我聽楊總分享安徽的先進經驗的時候，也在提數據標準化的問題，數據標準化是在做整個數據治理里面最關鍵的一個步驟或者說是最早期的一個步驟。而這個又恰恰是最難的，為什么很難?當然大家都是專家了，很淺顯的一個道理，在每個應用或者每個數據的交付和服務過程中，如果都是采用非標準化，很多時候這些東西就實現了，當這個人走了，當這家公司不再服務了，甚至有的這家公司還在、這個人還在，但是時間很久了，往往他都不記得當時是怎么做的。
這就很難找到技術數據或者業務數據或者操作數據，沒有辦法做到一個非常好的數據標準，就沒有數據資產化的管理，那就更談不上主數據、未來數據的治理。因為我的數據在哪兒、是什么、怎么產生的、跟其它哪些數據有關聯、有影響，我都不知道，我如何去管它呢?所以恰恰是這些最基本的地方造成了碩大無比的坑，在這個時候我們經常也會幫助客戶來解決這些問題，解決的過程可能相對比較復雜，包括有人工的方式，有自動的機器學習的方式或者人工智能化的方式。
但是成功的讓客戶從原來的可能是離散的或者說一個個孤島的或者說沒有任何標準的情況下，轉移到統一規劃、統一平臺、統一標準之上，這就像蓋樓一樣，地基打好了，以后想蓋多高、想蓋多好就會更容易。這是我看到很多客戶里面出現的最普遍的問題，而這個當然跟我們的產品沒有太大關系，但是給各位老總提個醒，產品化、標準化非常重要，如何能夠通過平臺來實現，就不要通過手工開發的方式去實現，它會帶來的問題還會出現在我要講到的第二個問題，就是如何實現快速治理，這是我們要達到的要求。
第二個，我們看到的很多分析、業務報表都停留在比如說我在上周、我在上個月、我在去年這些方面的報告。其實在我們很多業務人員的眼里或者企業CEO的眼里，這樣的報表已經不希望看到，或者完全沒有任何的價值、沒有任何的意義，為什么這么說?我們現在知道很多的客戶尤其是零售行業的客戶或者快消行業的客戶或者生產制造行業的客戶甚至包括金融的客戶，對業務響應速度要求非常快，比如說反欺詐管理，我要在幾秒鐘之內知道這個人有沒有欺詐行為。我要非常清晰和敏捷的知道，我在前端的銷售部門有多少訂單，是什么樣的訂單，我需要怎么樣做生產排產、怎么樣做零配件、怎么樣做物流。我們的大數據分析，現在往往局限在快數據方面。其實這就是快數據，這是我們所有客戶都希望得到的服務。
我們在很多國內的客戶里面也都有類似的實施，比如說像海信、各大車企，尤其是一汽系下面的各個品牌，還有一些新能源，很多時候在這種彈性制造的要求之下，其實他們對業務對IT支撐的要求非常高子。前兩天我到海信，他們剛剛做完數據治理的8大步，我們也在跟他們做總結匯報。他們的業務人員之前提出來，我們有APP，我每個門店的店長、每個區域的區長、每個產線的線長、包括我的很多生產制造或者銷售的老總，都在隨時的通過手機上的APP了解到現在的銷售情況、客戶投訴情況、服務情況、一線情況、產線實時的生產能力。而很多時候原來他們的方式會導致很多數據沖突，有可能前后相差1秒，數據量就達到上千上萬，而在排產的時候這些冗余的生產資料或者元器件就被浪費，或者說就會被囤在倉庫里面等待下一批生產。時間長了，由于倉儲壓力、物流壓力以及營銷和利潤率的要求就會非常大。所以這個時候他們其實是在做敏捷的數據治理，來提升他們對于數據響應的數據。
包括我們在華為，華為應該是我們做得最早的數據中臺的客戶，華為的數據中臺不叫中臺，它叫數據底座，其實當初是為了解決他的手機用戶服務以及手機用戶信號不好的時候的響應。包括我們關起門來說，我相信他一定會通過我們那套工具去抓很多用戶習慣信息，當然這一點我們也沒有證據。但是在這個情況下，其實很多時候他對于整個數據的快速獲取、快去清洗、快速關聯，能夠形成可以信賴的數據，它對于時效的要求非常高。所以我們也是通過這樣強大平臺的能力來幫他實現，這個平臺的能力是什么?其實就是AI，其實現在很多時候AI技術以及機器學習技術，應該說在數據管理行業是會發展得非常快速的。
我們當時在華為的底座項目做過一個統計，在第一期光做數據資產化花了15個人、6個月的時間，只是完成了大概120個表單，完成了大概300萬元數據，完成了大概100多萬數據標準的創建。而在現在他的量達到千萬級的標準下，他的實施或者處理時效已經從原來的90人/天到15人/天，響應速度非常快。這個是想跟各位CIO們分享我所看到的現在做數據治理經常遇到的問題，里面沒有任何對于我們產品的廣告，只是說提醒大家，也謝謝這個時間，我把時間交給楊總。
楊大寨：剛才李總給我們分享了一下，談到了做數據治理有很多的坑，也提到了他們的數據治理能力，剛才也有很多人給我發了微信，說有哪些坑，回頭我們慢慢的給大家回頭。
接下來請張總，我也挑一個問題來問你。你在數據治理上面有沒有一些新的工具或方法?
