通信世界网消息（CWW）在6月15日举办的第二届中国信息通信大数据大会上，中国移动业务支撑系统部信息管理处副经理尚晶分享了《大数据的机会与挑战》专题报告。
中国移动业务支撑系统部信息管理处副经理 尚晶
以下为演讲实录：
尊敬的领导专家，然后各位来宾大家上午好，我是来自中国移动的尚晶，非常高兴有这样一个机会能够跟业内的各位同仁一块去分享，今天我想跟大家分享的是三个方面。第一个是中国中移动大数据的发展情况，第二个是目前我们面临的一些挑战，最后是对于大数据前未来演进过程中的一些思考。
首先介绍一下中国移动的大数据的发展历程。那么在大数据时代来临之前，中国移动从2002年就已经开始启动了经营分析系统的建设，2009年集团就开始启动了一系列的新技术试点，在原来这种系统的基础上引入了流处理等一系列的这种大数据新技术。当然，我们很快就意识到这并不是一次技术的颠覆和变革，而是面向数字化经济的运营，面向另外一部生态的一个颠覆和转型。然后于是2015年的时候公司就开始去明确了大数据建设运营研发的一些职能分工，然后我们现在开始从把系统从两个重点方面进行改造，第一个就是拉通下沉基础能力，包括数据的能力平台的能力。第二个方面就是要把这个上层的应用充分开放，刚刚中国电信的同事也在讲说上层其实是一个非常广阔的领域，只有充分开放它才能够形成纵深的各个城市领域的一个合作。我们提供了这样的平台，能够使我们的创新更加的敏捷，当然这个工作我们还在过程中，后面也会展开一个探讨。
经过一段时间的努力，虽然过程也是很曲折的，但是我们觉得感觉还是比较值得的。从横向看，我们的大部分省公司都已经完成了三数据的整合，那么从纵向看的话，我们的集中化节点再进一步扩容之后，去吸纳更多的参与数据。从全网来看，我们大数据平台的扩容是非常的快的。那么相信在17年，我们中国移动在这里面会有一个更大的发展。刚刚说的是这个数据层面的积累，另外从平台能力的话，一方面是完成了平台的技术的升级改造，另一方面的话在多租户的开放能力中，我们在实际运营中也趟过了很多的坑，下午的时候会跟大家有个交流，他们可能谈的会比我更加的具体。
从应用方面，我们构建了内部外部的这种全景视图，然后对内的还面向企业运营管理的方方面面，做统一的应用架构的规划和建设，那么目前对于对内的支撑上，我们已经做的非常驾轻就熟，从识别用户的需求匹配我们产品渠道，然后做交叉营销以及做网络覆盖分析和优化，客户感知的评估方面都已经有了一系列的这种能力的储备。那么对外的话就是立足中国移动现有的数据资产，然后基于用户的行为位置偏好社交，还有信用等数据，然后面向公共服务智慧交通市政交通智慧旅游金融征信期待欺诈的治理电信欺诈的治理教育培训，还有商业快消等一系列的这种以及行业领域开展了这种试点合作，形成了位置营销终端征信等一系列的大数据产品能力。
既然是在今天的这样一个开放的会议上，我觉得大家可能更感兴趣的是我们现在本身大数据的这种对外服务能力，所以就具体几个安利进行一些展开，第一个是关于这种大数据在零售行业的应用。首先，我们利用大数据可以进行客流量这种分析，然后找出客流的高峰期和恰当的营销时期。其次，我们还可以去找到这个客户活动区域和恰当的这种营销的地点，然后了解客户的行为模式，然后最后对用户的潜在用户的特征还有偏好，通过统计可以识别，然后他就是来分析是否能够匹配自己的产品，那么商户基于这种分析的话就可以去决定说要在哪个地点要在哪个时间去营销，哪些自己的产品会更为适合。
第二个是关于大数据在交通中的应用。智慧交通客户其实分两个方面，第一个是关于城市内的，第二个是关于高速路网的，那么这个例子是我们福建公司合作的一个高速公路网的一个应用，去识别司机并且做这种车辆测速，可以帮助交管实时地去获取高速公路上的一些路况数据和分析结果，同时能够为社会的公众提供交通路况的景。当然在实现这个应用的过程中还是需要很多的这种算法优化，比如说要去识别高速公路的客户，要去排除掉附近的一些非高速上的人员，实时处理实时计算，才能够获取更加精彩准的这样一个移动的速度。
