另外移动数据的话，虽然有各种各样的来源和渠道，但是这相对来说，因为网络的通讯协议是比较符合规范要求。那么这个拿到的数据也是比较符合规范要求，它的规范性也是比较强的。

接下来说一下我们对大数据的理解，如果我们把大数据都拿到，有大数据，但是我们不加以使用的话，实际上没有任何价值。使用这些数据的话，它就需要跟业务相结合，跟算法相适应，跟平台相适配。

这个事情我们也认为，大数据的理解，实际上大数据是业务+数据+算法+平台，这么一个四位一体的综合体，并不简简单单说移动你有了，或者互联网运营商，自己有了数据，有了日志就算是大数据了，根本不是，那个数据是死的。那么盘活这些数据的话，它还需要跟业务驱动，跟算法结合，这里面我们也知道，业界可能也讨论很多次了，大数据缺什么？有时候可能会缺人，因为技术上，开源引领了大数据的整个技术方向，那么这个人才就决定了算法，谁来分析这个数据的问题，虽然运营商里面，可能传统的员工数量比较大但是能干大数据分析的其实不太多，互联网企业集中了那些能干大数据的，少数一部分都集中到互联网企业里面去了，所以人这部分是一个争夺的要点。

当然了，数据也不涉及到运营商一家的数据，它也涉及到各行业，各领域的数据融合。甚至运营商的内部的数据是不是要融合，一起来解决问题呢？否则的话，我们看到的所有的行业应用，大家都在说，任何一个运营商或者互联网企业，它都在推算，它不是一个很准确的，它在推算，比如说我知道移动的数据用户占了70%，我怎么推算全国的数据呢？我就除以0.7好了。其它的运营商或者互联网企业也是一样，都是推算出来的。虽然我们不求精确，但是推算往不是很准确，所以怎么样把业界，也许中国政府可能会把这个数据，像美国就收集全网的数据，政府在这干这个事情，中国政府是不是也需要做这样的事情呢？

算法很清楚，它涉及到怎么解读这些数据的内部规律而产生的一些通用的或者是很个性的算法，这也是最难的部分。平台的话就需要承载这些算法，实际上也需要承载这些应用，刚才我们电信的吴总也介绍了这部分的工作。

目前从什么地方介入，或者翠什么地方推动大数据的发展。我们知道它涉及到组织架构调整，这个往往是跟数据一块儿进行，或者是跟数据收集一块儿进行的事情。移动目前来说的话，已经在内部进行了很多机构的创新和调整。首先我们在内部是以内部应用为主，这个前提下我们优先选择了成立专业性的技术研发机构保证数据的分析和数据的处理，能够自主研发，能够通过自有的能力提升这样的能力。

这个有一个很大的就是，第一我们也知道了，根据互联网公司，互联网企业的经验，任何的投入，只要在一定规模的情况，一定是成本占优的。我们提供服务，最后还是会牵扯到价格战的领域，谁的价格压的更低。如果合作领域太多的话，就会造成价格不可控。

另外一个方面刚才吴总也提到，有一个数据安全问题。数据安全的话，我会说这个事儿是临时工干的，但是移动优先选择让自己的人做这个事情，承担更多的责任。

所以包括个方面，一个方面是成立专业的研发机构，2014年成立的，目前已经将近七八百人了，大数据的领域的工程师大概超过300人。在技术策略方面决定了核心能力的应用，就是我们自己内部的应用方面，通过核心能力清单促进内部的研发产品和技术优先使用，在数据管理方面，也积极在制定一些数据开放的策略和政策。

目前看，跟刚才罗老师介绍的一样，我们移动实际上也具备了比较成熟完整的大数据平台的综合技术能力和解决方案能力。目前不光是移动省市的公司做一些系统，也对外开始承接一些外部的系统建设的工作。

去年算是我们第三年，但是原则上是第一年刚筹建，去年应该占据了移动内部市场的三分之一。所有的系统在平台当中已经超过了三分之一。今年预计规模方面会比去年超三倍，就是大数据领域。所以基本会把内部的能力都建设起来，并且可能会以技术为先导，结合总体的规划整合移动内部的数据。

