大数据：藏在啤酒和尿布背后的秘密; 云计算：物联网的隐形大脑

我们提到物联网，就不得不把它与现在非常火热的另一个概念联系起来，那就是“大数据”。

大数据是怎么一回事呢？有一个为人津津乐道经典案例，就是啤酒与尿布的例子。一家美国超市把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起，但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

在这个案例里面，丈夫的行为被预测出来，其预测的依据是根据长期经验所得的。假定不在尿布旁边放啤酒，爱喝酒的丈夫可能也会去买，但嫌麻烦或者酒瘾不那么大的丈夫可能就只会买了尿布就走，而想不到去买啤酒。因而，大数据就此产生了经济价值。当然，这背后基本是一个零和游戏，这家超市的啤酒销售得多了，别家超市卖得就少了。

腾讯的QQ我们都用过，它能够把我们久未联系的老同找出来，推荐给我们去联系，但也会把你的前女友推荐给你的未婚妻认识。而淘宝在我们买东西的时候会把相关产品推荐给我们，还会告诉我们诸如某省狮子座最败家、某省水瓶座最花心、某省天蝎座最抠门这样的信息。而百度则会对人们使用关键字搜索进行排名，从而让更多人知道最近大家的关注点在哪里。

显然，这些数据或多或少已经开始影响我们的生活。而在未来，万物联网产生的数据量与现在人们通过互联网活动产生的数据量不可同日而语，开发的价值也会更加巨大。比如我们现在的手环、手表读取我们的心率、运动量等数据，仅仅是反馈给我们让我们管理自身健康。而未来随着大数据的分析能力增强，加上能够互动的设备增多，那么这些数据就变成了健康服务，甚至能提前预防疾病发生。

反过来，大数据的处理能力能力会反过来帮助物联网实现智能控制和产品改进。比如，我们的智能家居的学习功能，可以看做是对用户一段时间的行为数据的收集，然后通过特定算法得出主人的喜好从而自己完成对家庭环境的控制。

前面讲了大数据，那么还有另一个大数据的亲兄弟不得不讲，那就是云计算。从成本和实际效果来考虑，其实很多物联网设备并不需要太多的计算能力，只要能够取得数据并反馈给上层具有计算能力的数据处理中心就好了，多一点的还有能够通过从计算中心获取的指令完成某些活动就可以了。

那么，这些数据谁谁在处理呢，他们又是怎么处理的呢，这里就要提到云计算的概念。云计算被认为是一种革命性的计算方法，是继大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一关于计算方式的重大转变。

举一个不那么恰当但比较好理解得例子。使用过QQ远程助手的朋友大概可以体验云计算，你在QQ提供的界面里面访问对方的电脑，使用对方的软件。云计算大概也可以看做这么种方式，不过对方的电脑变成了处理能力超强的云计算中心，而处理方式更加复杂一些。

云计算给我们带来了全新的解决思路。由于通讯技术的不断发展，我们的计算不一定要在本地进行。比如，在远程操作的例子，哪怕你的电脑没有安装一个程序，你仍然能够获得这个程序的使用结果。而我们平时收发邮件，这些邮件存储在我们的邮箱里，而不是在我们的电脑上，这其实可以视作早期的云服务。这种理念，简单概括起来就是“网络即电脑”。只要有网络，我们就能获得更高的运算能力。

目前云计算还处于基础阶段，现在的云计算被分为三层：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础设施可以看做是我们的电脑主机，其实质是大规模的主机集群。平台的地位大致相当于我们的计算机系统，类似于windos，是开发和运行程序的基础。软件服务我们就明白多了，微信、游戏客户端、美图秀秀这样的都是软件。

借助云计算，企业的管理成本将降低。由于云计算的作用，一些企业不用浪费金钱和精力建立自己的数据处理中心，而将自己的一些数据和企业管理软件放在公共的云服务器上；而另一些企业对于数据的安全性和专业性等要求较高，于是自建云服务器，于是有了公有云、私有云、的概念之别；有一些私有云并不能满足企业的运算需求，向公有云服务器寻求支持，于是就有了混合云的提法。