第三个案例是面向终端，我们可以进行分品牌分地域去分析各种各样的受众人群的偏好分析，以及不同终端上对于APP的偏好，这些数据一方面可以有助于我们自己为移动的客户提供更好的这种换机推荐以及套餐，另一方面也有助于终端厂家去改善它们自己的产品。我们事实上也是面临着很多的挑战，所以说这些挑战也是很骨感的，虽然说骨感也是一种性感，那么挑战第一就是大数据治理的挑战。目前我们仍然是两极的法人的结构，所以31个省公司IT的生产系统是不同的，产生的数据格式也是不一致，所以做统一数据建模对于我们来说是一个比较带来挑战，那么在同样使用的过程中，数据的多样性就带来了大家在使用的过程中需要去发现数据中间的这种各种各样的溯源关系及关联关系起，这也是需要进一步去提升我们现有的这种管理能力才能够去解决的。另外的话就是说能够从端到端的对我们的所有的IT系统进行数据质量管理，这也是对于大数据年代来说是一个挑战性的主题，那么以前在这个数据仓库年代我们经常可以能会说我们去确定我们以某个数据源为准，但实际上进入大数据年代的话，我们就会发现我们的数据来源其实非常的多，在这种几十种或者是上百种的数据来源的过程中，我们去做集成和整合，已经不是像原来那样更有确定性的内容，可能有的时候就是会参差不齐的这种现状。
挑战二是关于技术的挑战，第一个就是大数据技术主要是来自于这种开源系统，那么开源系统的现在的特点仍然是还在快速的迭代快速的这种不断推陈出新的这种过程中，所以我们在大数据系统建设的过程中需要不断的去做试验，不断的去做优化淘汰。以前我们大概先做研究，然后试点，但事实上现在这种节奏经越来越不适应，我们一边试验一边上系统，然后一边去优化。我们在这个过程中也在困惑我们在追赶这个技术的同时，到底是采用追随开源的方式，还是逐渐像bat那样逐渐走出一个就是基于开源逐渐走出自己的一条技术路线，这个过程中其实我们也有一些犹豫，但是我们必须去解决这些问题，因为我们的所处的这个问题一点也不比bat少。bat毕竟投入了大量的这种人力物力去解决他们的集群单集群从一千台到两千台到这个就现在的这种上万台的这种水平，然后还是花了很长的时间，这个过程其实我们也得去走过，而且这个过程中必须适合我们的合作伙伴，一起去共同去解决这些问题。
大家现在讲人工智能的时候往往会讲，我们需要大量的数据，人工智能才会变成AlphaGo这种能力去带各种各样的这种人力所不能达到的一些范围，但是从我们的角度来来看，我们觉得大数据的管理这种依法复杂的这种情况实际上也是需要引入人工智能去解决，我们当可能现在的问题，比如说在智能运维方面安全审计方面还有刚刚我所提到的数据管理的方面都是是这个人工智能可以辅助我们的人工更多的去解决大数据目前的问题。
第三个挑战是大数据能力孵化的挑战，那么刚刚也说了我们现在要做各种各样的这种能力挑战，但是这个服务化的过程中，我们如何去开放我们的这种资源，工具的开放还有数据的开放以及如何去做好管理，这种问题需要逐渐去克服，比如说像储量资源中的异构的平台如何去统一管理的互通，如何去实现合理的为我们的租户去做资源分配和管理。然后从工序开放的层面，我们有各种各样的开源工具，也有各种各样的商用工具，如何让他们去提供标准化的这种接口，然后如何形成供给之间的这种无缝的集成以及和这种能力的编排。那么从数据开放的角度来说，我们如果要把我们的数据开放出去，我们有很多的这种时空信息，我们需要把时空信息整个的整合起来，建立一个时空层，那这个时空层到底如何去建立，才能让我们在上面是一个开放的接口，在上面去构建不同的应用，这同样也是目前所面临的一个挑战。开放租户对于我们来说可能还有多层次的这个问题，所以我们的租户也将会是一个多层次的这种租户，如何去做？