这方面我们也知道，我们不太可能做一个大而全的能力，这里面我们也跟产业界，包括行业，包括相关厂家，相关的集成商，也包括开源社区开展密切的合资，目前是咱们公信部，也是咱们书记中心联盟的委员，也是学会的一些委员。

我们在这方面做了很多工作，我们粗粗的统计了一下，大概国内的话，在大数据开源社区的贡献，研发中心是国内排名第三的。排名前两名的都有海外研发机构在做开源设置，我们是排第三。

接下来我介绍一下行业应用方面，这部分我们做了一些工作，但是还没有完全形成一个非常成体系的应用能力，这也是跟数据没有完全集中，运营单位没有完全统一而结合在一起。

我们预测，这也是IDC的预测，数据规模会持续增长，遭到类比级别的一个很大的增长，市场规模也会非常大。但是这里面除了移动，政企，包括医疗在内，基本上前五大行业占了一半以上的市场容量，基本上市场集中度会比较高，在大数据领域。

我们看一看，移动数据刚才也说到了，电信的吴总也介绍了，包括城市交通规划这方面，就是衣食住行都会结合在一起，也跟公安领域，包括安全领域，包括政务领域，包括一些咨询服务，还有商贸行业，旅游行业都会有很多应用的机会，移动的数据和技术结合在一块儿，这也是更加符合政企的要求。

我介绍几个案例，一些比较典型的应用。首先是在金融领域，刚才也提到了，实际上对于金融行业来说，他们做征信是一个比较大的任务，需要确定这个是不是能把款贷给他们，长期以来的话，像金融行业，无论是央行，他们主要是以这个用户的一些信贷的消费记录作为一个依据。互联网企业也做了一些针对互联网的购买，或者是一些电子商务的一些数据作为他的依据，作为征信的依据。移动的运营商它有一个很大的优势，它会有闭域或欧域的数据，用户的一些基本的社会属性以及用户在网内的消费能力的信息，包括一些位置信息，这些信息都可以形成一个比较强的，辅助征信的要素。可以为银行企业提供另外一个纬度的补充。当然我们也知道它不太可能完全取代金融领域自有的金融能力。

在辅助商业决策方面，我们举一个小例子，就是在区域价值评估，我们在贵阳的案例，我们也知道政府在什么样的地方规划什么样的地块，或者它把这部分做成什么样的商业领域的内容，这些的话跟当地的人口的分布情况有很大的关系。这些工作事实上作为一个的统计数据，它也不涉及到汇总数，它也不涉及到一个安全隐私太多的问题。所以这部分数据会有很强的能力，建设这样一个系统，提供一个辅助商业决策，特别是辅助政府的决策。

旅游行业刚才也提到了，这个基本上讲应用，离不开政府旅游交通，旅游还是做到了，目前来看基本上在旅游行业的价值链里面，基本上属于政府，商家，景区，还有一些其它的商铺，这些人都在挣消费者的钱。我在海南参加一个旅游行业的会，我看了看，目前实际来说，旅游行业游客也希望花钱，如果他去哪儿旅游，他没有把钱花出去，他觉得白去了，他也很失望。但是如果消费的有些地方，没有给他推荐一些好的消费场所的话，那么他也不太愿意把这个钱放心的花出去，它是一个矛盾体。

目前来说的话，整个在旅游行业里面存在的一个问题是说，它的信息化程度比较弱，就是商铺的话，大家也都去旅游过，小商铺没有信息化的能力，他没有办法进行推送，缺乏渠道，可能微信或者是移动的一些短信提供这个消息，这个渠道能建起来，更核心的是说把这个景区的数据跟移动收集到的用户位置数据能够结合起来，能够精准的推送给他会比较有价值。

但是现在来说的话，基本做的所有活动都是给旅游局或者旅游的管理机构做的一个仪表盘，或者是一个大屏展示，它还没有真正的形成很大价值，这部分是需要很多商机。

这是一个旅游委的平台，这是很典型的应用，各个运营商，各个企业都在给政府的旅游委建各种各样的平台，实际上它的价值还没有充分发挥，只起到了一个决策支持的作用，而没有取得真正的营销推动的作用。