8月26—27日，“2015中国国际大数据大会”在北京召开。在26日下午，大会主题论坛之一“政府大数据与智慧城市论坛”成功举办。论坛聚焦政府大数据与智慧城市，出席论坛的八位嘉宾与大家一起分享了政府大数据和智慧城市等方面的思考和经验。
以下为嘉宾分享实景全文：
国家旅游局信息中心副主任信宏业：旅游大数据行业与“互联网+”的支撑
大家好！今天讲讲旅游大数据，论坛主题是大数据和智慧城市。实际上旅游行业提到智慧或者说提到智慧旅游也提了很久，提了很多年。但是有一个问题是旅游大数据一直游离着，第一的原因是旅游产业和IT和城市规划包括城市监控这一系列直接用科学技术决策，直接用科学规划引领的领域好像有很大的差别。旅游需不需要科技作为发展的一种支撑？人人都说需要，但是大家很难把旅游和科技找到一个切入点，所以我们做科技的时候往往自觉不自觉的把旅游排出在外。说到根本上就是大家觉得除了旅游、智慧交通、智慧教育、智慧医疗都是看得见摸得着的，而旅游感觉需要但是不知道从什么地方入手。包括科技部在十一五、十二五，科技863计划都有跟旅游相关的，但是最后它的成果如何度量、如何验收很困难。比如申请了多少专利，多少软件著作权、多少标准、规范、多少达到国内国际领先，这个说不清楚。但是服务了多少游客、网上交易多少钱可以说清楚。所以看到标题我就先解释一下智慧旅游和智慧城市的差别到底在什么地方。有三点：
第一点智慧旅游是智慧城市的一个有机组成部分。一个城市不能没有旅游，如果说有点牵强的话，反过来说国务院出台了推进旅游休闲的纲要，休闲是旅游的大概念，人人都要休闲。一个城市能不能让老百姓生活的愉快、休闲的舒适？能不能让他的幸福指数高，这是一个城市幸福很重要的原因。所以，什么都需要智慧，而我们的生活更需要智慧。所以智慧旅游是智慧城市的重要组成部分。
第二点，智慧城市需要智慧旅游的支撑，智慧城市不能永远是一个空壳，讲起来都有用，但是哪一点和老百姓的生活息息相关，如果我们不闻不碰这个智慧城市一定是一个面子工程，一定是一个理念工程落不了地。如果说外地游客到了这个地方宾至如归就是智慧的体现，所以一个城市是否智慧除了数据说话更重要的是百姓说话。所以旅游也是智慧城市的一个有效支撑。
第三点，做科技项目大家有一个心得，就是做项目的时候要考虑怎么交帐，就是成果，最后的成果挂在墙上写在书上这不是真正的智慧城市。曾经有一个智慧城市项目验收的时候我说我真看不出哪智慧，我说换一个角度，智慧旅游，看看休闲智慧的角度我们百姓做了什么。所以我强烈的呼吁旅游行业制订城市或者区域智慧旅游发展规划的时候，一定要和城市发展规划密切结合。
智慧城市专家领导做智慧城市的时候一定不要忽略了智慧旅游，这点对智慧城市的成功至关重要。
提到大数据，有一点，即便抛开旅游，一个服务性行业生存基础是什么？就是需求，只要有需求服务行业就能发展。很多传统服务业没落了，原因是需求没有了。需求是服务行业发展的最根本的东西，但是，在服务行业中如果希望发展的好，眼光远，能够做大做强，最重要的一点就是要先于别人发现需求，先于别人发现对需求供给的不足，先于别人发现服务过程中存在的问题。这些东西从什么地方来？之前没有大数据的概念也没有信息的概念，我们都说我们靠经验。我开一个餐馆请一个员工过来，说这个人在餐饮业做了30年，他知道什么菜给什么样的人吃，设在什么样的定位，这些就是经验，这些经验就是信息。他是通过30年的经验积累得出来的信息。当我们有了信息的概念的时候会说信息是服务业发展的支撑和根本。但是今天大数据是服务业发展最根本的核心支撑，特别是对于那些关乎到整个社会、关乎到巨量人群的，比如说旅游，旅游跟每一个老百姓息息相关。
今年1月份在南昌开了一个全国旅游工作会议，今年来了一个新的局长他站在新人的角度把旅游前35年的发展做了一个总结，后35年发展做了一个展望。说了很多东西，但是站在我的角度，旅游发展35年，从最初咱们国家的创惠产业，当时说有旅游是一年能赚3、4亿美金的外汇，但是现在创汇已经远不是这个数了，而且随着国家发展国家不把旅游再做一个创汇的产业了，因为我们有更多的创汇产业。现在而言，旅游35年从很陌生到人人有体验，从每一个城市都有高星级酒店，前35年最大的一个贡献是什么？我觉得前35年旅游产业发展最大的一个贡献点为今后发展打下最大的基础就是它把旅游培养成了广大老百姓的刚需。今天尤其稍微年轻的同志说两年没旅游了，或者一年就旅游了一次，大家都觉得是笑谈，刚需之下旅游产业怎么发展，肯定很多人说它是一个无穷无尽的蓝海，它是法国永无止境的，所以前景一定是光明的。但是有一个问题，就是旅游产业的日子过的并不好，旅行社遍地都说，旅行社的门店抬头就见，是不是旅游很赚钱？我可以告诉大家，比如旅行社的利润率好像只有3%到5%，很多人说这个利润率没有人投钱了，旅行社是代收代付，自己本身并没有很大的资金，所以这个行业利润很薄。对于景区来说每到逢年过节，马上到十.一了，会看到媒体上非常好的记者找到吸引眼球的地方，就是门票怎么这么贵。
门票确实挺归，我是去年全家出去了一趟，回来算了一下出去花钱最多三个地方，一个是交通，第二大块是住店，第三点就是门票。这三点是非常大的花费。为什么门票这么贵？为什么旅行社利润率这么低？原因就是实际上我们没有对这个需求进行更好的分析，所以大家赚的都是辛苦钱，大家都只能把把表面上人人都知道这是赚钱的路，这种显性需求翻来覆去恶性循环。中国人做服务业也一个特点，这个特点就是不比服务比价格。我是学IT的，中关村当年卖电脑一台够一个月的房费，后来就是一台电脑我赚100你就赚50卖就是恶性竞争。旅游业也是这样，有记者采访问到我这个问题，说景区门票这么高，明显成为旅游产业发展的障碍了，我告诉他，现在我们是第一同金，我们就是明着收这点门票钱，如果没有的话景区里打扫卫生的人都雇不起。大家去过九寨沟，这个景区包括周边酒店全加起来每年收入门票占99.9%点几，原因是什么，首先有大的需求，就是大家想玩儿，玩得起，但是这里产生了一个矛盾，旅游产业发展最大的矛盾就是个性化的需求和传统的供给和制式的矛盾，这个矛盾为什么不能解决。很多人说我知道我卖的东西大家不想要，但是我不知道大家想要什么。所谓旅游产业增值服务到底在哪里，这是今天我们一直在探讨越来越迫切的问题。这个问题的解决根本上一定是数据能做到的，如果我们能分析到某一个年龄段的需求到底是什么，我一定会给他们提供。
旅游做什么事情呢？不管旅游说成是文化的载体也好，还是友谊的桥梁也好，包括有人说旅游是外交艺术化手段。旅游就是干三件事，第一件事就是千方百计让人来，第二件事就是来了以后一定要留住，第三件事，留住以后一定要让他消费。今天是请来了，但是游客钱花不出去，这是旅游最大的矛盾所在。如何解决这个问题就是针对我们的社会需求做针对性的分析、针对性的策划、针对性的服务、针对性的供给。只有有针对性把游客分成受众，让游客感觉到亲身为他量身订作的一样，这时候游客不可能不花钱，这点如何做到？我们已经做了尝试就是大数据的分析。我们现在做这种尝试的时候也有一些例子，这种例子对于实践，对于进一步发展是给了很正面的启示。
比如说张家界，不知道大家去没去过，去过以后会感觉到张家界有点尴尬，很多同志去石林找阿诗玛的故乡，尤其看了五朵金花之后说一定要看蝴蝶泉，看了以后一定都是感叹的，说跟想象的完全不一样，为什么去看？就是电影做了一个很好的营销。旅游营销要干四个事情，第一个是让人认知，第二个让你有一个美好的认同，第三个就是让你有一个认可，最后一点是认购。张家界做旅游营销的时候很尴尬，就是到底这是一个世界品位的还是中国品位的？不知道。我们就开始用我们能拿到，尤其是谷歌的数据对外国游客进行分析，外国人最感兴趣的中国旅游资源和目的地是什么，我们进行了分析。分析完这个我们接着分析欧美游客、亚洲游客、澳洲游客、包括周边的华侨，分析完之后结论就是张家界要想打开入镜游最重要的一点要确定你到底希望哪来的游客来这儿旅游。他就说我们希望欧美的来，欧美的花钱多，我说当然理想是一方面。但是从我们的分析告诉你一个结果，这个结果是，第一张家界一定不在首次来中国入镜外国人的游览计划之内。原因是什么呢？文物的、历史的、文化的张家界都不是，自然资源的，张家界在山岳型的，是否能比得过黄山？他们说真比不过。所以这种情况下张家界很难纳入首次来中国的游客旅游项目中。
第二次来中国的游客欧美和亚洲各有多少人，我们经过分析说拿韩国作为张家界潜在客源的试点。原因是什么？第一，韩国人来中国旅游比去日本、欧洲都便宜，所以韩国人具备多次来中国的可能，二次、三次，包括张家界和凤凰一线的打包对这些人有吸引力。所以张家界把认知、认可、认同、认购去韩国做促销，就给他带来了很好的客来，这是一个典型的大数据分析。