張俠：從我剛才講的個人其實一直和大數據領域有很多年的淵源，也看到很多大數據所謂我們現在講的比較新的內容，其實在行業里有的已經做了20、30年的狀況。我個人想跟大家分享的是其實大致經歷那么三個階段：
第一個階段，一個企業要有一些基本的ERP系統、自動化、信息化的工具，有了這些以后實際上是打一個數據的基礎，真正把數據電子化，有一個很好的管理，這是第一個階段。
第二個階段，實際上是在有這些基本數據的基礎上做一些大數據的項目。我發現這是我們目前可能相對談得比較多的，然后做一些企業級數據倉庫，談自上而下還是自下而上，前一段時間搞了一些數據專門的項目，還有一些企業級數據倉庫EDW等等。但是我個人明確的看到，在現在的狀況下，全球范圍內最新的企業其實已經過了這個階段了，最新的企業在做什么呢?他們大量使用的是在過去4、5年出來的大數據開源系統，像Netflix網飛這種公司用大數據做了大量的事情，推出了流數據的處理方法，其實這些手段方法都是開源的、都是免費的。與之相對應的，很多工具被云接納和采用了，在云上利用開源的工具也提供了一些服務。這是我看到的趨勢。
所以還是我昨天早上發言的時候講的，與之相應的看到的是什么呢?一個是實時數據的分析，一個是剛才你也講到的可能和人工智能結合在一起更多預測性的分析，這是兩個階段。至于后面是大數據的系統和企業關鍵的應用系統現在是密不可分的結合在一起了，和以前分開斷裂的關系是不一樣的，很多傳統企業有上百人甚至上千人的IT團隊，但是IT項目經常搞不定。另外一個角度，我們看到一些小的公司兩三年的時間3、4個人的企業。比如說做廣告推送的一家公司，推了全球范圍內的190多個國家，他在這個領域里面排到前10。他只有4個IT人員，就可以做這些項目。而這種能力現在在往傳統企業過渡。所以我覺得是一個很好的機會，我們聽到很多的是傳統的東西，但是你想要真正跟上這個時代，你要了解這些新的做法，互聯網時代的做法、新的工具。
我也不具體講任何的東西，但是希望你看一看，第一是看一看開源的東西，第二是看一看云的廠商，包括AWS所提供的實時的東西，包括數據存儲怎么做、數據倉庫怎么做、新的數據分析怎么做，怎么利用數據湖的概念，對于不知道的未來數據進行很好的數據架構處理。最近我聽到制造業說一個新的詞，以前我們都說數據資產，以前我總喜歡說一個企業的數據流就是這個企業的血液，一個企業能不能很健康，包括他的數據和信息，其實不僅是數據，我們很熟悉數據的價值鏈，從數據到信息才有價值。現在有一個說法，數據是下一代的石油，下一代的數據就是新的工業和制造業的石油。所以這個東西它是要在整個體系過程中深度集成的，下一步我們要進行數據連接，打破數據孤島，這些我都要做。但是更多的是看一下怎么樣數據直接和業務結合在一起，直接在業務系統里面內置數據系統，使得它成為所有企業IT系統必不可分的一部分。
楊大寨：剛才張總從他的角度給大家分享了新的工具和新的方法，在這兒我給大家補充一下，因為剛才我個人的演講受時間的限制沒有給大家展開。我以后在信息中心里面購買的方式和整個信息中心的運營方式會做一個巨大的調整，剛才有人在微信問我，這個沒花多少錢，我覺得不可思議。實際上我在做正版化的工作里面是和國產化及一些開源系統結合在一起的，這樣彌補了我必須要購買一些很昂貴的中間件的錢。以后我的一些開發方法或者信息中心的產品的建設方式會有很大的變化。
我剛才給大家介紹了基金管理系統，為什么別人花2千萬，我花200多萬就建起來。我告訴大家，實際上這個系統的架構是由信息中心來主導的，另外我在外面買的是服務，我買的是開發人員，在我自己類似于開源的一個架構里面進行開發。這樣就保證了從底層到我的高層到我的應用層里面，大部分源代碼都在我的手里，這樣我的運維方式就會非常的靈活，而且運維也能夠得到很好的及時的響應。這就是我以后的一個改變，在這個地方我在張總的基礎之上再給大家補充說明一點，如果大家感興趣，我們以后可以繼續進行交流。
下面我問一下魯花集團的姜總，剛才有人問了我一個問題，現在我正好轉到你這兒來，看看能不能解決這個問題。在你的信息化系統里面，你對哪些系統進行了貫標，在信息化系統里面標準化的建設過程中，你遇到了哪些坑，這些坑是怎么解決的?
