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數(shù)據(jù)應(yīng)用之道--大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用(蘇州站)
2014-12-08 15:07:24   評(píng)論:0 點(diǎn)擊:

  隨著中國金融市場(chǎng)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)金融行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng),以及監(jiān)管力度的不斷加強(qiáng),IT咨詢服務(wù)公司對(duì)金融企業(yè)的商業(yè)智能方案也面臨不斷創(chuàng)新。如何提升金融機(jī)構(gòu)在管理、盈利、風(fēng)險(xiǎn)控等多方位的能力?如何將國際經(jīng)驗(yàn)更好的為中國市場(chǎng)服務(wù)?如何通過解決方案將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)經(jīng)營決策有價(jià)值的信息之路?如何將客戶智能分析成果行之有效地運(yùn)用于服務(wù)渠道,并最終轉(zhuǎn)換為銷售業(yè)績?為解決中國金融機(jī)構(gòu)在發(fā)展中所面臨的新問題,文思海輝在西安、蘇州、北京、成都、深圳五地舉辦了6場(chǎng)“乘數(shù)據(jù)之舟,達(dá)價(jià)值彼岸”系列活動(dòng)。

  在主題為“乘數(shù)據(jù)之舟,達(dá)價(jià)值彼岸”的文思海輝商業(yè)智能解決方案系列研討會(huì)蘇州站現(xiàn)場(chǎng),文思海輝商業(yè)智能高級(jí)服務(wù)總監(jiān)符海鵬先生分享了大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用。



文思海輝商業(yè)智能高級(jí)服務(wù)總監(jiān) 符海鵬

  以下為演講實(shí)錄:

  各位領(lǐng)導(dǎo)、各位專家大家下午好,這里我人頭最熟,大部分都是我的老朋友,當(dāng)然有很多遠(yuǎn)道而來的新客戶,今天是由我來跟大家一起分享一下我們文思海輝對(duì)大數(shù)據(jù)的理解包括我們整個(gè)的能力。

  確實(shí)我們這次請(qǐng)的客戶主要是來自于華東跟華東區(qū),從直接負(fù)責(zé)的角度來講,都是由我來負(fù)責(zé)的,我必須要跟大家做一下自我介紹,我叫符海鵬,背景跟剛才講話的兩位領(lǐng)導(dǎo)是一模一樣的,在這樣一個(gè)領(lǐng)域里面,應(yīng)該說我們這些人在這個(gè)領(lǐng)域上工作了有十幾年,隨著大數(shù)據(jù)包括新的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,我相信我覺得我們這幫人可能會(huì)在這個(gè)業(yè)內(nèi)做一輩子,應(yīng)該沒有大的問題。

  今天跟大家講的是大數(shù)據(jù)的一個(gè)分享,但在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,其實(shí)我這個(gè)課題非常難講,坦誠講在我們金融行業(yè),大數(shù)據(jù)真的使用并沒有那么多,案例從分享來講,包括客戶聊,大家都在問我們,我們到底用大數(shù)據(jù)做什么,我們以前有數(shù)據(jù)倉庫,我們以前有數(shù)據(jù)挖掘,有這些分析我們到底做什么,我有一個(gè)大的思路,第一個(gè)我們做事情不會(huì)去促成方圓,我們做的事情第一個(gè)首先有個(gè)理論,先講一下,站在我個(gè)人的角度上,我是如何看待這個(gè)大數(shù)據(jù),第二件事情,我們通過技術(shù),在座的更多的是我們科技部門的人,我們做技術(shù)是要依托于業(yè)務(wù),業(yè)務(wù)有一個(gè)原始的需求會(huì)擋住我們的發(fā)展,我會(huì)先講一下,我們的典型應(yīng)用,我們的領(lǐng)導(dǎo)也談到了一些內(nèi)容,第三個(gè)層面回歸技術(shù),我們技術(shù)上如何實(shí)現(xiàn)這些業(yè)務(wù),我會(huì)把一些架構(gòu)圖跟大家做一些分享,其實(shí)昨天我還在中國銀行做了一次技術(shù)上的分享,他們也比較極端,中國銀行會(huì)有一些歷史的背景,比如他們沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫,沒有統(tǒng)一的ODS,大的業(yè)務(wù)每個(gè)業(yè)務(wù)條線都是自己的行為來去做數(shù)據(jù)的規(guī)劃,現(xiàn)在就想彎道超車,一步性的做一些ODS,直接想大數(shù)據(jù)去做,昨天我們也做了一些技術(shù)上的討論,跟他們做了一些分享。

  最后其實(shí)在大數(shù)據(jù)引用,在這個(gè)領(lǐng)域說我們其實(shí)很講跨界整合,這個(gè)領(lǐng)域上我們文思海輝跟我們的電信運(yùn)營商,甚至包括我們的學(xué)校,也包括我們互聯(lián)網(wǎng)等等相關(guān)的協(xié)議已經(jīng)有些初步的合作跟嘗試,我們會(huì)把這個(gè)情況跟大家介紹一下。最后有一點(diǎn)小小的建議,跟各位領(lǐng)導(dǎo)跟各位專家我的一些建議,我的一些想法跟大家分享一下。首先講一下理論研究,其實(shí)這個(gè)都不用看,大家天天聽課已經(jīng)會(huì)有一些基礎(chǔ)的定義我有一個(gè)理解,其實(shí)大數(shù)據(jù)我分成兩個(gè)大層面,第一個(gè)叫廣義大數(shù)據(jù),第二個(gè)叫狹義大數(shù)據(jù),廣義大數(shù)據(jù)是我們所有人都在談,不光是我們做科技的人,我們做外面的人,我們的銀行行長也好,各個(gè)業(yè)務(wù)人員也好,我們要用大數(shù)據(jù),實(shí)際上這是個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),不是技術(shù)數(shù)據(jù),另外一個(gè)層面從狹義上講它是個(gè)技術(shù),我們看一下廣義大數(shù)據(jù)的定義,其實(shí)這個(gè)定義大家應(yīng)該都知道,如果我們排掉它的四個(gè)微屬性定義,不去看它的四個(gè)微屬性定義,五個(gè)微、六個(gè)微屬性定義,其實(shí)它跟我們?cè)瓉碇v的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)有多大區(qū)別,無非就是一個(gè)從數(shù)據(jù)到信息的一個(gè)轉(zhuǎn)換過程,同時(shí)把這個(gè)過程轉(zhuǎn)換為行動(dòng)的決策,并且是一個(gè)閉環(huán)的流程,從理論上來講,跟我們以前所有的概念是一樣的。更強(qiáng)調(diào)的是說把我們現(xiàn)在這些數(shù)據(jù),把它變成我們可用的信息,并且去談?wù)摏Q策,這是它的主要方向,它是一個(gè)量化的進(jìn)程。