还有一个就是比如当时分析海南，我们希望海南成为国际旅游岛，但是刚定位的时候就提出了疑问，我们说是否经过了理性分析了？海南周边不管是从纬度还是海滨、还是环境是否比泰国、马尔代夫这些海岛国家具备的得天独厚的优势？现在成为了一个候鸟型的渡假休闲地，跟最初的定位差异很大。
旅游依托与大数据在实现一个过渡，这个过渡就是由感性产业向理性产业的过渡。想当年我们开发一个旅游资源的时候拍拍脑袋说估计这样就可以了，但是今天更多的是用理性的、系统的大数据分析和挖掘提供解决方案。当然很多我们都在进行之中，包括现在在北京和三大运营商合作，一个外地游客拿着手机到北京之后，我们马上知道他是哪的游客，这个游客需要什么样的服务。所以个性化、针对性的服务将成为旅游发展的一个重点领域，也是我们旅游服务的一个未来的发展方向。
所以最后想说一句，旅游大数据今天已经成为旅游转型升级的支撑，而明年旅游大数据将是旅游企业的核心竞争力。今后在旅游发展享受旅游服务过程中我们会发现它越来越贴心、越来越感性、越来越符合我们的口味，这一切的背后依托是旅游大数据。
谢谢大家！
很高兴能够在今天的会议上与各位交流一下我本人在工作中的感悟。今天交流的主题是”大数据与领导决策”，这次会议主题是大数据与智慧城市，这里面有非常深刻的关联。今天跟大家关联从三个方面开始。
一、回顾一下大数据时代来临的几个进程
三、大数据最终解决的是领导决策问题，第三部分介绍一下领导管理工具。
实际上很多数据目前都在每时每刻的接触，邮件、微博、微信、包括推特各种各样的信息每天都在产生，这个产生是从2013年开始的，世界上90%的信息和数据因为互联网的发展而产生。先回顾一下大数据的发展历程。我们认为大数据是以信息技术为支撑的决策支持系统的演进，更多的是依托信息技术的决策支撑的演进，或者用一个比较白化的语言来描述，我愿意把它形容为是统计插上了信息化的翅膀。我们看到在上世纪60年代初，我们的数据处理为基本的特征，70到80年代演化成为信息应用的过程。一直到90年代很多决策支持模型已经出现了。到2000年以后，数据已经开始进行各种各样的挖掘，一直到今天的大数据，这个演变的过程是非常明确的，带有时代特征的历程。
接下来再看一下世界各个国家的发展进程，其实我们看到今天的大数据比较火热，比较流行，实际上在2003、2004年的时候世界上其他国家已经有了关于大数据相关的国家级战略。最早的时候在2004年，新加坡、英国都已经有了关于大数据的一些基本应用。大家可以看到2004年的时候英国设立了一个水平访问中心的项目。2004年新加坡发布了风险评估和水平扫描计划，这是国家层面上比较早的关于大数据的应用。2005年的时候日本设立了一个信息爆炸时代信息基础的项目，直接成立了大数据专家小组。可以看到2010年的时候欧盟正式发布了欧洲数字化议程，2012年欧盟委员会在欧洲数字化议程及其挑战中已经明确制订了大数据的战略。2011年的时候，美国的麦肯锡报告提出了大数据时代的到来。其实中国对大数据的接触更多的是这个报告发布之后，2012年的时候非常明确的是奥巴马政府已经从国家政府颁布了大数据的研究和计划。这个计划中美国政府拿出2亿美元支撑6个部门的大数据的研究和发展。各国已经知道大数据成为了一个世界不可逆转的不可避免的发展态势。我本人，或者今天下午还有几位专家我们经常都有交流，在斯诺登在2013年6月份，在香港泄密了美国安全部的几份计划，这个时候开始，中国2013年进入到大数据的元年，进入到了比较火热的炒作中。实际上中国的大数据元年是2013年，真正大数据概念深入人心是从2013年下半年一直到2014年或者说一直到现在。
美国政府制订颁布了国家层面大数据的政策之后，我们国家也在不停的动作，最早的时候，官方首次解读大数据时代是2012年12月份，国家统计局原局长在全国统计工作会议上首次直面大数据时代的到来。同时2012年12月底，我们国家中科院白院士在一次会议上呼吁应该把大数据上升为国家战略。2013年1月份，中科院成思危院士和李国杰院士等组织召开了一个大数据的论坛，这个论坛游11位院士和来自于全世界40多位顶级专家在会议上共同对大数据的到来做了一次研讨。2014年10月份，相关的比较核心的信息，我们看到在一些媒体上已经出现了。
其实大数据在中国掀起浪潮，国家层面也没有闲着，2015年7月1号颁布了国务院办公厅的关于大数据（29：）这个指导意见中大数据的描述是非常重头的段落。今天大会主要依托是这两份文件。不久前8月19号国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展纲要》这个纲要对整个大数据的发展起到了从顶层设计到顶层规划的重要的节点作用。可以看到世界各国在大数据发展过程中，各自的举动和目前的现状。非常高兴得看到，今天越来越多的各种相关联的从业者都在进行行业的各种各样的探索。在它的进程和历程中有一个感触，大数据正在推进或者说已经推动了互联网+的价值实现。很多专家在解释互联网+和+互联网意见还是不一的，但是从大数据切入点上发现，互联网+真的开始体现它的价值了。因为我们已经开始发现了互联网真正的潜力。我们看到目前的应用，在国家安全，涉及民意的舆情检测、经济统计和预测以及金融投资、社会研究和管理决策方面都有所涉猎。领导层面或者管理层面我们经常强调的就是知己知彼百战不殆，大数据可以帮助我们实现这样的一个作用。
这时候我们发现领导者是真正拥有了管理上的优势，之前的领导者很多都是处于比较主观的、依据自己的经验或者一种直觉来做决策的过程。现在更多的领导者，越来越多的领导者开始重视数据在科学决策中的使用。同时发现，目前整个大数据技术已经显现出一个比较明显的特点，就是开发者和互联网之间形成了一个比较积极的攻防战斗态势。我们鼓励建设性的黑客，也就是说，网络上大家俗称的白帽子这样的行为，他不是以违法犯罪为目的，是为了提高工作效率的。
第二个模块跟大家交流一下大数据在大数据+的广泛领域，是承接互联网+的思维方式，我们说大数据也是在各种各样行业中得到了比较直接的应用。（图）这个图是智慧城市的一个表式，智慧城市核心就是大数据的应用。在立法支撑、掌握现状、领导决策、品牌管理、同时现象、预测未来、智慧旅游等等这些方面都体现了智慧城市的方方面面。因为今天时间有限没有办法展开来讲，我们有一个概念就好。大数据现在是可以在智慧城市各个层面、各个角度、各个领域得以非常好的应用。
在政府和企业的直接应用中可以看到，政府在应用大数据的时候，可以通过大数据了解市民的生活和城市发展的状况，政府的职能不外乎就是两个。一个是政府的执政能力，也就是电子政务能力的提升。第二个是政府为社会、为老百姓提供服务的公共服务能力。这两方面来讲是一个关联作用，而数据在这个过程中起到的作用是非常明显的。我们也看到市民可以通过大数据享受智能交通带来的便捷，现在若干城市已经上线了关于智能交通的各种APP和各种实时指挥交通的应用。包括医疗像北京301和空军总医院已经开始运用微信挂号或者各种各样的互联网便捷。这上面可以看到智慧城市的发展离不开大数据的同时也给老百姓带来了比以往更加便捷的生活。所以说政府的决策价值在大数据的推动下得以更加高效的实现。
对于企业来讲它的管理收获更加直接。目前整个大数据应用中更多的都是在企业中，我们知道管理层利用大数据可以知道或者可以了解每一位员工的工作情况，以及团队的合作情况，甚至包括市场，包括研发的一些基本数据状况。而员工也可以通过大数据了解自己在团队当中的角色和定位，并且由数据的支撑来提升自己在工作中的效率也会在这个过程中发现市场所需要的机会和产品。我们认为在政府和企业的方面，大数据的作用是非常强大的，数据的力量是可以决定未来领导者的管理决策的。
我们的政府领导有很多拍脑袋的决策，这是在以前的政府决策中非常的普遍的。前两天我在青岛，其实青岛有一位大家知道前两年热炒的40亿种树的现象，那次是在颁奖的时候主持人介绍他，说下面有请张处长为获奖者颁奖，上台以后底下一片寂静，所有会场代表市民都非常安静，过一会儿现场响起了一片呼声就是种树种树种树，这40亿种树可能不是非常科学的规划，今天再看很多树已经死掉了，这种现象在一些城市都曾经发生过的。拍脑袋决策给不管是政府还是企业带来的危害是非常大的，我们知道这些是缺乏科学决策的依据的。这种现象出现了若干年之后，我们现在发现有很多领导已经开始重视数据思维在他的管理和决策中的作用，怎么样来面对你的班子人才，你的思维如何改变？就变得非常的至关重要。前几天我在山东的一个县里面，其中的一个非常知名的铁道游击队的故乡的市委书记就非常具备思维的开放性，当他听到大数据的概念之后，第一个反应就是怎么样在我的城市里面得以应用？他当时非常积极的询问说我在市民，或者城市管理里面能不能把这个概念借助上？其实我们跟他交流的结果就是这是肯定的，因为现在从上到下都在推动大数据在政务管理和企业管理中的应用。所以这个思维至关重要，当一把手具备了大数据的思维，具备了数据解决问题的思维之后，其他的工作就变得相对简单。