姜波：因為今天的論壇是數據治理，首先第一點為什么數據要治理，我覺得根本原因是信息系統反映不出業務事實，需要我們對數據進行治理，還原出本應該反映出的業務真實性、業務真正發生了什么，這是我們做數據治理的根本。本身老板或者企業投資上了一套系統，比如說ERP做企業管理、企業資源調配，有計劃的使用企業資源，采購、銷售、生產計劃，但是我們上了系統達不到。我們上了另外一套系統，比如說MES，我們是為了解決生產執行，在流程制造會發現各個節點的數據加起來，某個部門上一個環節加下一個環節的投入產出會發現跟實際產出差異很大。為什么?各個部門都有自己的指標方向，一上發現數據錯了，這就需要我們如何進行治理。
單純看系統的表現和數據的表現，這個東西是數據的問題，需要治理。但是根子里我覺得是IT規劃的問題，每個系統上線的時候，這個系統到底解決什么問題，未來怎么解決，解決到什么程度。我們的規劃是干什么用的?我們上IT系統是為了提高生產執行的效率，我們上MES是為了看到生產執行的效率和最終的情況，包括上銷售管理是為了提高營銷效率，我們上供應鏈關系管理是為了解決采購效率。所以這一系列的東西加在一起，你會發現我們的數據發生了問題，我們上了很多系統，為了解決一個問題，上原來的系統解決不了，再上一個信息系統，想要兩個系統的數據一起組合反映業務事實，但是反映不出來。
我們很早之前就使用了很多數據，進行數據的管理，但是我們覺得是不是數據之間有標準的問題，如何讓一個標準化的企業用標準的系統做一個標準化的科學的管理方法，引入到系統里面去，和本土化的東西很好的融合在一起。這個東西現在大家都在做，包括中臺，ERP處理不了的問題，丟到中臺，再處理不了就丟回ERP里面去。這一系列的東西我覺得都是需要一個企業從IT規劃的角度到反映業務事實的角度，包括我們如何讓數據信息系統作為管理的工具，一出來就可以找到企業管理存在的問題，鎖定它，然后解決它，解決之后恢復、復盤，看看整體的原因是什么造成的。
所以在企業內部做貫標，尤其是IT貫標，我們現在也能做這方面的東西，因為我們也覺得我們的管理包括我們的系統是否是標準化的，如果使標準化的就意味著的發展是可持續的，未來企業的轉型也好、做一些工作也好，因為已經標準化了，可能就不會太痛苦，我們有一個標準、有一個準則，按照這個來做就不會跑偏，我們未來的發展是可持續的、可控的。
我們這種傳統企業本身資源相對來說比較有限，除非是資源型的企業，否則任何一個企業都要考慮投入產出，如何以最少的投入產生最大的價值。我投入多少，我的數字無非是人算不出來，通過AI把相關性分析出來給到我們，看看我們的投入產出是否一致，如果不一致原因在哪里，如何層層挖掘找到最具體的原因，通過管理措施來對具體的原因進行解決，解決完之后再看數字的變化，看看數字是否真正發生變化了，比如我通過庫存過高，通過數據分析看看哪個庫存最高，發現問題之后通過政策措施解決它，解決之后再看系統，運行6個月之后看看庫存數量是否下降，下降了多少，驗證我的政策是否是比之前準確的。從數據來反映，確實這個政策是對的。
這個政策能解決數據表現的問題，當然也可能會適得其反，讓庫存反而高了，我們是看數字，而不是看某個領導人的臉色說這個數據是有問題的。我想任何一個標準化的企業，這是一個標準，這個標準如何達到量化，增加企業的核心競爭力，讓投入產出更明確，讓政策執行和數據反應更及時的給到任何一個單位的人員，使得管理人自覺的照著科學的方向去發展。我想這是一個IT治理和標準應該干的事情，如果我們把系統作為標準化，近期時間和短期時間是正確的方向，我們可以朝著這個方向去走，但是想要一步到位是不行的。如果我們用的不是自發的系統，而是標準的工具，它本身是標準，但是企業不能失去自己的特色完全做到系統機械的落地，所以這條路還是要不斷的去改善、不斷的去朝著正確的方向邁進。謝謝大家!
