相比很多其他國家，中國是真正的大數據市場，快速的經濟發展和蓬勃的新興產業都催生了嶄新的業務模式，推動了大數據和云計算的發展。在這里，幾乎所有的企業都能描繪自己的大數據藍圖，憧憬大數據帶來的產業革命。

“只是我們今天看到很多人談的都是"空中樓閣"式的未來模式，他們能看到大數據的未來，但看不清那條構建通往未來的路。”行走于中國大數據最前沿的Pivotal大中華區總經理劉偉光在接受21世紀經濟報道記者采訪時如是說。Pivotal由EMC、VMware、GE于2012年4月共同出資成立，EMC持有80%的股份，這是存儲巨頭EMC在大數據領域中最重要的布局。

在整個采訪過程中，劉偉光講述了20多個親自負責的案例。在這些案例中，他看到，有的企業不知道路在何方、有的企業因為管理思維局限停滯不前。“但是無論哪種情況，我們必須承認這是一個大數據推動產業變革的年代，因為幾乎中國的各行各業都在開始腳踏實地地規劃自己的大數據藍圖，而不再是一兩年前只把大數據當成噱頭炒作的年代，更多企業將大數據逐漸提升到企業整體戰略的高度。”劉偉光說，在中國的大數據版圖上，各行各業的領袖企業都在向大數據凝聚。看不清前路的人在摸索，停滯不前者在思考，走錯方向的企業也開始自我修正。但是這也符合歷史上任何一種趨勢或者一種技術推廣和變革的規律。

孕育中的大數據革命

《21世紀》：Pivotal已經在大數據市場耕耘了很久。能不能談談你對中國大數據市場的理解？

劉偉光：我在數據行業工作了很多年，見證了從小數據到大數據的轉變過程以及這個過程中技術的革命和產業的變革。公平的說：中國不僅是一個真正意義上的大數據國家，而且在大數據實踐這個新的歷史關頭，我們并沒有落后于美國。

除了龐大的人口總數之外，中國還擁有很多與眾不同的消費模式，除去傳統的電信金融互聯網之外，沒有哪個國家擁有中國這樣火爆的電商、發達的物流，還有面臨向互聯網時代轉型的制造業、教育、醫療，科研，零售，交通，這些行業中孕育著大數據基礎和今天我們還無法完整預測的發展前景。

另外一點我們必須說：其實大數據和云計算的技術幾乎密不可分，而在云計算發展的年代，應該說中國的各行各業都建立了相當強壯的IT基礎設施迎接云計算，這些也為大數據的起飛提供了有力的助推器。在這點上，中國又走在了世界的前列。

而且，這些企業都希望借助大數據轉型，改變商業模式。電商尋找商業智能，物流提出“數據就是生命”，制造業更希望借助大數據提高效率、改變質量。中國的這些行業，引領大數據革命，科研行業希望利用大數據讓研究走向一個新的高度。

《21世紀》：目前的大數據討論多集中于互聯網金融、電商等互聯網領域，能否談談你所了解的其它行業的大數據？

劉偉光：目前確實有一個誤區，很多人以為大數據只存在于互聯網。我們承認，互聯網企業走在前列，而且他們也為大數據的實踐和技術革命做出了很大貢獻，但這不等于大數據的全部，也不能完全代表中國大數據的市場潛力。

讓我們首先看一個幾乎沒有跟大數據聯系到一起的行業：科研。根據國家對重點科研實驗室和項目的需求，重點科研項目數據要保留10年以上，如果沒有大數據，這些數據對于他們來說只等于一些離線存儲的硬盤和磁帶。我接觸到幾個中科院的科研機構，他們的數據量都龐大到無法想象。過去沒有技術能夠幫助他們進行數據建模和分析，另外在線數據處理的存儲成本本身又是一個天價，這雙重限制導致他們的大數據變成了價值含量很低的數據。今天如果分布式并行處理的大數據技術能夠降低存儲成本，大幅度提升數據分析的性能，那么完全可以建立新的科研模式，利用基于大數據建模，完全是可以推動科研的大幅度進步，尤其在基因計算、蛋白質、生物化學等領域項目的研究。