我非常咱的是，其实我们每一个人都是一个管理者，其实我们每一个人也都是你身边另外一个人的智库，我们应该学会思考你身边的智库，不是某位专家，我们身边都存在这样的智库，古代有一句话叫三人行必有不师，这就是你的智库。结论就是数据可以帮助领导拍脑袋的决策得以治疗。这个过程就是利用数据和信息作为支撑，通过一个科学智能的方式实现管理决策的科学化。这个问题想抛给在座所有的朋友，一个睿智的领导在现在的大数据时代应该怎么做？因为我们知道领导工作是管理的一种职能，领导者和管理者之间还是有一些典型特征区别的。在大数据这样的一个时代，如何让沟通变得无障碍的对话？我们可以发现，经常在自己的朋友圈里面发了一条信息，突然看到另外两个人对话了，这种新的技术时代的应用会让你发现你身边有一个非常强大的设交网络。
比如今天在座可能跟我不认识，但是跟我另外的朋友认识，所以大数据给我们整个社会带来了一个非常好的积极向上的力量就是积极和透明度的改变这也是团队合作的关键。希望大数据成为我们的大脑。
最后回顾一下8.19的大数据行动纲要，这个纲要我的理解和解读是：
纲要主要解决了哪些现实性的问题这是中国城市报约稿的时候我自己说了一些观点，我认为这个纲要是国家顶层设计层面做了很好的规划，国家在推动一个新型经济引擎的同时，这个时候是采用了国家的高端的顶层设计的推动力。
第二个，纲要对智慧城市的建设哪些方面带来了利好？我的理解是，智慧城市既然它的核心是大数据，是大数据应用，那么可能对于智慧城市的四化方面这个纲要起到了非常好的利好作用。第一个方面就是对于智慧城市的规划的科学化方面带来了非常好的利好。所有的城市在规划自己产业的时候，脱离不了科学的分析，我们现在有大数据，我们可以制订一个非常好的纲要。第二个就是管理的动态化，智慧城市普通城市管理都是一定是动态的，先前很多领导管理不是那么动态实时的，现在很多领导在及时关注自己城市的特点，一个非常明确的案例就是各个地方的宣传不同，有自己的舆情检测系统，这个舆情检测就是替领导把握本地的社会舆论形象，把握本地的老百姓都有什么样的动态。第三个是，它推动的一个利好就是城市治理的精准化。我们讲一个城市需要治理，需要运营，之前的没有数据，没有信息化基础的时候城市的治理和运营是相对传统的，今天因为有了这些先进的技术手段，有了一些先进的科学理念的推动，我们的城市治理会相对变得更加精准，想治理哪一个角度就直接治理。所以治理精准化也是这次⑩一个非常好的利好。
最后一段话体现的是体现的城市对于管理服务得高效化的上面，城市管理者和这个城市最主要的构成部分就是市民。如何给市民提供高效服务，是每一个城市管理者需要考虑的问题。本次纲要的出台会对这方面有非常好的利好。
纲要还提出了推动政府信息系统和公共数据的互联共享，消除信息孤岛，加快各类政府信息平台，避免数据重复打架，为什么出台这个，为什么要推动这个？就是两点。一个是增强政府的公信力，一个是提升社会的信用体系。对应的是建设政府信息公用平台，另一个是建立公信力的平台。这个我们在座的肯定也有的已经在探索了。
今天跟大家分享的就是这些，谢谢大家！
大家下午好！我来自华为。我跟中国国际大数据会议非常有缘，上届会议我也参加了，那时候主题是营销数据，今年讲讲智慧城市的大数据，有一些心得跟大家分享。
智慧城市的智慧可以彩显很多方面，今天讲的是两个核心词”连接、推广“。大家知道华为是一个做通信技术的公司，在智慧城市中我们可以把整个产业大致分成两个部分，一个是基础设施部分，一个是应用部分，华为主要专注于基础设施，做智慧城市的连接。在连接之后，还我们还需要做很多服务。开放合作，如何跟应用一起合作，实际上需要一个开放的平台。这是我今天演讲的主题。
大家都知道智慧城市包括非常非常多的方面，这是举了ITUT在智慧城市很多方面的类别，我想说的意思是，虽然智慧城市包括方方面面，但是它的技术架构上实际上有非常强的相似性。每一个不同的服务，不管是智慧医疗还是智慧交通，无非就是有一个云的计算平台，需要一个连接，需要一个开放的能力都是很相似的。我们所聚焦的点是在城市做智慧。
（图）运营商是在城市的数据中贡献很多的，我去年做运营商数据的时候，做了很多运营商数据的对外开放，做的最多的一个例子是位置数据的开放，位置数据本身在智慧城市有非常非常多的用力，不光是交通，甚至信用都可以用位置数据。比如一个人从早上到晚上位置数据的稳定度都可以表现为这个人的社会稳定度，从而从一个侧面反应出这个人的信用。
我今天想讲的主题是，数据，特别是是城市数据里面，它是需要充分的整合形成一个平台然后开放应用的。这个应用一定不是某个厂商项目驱动的，实际上是一个平台，向社会上的广泛开发者向千千万万创业者开发才能得到最大的社会效应。今天我讲的就是智慧城市的平台。
（图）红色部分，我们认为未来智慧城市的发展中，从技术的角度来讲，从效率角度来讲，是需要一个智慧城市的平台。这个平台起什么作用？就是可以加快智慧城市应用开发的效率。有几个例子，怎么叫开发效率的提升？从开发一个角度来看，大家知道原来开发一个软件，十几年前的时候是比较麻烦的，需要装各种各样的软件，环境搭建起来来开发，开发之后还有很多扩展性的问题，计算能力要不断的增加，有了云环境以后，很多应用环境可以搭建在云上，很多美国的小公司，几个月之内业务飞速扩张，达到上千万用户的时候，它的系统都可以平安过渡。这是云环境的开发的提升。
实际上在业务层面，智慧城市它需要用大量的基础能力，我们希望做的事是类似于像云环境开发者开发的一样，但是它不是一个开发环境，是能够帮助开发者快速的搭建。这是我们做智慧城市的概念模型，城市大家比较熟悉，我们是把上面的应用和下面的基础设施中间抽象成为一个能力层，比如说涉及到运营商能力比如支付、一些工具的API等等，有了这个，开发者开发应用的时候可以更快。比如多媒体通信的能力，大家知道在智慧医疗里面有远程医疗，教育里面有远程教育，往往开发者在开发这些东西的时候，需要很多领域的知识。我们目前追求的是把这些所有的能力封装在一个平台上，提供API，以后大家可以直接调用，可以把一个复杂的功能完成。
政府数据公开：政府数据在智慧城市应用中，智慧城市就是以电子政务为例，它的业务很多，几百个，上千个，但是实际上它需要用的能力可能超乎想像的简单。举一个例子，中国人有一个人在”证途”的困惑，办各种各样的证需要你准备很多材料，准备身份证、房产证都是证明你的身份，实际上智慧政务大部分的应用，只要有一个身份验证的API，很多政务应用可以很快的解决所以我们致力于开发这样的通用性API。我们是致力于开发一个功能，这个平台可以封装出智慧城市所有的需求，使效率变得更高。这个平台就是三个中心加一个门户，门户今天不重点讲。我们提出了三个中心，第一个是信息中心，是把这些数据整合在一起。第二个是使能中心，使这些数据向上能提供服务，使上层调用更快更好。第三个是运营中心。过去智慧城市建设模式，为什么说不是非常理想呢，有一个模式的问题，过去智慧城市建设的都是项目型的，政府有预算，然后把项目做完了就完了，实际上智慧城市是需要运营的。运营是一个很重要的一个思想。再举个例子，美国纽约做数据开发做的比较好，效果也比较好，而且是持续的，纽约的原市长他专门请了一个科学家，做纽约智慧城市的首席数据官，整体规划纽约市的这些数据，整合应用，而且他有一个团队持续优化这个事情这是比较可取的。咱们国家首先在智慧城市上相对来讲缺失这个角色，或者缺失这种专家的角色。
谈到运营，以运营商支撑系统为例是非常复杂。对比来讲，智慧城市运营如果要做好，也需要一个类似的运营支撑系统，这是很复杂的。有了这个系统大家可以非常容易的开发新的系统。
举两个例子，第一个例子是迪拜，迪拜在智慧城市实践和思考中，对它的整个智慧城市的分层就是基本是这样的思考，特别是中间的业务使能说的就是这样的一个意思。在智慧使能层里它规划了几种VPI，比如身份、位置，这些可以向上提供很好的应用，为政府为办事机构等等。
再比如新加坡的例子，新加坡的智慧国项目中间网络之上那层叫SNS，就是智慧国的操作系统，我刚才讲的是平台，它命名叫做操作系统，操作系统管理资源然后下面做服务，实际上智慧城市也需要这样的一个系统，那样上层的应用就可以得到比较快速的开发。
下面介绍一下华为在智慧城市做什么事，华为是做基础设施的，我们做3+1，做通信网络，做互联网设施以及云设施。我们物联网有一个平台两个接入和一个接口，不多介绍。下一个是提供一个无缝的网络，有线、无线相结合，不同的频谱和制式都可以想结合，不同的网深度覆盖可以相互衔接，为人和人的通信，物与物的通信提供连接。有很多国家把智慧城市叫连接的城市，连接还是最重要的，这是我们比较擅长的。
再一块智慧城市基础设施就是云平台，我们现在主要是做IAAS，后续会做PAAS，因为应用能直接感受到的是来自于PAAS。