楊大寨：剛才姜總從他的企業角度給大家分享了一下，我稍微補充一下，剛才那位同志給我提出來說，還是帶了一個美女來提問，所以這個問題我還是要回答。
第一個問題，我回答你是這樣的，我沒有刻意的去給自己的系統貫標，因為我在經信委的時候也搞過貫標的工作。現在實際上也有一些人找過我們貫標，我認為作為標準化的東西貫不貫標都不是最主要的，這是我的看法。但是我認為最重要的是這個標準化的系統能夠用起來，能夠發揮作用，這個是最重要的。所以我剛才分享了4點結合，真正把標準化用起來。這是我回答你的第一個問題。
第二個問題，你說有哪些坑。我可以告訴大家，在這20年的實踐里面，到處都是坑。因為你想想看，甲方、乙方本身來說出發點就是不一樣的，作為甲方來講，你希望把系統能夠利用有限的資金把它建設好。而作為乙方來講希望投入少一點、收益大一點，當然負責任的會給你干得好一點。但是這個矛盾是解決不好的，所以到處都是坑。
我剛才跟大家講了，我中午也碰到蔡總，他確實講得很好，在理論和實踐上都非常有經驗。但是在具體的實踐中，他也在給我挖坑，我剛才講的東西不知道大家聽明白沒有，實際上它也是有坑的。正是因為我20年內碰到的坑太多了，所以我到投資集團里面花的錢并不多，因為我知道這里面有坑，所以我就不會去踩這個坑。
我講一個例子給大家聽，現在大家在用系統的過程中都會有一個用戶的授權數，如果你不提的話，它一定會在系統中提授權數，我授權多少個人用。這個你可能會不注意，因為你提要求也不會提，但是投標文件里面會寫有多少個用戶用。因為我注意到這個問題，本身本人剛才給大家匯報了，我以前做過老師，實際上我在做老師的過程中其中有兩年也做過IT的廠商、乙方，我作為高級的授權顧問出現了。所以這些坑我都知道，我在寫我的標書文件里面會系統的寫無限次用戶授權。我在投資集團里面管全集團的信息部門，他們的標書會拿到我這里審，我會把我的模版告訴他，要用我的模版，必須有一條是無限次授權，這是非常管用的。因為廠商想投標你的時候，他什么都答應，后來簽合同的時候一定不答應，這個坑太大了。
我今天給大家講一個真實的案例，我們今天上了一個人力資源系統，我在標書里面已經寫得非常明白，無限次授權。但是人力資源系統又簽了一個補充協議，補充協議里面寫了，500個專業用戶、200個什么什么用戶、300個什么什么用戶，特意寫在補充協議，后面用一個很小很小的字寫上去。這個補充協議我沒有看到，等到現在就來扯皮了，無限的授權和有限的授權差別就大得去了，他說你簽了補充協議，我現在就給你500個用戶，超一個都不可以，超一個就補錢。我說標書是這么講的，他說你跟我簽了一個補充協議，到底是前面大、還是后面大，講不清楚。因為現在也上了，只好妥協了，沒辦法。但是如果這個東西給我看到了，我這句話一定會把它干掉。這個坑太大了，要付出多少代價呢?基本上是投入中標價的一半價格再去買他的用戶數，這還得了嗎?所以這里面的坑太多了，我不再給大家分享了。
接下來問一下鄧總，你覺得在做數據治理的時候有什么坑?
鄧遵紅：為什么范總讓我上來我也上來呢?因為我們在這方面的確做了一些事，我們在5年前做了一個IT的整體規劃，就提出三個中心：云中心、數據中心、流程中心。數據中心就是數據治理這一整塊的事情，我們在這個大規劃下面當時有很好的條件，就又做了一個咨詢，請一家公司幫我們做了數據治理的設計體系規劃，這樣我們就在這個基礎上做了。其實跟昨天蔡總講的整套東西基本上是差不多的，但是這里有重要的幾點跟大家講一下，談不上是經驗。
第一是目標要合適，為什么目標要合適呢?現在大家言必稱“大數據”、言必稱“數據創造價值”，但是我們在現階段下能夠做到什么樣，這是很重要的。或者說我們上上下下達成的共識要達到什么目標，也就是說我們的目的是什么，目標肯定是數據創造價值，但是這個價值是從一般的統計上、還是決策上、還是日常管理、還是銷售、還是拓展新的業務，它是不一樣的。所以在最開始的時候不宜于定得太大、太全。
第二是為什么我剛才講了一句“數據是有主的”，這么多年我一直堅持，如果大家溝通到這一步，你的項目就好做多了。這個項目出來之后，一定要找一個它受益的組織來主持這個項目。大家也知道，他可能沒那么多專業知識或者能力或者精力做這件事情，沒關系，把名掛上，事可以大家一起做。所以我們就有一個資產管理部，數據資產我們就請他來牽頭，由他牽頭這個事就好推動了。
