1、0环境企业大数据战略战术的探讨张平文北京大学数学科学学院北京大数据研究院环境大数据研究中心2016年10月1目 录一、大数据的相关认识二、大数据战略三、大数据战术四、环境企业大数据战略战术五、大数据应用2 大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。传统的数据架构无法有效地处理的新数据集麦肯锡公司美国国家标准技术研究所 数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息维基百科一.大数据的相关认识1.什么是大数据3 具有数量巨大、来源多样、生成极快、且多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据国内的普遍理解一.大数据
2、的相关认识2.大数据的概念4Volume大数大数据据Value数据体量巨大PB-EB-ZBVarity数据类型多样结构化/非结构化/视频/文本/图像/音频Velocity数据价值密度低数据整体价值高数据速度快输入速度/输出速度一.大数据的相关认识3.大数据的特征（4V）5的过程一.大数据的相关认识4.大数据的内涵（3个方面）数据本身数据本身 大小、形态超过普通系统处理能力的大规模数据集 数据之间存在着直接或间接的关联性大数据技术大数据技术 用来挖掘和展现大数据内在价值的技术和方法 便于部门之间、与开发商之间能够更好的交流大数据应用大数据应用 对特定的大数据集，使用大数据技术来获得价值信息6模型
3、和设备高性能计算机此前缺乏数据获取的手段和工具意识不到数据中蕴含的价值没有适合处理大数据的算法现在大量传感器、摄像头、手机等可获取数据逐步认识到大数据中的经济和社会价值研制出了大数据算法模型和一.大数据的相关认识5.为什么是现在提出大数据7一.大数据的相关认识6.大数据的强大之处超强的实现个性化、精准化服务的能力 群体（如政府、企业、民众等）不同、时间和空间不同、对问题的关注点和处理办法也不尽相同 基于不同用户的兴趣和需求，可利用大数据来分析并实施个性化、差异化服务 充分考虑群体的社会属性、心理特征和类似的思维模式 利用大数据技术对海量数据的整体分析，可以精确预判用户的需求和下一步行动，并提供
4、可行的行动建议个性化精准化81.改变经济社会管理方式改变经济社会管理方式2.促进行业融合发展促进行业融合发展3.推动产业转型升级推动产业转型升级4.助力智慧城市建设助力智慧城市建设5.创新商业模式创新商业模式6.改变科学研究的方法论改变科学研究的方法论一.大数据的相关认识7.大数据的价值对整个国家和社会而言：一.大数据的相关认识8.大数据的价值对企事业单位而言：优化企业的组织结构 支撑企业的规划和决策 提升企业的生产、管理水平 实现客户关系管理和精准营销 巩固并扩大市场、规避风险 协调企业上下游供应链9单位内部单位外部一.大数据的相关认识9.如何获得大数据的价值 对数据进行挖掘、分析来获得价值
5、 此过程可统称为“计算”计算的类型基于数据的计算基于模型的计算混合计算计算的目的分析原因掌握现状预测未来预测是为了减少未来的不确定性是数据价值的最高体现1011目 录一、大数据的相关认识二、大数据战略三、大数据战术四、环境企业大数据战略战术五、大数据应用12二.大数据战略1.1.宏观战略国家层面国务院，2012年7月 政策名称：十二五国家战略性新兴产业发展规划 相关内容：支持智能海量数据处理相关软件研发和产业化国务院，2013年8月 政策名称：关于促进信息消费扩大内需的若干意见 相关内容：面向移动互联网、云计算、大数据等热点，加快实施智能终端产业化工程，促进终端与服务一体化发展13二.大数据战
6、略1.2.宏观战略国家层面国务院办公厅，国务院办公厅，2015年年6月月 政策名称：关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见 相关内容：运用大数据大数据加强对市场主体服务和监管，明确时间表国务院，国务院，2015年年7月月 政策名称：关于积极推进关于积极推进互联网互联网行动的指导意见行动的指导意见 相关内容：面向移动互联网、云计算、大数据大数据等热点，加快实施智能终端产业化工程，促进终端与服务一体化发展14二.大数据战略1.3.宏观战略国家层面国务院，国务院，2015年年9月月 政策名称：促进大数据发展行动纲要促进大数据发展行动纲要 相关
7、内容：以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据大数据在各行业创新应用，促进大数据大数据产业健康发展；完善法规制度和标准体系，科学规范利用大数据大数据，切实保障数据安全。15二.大数据战略1.4.宏观战略国家层面美国政府，美国政府，2014年年5月月 政策名称：2014年全球年全球“大数据大数据”白皮书白皮书 相关内容：政府公开数据计划为联邦数据管理数据管理工作提出了新的准则，“我的大数据数据”计划使个人更容易获得与自己有关的数据日本政府，日本政府，2013年年6月月 政策名称：创建最尖端创建最尖端IT国家宣言国家宣