  為什么現(xiàn)在開始流行,以前我們天天跟大家講我們是做數(shù)據(jù)分析,我們做數(shù)據(jù)倉庫,我們做管控,現(xiàn)在開始流行確實(shí)是有原因的,第一個(gè)方面是數(shù)據(jù)分析,理論上講數(shù)據(jù)分析的重要性越來越大,第二其實(shí)我個(gè)人還是有技術(shù)上的原因,從技術(shù)上的原因上講,我們把它歸類為狹義大數(shù)據(jù),我們IT,我們做技術(shù)人員一直在講的狹義大數(shù)據(jù)上的概念,從狹義上大數(shù)據(jù)有幾個(gè)關(guān)鍵詞,第一個(gè)關(guān)鍵詞是互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),它導(dǎo)致了我們更多的人產(chǎn)生了數(shù)據(jù),第二物聯(lián)網(wǎng),手機(jī)其實(shí)也是屬于物聯(lián)網(wǎng)的范疇,我們現(xiàn)在經(jīng)常在外面聽到智能小區(qū)、智慧城市等等等等這些,它是由于我們的物,我們的物聯(lián)網(wǎng),甚至我們的傳感器任何一個(gè)東西,它都是一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的概念。由于他倆會(huì)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)的種類是更豐富的,非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化,而不像原來更多的存儲(chǔ)的是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),所以在這個(gè)領(lǐng)域上它是有些不同的。第二個(gè)有一個(gè)發(fā)展,云計(jì)算跟云平臺(tái),如果說從狹義的技術(shù)角度來講現(xiàn)在經(jīng)常腦子里聽到的Hadoop,它其實(shí)從本質(zhì)上它是一個(gè)云計(jì)算跟云平臺(tái)的概念的理論運(yùn)作,我更確切的講理論歸理論,在我們金融行業(yè)里面,真正談的聊的更多的是兩個(gè)東西,第一個(gè)是傳統(tǒng)分析數(shù)據(jù)的替代,我們?cè)瓉碛泻芏嗟臄?shù)據(jù)庫,Oracle也好、DB2也好,更多的一體機(jī)也好,從一個(gè)角度來講我們更多思考的是說我們?nèi)绾斡酶玫脑O(shè)備,我們用更好的技術(shù)去滿足傳統(tǒng)分析數(shù)據(jù)替代的問題,第二個(gè)問題其實(shí)新的業(yè)務(wù)模式,這個(gè)才是真正意義上大數(shù)據(jù)的本質(zhì),本質(zhì)上大數(shù)據(jù)我們要解決的是新的業(yè)務(wù)模式和數(shù)據(jù)多樣性的問題,這個(gè)問題在金融領(lǐng)域上,或者講銀行領(lǐng)域上還沒有更多,但是很多的銀行,比如說我們講,剛才尹總也講了蘇州銀行的嘗試跟創(chuàng)新,我們見過平安銀行的嘗試跟創(chuàng)新,在這個(gè)領(lǐng)域上我們其實(shí)也看到他們有很多的案例,等會(huì)兒我們會(huì)舉兩個(gè)案例給大家看一下。

  我們從具體來講,技術(shù)來講跟以前到底有什么不同呢,我自己歸類,我把它歸類大概四個(gè)層面,第一個(gè)層面就是數(shù)據(jù)類型跟海量數(shù)據(jù)的問題,原來我們其實(shí)說,我們不能存非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)跟半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),是可以的,但事實(shí)上,而且它占的量很大,從傳統(tǒng)意義上來講至少一個(gè)統(tǒng)計(jì),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占85%,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占15%,這個(gè)東西是不可以存,但是我們能分析,完全按照一個(gè)影像文件去做,一個(gè)人臉怎么去做識(shí)別,需要多大的量才能去做這個(gè)事情,這是我們要解決的第一個(gè)問題,所以我們看的數(shù)據(jù),其實(shí)相對(duì)來說是殘缺的,我們?nèi)绷撕艽笠徊糠謹(jǐn)?shù)據(jù),第二個(gè)層面是識(shí)別海量數(shù)據(jù)的性能問題,現(xiàn)在其實(shí)快餐社會(huì),什么東西都講快,從性能角度來講,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫也好,包括分析技術(shù)也好,可能不太能滿足我們的需求,從第二個(gè)層面來講,并且我們的渠道上我們也要隨時(shí)隨地獲取相關(guān)的信息,第三個(gè)層面也是比較關(guān)鍵,性價(jià)比,如果從絕對(duì)意義上來講,大家很多是我們一體機(jī)的客戶一體機(jī)的客戶,從絕對(duì)意義上來講,我們?cè)诮Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)這個(gè)層面上,我們是可以采用一些更好的設(shè)備去滿足我們對(duì)這種海量數(shù)據(jù)的分析需求,我們舉個(gè)例子工行、建行都屬于我們一線銀行,在硬件這個(gè)曾經(jīng)面要投數(shù)據(jù)分析的設(shè)備,而我們有這個(gè),說老實(shí)話在工行、建行這個(gè)企業(yè)上也受不了這樣一個(gè)投入,而在這個(gè)基礎(chǔ)上,我們?nèi)绻M義大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,確實(shí)有些方式讓我們整個(gè)性價(jià)比變得非常好,這也是我們一個(gè)非常要考慮的問題,第四點(diǎn)我們的銀行其實(shí)現(xiàn)在科技部門越來越大,在這個(gè)領(lǐng)域上,所有的技術(shù)都是開源的,無論我們是不是有商業(yè)的版本,他所有的最底層的技術(shù)全部是開源的,如果我們的銀行,我們的客戶我們有些技術(shù)能力,甚至我們有些阿里的高端技術(shù)人員,底層技術(shù)的掌握跟我們的實(shí)力在自儲(chǔ),我們現(xiàn)在逐漸要求我們每個(gè)銀行都自儲(chǔ),在自儲(chǔ)化的角度上我們可以得到一些幫助,從四個(gè)領(lǐng)域上我們看整個(gè)技術(shù)跟我們?cè)瓉淼姆较蚴遣惶粯拥摹?/p>