最后一块是大数据，华为做大数据主要是做基础部分，我们做的事情与应用无关，因为应用我们认为就是应该通过开放平台开放出去，调动社会上每一个开发者，和创造力。我们希望通过一个知识引擎向上提供更多的服务。
时间关系不多展开，今天就是结构性的过一下我们的观点和我们要做的事情。最后一个就是展现，展现一个例子，刚才江主任提到了科学决策，实际上智慧城市追求的理想境界，也就是说它有一个城市大脑，通过很好的展现，市长也好、城市的决策者也好，可以通过这个展现环境实时的知道发生了什么事情。比如说像天津爆炸了，在哪儿爆炸的？影响是多少？整个环境空气环境是什么样的，风速是什么样的等等这些数据都能提供一个支撑，这是一个理想的状态，这是应急的。还有很多例子，比如建设规划上数据也可以提供更多的支撑，这个支撑最好能通过一个非常好的方式展现出来，以给城市的决策者提供快速的科学决策参考。
今天就讲到这儿，非常感谢大家！
非常感谢大家！我们公司主要是做存储的，讲大数据，其中包含着一个隐藏的话题，也就是说大数据，这么多的数据谁来帮你们管，怎么管？我今天重点讲这个话题。
首先讲一下智慧城市建设所带来的海量数据的困难，简单提一下对付海量数据存储最新的技术。
赛凡如何用单一存储池技术满足智慧城市的主要需求。最后向赛凡在医疗影像云上面的案例。
问题很尖锐，什么是海量数据，从数据分析来讲，从60年代开始就有数据的分析和统计，其实真正的大数据至少是海量数据，什么是海量数据？我个人理解，目前为止，原来可以谈TB，现在可以谈PB，一个PB大概是250张4TB硬盘的规模，通常这个数据是叫非结构化数据，它不是传统的数据库的数据，而是比如说视频、照片、甚至日志，主要是这几方面的数据占据主要的地位。
举一个例子，Facebook，目前为止是单一数据量全球最大的，有4000亿张照片，每天增加3.5亿，大家觉得这40000亿张怎么来的？其实三、五年之前只有6亿张照片，到40亿张照片增长速度非常快，这种数据量如何管理？如何分析？目前我们国内对大数据的理解主要还是在BI层面，主要还是以Oracle数据库、SUN数据库行数据为基础的分析工作。
这个方案是我们公司给一个城市做的智慧城市的规划，这是一个大数据中心为基础的方案。大家可以看到，有基础的平台，有电子政务平台、有旅游、城市管理等平台，之上发展出来的是应用，包括智慧旅游、指挥管网、包括智慧健康等等。这是很综合的一个体系，这里面的基础是大数据中心，这个大数据中心的功能是实现委办局的数据打通，也是数据的清洗。除了收集、分析、消费以外清洗也很重要，如何把数据的质量提高，提高分析数据的质量。这里面有政府核心数据比如人口、法人数据，包括政务、业务打通的数据，和社会上的综合大数据，除了运营商以外还有电商、包括很多的可穿戴医疗设备，都是大数据中心所要面临的挑战。数据这么多我们面临的是存储的困扰，之前一张硬盘大概就是1T，从一个硬盘考另一个硬盘还是可以忍受的，现在存储数据量是PB级别的，内存是GB级的，差10000倍以上，数据是PB级的，硬盘是TB级的，差1000倍以上，数据是PB级的，总线是GB级的，也是10000倍的差别，所以数据提高质量，更好的分析是大数据行业面临的挑战。
数据越大已经不适合我们经常搬迁，最好一辈子不搬迁，所以整个存储是从单机存储往集存储过渡，用性能聚合方法将总性能提高一到两个数郎级，例如Hadoop。如果数据量那么大，数据存三倍，硬盘很难忍受，所以需要一些新的技术解决这个问题。同时数据量大了以后，我们的处理上通常都是用云处理模式，或者用分散的这种处理模式，所以很多新兴的编程模式也涌现出来了，最开始的时候Map-Reduce，现在新的STORM、SPARK编程模式出来了。数据如果不搬迁，不迁移的话，这就涉及到数据的还原，也就是说数据本身从哪儿来，这个数据本身是从电信收集过来的，还是移动收集过来的，这就涉及到了数据的溯源技术，主要就是数据的来源和数据的变迁过程，还有就是数据产生的环境包括它的物理环境甚至是逻辑环境、虚拟环境。所以数据溯源技术目前也是非常重要的一部分。
我们公司有幸现在是中国标准化研究院参与了这个活动，把大数据的标准制订了出来，一部分标准就是数据溯源技术。
刚刚说到了数据量大，放到一个池子里面，但是这么多数据很大一部分数据是不需要使用的，现在统计数据显示95%的的数据量周以后人们不需要访问它了，这95%的数据已经是适合被归档了。但是还有一个很小的可能性，必须访问这95%的数据怎么办？同时高性能低延迟的数据库目前的量是低于20%。所以数据量大了以后存储的介质成本、机房成本包括人工成本都越来越承受。所以业界用多种不同的介质组合方式解决数据需求的问题。在热数据、温数据和冷数据之间需要进行自动的转换和迁移。所以大数据的场合下，需要一个存储池来满足所有的存储管理与消费需求已成为一个趋势。
再看看存储介质的发展，硬盘主流的是6TB，从硬盘和磁带蓝光比较的话，从成本上磁带最贵，蓝光应该是最便宜的，搜索的话磁带最差，蓝光是不错的从存放来说蓝光是50年，硬盘是还可以。其实在归档的时候主要看，比如建机房成本很大，这点来说蓝光盘对于归档是一个不错的介质，这点最近也得到了Facebook的采用。因为它对电的要求、对空调的要求低很多，因为一个蓝光的机器，一个42亿这样的机柜大概能长一点几P，耗电量只有200多瓦。
所以云数据中心包括以大数据为基础的云数据中心，多层次的存储布局基本上已经成为一个方向。热数据现在慢慢的被全闪存阵列所取代这是TB级别的。温数据是由硬盘、闪存组合的，这是PB级别的。冷数据包括磁带库和光盘库就适合存ZB级的。
理想的单一云存储有很多要求，首先是对于客户的支持不应该只是支持巨型客户应该是小型客户大型客户都能支持，这是单一节点开始的和设备的共享程度。同时要支持多种计算模式和数据消费模式，这里面的N：1就是多服务源，并行处理的模式，数据处理非常快，有时候需要并行处理。还有一种就是归档功能，大数据分析功能都要在一个池子实现。同时数据的设备量很大的，几千台、上万台甚至十万台的服务器规模，如果说一台服务器平均寿命是3到5年，100台服务器的话就是每个月坏一台，1万台的话就是每个坏10几台了，所以这种情况下对硬件维护一定是去中心化、全对称性、没有单点故障的设计。
另外所有的数据都在一个池子里面，这个池子是一个全局的单一命名空间，由于你进到C盘或者D盘里面，打开一个根目录，所有数据再一个根目录下，而且数据可以自动的进行负载均衡。就是在透明的在线扩展基础上，就是把机器的性能和扩张跟用户使用习惯分开了。我们在最节省的空间前提下提高数据的可用性，我们尽量不用做全副本的，如果说一个副本坏了，这时候是你对还是我对？判断不清楚是谁的数据坏掉了，所以要存三份，如果是PB级的，硬盘上千万张，这时候来个三倍，谁也受不了这样的成本，所以尽量不要做副本。
性能上面要做到极致，读写要非常好，同时无论访问哪一个硬件性能都应该是差不多的，这个池子对大数据分析平台来说就是一个完全透明的、统一的存储池，来解决我们今后所需要的大数据分析的所有的问题。
赛凡C4100：海量存储最佳选择。
简单提一下N+N编码和双控制的节点，赛凡的做法是在每个节点上用双控制方法实现大规模的集群。相对于扩展度、扩展限制和容忍最高节点数据损坏方面有非常大的优势，硬盘成本来说双副本是成本最高的。
总结：对于一个好的存储池来说必须同时支持快速的高性能计算、并行计算，同时支持很多人成千上万人甚至上百万人同时共享。因为数据本身无法进行迁移，我们在本池子里面也要支持大规模的归档。另外因为数据必须就地分析，所以也应该支持大数据的分析接口。这个数据对我们客户来说是数字资产，今后很快随着企业平衡表里会有一项数据资产，数据资产它的稳定性、可用性会成为一个非常头疼的事情。所以池子里面必须要同时解决稳定性、可用性的解决，所有这些功能放在一起，就是赛凡的大数据存储池。
我们跟统计信息服务中心在2013年5月份就已经开启了大数据方面的合作，江主任是实验室的主任，我们在厦门承建统计信息服务中心的大数据研究服务基地。这个服务基地是多方面数据集中平的台，这里面有地方政府的数据开放，有国家统计局的一些统计信息，由统计信息服务中心提供，同时跟合作伙伴一起提供大数据分析的工具，同时就是赛凡的影像云存储平台。对外我们提供大数据分析的服务。
简单讲一下赛凡的医疗影像云，首先，医疗影像目前成长非常快，最近刚刚才从2D医疗影像过渡到3D医疗影像，我们的大数据平台包含了目前冗灾与大数据分析二合一的功能。大数据平台一边提供市级所有医院医疗影像的数据备份，同时在备份池子里搭建了大数据的分析平台，进行医疗影像的分析。这里包含了比较领先的图像分析技术，同时可以把池子上的数据进行备份，也就是说通过一个池子同时实现备份和分析的目的。
以上就是我今天讲的主要内容，非常感谢大家！
