翟松钢

行业大数据的应用是基于行业本身的特征去做的思考，我们会在行业大数据应用方面把从需求角度分为两大类：一方面是提供管理的支撑；另一方面是对数据中心建设的需求，包含数据的集中存储和计算，也会涉及到数据资产管理的需求。

数据资产管理的概念，最近提得非常多。因为在数据时代，数据作为有价值的资产应当如何去管理，这方面其实包含很多需求，像数据治理、数据标准以及元数据标准的应用，数据加工和数据共享方面的需求。

从行业内部来看，数据来源有两个方面，一方面是业务系统内部所产生的数据，每一个行业都积累着大量的历史数据。另一方面是内部数据之外涉及到第三方应用的数据。从目前行业大数据应用角度来说，真正有价值的应用还是在业务系统内部的业务数据，但第三方的数据也在逐渐引入，并产生价值。

基于需求之外，我们把大数据的应用进行一些固定的场景化，其中一个应用场景，可以称之为业务数据的即席查询，在业务系统原始结构下，直接进行明细及初步汇总数据的即席查询，实时看到系统的状况。

第二个场景是数据挖掘方面，这是我们大数据应用的重要领域，结合行业特征引入一些相关算法，创建一些相关模型，进行深入地分析并产生行业的业务价值。第三个场景是数据资产管理，包括元数据、数据质量监控、数据共享，以及大数据公司经常考虑的一个数据变现渠道的管理。……