  狹義上的數(shù)據(jù)從現(xiàn)在的角度上來講,無論大家看到各種廠商包括我們自己也好,所有的基礎(chǔ)版本都是我們講Hadoop這個(gè)版本,它的建設(shè)Hadoop從我的角度來看,它實(shí)際上從技術(shù)上來講有幾個(gè)大的關(guān)鍵點(diǎn),第一個(gè)它是一個(gè)開元式分布式的計(jì)算框架,它不是數(shù)據(jù)庫,Hadoop本質(zhì)上不是數(shù)據(jù)庫,只是我們?cè)谟玫慕嵌葋碇v,更容易把它作為數(shù)據(jù)庫來用,常年在使用數(shù)據(jù)庫,作為底層角度來講它是分布式的計(jì)算框架,我們?cè)谀骋恍┿y行,前不久在上海銀行做了一些網(wǎng)銀日志分析,半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),查詢等等這樣的數(shù)據(jù),大家可以看到我們?cè)诘讓訉懙拇a全部都是我們JAVA的代碼,包括我們有一些人臉識(shí)別的技術(shù)都是不在底層的,它更多的是說把我們?cè)瓉碓趩螜C(jī)上運(yùn)行或者高端服務(wù)上運(yùn)行的東西放在了一些更廉價(jià)設(shè)備上做一個(gè)分布式的計(jì)算,它本意上它是分布式的計(jì)算框架,而且是開元式的。第二它能解決的是海量數(shù)據(jù)的問題,單機(jī)我們都可以用,但一到海量整個(gè)所有的性能跟所有的技術(shù)架構(gòu)都是不一樣的,所以海量性能它是有它的優(yōu)勢(shì),包括處理,在第四個(gè)層實(shí)施面線性擴(kuò)展能力,在原來傳統(tǒng)意義上線性擴(kuò)展是很難做的,我們要做很多HER等等相關(guān)的事情,很難做,而在這個(gè)領(lǐng)域上天生就會(huì)去考慮整個(gè)線性的擴(kuò)展問題,我們加一些設(shè)備性能會(huì)提升一倍兩倍三倍,總是有些方法去做。第四個(gè)也是我個(gè)人認(rèn)為比較關(guān)系,我們有機(jī)會(huì)自己做一些基層研究,可以使用相對(duì)廉價(jià)的設(shè)備,目前為止我們現(xiàn)在在這個(gè)領(lǐng)域上用的機(jī)器從來不會(huì)用小型機(jī)或者更高級(jí)的,全部是PC服務(wù)器,如果在生產(chǎn)的環(huán)境上。而在更底層,完全可以用一個(gè)虛擬機(jī),我們甚至可以用PC機(jī),個(gè)人PC機(jī)都可以做這個(gè)事情,所以更廉價(jià)的設(shè)備達(dá)到我們?cè)瓉硪ê艽缶θプ龅氖虑,這是它的性價(jià)比的問題。

  從技術(shù)上很多核心的產(chǎn)品Hadoop,所有外圍的一圈,很亂的內(nèi)容,我稍微描述一下,所有的都是圍繞著這個(gè)核心最后做演變,等等內(nèi)存的東西全部都是基于這個(gè)版本來做的。那我們簡(jiǎn)單講一下理論體系,大家聽的很多,簡(jiǎn)單的講大數(shù)據(jù)本身它是一個(gè)業(yè)務(wù)的概念,而在我們的技術(shù)上更多是一個(gè)技術(shù)概念,所以我們跟我們的業(yè)務(wù)部門溝通的時(shí)候,其實(shí)不用去談Hadoop,更多的是如何去發(fā)揮用我們相對(duì)更廉價(jià)的設(shè)備,更好的方法去讓我們的業(yè)務(wù)價(jià)值更多的提升。

  再往下看一些應(yīng)用,應(yīng)該不會(huì)太講,但是我還是要把這個(gè)強(qiáng)調(diào)一下,在這個(gè)領(lǐng)域上我們更多是要挖掘所謂銀行業(yè)在應(yīng)用的類型,如果我們現(xiàn)在從廣義大數(shù)據(jù)的角度來看,其實(shí)它跟我們?cè)瓉碜鰯?shù)據(jù)分析并沒有太大的區(qū)別,如果從數(shù)據(jù)分析這個(gè)領(lǐng)域上銀行是固定的,我們?cè)撟龅氖虑槭枪潭ǖ模瑒偛艃晌活I(lǐng)導(dǎo)都提到了,其實(shí)我們無非是在客戶管理、風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)、運(yùn)營、監(jiān)管等等去做相關(guān)的數(shù)據(jù)分析,而且這個(gè)業(yè)務(wù)是非常熟悉的,特別在銀行領(lǐng)域,我以前在跟別的企業(yè)去聊的時(shí)候,他們其實(shí)沒我們這么成熟,我們光把我們所有相關(guān)東西做完就要花很長時(shí)間,只是說大數(shù)據(jù)可能讓我們的效率更好,也可能讓我們花的代價(jià)更小,在這個(gè)領(lǐng)域上我們會(huì)做一個(gè)總體的,從業(yè)務(wù)上跟業(yè)務(wù)部門先打通。