戴尔大中华区企业技术战略架构总监许良谋：大数据让你成为透明人
许良谋：大家下午好！我是许良谋。跟大家说一个小小的环节，这两周我一直在思考，如果我有幸参加今天的论坛的话讲什么话题比较适合？开始的时候想，现在中国IOT，物联网分了消费级别和行业级别，行业级别说智慧城市也是一种，智慧交通也是一种，整理的时候想怎么落地，我的太太说，老许护照我已经帮你做了大数据的分析了从你所有的盖章分析，去年2014年你共284天不在香港，她讲了这句话之后，我忽然想到了大数据如何让我变成透明人，就是大数据能不能把我们每一个人所有的东西都变得好像没有任何缝隙了。讲这个话题是比较轻松的跟大家分享对大数据的另外一个看法。当我们看大数据的时候可以从政府的角度来看，或者从整个城市规划的角度去看。但是还要体谅老百姓，举两个例子。
比如一个企业单位要做大数据，你会听到老百姓说的一个话题就是问你可以跟我说大数据、小数据、中数据的分别是什么吗？或者说能够分别，但是我今天做不到大数据的分析。所以开源我们都说好，但是数据成熟度还不能达到上线的级别。大数据让你成为透明人，说的是更加现实的问题，现实就是我们有大量的数据可以分析，无论是城市级别的，国家级别的，任何行业使用级别的都有。但是问题是，大数据最大的敌人也是很清醒的，黑客就是把你的数据不够多，这是一个现实，是大数据的天敌我们如何避免。但是避免的时候又看到另外一个和大数据息息相关的的，就是大数据需要我们的行为数据，但是这些都是我们人、老百姓所做的一些点个看所产生的数据，这是我的隐私，我自己的隐私我不想让你知道。四大大数据瓶颈之一，第一个就是数据的安全性，如何收集、衡量？做这个事的时候也不触碰我们老百姓的隐私。
另外就是风险和利益这两个对头。比如说我7年前在中国的时候，说买一个小玩意，我说是在国外某一个网站买的，7年前在中国说在网上买东西大家都觉得很新奇，但是今天我们已经人人都在网上买过东西了。举个例子，比如今天我用手机，用招商银行电子银行的应用，你问我怕不怕用这些应用使招商银行知道我的信息更多了，我怕。但是如果不用的话，我现在打的去到某一个支行一下银行卡里有多少钱，来回需要45分钟，现在手机一查就可以了。就是我们留下这些信息给厂家或者政府的时候你会知道关于我们的行为多了一点，但是只要你能够提供的利益大于我的可控的风险的话，OK，我觉得这是大家可以协商的。
处理这些话题的时候我们看到一个比较古怪的情况，就是IT部门跳出来说隐私我们已经解决了，现在讲大数据，IT部门说我们帮你保护数据，前设防火墙、后设防火墙，怕黑客进攻的话我们可以帮你加锁，如果怕盘被偷的话，我们可以帮你加锁，管道也可以加锁，有很多技术可以做这些事情。但是做这些事情的时候是不是真的解决了问题？其实很多企业的信息被漏，它有了大数据被破坏之后，相信我，这些大数据的加密都是有的，为什么还常常有泄密的问题呢？就是因为当数据量越来越大，当我们去到大数据这个级别的时候，尤其是进入智慧城市的时候，数据更是不可想象的。所以跟大家分享一个轻松的话题，拜托大家，大家设计大数据的时候安全不再是事后处理的事情，它必须是第一天就要看重的事情。这不是IT的问题，真正用者是谁更重要。大数据的隐私保护里面，涉及两个很大的话题，一个是IM，一个是EOP。IM就是到底谁写进来，谁用，谁管？你是不是完全知道它，管控它。EOP就是当一个数据，这么大的数据能够帮你做分析，创造出价值的时候，到底是不是有一个具体的方案可以避免泄露？如果我们第一天就不考虑的话，为了大数据而大数据，硬盘越买越多，到时候当数据外泄的时候，大数据造成的损失和影响是不可想象的。
大数据成功的关键：
大数据是占IT很小的一个比例而已，一切要以人为本，我们希望通过大数据的分析和推进能改善业务的流程。大数据的方案从小到大的，每一个都是和人有关的，最重要的就是安全，我们要从第一天就把这些全部考虑进去。
今天还有谁看电视之后说那个广告太好了，我们去买东西，几乎没有了。今天的消费者也好，使用者也好，其实他们都很聪明，如果你说我为了给一个免费应用或者某个用途后面就拼命抓你的隐私刷数据的话，坦白的说，我们人类不超过1分钟就知道你在后面想搞什么。所以你如果想买别人的数据的话，你自己就应该透明一点，把你想用大数据达到的用途和动机透明化，这样大家才是公平的交易。
举一个例子保险是谁都需要的，那为什么保险公司还请那么多销售人员呢？就是因为还是那句话，动机比技术更重要。总的来说当我们迈进大数据的旅途，我们基本上是希望大家能以这个购买作为一个开始。仅以我自己作为一个例子，我在这儿想五年之后的我应该到了什么样的境界？这是往前的一个判断，这种方法未必适合，比较好的方法就是现在就把你自己当成5年后的你，当时你已经得到了什么1、2、3、4、5，因为你知道你在5年之后要得到什么，然后往前看每一年要做什么样的事情？这样做人生规划好一点。
大数据旅途也是这样，我们第一个建立就是要做到90天，如果一个大数据项目90天内没有效果的话，最好不要再推进了。大数据第一步必须是业务部门和IT部门或者信息科学家、数据分析家聚在一起谈到底我们的目的什么。如果说做数据分析的话，我们肯定需要找出很多智慧点。但是我们要马上通过大数据做到业务的革新这是宗旨，但是问题知道数据在哪里吗？今天可能不敢相信有一些客户跟他交流的时候说我们要大数据，要达到另外一个更高的级别。我说你们开始做数据仓库和数据分析了吗？都没有做过。如果连一个基本分析都没有做过的话，那么这些信息还是一堆孤岛的话，都不知道有效分析，其实还是回到了业务的起点。所以要先理顺，不要一上来就要走到100步，中间还有很多路要走。
隐私的话题在大数据中是一个很大的话题，我们考虑的时候不要说先推出来再说，大数据丢失不是一个单位能够承担的。如果和政府有关的，掉的不只是乌纱帽了，可能是坐牢了。所以安全必须要从第一天就开始重视，我们也不能说因为也这个方案就能马上跳进去，业务部门没有出来之前我们要看采集数据在哪里我们之前的数据管理方式是什么？这些都要考虑清楚。
以上是我今天跟大家探讨的主要话题。谢谢大家！
下午好！非常高兴今天有机会在这儿分享我们公司这么多年在大数据方面的想法。我是来自于西安未来国际，十多年来我们公司一直专注于电子政务、智慧城市、云计算、大数据都是我们在给政府提供信息服务的过程中经常宣布的一些理念。
今天我从上午就听大会，到现在各位的专家和企业界的领袖谈了很多大数据的好处，它对我们的工作、生活和生产方面的一些影响。我有一个发现，大家在整个谈的过程中，都不谈钱的事。但是其实大数据确实是一个和钱有关的事情。所以，为了吸引大家对我的演讲的关注，下面专门谈谈钱的事。当然这个钱并不是说做大数据的时候花多少钱，而是说我们从一个地区或者地方政府角度来看，我们在如何推动大数据产业的发展，如何利用大数据产业发展，使我们当地的经济结构能够优化调整？能使当地的经济有所发展。
数据从原材料到分析的一个过程，这个图是美国的一个数据，表明大数据在国民经济中起到的一些关键作用，随着数据的挖掘和分析难度的提升，它的潜在价值和延伸价值也在不断的发展。同时对于整个国民经济的贡献也越来越大。刚才谈到我们公司做很多智慧城市的项目，我最近在和一些地方城市的主管领导和市长沟通的时候，我会逐渐发现一个问题，以前，我们在谈的时候更多的是谈如何利用信息化的手段使这个城市更加的智慧起来。近两年来，我有一个发现，随着社会经济新常态的到来，越来越多的市长更加关注智慧城市的本质，就是通过智慧城市使这个城市有新的经济支撑点。这时候谈智慧城市的时候，更多的是谈智慧城市能能给他们这个城市带来什么样的新的经济增长点。而很少谈做智慧城市需要我们花多少财政预算。所以今天我更多的谈大数据，这是目前也是智慧城市建设中的一个核心，有很多人说没有大数据就没有智慧，就没有智慧城市。
从我们整个国家来说，我们国家是一个名副其实的数据大国，在2013年我们中国产生的数据总量已经超过了0.8ZB，占全球数据总量，约计到202年会占到四分之一。我们国家确实是名副其实的数据大国，但是与此相对应的，这些数据所产生的经济价值、经济效益，与全球其他国家相比有很大的差距。下面也一些数据，据麦肯锡的预测，不管是美国也罢还是欧洲也罢，他们数据总量产生量比我们国家少很多，但是由此产生的经济价值会非常的高。
最后给出这个数字，8000亿人民币，是前两天看到的一个机构预测数字，8000亿人民币是比较狭义的大数据市场本身的价值，并不是它的延伸价值。但是总而言之我们国家数据总量和由此带来的价值还是非常的不相称的，完全达不到数据强国的要求。为什么会产生这样的一个情况？我们有一些看法。我们认为相比起其他的发展国家，大数据应用比较好的发达国家来比，我们国家主要是存在供给不足和社会化应用不足。目前我们发现，在国内，大家在大数据方面，虽然谈了很多数据挖掘、分析，但是真的到了产业投资和建设上的话，很多人会把投资的重点投向基础设施。会在做原来云中心基础之外再去做大数据中心，这是有一些重复的。并不是说基础涉世不重要，而是说我们不能再仅仅把中心放在这个地方。
