李超：我觉得大数据应用有一些针对某一些具体需求的行业。大数据在传统行业里面的应用，据我个人的了解，可能大多应用一些具体的业务的需求，然后有利用现有的一些资源，然后做一些有针对性的解决方案， 比如在金融行业，比如证券这一块，然后我们了解到他在大量的数据的这种实时的交易监控用户状况，就根据他们现有的技术架构、技术设施和现有的业务系统的状 况，做一个大数据的一个分析系统，这个系统应用的还相当比较成功，然后另外一个是在传统的央企里面有一个公司，他们做的最终呈现是辅助决策的，但是他底层 的数据是采用现在所谓的大数据的这些理念或者是原理，或者一些方法，最后把这个结果呈现给咱们的各层领导。我总结一点，就是大数据要做的话肯定要有一些需 求驱动，可能现在大家都在说大数据，但是大数据能给大家带来什么，可能每个人的看法或者结论是不一样的，所以企业，尤其传统企业要做的话还是从自己不同的业务需求出发，是否需要，然后去做结合现有的这种架构或者设备的状况去做相应的规划，实施这样的一些系统。那么盲目地去做，看别人实施大数据，我们也来做，没有具体的导向性，做出来的系统还是没有意义。

　　袁斌：其实刚才李超也讲到这个，其实从我了解的情况来看呢，就是真正做大数据实施的时候，其实是有两种不太 一样的方式，一种是说比如说一个集团公司，他会由上至下去做这个大数据的策略，所谓的由上至下，就是我公司会统一制定一个大数据策略，制定好这个大数据策 略之后做顶层设计，做顶层设计之后然后再一步一步往下去推行，就是他会首先设好一个顶层目标，然后再去实施。肯定这种目标也是由业务驱动的。这种方式在互联网行 业里面可能会是比较多，因为他们那些利用方式的话就是可能数据都比较全，他的理念比较新，技术可能也会比较强，这种是比较多的。然后另外的模式是说，他就 是由下至上，所谓由下至上，就是说我先从某一个部门的某一个小的业务开始去做试点，其实就有点类似于中国改革开放，先去找做特区，然后慢慢推广开来，这个 方式也是类似的这种方式，在这个部门里面找一个应用，然后就是说他去做大数据，然后把这个大数据带进去有业务价值，再慢慢地积累经验、积累人才，积累那些 相应的资源之后，然后再在整个部门里面去做推广，这样的话，最终的话形成一个大数据的策略，实际上这种方式在传统企业里面可能应用会相对多一点，因为他们 相对来讲的话在做这种执行的时候会相对要稳妥一些，就是不会那么急躁冒进。然后还有一种方式，会说这两种方式混合，因为当你在传统的IT架构，在你去做实 施的时候，实施过去了，就是做大数据，实施到了一定程度的时候你会发现原有的IT架构可能就不能完全实现你已有的业务目标了，这个时候就是相当于你要把原 来的IT架构完全推翻重来，这个相应说是一个螺旋上升，慢慢递进的一个过程。所以大数据就是他在实施，最终落实到最后一点，还是要用业务去驱动，然后大数 据能够实现真正的业务价值。然后这个业务价值往往就是跟你的业务需求是息息相关的，只有从大数据里面分析得出自己的一些业务模型，然后获得价值，这个大数 据才会逐步走向成功，才会真正取得一个胜利。差不多了

　　我觉得最后的话，就是像大数据的应用，很有可能其实刚才也讲到，比如说在互联网行业里面其实有很多的数据，我觉得就有可能类似于，会形成一个大 数据的服务公司，其实之前的过程中我们也听说过，比如一些阶级考虑把他收集到的一些数据，然后就是以数据积累模式就直接提供给第三方，然后他们去用，所谓 的数据集比如说他们告诉你说有一类人群，比如他的IPRU是在一百块钱以上的，就是说月均消费一百块钱的这些人，经常会在那个地方集合，这些人可能经常行 为路径，因为刚才讲的，像GPS数 据，这些数据可以分析出来说，他可能一般的都是地铁，或者是开车，或者是步行，或者他主要分布的小区是那，他以这种模式，然后可能会说反映给相应的商家， 然后以一个大的数据包的模式，但是里面就没有一个单独的个人的信息了，以这种模式开放提供一个大数据包，去做分析，去做优化，然后得出相应的一些结果。这 可能是一个比较好的模式。但是同时大数据真正在应用的时候可能也会面临着我们大家所讲到的一个安全方面的问题，其实最早的全景图，就是说客户在全景图的时 候可能就会涉及到个人隐私的问题，之前在美国有一个案例，就说父亲，然后突然在家收到了有关他女儿怀孕的一堆的物品，他觉得很奇怪，特别生气，然后后来才 发现这个商家，然后通过大数据分析，然后知道他女儿已经未婚先孕了。所以这种就是实际上在大数据的应用方面，可能你在隐私方面也要保持一定的警惕性，就比 如说我们经常在微博上面，比如说你发了一些你经常在那，你经常说点什么话题，这些信息也有可能会被有些人滥用。所以大数据这个工具是一个非常好的工具，但是也是双刃剑，也是需要我们大家以后在应用的时候会需要有一定的法律和法规对我们进行保护。