  從具體來看,剛才領(lǐng)導(dǎo)也放了這張圖,從具體來看這實(shí)際上是國外頂級(jí)的,他會(huì)從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩個(gè)層面來看我們?cè)诖髷?shù)據(jù)到底能做什么事情,比如說在業(yè)務(wù)領(lǐng)域上,我們有風(fēng)險(xiǎn)管理的一套流程,我們?cè)跇I(yè)務(wù)領(lǐng)域上有客戶分析,有客戶體驗(yàn),純技術(shù)上,我們有歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理,運(yùn)維優(yōu)化,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),以及包括我們整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù),但事實(shí)上我們真正看下來,我們一天跟客戶打交道,大家會(huì)提問我們?cè)趺磳?shí)現(xiàn),更多在兩個(gè)領(lǐng)域,第一個(gè)領(lǐng)域客戶分析與營銷,第二個(gè)領(lǐng)域是技術(shù)的歷史存儲(chǔ)與管理,更多的是在這兩個(gè)領(lǐng)域,原因很簡(jiǎn)單,因?yàn)榭蛻舴治鰻I銷,而且數(shù)據(jù)量是非常大的,極高的要求采用新的技術(shù)去解決我們?cè)瓉淼膯栴},再細(xì)化,在座的有很多是信用卡領(lǐng)域的同事,也是因?yàn)樗橇闶,零售的客戶量很大,業(yè)務(wù)角度來講,我們更多是從業(yè)務(wù)角度看我們的技術(shù)如何為他們提供服務(wù),第二是科技,我們科技里面大行幾百個(gè)T,小行幾十個(gè)T,在這個(gè)領(lǐng)域上我們傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫真正花的代價(jià)比較大,包括性能,我的印象中我們的某些行都做不到T+1數(shù)據(jù)的架構(gòu),甚至T+2、T+3,我們的一些大行。其實(shí)在這個(gè)領(lǐng)域如果我們采用新的技術(shù)可以解決這個(gè)問題,所以盡量問一下,我們是否能用Hadoop這種技術(shù),包括狹義大數(shù)據(jù)解決歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理的問題,在兩個(gè)問題上是我們一定要去研究的。

  其實(shí)這個(gè)過程我們做這些事情的過程是什么,大家看到最上面的這些東西一樣,跟我們做傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是一模一樣的,數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理,數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示,數(shù)據(jù)做應(yīng)用,這跟我們?cè)瓉韺?shí)際上是一模一樣的,也有很多廠商,這些廠商我會(huì)簡(jiǎn)單介紹,在這些廠商里面,如果從狹義性來講,大部分都是Hadoop底層的平臺(tái)來做,文思海輝是什么定位,文思海輝是把我們更多的從采集到清理,到分析到數(shù)據(jù)顯化整個(gè)過程我們做一個(gè)綜合的整合,這是我們的一個(gè)整體文思海輝的定位。

  下面我就具體舉例子,從業(yè)務(wù)角度來講,技術(shù)實(shí)現(xiàn)是合適的模式。我們跟某個(gè)銀行一起合作做的這樣一個(gè)叫精準(zhǔn)研究之LBS信用卡營銷,它是做什么的,真正意義上做地理位置信息和信用卡的綁定,包括未來做營銷整套流程的東西,首先他做的第一件事情把地理位置跟客戶先做綁定,每個(gè)客戶在哪里,它的區(qū)域在什么地方,區(qū)域是什么樣子的,是高端小區(qū)還是低端小區(qū),客戶屬性一個(gè)大的補(bǔ)充,同時(shí)我根據(jù)這些所有的相關(guān)屬性我把客戶分成ABC,某些客戶是要干什么事情,在這個(gè)領(lǐng)域上我們做第一件事情就是要把這些信息綁在一起,你們會(huì)發(fā)現(xiàn)我們就難了,我按照以前的做法如何把地理位置放在客戶屬性里面去,如何把這個(gè)客戶的周邊的關(guān)聯(lián)信息放在一起,我是我們很難做的事情,本身我可以把結(jié)構(gòu)化,非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化所有的數(shù)據(jù)搭在一起,在這里天生的關(guān)聯(lián)在一起,在這個(gè)領(lǐng)域上經(jīng)常會(huì)使用這樣的技術(shù)。

  再往下看,我們一旦把客戶跟地理位置的信息綁定好,我們可以做什么事情,從業(yè)務(wù)的角度來講,社區(qū)銀行,特別是對(duì)我們中小銀行來講,社區(qū)化服務(wù)對(duì)我們是非常重要的,我們跟大行去競(jìng)爭(zhēng)大的企業(yè)會(huì)比較難,我們?cè)谏鐓^(qū)銀行包括營銷區(qū)的選擇上,我們就可以做考量,我們是否要在一些高價(jià)值的客戶,包括一些高的情況下去設(shè)計(jì)社區(qū)銀行,我們就可以做相關(guān)的事情。再往下你有的地理位置,你有客戶的信息,周邊的所有商戶你也知道,我們把所有的商圈做一些行為的分析,一個(gè)萬達(dá)廣場(chǎng),萬達(dá)的周邊到底有哪些商鋪,那些商鋪到底給哪些客戶提供價(jià)值,這個(gè)信息也是我們業(yè)務(wù)部,我們?nèi)绾伟堰@些信息獲取出來。最后我在這個(gè)商區(qū)里面發(fā)生一件事情,比如說我在萬達(dá)廣場(chǎng)的一家電影院里我買了一張電影票,到了7點(diǎn)鐘我的銀行就要求,形成主動(dòng)訴求,我要把周邊吃飯的打折信息發(fā)給他,這是真正營銷的閉環(huán)思路,做這件事情大家看到我們業(yè)務(wù)既然會(huì)談的事情,站在技術(shù)角度怎么去做,這是我們事件營銷典型的案例,這就需要非常綜合的方案,一二三四五六七八九畫了很多這樣一些圓圈,從這個(gè)圓圈來看,我們做這種事情,第一個(gè)我們剛才講的,我刷一張卡馬上短信告訴我,這叫什么,它都是一些流失的過程發(fā)過來,在這個(gè)領(lǐng)域上我們要做什么,技術(shù)上我們要實(shí)時(shí)的解決方案,我們不能通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫太慢,我同時(shí)有這么多人在刷卡,我們就會(huì)實(shí)時(shí)的解決方案。再往下我們有一個(gè)輸出,前面都是數(shù)據(jù)的第一步的獲取,再往下是我們傳統(tǒng)的我們要什么,我們做任何一個(gè)客戶的時(shí)候,我實(shí)際上是拿他的現(xiàn)實(shí)行為和他的歷史行為的對(duì)比,這時(shí)候歷史數(shù)據(jù)存哪里,典型的Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)上,必然算他的行為,算他的多樣屬性,模型算法,是他的歷史,我一定通過一個(gè)實(shí)際的響應(yīng)和歷史數(shù)據(jù)這樣一個(gè)模式做一個(gè)混搭,最后才能把整個(gè)流程打通,而在這里傳統(tǒng)技術(shù)確實(shí)比較難做的,而在我們現(xiàn)在這個(gè)流程上很多流程都可以實(shí)現(xiàn)閉環(huán)。