另外一个问题，今天很多专家都已经谈到了，就是数据开放的问题。我们知道，中国这样的特别国情下，虽然国家国情就是这样，但是很大一部分是数据掌握在政府部门和公共机构里面，他们并没有把数据拿出来让其他企业用，他们基本采用自产自用的方式。也就是说，我自己产生或者刚好由于我的职能在管理的数据是我自己来用，也给我这个部门或者给我这个行业带来一些效率，并没有给其他行业和社会带来更多的效益。所以从市场的角度来说，这样的一个自产自用，并没有起到丰富数据产品供给的作用。另外在整个过程中，很多数据的挖掘利用仍然是政府和研究机构的自产自用，所以社会化参与度非常低。老百姓能用到的数据产品和数据服务起来比较少的。
比如刚才很多专家谈到了数据服务在管理上、经营上、决策上离我们日常老百姓还是比较远的，老百姓大的消费市场所需要的产品非常少，没有起到活跃市场的作用，供需不旺市场是起不来的。所以目前主要的问题是在两个不足的方面。
该如何做？我们想到了三步的做法。先从开放做起再做利用，再做产业发展。刚才戴尔的许总谈到了隐私和开放的作用，在这儿稍微唱点反调，并不是说隐私不重要，这确实是一个相对平衡的过程，保护隐私基础上还是要加大开放的力度，因为我们现在并不是说已经开放了隐私有很大的问题的情况，而是说，很多可能还不涉及隐私的数据也没有开放出来。应该说开放是全球的普遍的做法，我看到今天来的专家里面也有研究我们国家的政府信息公开的，还有包括英国数据网站的专家，都是在说开放方面的事情。应该说，通过开放公共信息资源来增大数据供给，丰富数据产品是全世界的普遍做法。
通过这个数据开放我们认为它是可以推动去形成大数据的产业链的。我们开放的主体由谁来开放数据？这是第一个问题。我们认为现在开放的重点首先要做到的是政府部门和公共服务企事业单位。就是这些和大家都有关系的，比如类似未来国际自己的数据开放出去，可能变成统计局数据中的一分子，但是对很多老百姓是没有作用的，所以我们强调政府部门和企事业单位，在履行职能提供社会公共服务过程中产生的管理数据开放给全社会进行再利用。也就是说这个数据开放出来以后不能再回到产生部门自己开发利用，应该是由别的其他的企业和部门对它进行再利用，形成信息产品，把这个信息产品去投放到信息消费市场，供大家去采购和使用，由此来产生大数据的价值。上午鄂院士谈到了数据交易可能有价值上经济上的问题，不谈经济上的问题，我们觉得目前中国的法律法规以及相关的隐私，包括数据的物权所属关系不明确的情况下，我个人认为直接交易是存在一定法律风险的，在此情况下，交付数据服务，交付数据产品，或者对数据产品进行交易，应该说是当前情况下比较好的一个选择。所以我们认为第三步就是在有点对点的数据服务之外，我们要形成一个数据产生的交易市场而不是数据的交易市场。通过数据产品的交易去活跃整个信息消费市场，来发展大数据的产业和经济。这是我们认为的产业链形成的一个过程。
具体来说第一步就是开放。在开放方面，不谈很多细节了，主要谈几个点。第一，我们认为主要是政府部门和公共企事业单位开放。这就涉及到和他们的电子政务以及电子政务网的关系，我们的建议是，开放这样的一个平台，开放的一个网站，开放网站是全球的普遍做法，包括美国、英国都是这么做的。这样的一个开放平台应该建立在互联网上的，而不是建立在电子政务网上。因为开放的目的是满足社会公众对信息资源的使用权，如果他们都不能获取数据，把这个数据开放到电子政务网，一般的企业、一般老百姓得不到的话开放没有意义。所以我们强调是在互联网上进行开放。
第二个强调开放是要开放一个原始的，可机读的数据。为什么是原始的呢？因为这个数据会被别人利用去做什么样的产品，开发什么样的潜在价值，我们的开放者是不能做预期的判断的。我们应该就把最原始产生的数据拿出来，其他人做创新的发展，他可能有很多奇思妙想，如果我们对原始数据本身有一些潜在的项目，可能会影响我们后面价值链的形成。
第二个这个原始代表的是，我们不要对这个数据进行加工处理，因为加工了之后也可能会损耗它的潜在价值。第二个要强调的就是可机读，也就是说这个数据出来要便于计算机处理加工它。否则的话如果加大它的使用和再利用的难度的话，也达不到开放的原始目的。数据开放出来之后下一步需要鼓励很多企业，利用公共信息资源去开发信息产品，服务于社会公众，服务于其他的企业客户或者政府客户。这方面目前我认为我们国内的信息服务市场还非常不活跃。一个是，它有点蛋生鸡鸡生蛋的问题，需求不旺很多企业不愿意做数据服务，产品不够丰富也会使消费市场需求不旺。所以这方面我们认为应该由政府或者事业单位来做示范，他们去起示范带头的作用，把自己的一些数据、挖掘分析的服务不再由自己去做，而是交给一些社会化的专业信息服务企业去做这样的数据分析。让自己的技术员做别的工作，这样来加大市场需求量，鼓励更多的企业加入数据服务供方环节，以此扩大需求。
最后的一个状态我们认为应该是非盈利性和商业化并举的两个服务平台的概念。第一个服务平台是一个开放的网站，是负责将掌握在政府部门和公共服务企事业单位的这些数据开放给社会公众，把原始的可机读的数据开放出来。在此基础上做另一个商业化服务平台主要用于连接信息服务产品的供需双方去做信息服务产品的撮合和交易，以此活跃整个信息消费市场。使我们的信息服务企业有它的数据产品的运行的平台运营平台和交易平台及也有消费者去获得信息服务，使用信息服务的这样一个平台。因为我们知道IT很多的不像零售品，买回家到家自己就可以用了，很多数据服务还是需要有一个运营环境的。所以我们将信息服务的产品交易平台作为商业化，商业化和非盈利化并举，共同来繁荣信息服务市场。为什么开放的网站是官方非盈利的性质呢？因为我们最近也参与了一些国家政策方面的研究，目前在这方面国家打算把这块作为政府部门法定的职责，必须要将自己的数据开放出来。因为它只是一个管理者，数据的本身所有者，说句实话现在产权还不是很清楚，需要我们下一步法律法规来做明确的界定。所以在这个基础之上，我们现在大量的数据的保管者其实并非数据的所有者。所以这种基础之上，这个数据的开放，我们认为应该是一个非盈利性质的开放。
通过这样的一个市场的繁荣在各行各业，包括决策支持、经营管理、公共服务等方面发挥大数据的作用。也使我们的供需双方在经济上产生联系。我们只讲服务而不讲回报的话，我觉得这样的工作也是不可能长久发展的。
简单说一下我们公司在大数据发挥经济推动作用的方法，具体我们先期开展了一些实践，首先正在建设这样的一个大数据服务平台，它集数据的开放、数据的服务、以及信息服务产品的交易与一体，更多的是把我们的重点放在数据的通过对政务大数据的挖掘分析，向最终客户提供一些定制化的数据服务。另外就是构建数据服务的消费市场和交易平台，让更多的信息服务企业可以在这个平台之上把他们创新的成果能够推向市场，能够通过市场获得他应有的回报。所以相对于其他的类似的产业园我们关注的重点更多的是在大数据方面的多层次的服务。除了数据本身服务之外我们也在为其他大数据的企业给他提供运营和交易支撑服务。
下面举几个例子，我们如果只谈给别人的数据服务企业去做支撑，政府部门应该做一些示范，我们也在示范，在几个行业尝试做一些大数据的服务。举几个例子，因为我们现在基本上会在包括人口健康、医疗、林业、智慧城市、交通、公安等很多领域都在给政府客户做数据分析。第一个就是在人口健康方面，大家知道人口健康是每一个老百姓都会日常接触的，大家也会对自己的健康情况非常关心，现在医患之间的矛盾也有进一步恶化的趋势。我们利用能够采集到的政务数据，以及从互联网上采集到的数据来进行人口健康领域的决策支持、公共管理，包括我们在医疗资源配置方面做这样的一个分析。应该在什么地方建医院？什么地方建什么样的专科医院，我们会分析一个区域内的人口年龄结构和本身的生活习惯。比如我来自于西安，西安有的区域是以研究机构、学校、大专院校为主的，他们这些教授、教师、学生经常会得什么病？我们会有一个分析判断。我们建议在这个地方再开设的医院应该加强什么样的科室的建设。
在工业区、纺织业比较发达，那个地方的医院应该加强什么样科室的建设。我们会对类似这些方面进行分析服务，这是给卫计部门的一些服务。
另外举一个例子，我们在给工商联提供的数据服务。我们知道自从进入经济新常态以来民营经济在国民经济中的地位非常重要，所以我们在跟工商联帮他去分析全国的非工经济企业遇到的普遍问题和个性问题，我们给他们提供服务。