同时，云计算中心能够根据实际需求来安排服务器的运算，让整个计算中心保持高效的运作，避免了运算资源的浪费。除此之外，云计算的好处在于按使用付费。这就是说，你可以按照实际需要的存储空间或者运算能力购买云服务。这是云服务诞生之初的“电厂模式阶段”就提出的理念，即把计算能力当做像水、电这样的产品来出售。现在基本已经变成现实，而在未来，个人用户也将慢慢感受到这种全新方式给生活带来的改变。

讲了这么多云计算，那么云计算和物联网是是怎么结合起来的呢？前面我们已经提到，我们的物联网设备只需要能够联网，云计算就能够通过网络为我们的设备提供数据处理能力。其次，大数据的运用对物联网来说十分重要，而云计算和大数据分析就像一枚硬币的两面密不可分。

比如智能家居系统，其一部分运算其实就是依托云服务器，因为我们的家里面的数据处理中心（电脑或手机）没有必要一直保持开机状态。而更多的诸如交通系统、工厂制造系统、社区服务系统等等都将依托于私有云或者公有云的服务。除了这些，我们前面提到云计算还是打通各种物联网标准的有效手段，两个采用不同技术标准的设备也具有了互相交换数据的可能，简单说来，就像你在网上和一个外国人聊天，哪怕你不懂他的语言，只要通过相应的翻译软件，就能够理解对方的意思了。

随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息。

对此有网友表示称，常说的"大数据"和"云计算"应该当成动词。即"大数据"指大数据分析或大数据处理。"大数据"对应"小数据算法"，"云计算"对应"单个计算机的计算"。比如"1+1等于几"这个问题，我们可以通过小数据算法（口算），用单个计算机的计算（甚至计算器）完成计算。再想象一个复杂的问题，需要跨时间、跨空间计算的问题，比如"去年中国各行各业的生产总值，加上美国今年各行各业的生产总值是多少？"这个问题我们就需要通过大数据的分析或处理方法，用云计算完成。

进一步说，要通过分析或处理各地各时段存储的各种数据资源，用互联网上（云）大量的计算机进行计算（计算）得出结果。这就是大数据、云计算。你可以通俗的理解为：大数据（分析或处理）是前台，云计算是后台。

或者理解为：大数据（分析或处理）是软件方法，云计算是硬件设备资源。或者可以再直观的理解为：大数据就是人直接操作的界面（网页、软件或App），云计算就是这些网站、软件或App供应商提供的服务。

5月15日，北京大数据行动计划总体设计咨询服务项目日前发布成交公告，该项目总成交金额以318万元，腾讯云在“竞争性磋商”招标中，击败阿里云、华为、百度以及京东。

北京市经济和信息化委员会是本次政府采购项目的发表方，由于事先无法确认项目的金额，因此按照政府采购规定采用了“竞争性磋商”的方式进行招标。

通过竞争性磋商小组3位专家的的评审之后，腾讯云得分最高，赢得了这份政府采购项目。

招标的方式有很多种，但每一种方式都各有不同。像公开招标、竞争性谈判、竞争性磋商就是三种常见的招标方式。公开招标和竞争性谈判最主要考虑的是价格因素。竞争性磋商最主要考虑的则是综合指标。

在磋商中，供应商可以更明确的理解采购需求，而在最终报价中，采取的也是综合打分的方式，这同样也是对供应商综合能力的一个判断。

以下是《北京市经济和信息化委员会本级北京大数据行动计划总体设计咨询服务项目成交公告》及供应商及专家评审意见：

19. 供应商推荐意见：

（1）采购人推荐意见：

①腾讯云计算（北京）有限责任公司

推荐理由：

腾讯云计算（北京）有限责任公司成立于2010年，企业主要服务内容包括技术开发、技术转让、技术服务、技术咨询；基础软件服务；应用软件服务；企业管理咨询等。该公司同时具备服务政府及服务公众的双方面能力，具有社交、民生服务等多领域的大数据应用和服务经验，且既具备大数据相关规划设计能力，也具备工程实施和应用服务经验，自身拥有海量的数据资源，有丰富的数据管理和大数据分析应用经验，在各相关领域均有充足的人才储备，据此认为该公司有能力承担该项目的设计咨询服务工作，并且该公司在资格条件上也符合本项目竞争性磋商文件的要求，故推荐该公司参加磋商活动。

