中国大数据产业生态联盟在京成立

　　为了贯彻落实国家大数据发展战略，推动大数据产业的快速发展，8月2日，在工业和信息化指导下，由拓尔思、达晨创投、中国电子信息产业发展研究院、清华大学、华为、亚马逊等70多家单位发起参与的中国大数据产业生态联盟在北京成立。

拓尔思成为首批中国大数据产业生态联盟的理事单位

拓尔思副总裁刘瑞宝刘总受邀成为“中国大数据产业生态联盟”专家委员会专家委员

　　荣誉顾问：

　　杨学山   北京大学教授、工业和信息化部原副部长

　　主任委员：

　　孙家广   中国工程院院士、国家企业信息化应用支撑软件工程技术研究中心主任

　　梅  宏   中国科学院院士、北京理工大学副校长

　　专家委员：

　　樊会文   中国电子信息产业发展研究院副院长

　　杜小勇   中国人民大学信息学院院长

　　王建民   清华大学软件学院副院长

　　王  霞   清华大数据产业联合会秘书长

　　窦  勇   达晨创业投资有限公司西南分公司总经理、大数据项目负责人

　　刘瑞宝   北京拓尔思信息技术股份有限公司副总裁

　　……

拓尔思大数据风采亮相大会

　　8月3日，挖掘数据新势力的论坛中，拓尔思总裁施水才先生受邀，在大会作了《从大数据到大知识》的主题演讲。

《从大数据到大知识》演讲摘要

　　非常感谢大会给拓尔思这次机会参加本次大数据产业生态大会，特别感谢达晨创投刘总，2007年在大数据没有提出之前，达晨就投资了拓尔思，如今，达晨在大数据产业布局方面还在不断增长。

　　今天，演讲的题目是从大数据到大知识，主要讲大知识。分为三方面的内容：大数据商业模式创新；传达一个从大数据到大知识的理念；浅谈一下拓尔思的实践：TRS CKM和TRS 水晶球。

大数据：技术和商业模式创新

　　从大数据本身的发展来说，计算的实时化、数据的关联化以及应用的关联化跟传统媒介、海量数据对比，有不同的地方。

1、应用场景、落地最重要

　　从应用来说，结合近几年的实践。技术、语言都很重要，但最重要的是应用场景，即大数据的落地，拓尔思同样也要拿业绩事实说话。

　　因为数据本身存在的问题，现在数据交易的模式基本就是建立一个数据的联盟。数据的优化是个长期的过程，不能脱离行业和用户来看数据，在很多已有数据中进行分析，发现数据并不是都有用。

　　从大数据到大知识，非结构化数据如何结构化是很重要的一点，借助新鲜的需求和技术，最终形成一种知识。

　　大数据卖的是技术、解决方案、数据交易，但更重要的是在商业模式上要有一种大数据的思维。现在受大数据驱动的商业模式（免费增值、云平台、开放型的商业模式、长尾商业模式）：

　　另外一些商业公司，比如优步、利用业务数据进行优化业务增值变现；百分点、利用数据通过第三方变现；基于移动的Saas来做积累用户或行业数据实现收费+变现（餐饮），征信服务等。

2、大知识、物联网、人工智能

　　从大数据的技术发展趋势来看，技术上是开源、柔性选择、弹性架构，第二从数据收集管理到分析挖掘预测，第三是机器学习、人工智能的应用。

　　从大数据产业发展趋势来看，一是从把握感知到智慧决策，二是当前应用热点（精准营销、安全和情报分析、金融、公共服务），三是当前投资热点（金融科技（Fintech)、教育(Edtech),健康医疗大数据），四是下一阶段关键词：大知识、物联网、人工智能。

　　从Big Data Landscape2012年至2016年的数据来看，4年发生了3个变化。从技术上，从通用架构到需求细分；二是从计算分析为主到学习和理解，现在有关机器学习和人工智能的东西；第三个就是说从分析数据到构建知识。

从大数据到大知识

1、Venture Scanner 人工智能创业公司统计

　　Venture Scanner 做了一个人工智能创业公司统计，那么从图谱中可以看到机器学习到自然语言处理等等很多创业公司。

2、知识图谱使大数据真正地活起来

　　第一，搜索引擎的智能化-大规模知识图谱，比如说查找“马云”，百度和搜狗给出的结果是不一样的，尤其是网页右边提供的内容。第二，机器人的时代：即将到来的BOTs时代-机器学习、NLP和知识图谱，竞争的焦点在于入口 AI 技术和生态系统。国内有很多人在做这方面的测试，有望成为一个新的操作系统平台。第三个就是被神话的Palantir，做大数据的都知道拉登和庞氏骗局，对应它的两个产品，而它的核心是知识管理和协作。

　　无论是智能搜索、虚拟聊天机器人，还是大数据独角兽都不离开知识图谱。知识图谱的基础是大数据，从大数据上建立的大知识能使大数据真正的活起来。

　　目前国内很多媒体也在研究知识图谱，有了大数据、深度学习之后，领域有了很多新的突破。

拓尔思的实践：TRS CKM和TRS水晶球

1、关于拓尔思

　　2011年在创业板上市之后，投资了10个亿在相关领域，涉及到大数据的精准营销、征信、安全等等。包括大数据的基础平台，大数据的架构类似于hadoop、海贝、水晶、网络的基础软件；大数据的行业应用解决方案，涵盖政府、媒体、金融、安全四个领域；数据服务，互联网营销服务及大数据分析云平台，舆情分析、用户画像等等。

2、TRS CKM中文自然语言文本挖掘平台

　　如何从大数据的挖掘中挖掘大知识，如何从这些海量的文本数据挖掘出有真正价值的还是很关键的。

　　TRS CKM中文自然语言文本挖掘平台通过挖掘进行情感的分析，可以实现非结构化数据的结构化统一。比如公安系统的文件，可以把犯罪嫌疑人的名字、组织、车牌号、微信号、电话号码、银行卡号等等实体抽取。实时聚类新浪微博的热点（分钟级别），用新浪微博进行实时监测，进行舆情方面的情感分析可自动判断他的情感指数。自然语言写作机器人妙笔小思，通过分析来进行机器写作，是对传统行业的一种挑战。

3、TRS 水晶球大数据分析师平台

　　TRS 水晶球大数据分析师平台，从整合数据到知识图谱，主要是数据整合、检索发现、知识管理、协同工作，定位为中国版Palantir,全面取代i2。

总结

　　如何从大数据中，挖掘出、关联出真正有实效且有用的知识，主要还得从知识图谱、自然语言处理、新的人工智能等方面着手，才能在大数据应用场景的落地方面有所突破。从大数据到大知识，是把大数据活化一种路径。

从大数据到大知识.pptx