2016中国互联网大会最受关注的大数据应用论坛再次由【友盟+】承办，本届论坛更专注“大数据应用落地和效果”。会上，十余位企业领袖及大数据专家分享了当下大数据应用的案例及经验，为行业从业者提供了学习和借鉴的应用典范。

【友盟+】叶谦核心观点：

【友盟+】COO叶谦

大数据在业务应用中的三大困局：1、缺数据2、缺能力3、缺乏工具。在解决这三个困局上，全域数据能力是解决困局的新生产力。全域数据能力重点在全域两个字上，分为三个层次:全面的数据采集能力、全面的数据处理能力和全面的数据服务能力。全域数据采集的范围将扩展到IOT、AR、VR等，不仅限于PC、手机、WIFI设备。全面的数据处理能力表现为数据打通的实现，真正将各个源头的数据联结起来，产生更大的价值。全面的数据服务能力一方面体现为贯穿服务始终，从开发、推广到运营和变现，实现全链条的数据服务，另一方面体现为依据行业特点整合数据，实现对各行各业的支持。

阿里数据邱坤东核心观点：

阿里高级数据产品专家邱坤东

大数据的核心，其实就只有6个字：“数据”、“技术”、“人才”。 未来在面对这三种问题的时候，阿里会把自己的能力全部输出出来。即：1、数据技术。所有人都可以采买ODPS计算能力。2、数据分析思维。阿里有超过500个分析思维，再加上业务，基本上都有分析思维，这种分析思维是财富。我们希望把这种分析思维作为整理做业务的切合，能够输出给大家。3、算法。今天的算法能力不叫真正的算法能力，最简单的是做定位、人群识别，这是初级为系统服务的，为人群服务、为整个分析师服务的算法有哪些？怎么根据这个问题的暴露做出迅速的决策？我们会构建一套业务的数据交换，这个交换不是传统意义的卖数据，我们希望让行业当中形成一种行业标准。

360公司沈华林核心观点：

360企业安全产品总监沈华林

数据驱动安全协同主要包含三个方面：从数据层面、分析处理层面、产业联合层。大数据对于安全而言，整个就是安全的变革。我们认为拥有了大数据的安全，就是传统安全的一种革命。等于就是给传统的安全增加了眼睛和大脑。让传统的安全具备了看见和思考的能力。只有具备了大数据的安全能力之后，整个企业才具备了联动和协作的能力。无论是数据智能还是产业，安全协同都是属于整个数据化背景下的必然产物。

商询科技李劼核心观点：

商询科技CEO李劼

增强现实应以大数据为基础，借助大数据的力量，通过技术创新，加速成果转化能力，帮助传统企业实现转型升级。大数据将会从各个方面帮助政府和企业实施高效运作和精细化管理，利用数据创造价值，让想象成为现实。我们也会逐步将增强现实（AR）概念落实到实际应用，开始通过HoloLens设备实施行业应用，升级效率，改善生产和生活。

易日升金融史建伟核心观点：

易日升金融总裁史建伟

基于“场景+大数据”的风控模型来提供金融服务，中国家庭大数据的积累以及基于大数据所提供的金融服务，其实是要从家庭开始的。我们并不会单一地针对某一个个人做这种应用，这些个人都是在自己的家庭关系当中。我们所有金融服务的提供会基于社会关系、家庭关系来提供，在这个家庭关系当中提供给家装消费金融的需求，比如说家具、家电、汽车美容、旅游、教育，等等金融服务都是通过大数据、场景化金融的方式给他提供。

【友盟+】秦雯核心观点：

【友盟+】CMO秦雯

大数据目前已经呈现出多元化趋势，正在渗透到各行各业的方方面面，并逐步产生价值；大数据应用正在呈现“马太效应”，在数据应用领域走得最早的公司成长越快，领悟的数据智慧也越多；大数据应用更像是一个“江湖”，更注重实效和价值，这个“江湖”也因此而更具有活力，具有魅力。

艾媒咨询张毅核心观点：

艾媒咨询CEO张毅

现在中国活跃的手机网民大概在7亿左右，大家不要把这个数据想得过于可怕，不要经常纠结移动互联网的红利是否消失了？移动互联网的机会仍然存在，而真正通过移动互联网实现收入或者盈利的企业并不多，真正能够让我们产生价值的和活跃的用户并不多。用户活跃度的提升空间还很大，相关企业的盈利空间也很大。大数据已经成为重要的生产力，大数据应用，尤其是互联网、金融和电信这些领域在整个投资界里都是大家重点关注的方向。

北京国脉互联信息顾问有限公司杨冰之核心观点：

北京国脉互联信息顾问有限公司董事长首席研究员杨冰之

政务大数据存在的问题：一，数据质量问题。数据里死数据、脏数据较多，而且数据片段化，有些地方数据难以共享和开放？二，数据的流动性。如果我们不能建立数据的关系，这个数据没有意义。三，数据管理。现在还没有建立起科学规范、全责分民、高度激励、数据开放的机制。在政府大数据里，从采集、共享、开放、对外使用等等，在这个利益平衡方面还没有做好。

北京微瑞思创信息科技股份有限公司周像金核心观点：

北京微瑞思创信息科技股份有限公司联合创始人CTO周像金

大数据公司需要有哪个能力？大集群数据中心架构能力、分布式非结构化虚拟化数据存储搭建能力和数据分析、算法、分析能力，这些都是基础的能力。第二个，广泛的数据而言，要分门别类的，针对自己的数据渠道快速获取。第三个必备条件是有一个比较专业的数据团队，如何定位垂直行业的数据产品，数据分析团队如何做数据分析建模，以及对海量实时数据做快速的技术处理。

上海第一财经汤开智核心观点：

上海第一财经首席数据科学家汤开智

随着社交媒体的数据量极大增加，机器学习极速发展，使得很多人工智能的规则、模型可以通过很多的数据去验证，让人工智能慢慢地又活过来，并且在各个行业和领域开始彰显价值。新闻写作领域也迎来了人工智能发展的机遇。用机器来模拟人写作，通过大数据的方式来协助机器开发的一种能力。未来的写作产品应该是既满足人类天马行空的思想，又能生产出高效、可读性强的作品。

天眼查柳超核心观点：

天眼查创始人兼CEO柳超

数据在那边摆着，只不过缺乏对应的数据整理、组织、展示、交互、产品化的能力，使得数据一直在沉睡。天眼查所有的数据都是公开的数据，但我们就用公开数据做成了能够探寻商业背后逻辑的应用以及非常简洁，无需注册、没有登陆限制、验证码的查询系统，让天下所有人都可以简单地查询，从而打破了信息不对称。我们做的事情非常渺小，只是总结在一起，以完整的产品化体验提供给所有人，让所有人都能够访问，打破信息不对称。这样就是大家都可以公平地访问，你想再骗我，起码在信息层面上不能骗我。我觉得这就是大数据的魅力。