第三是關于項目的推動，這個推動千萬不能變成一個IT推動，因為你有Owner了，他可以去做推動。同時我們這個項目是一個持續的項目，我們集團每年會把它作為最重要的工作列入工作清單里面推動。同時是用，我一直認為一個系統或一個平臺沒人用就白花錢，有人用就還有點價值，有人用你就可以持續的改進。最后一點是持續的投入，大家都知道信息化的建設過程中，它只是冰山一角，但是很多系統建設過程中都存在建完了就以為萬事大吉，給到用戶也是、給到管理部門也是，覺得這個干完了。項目啟動的時候要告訴他，這次的投入只占到整個生命周期的5%，后面還有繼續投。如果沒有持續的投入，你想把一個東西做好，我覺得有點癡心妄想。還有一點大家都強調的就是標準，數據本來就是在一個標準下定義的東西，沒有標準什么叫數據?所以沒這么懸，它就是標準，沒有標準就沒有數據，這個標準是基本的東西。
如果說經驗的話，我覺得我們在我的過程中要關注到這一點，說教訓有沒有呢?楊總剛才說到處都是坑，老實說我一向不認為別人在給我挖坑，我也認為你掉進去的不一定是坑，這是你該走的路。為什么呢?誰都不可能保證你看清未來，合作伙伴也一樣，看不清未來我們就會遇到一些波折，我們就去克服它，一起去解決它。我有一個具體的例子，我們做好了，而且用得不錯，業務部門說我們原來最常用的就是分析決策部門、參謀部門，以前開一個季度會要花多久去準備，現在只要10分鐘。其實數據對他來說已經不用時間，他只需要把模版套一下就行了。
但是有一次突然開會的時候就有另外一個部門戰略部門跟我說，數據似乎不太準確。我說沒有聽說不準確啊，他說你沒有聽說是因為你看到的是準確的，我看到的是另外一些東西。因為有些東西是沒有人關注的，但是他們做戰略研究會看別人不看的東西，這算是一個教訓。你不要以為你每天車開得挺好就沒問題，它的問題可能是你沒發現的，你要不斷的去把所有可能的用戶去問一問看有沒有這個問題，這也是用的過程要解決的。
最后要強調的是，在商業機構做信息化是做生意，不是做科研，一定要關注成本和產出。如果你的成本產出不合適，最后肯定會挨罵的。剛才楊總在報告的時候也講到說，IT有很多浪費。我做了這么多年，IT在座的各位捫心自問，我也認為的確有很多的浪費，包括采購的東西不合適重來。第一次做完沒人用就費掉了，第二次又做。我們的主業是做地產的，我們老板經常跟我們說，IT建設可不能像地產叫大拆大建，拆了又建、建了又拆，一個事情做完之后要一直用。如果我們好好的看看IT的浪費，肯定對我們的整個日常工作、項目的管理、包括我們的眼界都會有很大的提升。
我就說這么多，謝謝!
楊大寨：我看大家的精神狀態都還好，時間還有10分鐘到1個小時，我剛才在看時間，我們按10分鐘來算，盡量的控制在5個問題。我們這邊回答，無論是哪個回答，言簡意賅，我們盡量在2分鐘解決一個問題，有5個問題，正好10分鐘就過去了。大家看好不好?哪位同志先來問?你可以先自報一下家門，看看問誰，或者問大家都行。
觀眾：楊總，你好，我想問你。我是周德斌(音譯)，我是做制造業的，給博世代工。我們制造業里面和安徽投資集團做金融信息化建設的差異性，因為未來我們也想在投資方面有一點小小的業務。謝謝!
楊大寨：我盡量兩分鐘回答你，正好我在制造業也干過，在金融業也干過。我告訴你，這兩個領域的信息化差異還是比較大的，因為制造業比較單一，所以我們可以找到一個成熟的產品，一般我們會做ERP系統、SAP，諸如此類的國內的一些產品可以選擇。但是在金融領域或者在投資領域里面差別是比較大的，因為它更關注的是金融的一些屬性，比如說投資、產業、金融等等的東西，它和制造業的差異還是比較大的。
如果說你要從制造業再去做金融，我給你提供兩個建議：第一，思路要轉變，因為制造業的很多思路會用ERP的一些思路去套。你有這種思想是對的，但是到金融行業里面一些ERP等等理論是不適用的，這個可能是要轉變的。第二個建議，因為我自己是從制造業做信息化系統，然后到金融里面做信息化系統，嚴格來講我是學習了很長時間的金融知識，比如說現在在學基金，我花了很長時間在學母基金、子基金、LP、GP，如果我不把它學會，實際上我這個系統到底怎么建，怎么跟這些部門溝通、怎么跟老板溝通實際上是沒有辦法的。但是我的信息化知識夠了、我的IT知識夠了，但是那個領域是我的空白，所以我花了很長時間補金融的知識。如果你想要轉做這個行業，而且要做一個比較好的CIO，一定要補金融的知識，這是我給你的建議，謝謝!
觀眾：我想問一下鄧總，我是來自一汽解放的，我們現在面臨的一個主要的問題是，我們如何做數據架構的管控，我們現在對已有的軟件包模型和未來要采購的軟件包模型沒有一個比較清晰的管控的方式方法，請問鄧總，您這方面是怎么做的?