②阿里云计算有限公司

推荐理由：

阿里云计算有限公司成立于2009年，企业主要服务内容包括在线公共服务、云计算及人工智能相关的技术服务和咨询服务等。该公司自身拥有同时具备服务政府及服务公众的双方面能力，具有多领域的大数据应用和服务经验，且既具备大数据相关规划设计能力，也具备工程实施和应用服务经验。据此认为该公司有能力承担该项目的设计咨询服务工作，并且该公司在资格条件上也符合本项目竞争性磋商文件的要求，故推荐该公司参加磋商活动。

（2）评审专家推荐意见：

①华为技术有限公司

推荐理由：

该公司具备大数据的管理、运营和设计的基础，对整个大数据的规划、设计、工程实施、项目的整体概算具有丰富经验，并具有多层次、多维度的人才储备。有能力承担该项目的咨询工作，并且该公司在资格条件上也符合本项目竞争性磋商文件的要求，故推荐该公司参加磋商活动。

②北京百度网讯科技有限公司

推荐理由：

该公司具备大数据的运行经验，同时具备系统和系统之间的连接运用基础，具备各相关领域的人才储备，具有丰富的数据管理经验。有能力承担该项目的咨询工作，并且该公司在资格条件上也符合本项目竞争性磋商文件的要求，故推荐该公司参加磋商活动。

③北京京东尚科信息技术有限公司

推荐理由：

该公司具备大数据的运行经验，同时具备智慧城市总体设计的能力和经验，具有各相关领域的人才资源，具有丰富的数据管理经验。有能力承担该项目的咨询工作，并且该公司在资格条件上也符合本项目竞争性磋商文件的要求，故推荐该公司参加磋商活动。

近日，科技部公示了“云计算和大数据”重点专项2017年项目清单，本次共有15个项目入选，项目总金额达到4.09亿元。

其中共有8所高校的9个项目入围，分别是北京大学（2项），其他高校如，南京大学、中国科学技术大学、浙江大学、四川大学、华南理工大学、东南大学、中国人民解放军国防科学技术大学都有一个项目入围，具体如下：

来源：青塔

【IT168 资讯】云计算、大数据以及人工智能，已成为驱动科技产业创新发展的三驾马车。李克强总理在政府工作报告中提出的"互联网+"行动计划，更是将云计算纳入了顶层设计。“上云”已成为企业转型升级战略中常态化的一环，不难预见，未来几年云计算产业将继续保持迅猛的增长势头。

9月28日，由工业和信息化部、中国国际贸易促进委员会主办的“ICT中国·2017高层论坛”之中国云计算与大数据产业发展大会在北京市国家会议中心举行。工业和信息化部信息通信发展司处长黄业晶，中国信息通信研究院技术与标准所副所长/数据中心联盟常务副理事长何宝宏以及来自中国电信、华为、中国移动、中国联通等优秀企业的代表出席了大会并做了主题演讲，与到场的各界专业人士针对"电信用户云服务需求"、"云网一体化"、"数据中心运维"、"云计算"、"大数据"、"云安全"、"区块链"、"人工智能"等热点话题展开了热烈的技术探讨与思考实践分享。

▲工业和信息化部信息通信发展司处长黄业晶

工业和信息化部信息通信发展司处长黄业晶在致辞中指出：“我们国内云计算、大数据产业在取得一系列成绩的同时，也仍然面临着核心技术不足、网络支撑能力和产业合作有待深化等问题。希望产业界的各位同仁能够更加重视技术研发，在一些重点领域加大投入力度，争取实现突破，形成自己的核心技术体系。同时也希望国内的相关企业能够积极参与到云计算、大数据的开源社区活动，增强在开源社区的影响力，并利用开源创新等方式形成优势企业的技术溢出，带动我国云计算、大数据整体技术的进步，促进整个产业的发展。”

▲“2017中国国际信息通信展览会年度云计算与大数据风云奖项”颁奖仪式

为表彰和鼓励中国ICT产业云计算与大数据领域创新的最强军团，会上举行了盛大的颁奖典礼。中国电信云计算公司、中国联通研究院、中国联通网络技术研究院、中移(苏州)软件技术有限公司、中国电信广州研究院、中国电信上海分公等三大运营商分公司及研究机构，以及华为、微软(中国)、长飞、浩瀚深度、轻元科技、思特奇、甲骨文(中国)、上海通创、智慧足迹、赛特斯、触云科技、科技谷、三角兽、新网数码等国内外领先企业斩获云计算与大数据领域技术、平台、应用等10余个奖项。