  我們做的這個(gè)整個(gè)下來,我們知道大概有流處理、后臺(tái)的大數(shù)據(jù)平臺(tái),我們做的這個(gè)事情之后,數(shù)據(jù)平臺(tái)到底放什么數(shù),剛剛講剛才那個(gè)案例的時(shí)候,我們做一個(gè)特偉大的事情就是客戶的屬性,我們不管叫做標(biāo)準(zhǔn)也好,叫做模型也好,或者叫客戶360度視圖也好,說白了把人所有的延展周邊的全部打全,曾經(jīng)我跟我的同事,包括Hadoop團(tuán)隊(duì)做了一件事情,我們把這個(gè)補(bǔ)的非常的全,我們從傳統(tǒng)意義上講基本信息、聯(lián)系信息、財(cái)務(wù)信息、關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)、來往、管理信息管理意義上可能我們從銀行拿的到,但是很多拿不到,我在電信的消費(fèi)記錄、我在網(wǎng)站的購物行為,以及包括我在某些地方去住一次店等等信息我都拿不到,我們從第一個(gè)角度來講所以要設(shè)計(jì)一個(gè)大而全的信息模型,在我們有機(jī)會(huì)的情況下,我們會(huì)把相關(guān)的數(shù)據(jù)把它買進(jìn)來,或者怎么樣,去補(bǔ)全整個(gè)大圖,這里面的圖從另外一個(gè)角度定義,我有兩種定義,一種是比較簡(jiǎn)單可以獲取的,基本信息,固定死的,不要做任何計(jì)算,登記什么就是什么,他的聯(lián)系信息、財(cái)務(wù),包括我們?cè)诟y行的來往狀態(tài),交易行為,其實(shí)有很多是固定不了,包括客戶等級(jí),貢獻(xiàn)度,我們的績效,這一類是我們計(jì)算,在我們這個(gè)平臺(tái)里我們同時(shí)要滿足這兩個(gè)需求,一個(gè)所謂的固態(tài)需求,一個(gè)是靜態(tài)的,一個(gè)動(dòng)態(tài)的這兩種需求,我們都要滿足。

  在這個(gè)領(lǐng)域上,最后還有一場(chǎng)是數(shù)據(jù)挖掘的一場(chǎng),他待會(huì)兒會(huì)講在這個(gè)領(lǐng)域上我們?cè)谧鲇?jì)算的時(shí)候如何通過數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)把客戶的調(diào)查打的更漂亮,把客戶的規(guī)律更好,那里面就會(huì)有很多文本挖掘,自然處理,價(jià)格預(yù)測(cè)、推薦等等,它就會(huì)各種各樣的方式去把我們整個(gè)客戶的屬性做的更好,我們剛才講過的客戶信息,我自己老是在想這個(gè)問題,我們到底在我的數(shù)據(jù)層面上,我們講阿里一天到晚吵著要做銀行,小貸什么都有了,我們要做互聯(lián)網(wǎng)金融,我只能考慮到那么多,從最底層講,從數(shù)據(jù)層面講是有我的考量的,我個(gè)人認(rèn)為從數(shù)據(jù)層面他們更多就是客人信息,我們現(xiàn)在很簡(jiǎn)單,如果銀行想去拿個(gè)人的消費(fèi)記錄,真實(shí)的在干什么事情,而阿里很容易,反過來來講阿里想拿我們每個(gè)人絕對(duì)的資產(chǎn)信息,來往信息,到底我存了多少錢,貸了多少款他是拿不到的,在這兩者上更多的是我們做客戶信息的綜合,誰能把這個(gè)信息補(bǔ)的更全,誰能把這個(gè)信息補(bǔ)的更全誰一定會(huì)在整個(gè)客戶領(lǐng)域上會(huì)抓到更多的客戶,這是我們一個(gè)大的考量。

  再往下看我們剛才講的客戶信息,客戶信息再往下其實(shí)是傳統(tǒng)基礎(chǔ),我們索愛基礎(chǔ)的信息,還是有一個(gè)模型,我們當(dāng)事人也好,機(jī)構(gòu)也好,各個(gè)層面的協(xié)議也好等等,我們從這個(gè)考慮上我們一定要把所有的事情做一個(gè)混搭。再往下ETL數(shù)據(jù)抽取,這個(gè)領(lǐng)域上我們要看到一件事情并不是所有的數(shù)據(jù)都是好數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成我們相對(duì)使用的模型,原來經(jīng)常講大數(shù)據(jù)把所有的數(shù)據(jù)往里一丟就結(jié)束了,我們使用的過程中ETL還是很重要的,而且在這個(gè)領(lǐng)域上現(xiàn)在有很多的方式跟方法,在這里面我們獲取也好,抽取也好,轉(zhuǎn)換也好,我們有固定的流程和方式去做相關(guān)的內(nèi)容。

