“尖峰对话 CIO与服务商共话大数据”

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以【比特信息】“大掌控大智汇大发现内在”为主题的微软大数据处理方案媒体信息发布会将在北京召开。 会议上，微软高管与国内数十家媒体分享了微软在大数据行业的最新研究成果、处理方案和大数据未来趋势的专业发现。 微软大中华区首席云计算战术官、微软大中华区副总裁兼市场战术部总经理谢恩伟、上海复旦大学附属中山医院新闻中心主任阴忆青、中国银行股份有限企业新闻中心助理袁俊德、福建高速公路有限企业监控中心主任王辉等知名公司cio。 以下是大数据的摘录:

阴忆青:我来自上海复旦大学附属中山医院。 我是个人学临床的出身，没有任何技术背景。 如果今天说了什么错误的话，请指出。

谢恩伟:从技术这个行业来说，可以支撑多少客户的APP场景正在增加。

袁俊德:我来自中国银行总行新闻中心，主要负责中国银行全球所有金融业务系统的运行。 我是技术出身，典型的it男。 我很高兴能参加这个活动。

王辉:很高兴参加这个活动。 我叫王辉。 我来自福建高速公路。 我们的总指挥部和企业有两个品牌，一组军队。 我的工作是福建省高速公路机电新闻化建设和运营的工作，我所学的专业是通信工程。

谢恩伟:我们刚过十一黄金周，我就躲在上海。 我什么也没做。 在父母家吃、休息、和朋友见面。 之后，我在很多微博、微信上看到提到了交通堵塞等问题，我这里有两个代表性的数据。 1亿7600万辆高速出口轿车的流量为11黄金周，比去年增长了10.2%。 首先我想听听王主任的想法，大数据这方面在交通行业有什么最新的应用和进展？

王辉:很高兴向您介绍。 简要介绍福建高速公路。 用三个数据介绍福建高速公路。 投资总额为2600亿，已经完成。 到年底可能会接近3000亿。 第二个数据是开通距离现在为3600，到年末开通4000公里的高速公路。 第三个数据是流量数据。 福建省高速公里的行驶距离和规模在全国是中游，基本在中间位置。 今年10月1日，我很遗憾，各个休息日都不能休息。 我必须在指挥中心值班。 那天，我们突破了200万的车流量。 上周我在交通部工作，和几个省市一起开会研究假日情况的时候，应该最高的是广东，江苏，北京。 其中江苏省已经一天突破400万辆。

谢恩伟:在交通方面，特别是数据这个行业，目前现有的APP发展得怎么样？

王辉:我正好是交通运输部网络标准组的成员，我一直参加国家通过公路网络管理的这项工作。 从国家层面来说，去年国家在交通部下设立了网络监测和运行处置中心。 这是过去没有的事。 因为过去是交通部建设的，不管运营怎么样，现在他已经管理了运营。 和铁路和民航一样，开始全面运营。 省中也一样，省交通运输厅各省等设立了相应的机构。 因为，我们有三个重要的工作。 第一，道路网的日常管理，包括收钱在内，收钱也是我们非常重要的工作。 我们每年的收钱额大致为110亿，每年以百分之十几的速度增长。 第二，目前另一个重要的工作是应急。 高速公路已开通10万公里，目前社会对通行安全的要求非常高，因此，无论是国道还是城市道路，在出现情况时，都必须及时采取措施、救助。 这里面有生命救助和道路畅通的救助。 第三是服务。 在国家这个层面上，包括我省在内，已经把为领导服务转变为社会服务。 为了让老百姓出行，他必须快、方便、安全。 这是他们的基本要求，我们在这方面还不够。 就像刚才主持人说的，我们做了什么？ 你应该这么说。 在道路管理上，每次你们移动，都有强大的后勤队伍为你们服务。 基本服务和救援。 当然，我们做得还不够。

说到大数据，无论是高速公路还是一般道路沿线，为了满足高速公路和一般道路的运行，都开始投入大量资金，收集道路的状态，收集移动的新闻。 这些新闻是做什么的？ 这就是大数据的来源，最后经过一定的解决，提供给我们的人员。 现在的手段也还不好。 刚才专家说，他用的是出租车的gps。 gps是非常重要的数据，我们也在使用，但它有限。 虽然只有搭载gps的运行车辆有，但它所占的比例不到5%，很少。 更重要的是，我们需要知道所有车的运行情况。 否则，我们不进行日常控制，就无法救援紧急情况。 在全国相似的情况下，城市道路可以建设得好一点。 由于高速公路面积很大，要控制好依然是个挑战。

谢恩伟:从福建高速的角度来说，他收集的数据非常庞大，也有不同种类的数据。 既有拍照的影像数据，也有从gps得到的地理位置数据。 在这些数据中，对未来的交通管理也有很大的好处。 从2004年开始，微软在福建高速，特别是sql年的基础上已经得到了进一步的合作，我们也期待着在这方面能做出越来越多的动作，从分解、演示、视觉化、决策等方面能取得福建高速越来越多的成绩。