鄧遵紅：你這個問題挺好的，為什么呢?這其實是一個組織的問題，如果沒有一個很好的組織，你就推不下去。首先是一個管理問題，其次是一個技術問題。因為我們當時有一個咨詢的公司幫我們做。我的建議是，因為你們的體量已經很大了，你們可以找一個公司或者找一個專家給你們做顧問，他可以給你一些經驗。我們是怎么做的呢?我們在組織上成立了一個數據治理委員會，這個委員會是我和owner兩個人牽頭，有一套制度。至于技術的架構、技術的支撐，你肯定要采購一些東西，你想清楚之后有針對性的去采購。當然最好是多找幾家看看，找幾家甲方看看、找幾家乙方看看，這樣相對比較合適。你的問題相對比較籠統，我的回答也相對比較籠統，歡迎你到我們公司做客，我們就具體問題再聊。
觀眾：因為您提到組織的適配問題，我們現在還面臨一個問題，我們在業務部門想選擇數據管家來幫助業務和IT把數據治理好，我們現在對于數據管家選不出來人，您怎么選擇數據管家，他要具備什么能力?
鄧遵紅：我告訴你，很難找出一個非IT的人來干這個活，但是也要找一個，我們帶著他干，干一段時間他就會了。我經常講一句話，你別指望業務部門的人來了解IT領域的東西，他沒有這個義務，他也比我們去了解業務更困難，那就是要做什么事情我們先學會，然后帶著他一起做。但是owner應該是責任者，我可以去幫他做事情，所有的事情我都可以做，簽名是他的。我們很多的項目做完了之后都是和owner方一起申報公司的獎勵、政府的獎勵，大家一起申報，而且他們在前面。這樣時間長了，你做一件事情的時候，有人愿意跟你一起合作。
楊大寨：看看哪位還有問題?那位有一位同志，戴帽子的。
觀眾：我想提一個關于數據權屬的問題，我來自于南方航空，這個問題是請教大俠張總。現在大家都在提倡企業的數據云化，在云化的過程中產生了很多數據，這個權屬問題是一直存在爭議的，比如說我們把機票信息放到網上以后，機票信息本身應該屬于南航，這個沒有疑問。但是在這個過程當中，比如說訂單處理、加工，在過程中產生的中間數據的權屬歸誰?比如說客人的分布、客人的社交關系，這些南航原來是不掌握的，云化以后它的權屬到底是歸像亞馬遜這樣的公司，還是說南航也可以享有?謝謝!
張俠：這是一個很好的問題，因為這個牽扯到兩個概念，一個是非常重要的數據安全的概念，一個是數據隱私的概念。這個數據是這樣的，現在首先這個領域其實有關的法規也都在演進，歐洲GDPR，我們這邊強調PII，我們中國還定義了一個新的詞叫“重要信息”，這個重要信息是什么，在現階段有關部門還在討論，他定義得太廣，現在有些人建議不能這么廣。
所以總的來說回答你的問題是這樣的，作為我們企業，當你經手這些客戶信息的時候，理論上這些信息如果沒有法律規定，你是有這個權利對這些信息做一些分析的，也從中抽取一些信息為你的企業來做一些事情。但是整個過程不能違反相關的客戶隱私規定，你要想分享這些信息給別人，你也不能影響這些規定。所以大致應該是這樣的一個狀況。那么云上面，其實我剛才坐在這兒非常難受，你們知道為什么嗎?因為剛才聽到大家說的這些事我非常理解，但是對不起，我想說那個時代已經過去了，那些坑你還去走，真的是聽著太遺憾了。
比如說在云上從來沒有一個user的概念，云上的數據庫現在都是怎么定義的，是直接定義的，我要每秒鐘能夠寫多少筆，都是這樣定義的。也沒有那些談判了，也沒有那些坑了，先買了設備，問題沒有了，沒有先買設備，不需要買設備，都是按使用量付費，談的都是那些直接寫多少數據、數據的通道、帶寬是多少，全是這樣的性質。當然另一方面，大家講的事我非常熟悉，這是原來的一些老問題。為什么云成為IT的新常態，因為這些問題它完全換了一個角度。我昨天也講了，你現在簽合同，你不需要很大的運算，你工作了就往前走，硬件不用買了，直接學會怎么用這些工具，但是現在掌握這些的人比較少，很重要的是怎么有這些資源。