醫療大數據也是政府未來一個重點之一，醫療大數據的運用將大大推動中國社會文明的進步，也是走向先進發達國家的一個標志。我在美國經歷過一個案例，在某個大州的公民體檢報告的心電圖，部分人會出現一個特殊波動，就個體而言這很正常。但最近，美國一科研機構利用大數據平臺重新分析了所有心臟病猝死病人的體檢數據，發現他們90%都出現過這樣的波動，這個現象大大推動了對心臟病發病的預測率。其實在實際的醫療衛生行業，這樣的大數據分析案例能夠完全借助計算機技術去對預測醫學進行重新定義，這個發現間接推動了美國的醫療改革。

同樣，在國內，我們正在探索如何整合歷史上所有各種病例的診斷，化驗、手術、恢復的數據，完全可以利用大數據來實現“專家會診”的效果，提供醫療的效率和準確性，利用大數據和云計算技術來整合醫療數據，推動醫療改革，如果五年內能實現醫療大數據改革，這也將是我們每個老百姓能切身體會的大數據革命帶給生活的改變。

《21世紀》：傳統產業都希望利用大數據來改變和提升他們的競爭力，這方面有成功的例子嗎？

劉偉光：有。制造業同樣是一個孕育大數據的行業，跟其他行業不同，這個行業的大數據大多是機器產生的數據，這也是大數據技術領域一個比較有挑戰性的領域。讓我們來看一個我親身經歷的案例，在全球最大的LED顯示屏制造商，他們同一個生產線上的顯示屏會因為該生產線各種指標，諸如溫度、水流、電壓、電流等方面微小的差異而出現不同品質的產品，在該行業上，技術規格的體系劃分有13個等級。該企業非常希望能夠利用大數據技術建模分析，找出能生產最高品質LED顯示屏的所有條件，以求實現生產效率的飛躍。最終我們推薦了我們大數據科學家咨詢服務，讓我們的專家在他們工廠跟他們技術人員一起工作，了解工作流程和目標，最終構建數學模型來適應他們生產規則，同時將新的模型運算在大數據平臺上實現數據輸出，結果幾乎是革命性的，大數據分析代替了經驗，實現了生產效率的飛躍。

在航空領域。我們為中國最大的航空信息集團提供了大數據平臺建立新一代數據倉庫，幫助他們整合所有航空相關信息。后來他們利用這個平臺推出了一個非常火爆的APP—“航旅縱橫”，為最終客戶提供了一個能夠跟航空公司、機場信息互動的平臺。然后，他們又利用航旅縱橫把售票、會員、服務通知等一系列服務打通，創造了一個整個航空的商業模式，大數據技術在后臺的支撐功不可沒。

此外，電信、銀行、建筑、政府、教育、農業、物流、交通、城市管理等行業，我們也都有具體的項目實施案例，而且我們非常興奮地看到各行各業應用大數據的方式都有所不同—電信行業利用大數據將更多數據管理起來實現了對客戶的多維度分析，并且有效地應對了移動互聯網快速發展帶來的數據爆炸；銀行的大數據戰略能加強銀行對內對外的管理，增加更多維度的分析；教育行業能利用云計算和大數據的技術實現所有學生和教師以及課件之間的互動，推動了在線教育和社交。其實很多行業都在孕育自己的大數據革命，讓我們拭目以待未來幾年的發展。

《21世紀》：除了對生產力的提升和改進，大數據還有其它應用和作用嗎？

劉偉光：在海洋勘探領域，澳大利亞啟動了他們的大數據戰略，在其海岸線部署了數萬個傳感器，收集海洋的溫度、水流等數據，大數據平臺可以利用這些數據分析并及時、準確地預測洋流、魚群分別、海嘯預警等重要數據。

通往大數據的挑戰

《21世紀》：據我們此前采訪接觸，很多行業的大數據進展并不太順利，這是為什么？

劉偉光：確實存在這種現象，很多媒體上介紹的大數據都是空中樓閣式的業務革命，他們清楚自己的需求、知道大數據的價值，能看到大數據的未來，但是沒有完全規劃好通往未來的路。很多行業的問題都不太相同。