  再往前看就是大數(shù)據(jù)來源,我其實(shí)這個(gè)議題特別不好講的原因是這樣的,我們數(shù)據(jù)來源大部分來自于我們自身,但如果說我們真的是,還是給大家一個(gè)建議,如果做的好一定要來自你的外部,一旦涉及到你的外部之后,所有數(shù)據(jù)量的行為是不一樣的,很簡(jiǎn)單的,社交網(wǎng)絡(luò)一定是PB級(jí),我們?nèi)魏我粋(gè)客戶在網(wǎng)絡(luò)上所有的事情一定是PB級(jí),而不像我們現(xiàn)在銀行里面大部分,如果從結(jié)構(gòu)上來講大部分都是TB級(jí),包括整個(gè)移動(dòng)也是PB級(jí),包括一些外部數(shù)據(jù)源的獲取,這些東西都是更大數(shù)據(jù)量,用傳統(tǒng)技術(shù)那幾乎是沒有辦法解決的,在這個(gè)領(lǐng)域上我們要考量,如果我們要涉及到外部數(shù)據(jù)獲取的時(shí)候我們是要考量,正兒八經(jīng)要采用所謂大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)。

  這里舉了一個(gè)案例,剛剛講的業(yè)務(wù)案例今天時(shí)間有限,我不能講的更細(xì),數(shù)據(jù)庫的替代,這個(gè)不是我做的,這是我一個(gè)朋友做的,原來是有一個(gè)一體機(jī)這樣的設(shè)備,8個(gè)小時(shí)才能完成每日的處理,做一件事情,我們將耗時(shí)所有超長的任務(wù),7、8個(gè),其實(shí)就是最長,是影響我整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫最長線路的任務(wù),然后大量解決了這個(gè)問題,從這個(gè)案例角度來講,并不是它說現(xiàn)在我們說大數(shù)據(jù)完全可以替代數(shù)據(jù)倉庫,因?yàn)樗鼜乃某墒於龋ǚ(wěn)定性,包括用戶接口來講還并沒有達(dá)到那么完整,但是一些底層低價(jià)值的數(shù)據(jù),包括一些大量數(shù)據(jù)加工的情況下,它可以做一些替換,而且這里面的一些技術(shù)都是可以,現(xiàn)在完全可以達(dá)到價(jià)值認(rèn)證。

  除了我剛才講的那些理論以外,外面一大圈就是剛才咱們講的數(shù)據(jù)管控,永遠(yuǎn)我們有一個(gè)議題是說大數(shù)據(jù)還是做數(shù)據(jù)分析,在這個(gè)領(lǐng)域上我們整個(gè)數(shù)據(jù)管控包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量都是可以得到的相關(guān)的驗(yàn)證,特別是在源數(shù)據(jù),因?yàn)榇蠹抑v過,我們數(shù)據(jù)走了一個(gè)緯度,站在IT角度如何運(yùn)維,如果作為整條線來調(diào),如果會(huì)把來數(shù)據(jù)作為第一個(gè)領(lǐng)域,把我整個(gè)線路上所有的數(shù)據(jù)鏈路找到,在這個(gè)領(lǐng)域上會(huì)更關(guān)注源數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的建設(shè),而且相對(duì)來說比較偏技術(shù),我們用很多的方式來做。

  最后我們來討論的問題是數(shù)據(jù)使用安全,這個(gè)更頭疼,其實(shí)這個(gè)東西是有很多考量的,特別是在我們的一些領(lǐng)導(dǎo)層的考慮上,比如說其實(shí)在國外,好好的去研究了一下國外對(duì)數(shù)據(jù)安全的領(lǐng)域,其實(shí)在國外是有法律,包括隱私法、電子通訊法,包括信息記錄法,在國外有很多法律,在國內(nèi)是一片空白,在這個(gè)領(lǐng)域上更多的考慮不是這個(gè)方面,而是我們記錄上安全性的考慮,我們?cè)阢y行上,我們?nèi)绾伪WC我們的數(shù)據(jù)不被外面的數(shù)據(jù)獲取,這個(gè)考慮的更多。

  講了典型應(yīng)用,我剛剛講了兩個(gè)層面的應(yīng)用,一個(gè)是比較新的業(yè)務(wù)層面的創(chuàng)新性,一個(gè)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫替代的應(yīng)用,這樣來看,我們就要看從科技角度看,我如何看大數(shù)據(jù)的記錄體系,這是我們一個(gè),應(yīng)該是我們已經(jīng)做過一些修改,并且加工整個(gè)的技術(shù)信息,中間是我們整個(gè)Hadoop的基礎(chǔ),里面東西非常廣,坦誠的講到現(xiàn)在我還沒有能把整個(gè)Hadoop所有的開元跟所有的相關(guān)內(nèi)容全部了解到,因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展特別快,我前兩天還跟一個(gè)做數(shù)據(jù)挖掘的同學(xué)談,我說數(shù)據(jù)挖掘比如說R,我的算法能不能直接部署在Hadoop平臺(tái)上,當(dāng)時(shí)他跟我講不行,大概是半年前,現(xiàn)在我們所有的數(shù)據(jù)挖掘算法挖掘可以直接部署在Hadoop平臺(tái)上,直接用并行的方式做,這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展特別的快,而且在這個(gè)領(lǐng)域上像我們的廠商,包括IBM也好,相應(yīng)的發(fā)行方也在發(fā)揮變化,這個(gè)領(lǐng)域上是解決了我們第一個(gè)大的問題,就是我們數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的管理,外圍圈其實(shí)都是尋求各路,包括我們自己,我們?cè)诶锩孀隽撕芏嘌芯浚谀膸讉(gè)層面,第一搜索不行,本身意義上跟搜索一點(diǎn)關(guān)系沒有,所以從搜索引擎這個(gè)角度來講,文思海輝在這里面有些企業(yè)我們做了一些項(xiàng)目,把搜索引擎做的比較大。第二數(shù)據(jù)的集成運(yùn)行,我們有這么多開元的數(shù)據(jù),各種各樣多樣的數(shù)據(jù),我們數(shù)據(jù)如何在這里做集成,如何轉(zhuǎn)換,其實(shí)也沒有統(tǒng)一的規(guī)范,文思海輝也是采用了,我們團(tuán)隊(duì)采用了相關(guān)的技術(shù)去把技術(shù)引擎單獨(dú)拎成一塊,第四離線分析引擎,因?yàn)閿?shù)據(jù)量太大,我們必須要把數(shù)據(jù)在晚上算好,當(dāng)天晚上生成報(bào)表,當(dāng)天晚上生成一些業(yè)務(wù)接口,跟我們的數(shù)據(jù)做一些結(jié)合,把數(shù)據(jù)分批分量分發(fā)給各個(gè)地方,我們會(huì)有離線分析。