第三个是例子是我们和国家测绘地理信息局一起合作的一个课题，叫信息地理化的一个课题。去年我们看到过一个科幻大片星际穿越，提到了更高智慧的文明能够在五维空间之外看到这个世界。我们是对所有的信息给它追加空间和时间的属性。就是把测绘地理的数据信息化，好让我们利用。我们现在是反过来了，不管智慧城市还是应用位置都是非常重要的，我们是希望所有信息都追加到位置上，这方面我们正在和国家地理信息测绘局做两个标准，就是地理信息化两方面的标准。
这个是我们给老百姓选择就医的服务，在他打算看病的时候帮他指引到最适合的医院，避免在高峰期走高峰路段，或者一个小病非要到一个人非常拥挤的大医院去就诊。
这是我们在智慧城市方面的案例，我们会综合整个这一个城市所有的运营情况给市长一张屏的分析情况，通过这样的屏幕市长可以全面及时掌握整个城市所有的运营情况。
时间非常有限，介绍的比较仓促，谢谢大家！
中国国际交流中心张茉楠：数据开放推动政府治理再造
张茉楠：感谢中国通信协会的邀请，我是第一次参加这个盛会，我不是做技术研究的，但是我感觉到很多我们的技术专家实际上也是在给我们呈现一次思想饕餮的盛宴。所以本身这个交流平台就是一个思想碰撞的平台，所以也是感谢主办方。
我今天跟大家交流的题目是”数据开放与全球政府治理的变革“。今天大家都在探讨数据本身的问题，就是说我们怎么拿数据说话？但是我认为，在提高大数据热度的同时，也是升高了我们对大数据认知的纬度。从我的角度来讲，因为我一直做经济研究，很多在座专家更多的是从数据纬度，从技术的纬度探讨大数据。但是我更想从经济的纬度从社会的纬度和政府的纬度，从制度的纬度看一下大数据。
比如说我们现在谈的数据现状，互联网不仅仅是加法，也是做乘法，大数据所有的数据流都是依托与业务流、价值流和产业流的。这个过程中，大数据不仅仅是生产力，它更是一种生产关系，它带来了整个我们社会方方面面的变革。
跟大家交流三个方面
一、数据开放之与政府变革的战略意义
二、全球数据开放全景图与政府行动规划
三、我国数据开放进程中的几个重点问题
像刚才谈到的，大数据我认为它正在开启一个新的时代这个新的时代不仅仅从生产力的角度来看，更多的是从生产关系的变革中来看的。从美国，包括上世纪70、80年代，到本世纪初的信息化和大数据的发展，美国从国家发展战略、从国家经济发展规划来看都是完成了整体的布局。在数据驱动的时代，不仅仅像美国这种发达国家可以具有更多的话语权和数据的掌控能力，像新加坡这样的小国只要具备数据生产和创造数据价值，其实也同样能够产生对全球数据的垄断和影响的能力。我们知道，大数据的时代改变了政府的角色和企业角色和社会公众的角色。也在使我们整个国家的治理从原来的政府主导的治理，向更多的公民参与、向企业参与、向社会公众参与多元共治的模式转型。
第二个探讨一下，从政府的角度来讲，我认为政府革命也是经历了三个阶段。从第二个阶段比如上世纪70、80年代，所谓的新公共管理革命，它的产生之初也是伴随着新一轮的全球化、信息化。比如说像美国的里根政府和英国的撒切尔政府，面临着庞大政府的冗余以及在公共产品供给不足的情况下，面临着非常大的内部政府流程的再造。特别是随着当时新一轮信息技术的革命，管理技术的采用，特别是政府更多的是服务于民众的方向的转变，以及整个政府更多的向公众提供公共产品的服务，引入第三方参与机制。实际上，发达国家已经在上世纪70、80年代完成了政府的流程再造。到本世纪初，特别是随着大数据、云计算、包括新一代互联网技术的发展，实际上整个政府的流程也在面临着非常大的冲击。特别是比如说现在很多政府都要建透明型政府、开放型政府，这个过程中，政府首要的不是数据驱动，而是业务驱动。比如说美国在2008年金融危机期间，为了让公众了解财政资金和财政支出流向，把美国所有地方政府、州政府的财政预算和支出向公众公布，每一笔的流向公众都有知晓权。
再比如说美国的环境的开放，通过一个项目把美国各个州的环境治理数据项公众开放，让公众更多的参与环境治理，第三方治理的监管。整个过程中，是政府服务需求让更多的公民有参与的黏性。
归纳为以下特点：
第一，是从原来的一家独大，政府的独制更多的转向多元共制。
第二，由原来更多的是封闭结构向开放型的治理结构转型。特别是在大数据、云计算发展之下，原来公众和政府之间的信息差、知识差等等已经逐步扁平化。
第三，由权力决策机制转向公共决策机制。
本世纪之初发达国家比如欧美，再比如说一些新兴经济体，印度、巴西已经加入到全球数据开放的过程中，特别是在2008年的时候G8已经成立了开放数据的宪章。现在全球有63个国家加入到了全球数据开放联盟之中。根据全球数据开放报告，现在中国还处于中后的发展进程中，我们在所有的国家中排到61位，其实中国在很多领域的开放还处于初级阶段。美国政府更多的由于它的民生导向和促进开放的导向，使它更多的数据比如交通数据、环保数据向民众开放。比如美国政府，一直是原来军用的GPS，实际上已经军民两用，GPS更多的已经向民用商业开放，比如航空企业导航、和各类LBS服务，创造了大量的就业机会和产业价值。每年贡献的经济价值几乎是达到数十亿的价值。
比如欧盟开放数据情况来看，在宪章有十四色开放，跟民生相关的包括社会福利、交通、医疗、教育等。所以最重要的是政府的开放也是变成一个如何促进社会开放的过程。
这是我归纳的开放数据相关的部分整理，包括企业类的、司法类的、教育、能源、财政、地理空间、科研类的和相关统计类的数据。这些数据的开放我认为是整个政府业务流程和经济产业链的重建相关的。更有利于通过开放促进经济社会的发展，创造巨大的社会价值。美国在推动整个开放过程中，一直都是战略统领、规划设计。美国通过在过程中鼓励创新的这种做法已经创造了巨大的商业价值。
英国是排在全球开放政府中排名第一，无论是从政府还是商业价值的应用，实际上综合排名都是非常靠前的。特别是英国政府通过整体公民的参与创造了很大的社会主流民意的导向。其中在开放数据战略中有三个值得我们借鉴的。第一个就是英国政府通过开放社会公共评价体系，每一年对外公布政府开放的评价成果，让公众进行审计和监督。
第二个英国政府形成了数据清单形成了数据编码，把政府数据资产和数据源进行了一个很好的梳理和摸底，更有利于未来对政府进行资源开发和数据开放有一个非常明晰的指引。
第三个，英国政府在顶层上成立透明委员会，主要是英国政府的资源，共同研究政府开放相关的政策设计，通过数据开放倒逼政府的制度开放和一些业务流程的开放。比较中国来讲，特别是对中国政府来讲，一直都是有开放意愿的，特别是今年两会期间，李克强总理在政府工作报告中明确提出了，要推动下一步中国信息开放和政府开发者的资源利用。今年2015政务信息公开要方面，也把如何推动政府数据开放作为今年以及未来一段时间重要的一个方面。
但是我认为，对于中国来讲数据开放还是一个非常全新的课题，充满着全新的挑战。因为与数据开放相关的所有我们的数据基础，比如说我们的数据开放组织架构，政策体系，特别是法律标准，都没有建立起来。这个过程中，大家今天谈到了很多问题，比如隐私权的问题，比如说数据所属权的问题，比如未来数据治理的问题，方方面面，对于很多政策制订者和研究者来讲都是需要有一个知识储备、政策储备和认知储备的。我们最近参与了一些方面的研究，也是与这些政府数据开放相关的前期的课题。这都是我们比较熟知的大数据的进程体现。
特别是随着信息技术的发展和系统的集成，整个政府业务流程也在发生改变，原来更多的看到的是横向的，比如各个业务部门之间壁垒的打破。但是现在的问题是，比如说我们现在，虽然信息资源瓶颈被打破了，但是由于业务流程没有整合，由于业务本身之间的整个系统的链条没有整合，所以才造成了新一轮的数据鸿沟和数字壁垒。所以如何突破行政体制的壁垒？我认为是未来推动数据开放非常重要的一个环节。从全球范围来看从2012年开始，国际上的相关组织，比如ITO和ISO等相关组织都在纷纷开展全球数据开放标准的研究，包括基础设施的建设，从数据产品、应用方面开始构建全球数据开放大数据标准化的体系。根据工信部发布的大数据标准白皮书，现在我们大数据开放标准立项的和在研的已经有73种及但是新的标准还是非常缺乏和匮乏的。全球范围来看，中国是数据治国、依法治国，立法我们相关标准还没有建立起来。但是美国在整个信息化过程中，包括信息自由法、数据质量法等相关法律法规已经建立起来了。
未来中国如何在确保公众知情权、保护隐私权和促进国家数据开放寻找一个平衡点是非常关键的，中国起动数据立法相关工作需要方方面面的努力，比如法律界、科技界和政府界方方面面的资源整合、配合，来推动下一步围绕数据开放的立法的和相关标准研究。
中国现在尽管是数据大国，但是我们离数据强国的差距还非常远，之所以这样我认为还是属于发展阶段的问题。因为从发展阶段来看，数据的实体化和实体数据化中国还处于前期阶段。围绕中国方方面面所面临的问题，比如安全的问题，比如说如何维护国家安全保障的问题，都是非常重要的挑战。比如说现在中国刚刚出台网络安全法，这个网络安全法与之相关的就是涉及到未来如何应对大数据，从内容、到技术、到产品标准方面的非传统安全的保护问题。