最后挑战四就是大数据安全和隐私保护的挑战。虽然放在最后一个讲，但实际上这是当前需要我们在重视也不违过的一个问题。今年6月1号，两高已经对公民个人信息的保护又做了更加详细的解释，包括非法提供人公民个人信息的认定标准以及一些问题上的定性和数量的计算规则，那么作为一个国企来看，就是我们是更需要去履行我们的社会职责，在大数据发展过程中，然后我们必须会去坚持依法合规。按照规范数据脱敏保护隐私的这种的基础上，同时去做开放合作的能力，走集中运营和安全管控相结合的道路。
最后再讲一下，就是我们对于大数据未来演进的思考。中国移动去年制定了我们大连接的战略，也就是说要成为一个数字化创新的全球领先的运营商。那么在数字化时代，基于云管端实现人和物的普遍连接已经成为一个最重要的特征，那么依托大数据还有云计算去创造一系列的这种智能化软件化定制化的这样一个化服务就成为一种最主要的这种生产方式。那么对于大数据而言来说，我们需要面向大连接战略去建立一个良性的内外部的协同，打造面向数字化管理数字化运营数字化业务数字化服务的大数据引擎，能够支撑我们做大做优做强。那么从中国移动到大数据的工作愿景和目标上来看的话，我们希望把大数据能够打造成中国移动优秀的基础能力之一，实现大数据的普遍服务，同时去支撑内部的数字化企业和外部的数字化业务，同时去构建大数据内外部的整合良好生态去解决大数据的生产力，具体包括三个横向能力的构建，具体就是数据整合、平台整合，还有产品整合，还有两个纵向能力的拓展，包括我们数字化企业的就是对于内部的支撑能力和数字化业务对外部的各种垂直行业，包括像娱乐物联网政府交通旅游一系列的这种支撑能力。为了能够建立这样的一个能力，同时我们需要在公司内部结合我们的各个省公司各个专业公司一起去做一个矩阵式的合作团队，因为大数据本身是贯穿整个公司的一个能力，所以也需要去建立这样一个矩阵去实现我们的整个的目标。
这张图就是我们目前的一个大数据平台的总体方案，在总体方案上我们大概有几个主要的侧重点，第一个就是要统筹资源，合理布局，然后目前我们各个运营商都在这个云计算方面去做了各种各样的这种储备，我们大数据的整个建设也需要根据我们本身私有云的建设情况，统筹去利用我们的一级私有云和我们的省级私有云资源池，然后来形成一个多中心的集中化的大数据平台架构。第二个的话也需要去考虑一个最优进入高效加工的原则，因为现在数据的这个数据量是非常的大的，然后到底哪些数据需要在接入点去处理，然后哪些数据需要集中化处理，然后我们需要去最佳的去选择路径，然后能够使我们的数据加工更加的高效。第三点就是服务开放，应用多元，最后一个就是要统一管控，保障我们的安全。
最后还要说一点，要构建一个全覆盖的大数据的安全能力，目前我们在大数据的应用中实际上是一直在提一个叫三不原则，第一个叫做数据不涉隐私，第二个叫做原始数据不出数据系统，第三个是系统不出移动。虽然做了很多这种方案，但实际上一直没有谈到一个问题，为什么会出现这些问题，是因为大数据就是一个非常拓展性的领域，它在这个过程中是不可能是一个短链条的合作的。目前我们刚刚所说的所有的例子都是一对一、二对二的合作，就很难去避免用户的授权问题。
未来的大数据的发挥过程中经常需要多方的合作，需要很长的链条，有的时候你往往可能不知道这个链条上到底有谁，那么如何去取得多方互信的一个关系，能够使大数据能够顺畅地去流动，我们认为应该去建立这样的一个授权的网络，用户能够自主地决定把我的信息以什么样的授权原则授权给谁，同时还可以收回授权，那么授权的网络能够参与其中，合理合法的去实现这个数据的合理流动。
总之来说，然后我们还是希望未来大数据能够得到很好的发展，那么大数据在使能运营伤的过程中，同时能够促进运营商能够更好的去使用社会，那谢谢大家。