  第四也是非常重要的,實(shí)時(shí)替換引擎,在我們這個(gè)地方剛才講過了,其實(shí)真正意義的大數(shù)據(jù)是讓你做業(yè)務(wù)創(chuàng)新的,不是讓你做數(shù)據(jù)庫替代,原來我們實(shí)施非常少,在這個(gè)領(lǐng)域上,實(shí)時(shí)替換引擎也是一定要研究跟探討的。另外兩個(gè)領(lǐng)域,整個(gè)系統(tǒng)安全,在銀行很講系統(tǒng)安全,其實(shí)我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng),我相信跟各位銀行也接觸過很多,但事實(shí)上我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)領(lǐng)域,阿里去過很多次,每次問到這個(gè)數(shù)據(jù)安全管理的時(shí)候,下面的人回答都是相對(duì)欠缺的,他們?cè)谶@方面的考慮并沒有銀行這個(gè)體系要求那么嚴(yán)格,包括這么多集群的調(diào)配、監(jiān)控、日志管理等等這個(gè)方面,文思海輝都要在這里面做更多的努力,包括Hadoop安全的管理。

  再往下就是我們整個(gè)解決方案,這個(gè)是一個(gè)發(fā)行版,這里面更多跟大家講一個(gè)建議,因?yàn)檎驹谖覀兛萍佳芯,比如說我們互聯(lián)網(wǎng)也好,包括我們自己研究,更多的是用一些開元的產(chǎn)品,比如說Hadoop延伸,事實(shí)上在這個(gè)領(lǐng)域上,如果我們針對(duì)銀行,我還是建議我們用一些發(fā)行版本,我們也做過大量的POC,跟大量的測(cè)試,你會(huì)發(fā)現(xiàn)在他們這些版本里面,他們把相關(guān)引擎的Bug,包括一些系統(tǒng)的解決了,針對(duì)這個(gè)測(cè)試性,我會(huì)發(fā)給大家。

  再往下我們還是要設(shè)計(jì)整體架構(gòu),這跟我們?cè)柬?xiàng)目是非常像的,原系統(tǒng),數(shù)據(jù)交換平臺(tái),大數(shù)據(jù)平臺(tái),分析應(yīng)用平臺(tái),這個(gè)其實(shí)沒有畫全的,這個(gè)是為誰做的,為中行做的,中行沒有數(shù)據(jù)倉庫,我們現(xiàn)在計(jì)劃可能想把他們幫ODS方面去努力一下。這個(gè)跟大家講一個(gè)核心點(diǎn),絕對(duì)不能把大數(shù)據(jù)平臺(tái),這是我的理念包括總公司理念,不能把后面做一個(gè)簡(jiǎn)單的ODS或者簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)這樣一個(gè)概念的東西,而更多的要應(yīng)用它的技能性,所以我們做兩件事情,除了建所謂的接口層,我們會(huì)把共性加工層和部分口徑跟邏輯移植到大數(shù)據(jù)平臺(tái),我們有一個(gè)非常大的團(tuán)隊(duì),大概在華東大數(shù)據(jù),專門做的事情是什么,把我們?cè)瓉碓跀?shù)據(jù)倉庫ODS里面做的業(yè)務(wù)加工口徑去翻譯成現(xiàn)在做的,直接翻譯成Hadoop上做的,我們更多強(qiáng)調(diào)的是,在這個(gè)領(lǐng)域我們的架構(gòu)上跟原來的架構(gòu)很相似,更多是把能做計(jì)算的部分移植到下面來做。

  在更細(xì)節(jié),里面有很多小的細(xì)節(jié),今天我不會(huì)細(xì)說,包括數(shù)據(jù)獲取,實(shí)時(shí)的獲取,非實(shí)時(shí)的獲取,里面有很多的組建,包括類似管理,包括驗(yàn)證,這都是我們要關(guān)注相關(guān)的地方,以及對(duì)外我們以及要梳理庫的這種模式,對(duì)我們的應(yīng)用做訪問。再講一個(gè)議題,這個(gè)可能就講的更要一點(diǎn),就是跨界整合文思海輝的努力,先講第一個(gè),這個(gè)實(shí)際上我們賈總講的比我更清楚一些,目前為止文思海輝其實(shí)作為一個(gè)所謂的服務(wù)商,或者這樣的一個(gè)中介商,我們其實(shí)也是在探討在這個(gè)領(lǐng)域上如何和別人合作,我們其實(shí)在電信運(yùn)營商做了很多探討,其實(shí)電信運(yùn)營商,大家知道我們所有人的手機(jī),其實(shí)也包括移動(dòng),里面也有相關(guān)的屬性要去拿的,包括覆蓋的范圍,包括種類,包括體量相關(guān)的一些東西,這個(gè)東西是有一個(gè),我們對(duì)他們數(shù)據(jù)的渴求。我可以告訴大家其實(shí)現(xiàn)在在整個(gè),我更了解浙江,浙江移動(dòng)有一個(gè)專門叫大數(shù)據(jù)運(yùn)營平臺(tái),已經(jīng)把所有的數(shù)據(jù),所有的話單數(shù)據(jù)消費(fèi)記錄等等放在一個(gè)真的大數(shù)據(jù)平臺(tái)里面,但是他們沒有把那個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)外去宣傳或者使用,他也找不到更合適的廠商幫他們服務(wù),最近我們其實(shí)也在跟他們談,我們想借助這樣一個(gè)力量,把我們的力量代入,我們更了解銀行,他需要什么樣的數(shù)據(jù),我們也做嘗試,做一些相關(guān)融合的工作,這是一個(gè)探討,我們有我們相對(duì)的定位,電信有他們的數(shù)據(jù),銀行有需要,訪問也是一樣,我們可能做一個(gè)服務(wù)商在技術(shù)層面上,在這個(gè)層面做引進(jìn)。