第三个问题是与数据治理相关的。随着数据开放，其实数据开放不仅仅是中国的本土数据的开放，涉及到大量全球数据的流动和跨境贸易数据的流动，就涉及到全球数据治理层面的问题。比如说数据所属权当你超越国境之外就涉及到数据主权的问题。因为很多比如说跨国公司和中国企业要海外拓展就要随着走出去，数据就要在本土产生，这个数据如何对它进行规范和治理，对它进行确权？还是涉及到国际标准和全球治理层面的协同。
第二个问题就是跟安全相关的就是责任分摊的问题。现在围绕数据涉及到整个数据链条，包括运营商、生产商和数据的使用者，在围绕数据过程中涉及到的安全风险，我们如何来规避？可能是需要我们在更高的层面上，在法律层面上进行新的明确，和标准的设立。再比如说冲突问题，现在很多数据还没涉及到知识产权，随着数据的开放和标准的拓展，涉及到数据纠纷和数据产权是未来非常大的挑战。所以这个角度来讲中国还是处于数据大国迈向数据强国的初始阶段，对于我们来讲如何摆正位置如何有良好的心态，向发达国家更多的学习，是我们中国需要明确的。
今天的国际数据大会提供了一个非常好的平台让我们从中国的视角看全球，从全球的视角看今天中国数据的发展。谢谢大家！
我是牛津互联网研究院的研究员，是英国开放互联网的一个主要的研究机构和相关政策制订的一个机构。今天主要给大家介绍一下英国数据治理的一些现状和实践。Data.gov.uk就是相当于英国的电子政务云。我不知道大家还记不记得这个画面，这是2012年伦敦奥运会的时候，当时的一幕，一个房子拉开了之后一个人在里面座着打计算机，这个人是一个英国籍也是牛津大学毕业的科学家，也是万维网之父。他当时创造互联网时候当时是一个博士生，他有一个想法就是说能不能有一个东西把全世界的电脑里面文件全部连接起来，所以他提出了超连接的概念。当时他说我这个东西造出来之后不是唯我独享的，我这个东西造出来之后是全世界所有人所共享的，所以他没有申请专利，把这个放到网上就公开了，就是一个蝴蝶效应，没有人想到互联网发展到现在是这么一个蓬勃的产业，这是当时非常年轻的一个博士生的想法。
他发明互联网之后回到英国，大家问他互联网另外一个发展点是什么，他当时不加思索的说大数据。所以英国开放数据的始祖还是他，他不停的在英国政府之间游说，推动政府开源，因为政府掌握大量的资源，政府首先要做起来，把这些东西做起来，然后推动开放数据的计划。
英国首相卡梅隆先生2012年推出了”透明性革命”，就是这届政府致力于建立一个全世界最透明、最开放的政府这是他当时竞选首相的宣言。刚才张研究员也说了，G8峰会是中国为首的推动全世界最发达的8个国家提出了一个声明，开放数据是全球化核心的进程，主要致力于提供更加有效的，更加负责任的政府。从而更加的推动经济和社会的发展，这也是G8峰会达到的共识，所以G8峰会有一个宣言就是致力于推动八个最发达的数据开放的项目。
2014年政府开放程度的排名大家可以看到英国是远远高于其他的政府，综合评分是96%，第二名丹麦政府只有83%。所以大家可以看到英国从公共的交通信息，包括政府预算信息和它开放的是领先于很多国家最主要的原因就是把所有政府的消费信息，就是政府花了多少钱都放到网上，排第二名的丹麦这方面还是很欠缺的。第三是他们所有的选举信息都放到网上，和国家地理信息、统计信息、立法信息和邮政信息、和跟环境相关的污染的信息都是毫无保留的。除了牵扯到隐私和国家安全的数据不能公开之外，只要能公开的尽量公开。所以英国在开放数据方面一直遥遥领先于世界。
Data.gov.uk我们是有幸得到谷歌的资助，2013年开始对这个网站进行大规模的研究分析它的使用情况。首先看一下开放的定义，开放有不同的定义，到底什么是真正的开放？在英国有一个定义，开放就是任何人都可以免费获取、使用、修改或者分享任何信息、任何的目的。所以是没有任何限制和没有任何附加条件的开放。开放数据在英国的定义，所有的开放的数据和开放的内容都能够免费的使用，免费修改和免费分享，可以不拘于任何目的哪怕是商业的目的。所以是完全之开放，没有任何附加条件。
英国开放计划大概有8个定义，8个标准。第一个首先是完全的开放，必须尽量把所有全部的数据拿出来。第二个就是优先级是很高的，必须得排在政府工作很高的优先级。第三个就是时效性，不能说政府把这个数据放了十年以后再开放，没什么用了，所以能尽早开放都尽早开放。第四就是必须要有有效的访问手段。英国政府有一个很好的网站一搜索所有想要的数据都能找到，所以它提供了非常好的访问性。第五必须是机器能够获取。比如说一个照片放到网上，一个扫描文档放到网上机器读不了也不行，必须是机器能读得格式。再一个就是不能有任何歧视，所有人都能拿得到。还不能有任何知识产权的保护，任何人都可以用，不能说有很多附加条件。所以这是一个非常完全的开放。
刚才我也提到了英国政府对这个东西特别强调，就是所有开放的数据有五个评分，评分最好的就是对机器阅读最有效的格式，所以一定不能是照片这种格式，因为是一个大数据的系统，所以很多是通过机器访问数据的，所以格式必须是能够机器访问的，这是英国评判一个数据好坏的绝对标准，就是数据是否能被机器所访问。
这是西方国家开放数据的目录栏，进到里面可以看到所有开放数据国家开放数据的网站。
下面讲一下开放数据的目的，为什么要把这些数据拿出来呢？首先就是社会觉得我们很多数据政府愿意放出来。第二步就是刚才史总讲到的，政府把这些数据拿出来，是因为政府的人可能也不太懂这些数据，存在那儿浪费资源，为什么不拿出来让社会的有识之士懂数据的人用呢。所以就是在数据基础上创造一些新的东西。
英国政府做法是有一个开放数据研究院，简称叫ODI，也这个研究院总部设在伦敦，是一个数据创客，是一个开放的环境，任何人都可以进到里面去开发应用，开发手机软件。当时我们去的时候，他们给我们介绍一个案例，一个在读的高中生，来到这个地方突发奇想说我为什么不开发一个软件告诉大家，我生活周边的犯罪率的记录呢，所以他当时回去花了一个星期的时间开发了这个软件，这个软件就爆火了，因为在英国只要搬家的话大家会查一查周边的犯罪率的情况，大家都希望住到安全的地方。还有查找医生信息、住院信息和查找住房的信息很多可能性都可能发生。所以它不光是一个研究机构，还是一个孵化基地和创客集中地。
介绍一下我们的研究，这是唐人街10号请愿的数据分析，这个网站是高于500个人有这个诉求的话，政府就得出来回应。第二个案例我们把政府所有的网站的流量做了数据分析，比如这个是中央政府网站的入口，可以进到不同的部委，可以通过流量分析把部委网站使用频率做一个可视化的分析。
还有政府网站的维基百科关键词的分析，显示比较高的就是开放的政府、包括有专门给政府提供开放数据技术支持的。英国卫报做的2011年到2012年所有政府开支的分析数据，蓝色这部分很大一部分是社保资金占比，英国政府主要开制还是社保和医疗这块，基本占了英国政府总开支70%。国防很少，教育投资都不是很多。所以可以很清晰的看到今年政府花了多少钱，还可以算出政府今年花的钱是多了还是少了，可以很明晰的看出来。
下面介绍一个我们小的项目，英国政府有一个开放的计划，英国所有网站都存在答应图书馆里面，我们现在通过一些网络的爬虫技术和既有网上的信息帮他们进行分析。这个数据库大概有30个Terabytes数据，我们通过答应图书馆帮助英国政府做一些网站的演进闷热。可以从中看到96年到2009年不同的英国域名之间的变化，黄色就是公司域名的增长，大家可以看到黄色和红色是不停的增长的，红色是政府慈善机构的增长，橘黄色是政府，蓝色是学校的增长。
我们在这个基础之上做了不同的域名之间互相流量的分析，大部分的流量还是政府和公司之间的流量，政府相当于一个流量的连接器。
我们今年6月份刚发表了一篇文章，我们的院长是资深的政治学教授，也是政府开放数据的推动者。我们花了一年的时间把所有英国政府开放的数据研究了一遍，最后给政府和业会提供一些建议。挑几个关键点给大家分享一下，通过我们的分析发现什么样的数据使用比较多的呢？就是跟财经相关的信息，跟政府花消相关的信息使用的比较多。老百姓最关心的还是政府花了多少钱这块。
另外就是政府公共基金被使用的比较多，政府公共基金是英国人的概念，包括税务、财政都是被归类于政府公共基金的，所以这块看的也是比较多。
第三，它的这个数据如果有很多描述的信息，政府被民众所下载的情况比较多。
通过这四点，我们最后给英国议会也做了一个报告，因为开放数据的数据量太大了，我们要给数据做一个优先级，可能被老百姓关心更多的数据、下载更多的数据，给它更多的优先级，这样就能更新的更快，有些老百姓可能不太关心的数据就把它降低更新的频率。
今天就给大家介绍这么多，谢谢各位！
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