谈完交通，我们再来谈谈与国家经济和生活非常相关的另一个领域，那就是医疗领域。 今天见到上海老乡，我们在台下还在说上海话。 主任，大数据在中山医院，你在那里有什么应用、构想和实践？

阴青:无论是银行还是高速公路，我们的it起步都比较晚，20世纪90年代才刚刚开始。 这几年发展真的很快，这依赖于国家政策的推进，取得了非常好的成绩。

从具体业务来看，我们有以前传来的excel存在的数据，当然不能用excel来评价是否结构化。 我看到现在有人在用excel画画，有人用它做装修计划，所以真的什么都能做。 本院有结构化的数据。 例如，大家门诊挂号的数据，还有我们的指示。 这些数据现在被放入了更多的新闻系统中。 最初的时候，我们从收钱开始，后来涉及到业务，之后，一些与临床有关的数据也开始出现在这里。 另一种可能是非结构化数据或被称为图像的数据。 这个在体积上比较大。 我们本来有像胸部x光一样的单一影像，但是有ct和磁共振的影像。 这些数据越来越大。 最近，我们又扫描了病理切片的图像。 平均一张病理切片。 如果我们扫描的话，一张是1g的。 但是，这1g的数据并不容易迅速分解。 就像刚才社长说的，海水很多，但并不是舀一口喝的。 请进行很多模式的评价，然后分解模式。

中山医院在上海也是中等规模的医院，我们一年大概平均有300万左右的急诊门诊，有8万左右的出院者，每年手术次数接近6万次。 这个量听起来很大，但上海可能有30多家像我们这么大的医院。 在全国范围内，我们只能说是中等规模的医院。 目前，全国最大规模的医院在河南。 河南是人口众多的省份，所以单体医院超过了7000个床位。 所以，从医院的数据来说，业务量大，其数据量也必然大，而且不是同一家医院，所以我们把它联系起来。 上海申康推进医联项目，上海38家三甲等医院，也就是目前中国等级最高的医院，我们都有联系，在38家医院中，患者的数据可以相互表达信息，患者去别的医院时，他看到了上家医院的检查 因此，医疗在现阶段是打基础的阶段，需要之后的持续投资。

谢恩伟:这对我来说真是福音。 我2006年的时候，正好那年春节我在国外。 回来后，爸爸告诉我奶奶住院了。 他向我说明了住院的过程。 从她的挂号到急诊到复诊，都是有缺失数据的连接。 例如，她在急救中做了血液检查的报告。 复诊的时候已经不能用了。 再试一次。 她以前拍的照片必须在不同的部门重新制作。 这是新闻断层，七年前看得很清楚。 这对我来说是一个重要的改进，在未来的某个时刻，这些数据可以连接在一起，如何挖掘更深的价值？

阴青:现在这个问题已经基本得到处理，临床医生可以看到历次的就诊数据。 临床医生根据专业标准评价这些数据是否还有价值。 例如，当时的血液检查报告可能认为时间过去了，患者的状态发生了变化。 我们需要再做一次，但至少我们能看到它，能评价它。

谢恩伟:我也期待着通过微软的技术，在中山医院有越来越多的突破。 我刚谈到交通和民生，请让我们的技术人员谈谈。 特别是在银行这个行业里，实际上我们和中国银行合作了相当长的时间。 我也想问一下中国银行目前正在进行大数据APP的状态。

袁俊德:应用计算机的话，从国内来看最早的可能是国防领域，其次是金融领域。 刚才谢谢你了。 我们和微软合作了很久。

中国银行作为国内国际化程度最高的银行，从一开始与微软的合作就一直是正版，没有使用过盗版。 所以作为微软同一产品的应用，我们也有一个阶段性的过程。 银行这个领域的it应用可以说是公司级的应用。 微软来自我们的应用最先由办公室制作。 类似于office相关的软件。 随着微软在公司应用方面的迅速发展，我们在核心银行行业，特别是前端行业有了非常大的应用。 我们现在包括核心银行系统在内的所有领先的系统，现在都是在微软的基础环境下建立的。 后期，我们在市场上拆解了这些方面，使用了微软的处理方案。 例如，我们世界统一客户经理的平台现在还在做。

从APP范围来看，从最初的办公室，到我们公司的公司级APP，到刚才提到的全球客户经理平台，都与我们的大数据APP有着密切的关系。 作为银行，银行的数据基本上以结构化数据为主，所以我理解大数据的概念和数据仓库的概念还是不一样的。 那是因为更体现了数据的多样性，以及如何高速检索该多样的数据，如何分解和采用检索到的数据。 我理解这是与大数据相关的拷贝。