就科研、醫療行業而言，他們的數據量太龐大，而且都是儀器設備數據、非結構化數據，目前的計算機技術和數據庫技術，很難在存儲如此龐大的數據量的同時還提供強大的分析能力，對這些行業而言，他們還需要更強大的分布式技術支撐他們的需求。應該說，目前沒有任何一種單一技術能滿足所有大數據場景的需求，我認為多種技術混搭，能更好地適應未來大數據的發展，大數據存儲、高性能分析、快速數據處理、非結構化數據處理，多種技術的融合必將是今后大數據的最終完整視圖。

而電信行業則不然。他們擁有強大的基礎，其實在三年前，我們就幫助國內運營商做大數據布局，幫助國內電信企業實現了局部的大數據部署和業務轉型，目前電信運營商建設了統一的業務支撐系統、數據平臺、并且組建了云計算公司，擁有了開展大數據業務的基矗而今天面臨移動互聯網的挑戰，電信行業的大數據戰略將是對這個行業最大的挑戰，無論是技術體系的重構還是管理體制的創新。

但還有企業卻有另外的問題，他們往往大講大數據的名義，宣傳自己的大數據戰略，但真正深入接觸之后才發現，他們其實并沒有什么大數據規劃和實際的落地項目，這中間也存在一定的泡沫。

《21世紀》：既然整個產業不是太成熟，作為專門從事大數據業務的Pivotal,在市場上遇到什么問題？

劉偉光：最大的問題是，企業用傳統IT的思維，來部署大數據戰略。體現到具體的市場上，就是大數據產品的選型方式。

經常，我們跟客戶溝通了很久，確定要部署大數據平臺，我們會為他們量身打造一些技術方案。但是由于某些傳統采購模式的限制，導致在方案提供時只能按照既定模式去提供，無法給企業提供最好的選擇。但是大數據產業剛剛起步，我們需要容忍這個發展的過程，企業也需要嘗試，這些嘗試最終必然會打破傳統的阻力，這是必然的。

產業鏈走向成熟

《21世紀》：在你的經歷中，是否看到一些企業取得突破的案例？整個產業鏈是否也越來越成熟？

劉偉光：有，舉個例子。

中國一家頂尖的超市企業，他們正在進行O2O轉型。從線下銷售轉向互聯網模式，內部IT系統，供應鏈，客戶信息，太多的數據需要整合、分析，所以他們開始規劃大數據戰略。但是，他們最初啟動項目選型的時候，采用傳統的數據倉庫一體機模式。但這種方案會極大增加成本，也與現在的大數據模式背道而馳，并帶來很大的未來擴容壓力。后來經過探討，他們跳開了這種傳統體系，只選擇和技術方案最佳、產品方案最全的廠家談判。

至于產業鏈，還在慢慢成熟之中。我舉的這些例子，都來自每個行業的領袖企業，他們有一定的能力來駕馭大數據技術，但更多的企業是沒有能力搭建自己的大數據架構。每一個行業都需要很多大數據的專業服務機構，提供大數據架構咨詢。他們可以告訴企業，如何去規劃企業全方位數據視圖，構建大數據平臺，如何一步步把大數據落地。

未來2-3年，圍繞這些領域，會誕生一系列創新公司。這是一個不錯的創業機會。

《21世紀》：據說Pivotal在大數據市場2013年實現收入3億美元、利潤1億美元，能否介紹你們現在的發展情況？

劉偉光：具體的收入不方便透露。但我們發展速度很快，就我所在的部門而言，我們2012年比2011年增長了10倍、2013年增長了5倍、今年的增長幅度會超過3倍。我們的高速發展完全得益于中國大數據市場的蓬勃。

不過，我們還有一些“Happy Problems”。我們看到了太多的大數據商業機會，但苦于沒有那么多的人來發展業務。所以，我們需要發展本地合作伙伴、需要廣泛拓展渠道，這是我未來很重要的一部分工作，不過我很高興地看到中國的主流軟件開發商都已經或者都開始和我們接觸關于未來長期的深度合作。