除此之外“2017年中国国际信息通信展览会年度系列风云奖项”也在其他论坛上陆续揭晓，共包括光通信、NB-IoT、云计算与大数据、MEC、SDN/NFV五大领域共40余个奖项，获奖企业涵盖产业链30余家企业单位。

云计算和大数据分析是近年来一个非常热门的话题，也是一个非常重要的技术。以大数据的出现，云计算为代表的技术创新，将在许多领域掀起一股改革的浪潮，并将逐渐为人类创造更多价值。云计算和大数据是近年来IT界最热门的话题，云计算改变数据架构，大数据改变商业企业运作模式，云计算大数据相互依托互相促进共同发展。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，它将在众多领域掀起变革的巨浪，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

基于ICCCBDA 2016和2017年，成功2018第三届IEEE国际会议上的云计算和大数据分析（ICCCBDA 2018）将在期间举行的2018 4月20-22日，在 西华大学在 成都，中国 。ICCCBDA 2018是在云计算和大数据分析领域呈现新颖和根本性进展的领先国际会议之一。它也有助于促进在广泛的科学领域工作的研究人员和从业人员之间的沟通，共同关心改善云计算和大数据分析相关技术。

CCCBDA由四川电子学院，西华大学，西南交通大学和IEEE联合主办。有前两届会议的成功经验，2018年第三届IEEE云计算与大数据分析国际会议 将于2018年4月20日- 22日 在农历·成都·西华大学。举办本次会议由四川电子学会，西华大学，西南交通大学以及IEEE主办联合 会议旨在促进云计算与大数据分析等领域的学术交流与合作，热忱欢迎从事相关技术研究的专家，学者和专业技术人员踊跃投稿并参加大会。

ICCCBDA 2018会议已被列入IEEE会议日历/ ICCCBDA 2018被列入IEEE会议清单

ICCCBDA 201 7会议记录已被列入IEEE Xplore，并且Ei Compendex和Scopus结果可用。 ICCCBDA 2016 会议录在2016 年4月28 - 30日召开，6月份进入IEEE Xplore数据库，8月公布EI和Scopus 检索结果ICCCBDA 2016 Conference Conference已被列入IEEE Xplore，并被Ei Compendex和Scopus收录ICCCBDA 2016于2016年7月5-7号召开，2016年8月2日公布EI检索状语从句：SCOPUS 检索结果

出版检索：仔细审查过程后，所有录用论文正确注册和报告后，将刊登在2018 ICCCBDA 会议论文集， 由被索引 工程索引 和Scopus。 会议收录的文章将以论文集形式出版并提交EI收录和SCOPUS检索。文章作者将被邀请参展展示研究报告。

投稿截止日期：2018年1月10日

录用通知日期：2018年2月5日

注册截止日期： 201 8年 2月 20日

会议时间：2018年4月20-22日

会议地点：成都西华大学

大数据作为国家重要的基础性战略资源，成为驱动经济社会发展和智能化转型的新引擎。当前，我国正处于新旧动能接续转换的关键时期，推动大数据与实体经济深度融合，利用大数据改造传统产业、培育新动能，符合我国经济发展客观需要，对实现创新驱动实体经济转型发展意义重大、前景广阔。值得一提的是，当前，我国大数据产业正进入务实、快速发展的阶段，尤其是大数据正在与人工智能等新一代信息技术融合发展，也正推动数字经济快速发展。在此背景下由森展国际展览有限公司主办的北京云计算物联网博览会顺势而起。据悉2018北京云计算物联网大数据博览会将于2018年6月28-30日在北京亦创国际会展中心召开。

“大数据+人工智能”引领信息时代新阶段

中国工程院院士李国杰表示，未来10到15年对经济贡献最大的可能不是大数据和人工智能的新技术，而是信息技术荣辱各个产业的新产品、提供个性换产品和服务的新业态、产业链跨界融合的新模式。这些创新主要是已知技术的新组合。这些创新大多数是已知技术新的融合。他认为，大数据与人工智能是信息时代的一个新阶段。当前行业正处于智能化的信息时代新阶段，我们与其强调智能化与数字化、网络化的区别，不如多强调智能化与信息化的密切联系。他还表示，现在人工智能和大数据需要关心大众刚性的需求，包括健康、出行、安全这些都是刚性需求。我们要多做一些真正的解决问题的探索，这样才有一定作用。