  第二個(gè)領(lǐng)域其實(shí)是人才的培養(yǎng),今天我請(qǐng)了幾個(gè)專家跟老師過來,也是有原因的,我們跟IBM做了這樣一個(gè)計(jì)劃,IBM有這樣一個(gè)計(jì)劃,我們會(huì)做一個(gè)整個(gè)三層次的人才培養(yǎng)計(jì)劃,第一個(gè)層次就是跟合作伙伴共同培養(yǎng)相關(guān)的人才,第二個(gè)領(lǐng)域是跟教育機(jī)構(gòu),第三個(gè)直接培訓(xùn)一些老師,我們?cè)诘谝粋(gè)領(lǐng)域做合作,IBM在中科院大學(xué)已經(jīng)開了一個(gè)所謂大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)班,叫智慧金融,我們?cè)谶@種領(lǐng)域上做合作,很快我們就會(huì)在華東包括華南也會(huì)跟一些學(xué)校談這個(gè)合作,除了剛剛講的技術(shù),講一下架構(gòu)以外,我們把人才后備力量建立起來,這也算給大家做個(gè)預(yù)告,很快我們會(huì)把人才的培養(yǎng)體系建立起來。

  最后簡(jiǎn)單講一下文思海輝大數(shù)據(jù)的努力,先從技術(shù)上講,文思海輝做了這么幾個(gè)東西,第一個(gè)數(shù)據(jù)集成,我們做集成,包括ETL等等相關(guān)的,第二Hadoop本身的搭建,包括發(fā)行版本,包括原形版本,我們都會(huì)做很大的搭建,基礎(chǔ)構(gòu)建的搭建,第三個(gè)流數(shù)據(jù)的處理,我們講過注重很多實(shí)時(shí)的行為,流數(shù)據(jù)的處理,包括我們跟數(shù)據(jù)倉庫的融合這是我們的老本行,老本行的融合,包括我們整個(gè)管控的能力。再往下看分成幾個(gè)類別,第一類別是大數(shù)據(jù)方案的整個(gè)規(guī)劃設(shè)計(jì),由于我們?cè)瓉碛袀}庫的經(jīng)驗(yàn),大家也看到我們其實(shí)在做數(shù)據(jù)分析,只是換了不同的技術(shù),我們未來整個(gè)大數(shù)據(jù)方案的規(guī)劃幫各位客戶設(shè)計(jì)好,第二個(gè)層面分析,等會(huì)兒就會(huì)講到,我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域上更多的模型、算法、預(yù)測(cè),分公司計(jì)算的公式等等也好,我們有相關(guān)的人去做相關(guān)的工作,第三是我們整個(gè)運(yùn)營的優(yōu)化,如果我們有了一些大的平臺(tái),上面要做很多的調(diào)優(yōu),包括相關(guān)工作,這也是文思海輝現(xiàn)在主要在做的工作,第四所謂包裝好的一個(gè)成熟的業(yè)務(wù)應(yīng)用,包括整個(gè)分析智能化,包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫,整體解決方案我們也會(huì)提供,我們主要在四個(gè)領(lǐng)域去努力。

  最后提一些小的建議,第一個(gè)其實(shí)剛剛講那么多,我們還是要有一些方向上的選擇,第一個(gè)就是技術(shù)方向選擇,這個(gè)是我們嘗試去做所謂的技術(shù)規(guī)劃的數(shù),到底什么時(shí)候應(yīng)該去用大數(shù)據(jù)平臺(tái),我們就在數(shù)據(jù)類型、處理能力,包括數(shù)據(jù)量,包括響應(yīng)時(shí)間,包括集成包括分析種類這個(gè)層面上我們做了這樣一個(gè)決策,我們希望通過這樣的模式能讓我們的客戶更加清晰認(rèn)識(shí)到我們?cè)谧鋈魏我粋(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,拿到一個(gè)業(yè)務(wù)需求的時(shí)候,我們?nèi)魏尾捎檬裁礃拥募夹g(shù),我們做了這樣的形式。

  另外一個(gè)角度來講,我更多談一下我的感受,第一個(gè)行業(yè),相信互聯(lián)網(wǎng)銀行沖擊很大,我給大家講一個(gè)故事,也是有一次我應(yīng)該是在同濟(jì)大學(xué)上課,跟別人也是聊大學(xué)里的東西,下面有一個(gè)學(xué)生問我,你剛剛講過數(shù)據(jù)質(zhì)量,我跟你剖析一下數(shù)據(jù)質(zhì)量體系,聽他來講數(shù)據(jù)管控一定會(huì)講數(shù)據(jù)質(zhì)量,他就跟我講了半天,他講的是什么,他講的是工程質(zhì)量的控制,噪點(diǎn)控制,我從這個(gè)案例跟大家講,其實(shí)在這個(gè)行業(yè)里面,包括大數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)分析非常具有行業(yè)專業(yè)性,如果是一個(gè)外部公司,或者一些外部的廠商介入還是有一定的難度,因?yàn)樗仨氁私馇宄,必須要了解我們(cè)阢y行里面需要什么樣的數(shù)據(jù),我們需要做什么樣的分析,這是第一個(gè)。第二從技術(shù)上來講,我們更要注重在這個(gè)領(lǐng)域上其實(shí)真正還沒有達(dá)到一個(gè)完全的標(biāo)準(zhǔn)跟規(guī)范,所有的技術(shù)是要革新一樣每天都在變化,今天會(huì)冒一家公司,明天會(huì)冒一家公司做相關(guān)的事情,而且在技術(shù)上不是你想象的那么簡(jiǎn)單,在這個(gè)領(lǐng)域上我覺得對(duì)我們自己本身,第一個(gè)我們要做的是要了解本事,我們不能大量的采用所謂的包裝型的產(chǎn)品也好,獲得相關(guān)的開元工具也好,我們更要內(nèi)部的經(jīng)營,我們?cè)谖覀児纠锔鄰?qiáng)調(diào)的是,我們要從技術(shù)研究來講,我們一定看底層使用的層面上,我們會(huì)把周邊的整個(gè)打通,在整體架構(gòu)設(shè)計(jì)上,我們一定要有更好的考量,我今天就講這么多,謝謝各位。

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