我剛才聽姜總講了一個例子，比如說庫存，我有這些數據，我怎么知道數據已經積累了。現在不是這么做的，現在是怎么做的?我舉一個亞馬遜的例子，亞馬遜的人工智能和大數據是怎么使用的，大概有幾千個做人工智能和機器學習的專家，它的每一個產品放在網上，它后面都有人工智能機器學習的模型，這個產品放在網上根據歷史的經驗它的銷售是比較緩慢上來的，還是上來就上來，然后慢慢又很快下去了，還是其它的情況。
這些東西好多還沒有做的時候，相當于別說庫存了，這個東西已經先有預測性的模型，然后來進行估計。因為庫存是支持整個產品的，它后面整個的生產安俳、整個你和第三方供貨的節奏，首先基于你對這個產品賣出去之后的一個時間節奏的理解。這個東西如果你不理解，后面的都市好幾步以后了，這個東西每一個都有模型，人工智能的機器學習的模型預測這些東西是什么樣的，在這個基礎之上才安排庫存。所以預測性、實時性真的是非常強。我坐在這兒，我說的話不知道是不是得人心，但是我作為一個參會的CIO圈的老朋友，這幾句話我不講我回去就對不住大家，我覺得大家要花點時間了解一下云時代這些東西怎么做。
那位先生講的數據安全，我跟你講，現在的數據用云的存儲后面每一個數據被什么人在幾點幾分動過，全部都有記錄，全部可追尋。現在整個數據比如說亞馬遜有一個技術是用人工智能的方法在看哪個數據被誰動過，這個人對不對。比如說這個數據被動過，它是一個人攻擊的數據，這個產品叫Mess。比如被某一個工程師動過了，它馬上知道這是反常的，它會調研這個事，自動生成報告。所以安全方面有大量的新的工具，時間原因我沒有講這個，如果大家有興趣，你請我去給你講一講。
另外我在網上有6個小時講大數據方面的基本內容，每次1個小時，講云的工具怎么做、工具怎么用，新的架構應該是什么樣的，歡迎大家了解一下。也許最后你決定用回原來的方法，沒關系，但是我真心希望你們了解一下。很多坑已經沒有了，你要采用云的方法是不可能有這些坑的。當然這些不是說云是萬能的，云本身也有很多新的問題，也需要大家來學習了解。但是有了這些新的東西之后，整個生態是不一樣的。所以我坐在這兒聽是比較難受的，實話實說。我參加很多會，我們這個會是相對來說這個東西大家談得極其少，談得很少，感覺好像是在10年前的狀態。
楊大寨：張總講的我坐不住了，我要反駁張總。我不反對用云，云上也有很多坑，張總可能是搞云的，他認為很多東西用云就可以解決。我告訴大家，它很多東西解決不了。我不知道大家有沒有聽過視頻云，實際上它是一種公有云的方式。我們建立一種會議視頻系統，既可以用傳統方式去建，也可以用公有云的方式去建。我最初的時候是用公有云搭建這個系統的，我當時選擇了一個很知名的云廠家。后來當我準備跟董事長匯報的時候，我聽了他們的匯報就堅決停下來。還好那天董事長出差了，如果我跟他匯報用這種方式，我絕對是死定了。因為大家知道，作為CIO我可以告訴大家真的是如履薄冰。
特別是在我們企業里面，基本上我作為一個信息主管來講，真的是一個系統都不能夠失敗，必須走扎實、必須成功，我的投入一定要成功，我們董事長是一個非常嚴謹的人。后來我把經辦公有云的人叫過來，我覺得這個有問題，我們再用一個星期的時間調研一下，到底是用公有云好，還是我們自己來建一套系統好，后來我最后就建了一套系統。我可以告訴大家，從短期來看公有云的視頻是要便宜一點，長期來看并不便宜，而且里面有很多很多的問題、很多很多的坑。后來我大概用了一個星期的時間，我證明了這個事情不能做，我花了一個星期把它改成現在目前的狀況。現在在集團里面，我們全用這套系統來建，非常穩定。我說我當初得虧我把它剎車了，我非常相信當時我底下的人去干。否則講一句實在話，我今天就可能不是代表投資集團到這里來講，我們的董事長真的是零失誤的人。
當然我不是反對張總，我很贊成云，但是云并不能夠解決很多的問題。我可以告訴大家，本來我的人力資源系統是要走云的，但是后來給我否決了。在傳統的國有企業里面，我告訴大家，你們千萬不要走公有云。謝謝大家!