目前，国务院已经公布了《新一代人工智能发展规划》，主要是面向人工智能应用的研发，从这点我们不难发现，人工智能技术在未来将会成为IT领域发展的重要基石。而数据科学则是新一代人工智能发展规划的重要内容，数据科学包括用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据，显而易见，大数据时代当中，数据的价值体现的淋漓尽致。

以金融为例，平安科技企业大数据产品专家李想表示：“金融行业每24小时就会产生大约上亿万字节的数据，无法利用数据，就会被数据反噬，大数据与AI技术的最大优点便是剔除决断期间的情感因素干扰，用数据来分析走势与期望”。有人预测，未来十年80%的金融从业者将被人工智能取代，在科技引领变革的时代，技术的领先才能让企业在行业发展中立于不败之地。“有效把握和使用大数据与AI技术，将其作为重塑竞争格局的重要支撑和抓手，会给整个金融体系带来新的生命力。”对此，平安科技凭借自身多年的发展经验，以人工智能、云计算、大数据等创新科技手段，打造金融大数据与AI相结合的全新金融服务生态圈，重塑金融行业新生态。

标准引领产业发展

《大数据产业发展规划（2016－2020年）》明确指出，推进大数据标准体系建设。加强大数据标准化顶层设计，逐步完善标准体系，发挥标准化对产业发展的重要支撑作用。大数据重点标准研制及应用示范工程明确了两大任务：一是加快研制重点国家标准。围绕大数据标准化的重大需求，开展数据资源分类、开放共享、交易、标识、统计、产品评价、数据能力、数据安全等基础通用标准以及工业大数据等重点应用领域相关国家标准的研制。二是建立验证检测平台。建立标准试验验证和符合性检测平台，重点开展数据开放共享、产品评价、数据能力成熟度、数据质量、数据安全等关键标准的试验验证和符合性检测。

“大数据已经是上升为国家战略，大数据标准化将为国家战略的实施以及产业的发展提供强有力的支撑。”中国电子技术标准化研究院副院长孙文龙表示，“迄今为止，我国相应的国家标准开展的术语、数据能力成熟度、大数据系统通用规范、开放共享等21项。下一步将围绕着数据管理的能力，大数据的规范开放度等领域研制重点的标准，也开展标准的实验验证等试点工作。

据介绍，大数据的关键标准化工作要以需求为先，要制定一些能够业界用得上的，对于产业发展实际有效果的标准。为了解决各个领域数据资源的共享交换的问题，中国电子技术标准化研究院前期收集了各领域的原数据形成的标准，建立了原数据的资源库，同时也开展了新的工作。

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。

市政府新闻办与市经信委昨天（9月21日）举办了《北京市推进两化深度融合推动制造业与互联网融合发展行动计划》新闻发布会，北京晨报记者从会上获悉，本市将加快推动“在北京制造”向“由北京创造”转变，使北京成为引领中国制造向中国创造转变的先行区域和战略高地。

行动计划提出，到2020年，以信息化改造提升传统产业、培育发展新动能的工作格局基本形成，重点行业骨干企业两化融合发展水平显著提高，生产设备数字化率达到65%以上，数字化生产设备联网率达到60%以上，云平台应用率达到75%以上。

通过组织实施生产模式转型行动，到2020年，实现重点领域智能化转型，支撑各领域全面构建绿色制造体系。通过组织实施服务模式创新行动，到2020年，建成一批面向京津冀、辐射全国的工业云和工业大数据服务平台，培育一批行业性和综合性工业电子商务平台，形成一批两化融合系统解决方案。通过组织实施基础能力提升行动，到2020年，建成一批具备自主发展能力的通用基础软硬件平台，形成一批安全可靠的综合验证、系统评测、公共服务平台。

今后，北京将推动政府采购更多面向重点行业和领域的云计算和大数据服务。在人工智能、机器人、新材料和3D打印等领域，本市将面向全球引进百名具有世界科技前沿水平的顶尖科学家；千名能突破重点行业与领域融合发展关键技术的领军人才；培养万名专业突出、技艺精湛的优秀高技能年轻人才。