張俠：我說一句，因為楊總說的說句實話，你剛才講的時候，我坐在這里心安理得，一點都不緊張。因為我覺得第一他說的跟我說的沒有矛盾，第二我估計那個失敗的做法也不是我們。
姜波：其實從應用模塊和應用模型來說，包括AI，我自己搭了一個AI平臺也能解決這個問題，它沒有任何的區別，無非是亞馬遜提供的東西可能比別人的好一點。但是從目前國內的層級來說，目前公有云確確實實比不上私有云，為什么?公有云的服務能力，因為企業管理系統多樣化，公有云廠家的服務能力和快速部署及實施的能力跟傳統供應商相比差別很大。當然目前的能力也是在逐漸的提升，至少搭服務器能快速部署，但是我說的部署不是系統搭起來快，而是真正讓系統落地。
比如說一個ERP系統，云的ERP能夠快速部署上去，我覺得目前來看和傳統的速度基本上差不多。這是一個壁壘，絕對沒有這樣的系統，也沒有貼近管理需求、解決管理需求越好的公司的時間會越快速給你部署上去，絕對沒有這樣的。市場上就沒有這樣的東西，操作易用性和操作功能全面性，這兩者之間永遠是一個矛盾。當然我們是傳統企業，我們認為這個東西要成長，也可能未來會達到這一步，但是都是軟件供應商，都是應用供應商，難道亞馬遜的庫存管理模塊會超過SAP嗎?我們覺得這個東西畢竟是一個干了三五十年的企業，和一個干了十幾年的企業。當然商業智能會加速一點，但是我不認為它現在超遠了。
張俠：這么明確的挑戰我，我也不準備都來反駁，我和姜總是好朋友，但是有幾句話我非常簡單的說一下。你剛才說的我有一半是同意的，關于公有云的一些優勢是同意的，關于公有云的劣勢還有一些問題的，如果有時間我會徹底的反駁，當然我們需要單獨的時間。今天晚上如果大家吃飯或者明天任何時候、任何一個人問我，我會講這個事。
亞馬遜是簡單的一句話，亞馬遜并不聲稱我們有任何的現成的解決方案比別人好，我們做到的事是幫助每個客戶提供最好的工具，而他自己建成一個世界一流的東西。這和原來的信息化廠商供應給你一個現成的交鑰匙的是不一樣的，只有我們兩合作才能成功，我不可能自己員工。
我明確的說，私有云比公有云好，我是完全不贊同的。這句話我可以放在這兒，而且公有云真正的好處每個私有云都實現不了，私有云是虛假的假的云的概念。我就說到這兒，如果你們愿意聽我就馬上告訴你為什么。
楊大寨：我覺得今天很熱鬧，幾個教練掐起來了，我覺得這個好。我再反駁一下張總，我剛才說了，CIO具備4個素質：懂業務、懂技術、懂管理、懂協同，這是一個比較合格的CIO。我丟一句話給大家，如果你只懂得云，你一定從CIO里面馬上就得離職了，等不到下一代了。
張俠：這句話完全同意，完全同意。
楊大寨：大家都在企業，我不知道有沒有在政府的，你們會把你們的人力資源信息放到公有云上或者放到張總那兒去嗎?我相信可能性不大。你們敢放，你們董事長都不敢放。
張俠：這個我說一句，其實剛才姜總講到這個事，真正的公有云，他剛才提到比如說政府要這些數據，你給還是不給。我告訴大家，首先在云里面有很多虛假的不正確的概念，不是說我們這兒，在社會上包括一些其他的云廠商給了很多虛假的概念或者不正確的概念。比如說一個真正的公有云的數據只掌握在用戶的手里，在公有云的數據既屬于用戶，所有的控制權在用戶手里。如果政府找亞馬遜要任何一個客戶的數據，亞馬遜想給，他給不了，他就沒有。
在云上是客戶自己加密，自己拿著密鑰，是真正的公有云，不是假的公有云，后面還有超級用戶。當一個企業告訴你他的公有云上面一個客戶的文件，他以為是一個病毒，他就給它刪了，你就應該立刻覺得這是一個很大的問題。我們都是搞IT的，如果一個人有權限刪掉一個東西，他能不能拷貝呢?這個是很大的問題，所以你要了解。因此有些事情不是泛泛的爭論，但是如果是一個真正的對的公有云，不可能出現剛才的問題。而且現在早已證明公有云比私有云和混合云安全得多得多，這是一個真正的公有云。
楊大寨：我覺得今天的效果非常非常的好，我們到此為止。我總結一下，第一，通過今天數據治理的分享，剛才5位嘉賓從不同的角度分析了做好數據治理應該注意哪些問題，要避免哪些坑，有哪些方法，有哪些工具，有哪些經驗。今天更值得一提的是，今天張總跟我們幾個教練之間的叫做爭論或者是叫做討論，我覺得非常好。我們轉移一個地方，范總，好不好?如果大家覺得這個問題還討論不清楚，我們可以到飯桌上面去討論，好不好?
范脡：謝謝各位，或許我們一開始就采用PK的方式，把大家內心深處的觀點激發出來，非常好。我現在唯一的一個感受是消化不良，但是意猶未盡。所以我想為臺上的5位嘉賓，也為我們這兩天分享的所有嘉賓，我們為大家獻上最熱烈的掌聲，謝謝他們!我會建議一下今晚的餐廳準備一下話筒，直播，讓大家盡量滿足一下。謝謝大家!實在不好意思，因為我們今晚用的車在門口等了很長時間，新疆不允許大量的車和人聚集，所以一直在催，不好意思。
干貨太多了，時間不夠，何以解憂，還有信眾智。我們會繼續支持CIO之間的干貨輸出。
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