8、言 相关内容：提出在2013年-2020年期间以发展开放的公共数据和大数据大数据为核心的的日本新IT战略16二.大数据战略1.5.宏观战略国家层面小结：1.中国、美国、日本、韩国、澳大利亚、印度、欧盟、联合国等众多国家和国际组织均提出了各自的大数据战略2.各国对大数据相关战略的制定和实施都极为重视17二.大数据战略2.1.中观战略地区政府层面北京市，北京市，2016年年8月月 政策名称：北京市大数据和云计算发展行动计划北京市大数据和云计算发展行动计划(2016-2020年年)相关内容：大力支持大数据大数据、云计算等新一代信息技术发展，释放技术红利、制度红利和创新红利上海市，上海市，2013年年
9、7月月 政策名称：上海推进大数据研究与发展三年行动计划（上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013-2015年）年）相关内容：数据硬件及大数据大数据产品具备产业核心竞争力18二.大数据战略2.2.中观战略地区政府层面贵州省，贵州省，2014年年2月月 政策名称：关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见 相关内容：打造大数据大数据产业发展应用新高地，建成全国领先的大数据大数据资源中心和大数据大数据应用服务示范基地重庆市，重庆市，2013年年7月月 政策名称：重庆市大数据行动计划重庆市大数据行动计划 相关内容：2017年将大数据大数据产业培育成全市经济发
10、展的重要增长极19小结：大数据产业形成三大主要辐射区域，分别是京津冀、珠江三角及以贵州为中心的中西部二.大数据战略2.3.中观战略地区政府层面20二.大数据战略2.4.中观战略部委层面发改委，发改委，2015年年4月月 政策名称：创新投资管理方式建立协同监管机制的若干意见创新投资管理方式建立协同监管机制的若干意见 相关内容：提出应用互联网和大数据大数据的技术来创新监管的方式工业和信息化部，工业和信息化部，2015年年5月月 行动名称：将编制实施软件和大数据产业将编制实施软件和大数据产业“十三五十三五”规划规划 相关内容：大数据大数据产业第一次明确出现在规划中，到2020年，中国大数据产业或将达
11、到万亿元万亿元规模21二.大数据战略2.5.中观战略部委层面工业和信息化部，工业和信息化部，2015年年6月月 政策名称：加快推进云计算与大数据标准体系建设加快推进云计算与大数据标准体系建设 相关内容：加快云计算与物联网、移动互联网、现代制造业的融合发展与创新应用，加快推进云计算与大数据大数据标准体系建设环境保护部，环境保护部，2016年年3月月 政策名称：生态环境大数据建设总体方案生态环境大数据建设总体方案 相关内容：提出了包含生态环境大数据大数据管理工作机制，组织保障和标准规范体系、统一运维和信息安全体系，大数据大数据环保云平台、大数据大数据管理平台和大数据大数据应用平台等在内的生态环境大
12、数据总体架构22小结：部委建设的政务相关大数据项目通常与各自部门职能相关，减少了人力财力的浪费，提高了办公效率二.大数据战略2.6.中观战略部委层面23小结：部委建设的开放共享大数据平台，实现了业务体系化与系统化，提高了服务水平及决策能力二.大数据战略2.7.中观战略部委层面24二.大数据战略 2.8.中观战略行业与产业联盟中关村大数据产业联盟中关村大数据产业联盟 成立时间：2012年年12月月 宗旨：通过聚合社会资本，助力企业成长；通过落实国家战略，聚合产业势能。中国大数据产业生态联盟中国大数据产业生态联盟 成立时间：2016年年8月月 主要工作内容：从行业管理、业内交流、技术研发、产融合作
13、等多个方面为中国大数据产业提供支持25二.大数据战略2.9.中观战略行业与产业联盟小结：2016上半年各行业大数据投融资事件对比分析，其中医疗大数据行业发生投融资事件为18起，媒体行业10起26二.大数据战略2.10.中观战略行业与产业联盟小结：2016上半年各行业大数据投融资金额对比分析，其中交通行业大投融资金额为305.4亿元，物流行业为150亿元27二.大数据战略2.11.中观战略地区、部委、行业层面小结：1.地方大数据产业集聚趋势凸显，国家各部委在大数据领域发挥了“领头羊”的作用，行业大数据应用成为资本市场焦点2.不同地区、部委、行业存在着天然的差异性，大数据战略需要充分考虑各自应用范
14、围内的特点28二.大数据战略3.1.微观战略企业层面阿里巴巴公司阿里巴巴公司 2012年9月提出“数据数据、金融和平台”战略 2015年12月 宣布“大中台、小前台”组织新架构，凸显大数据大数据等领域的战略地位百度公司百度公司 2014年4月公布了自身的大数据大数据发展情况，推出了百度大数据大数据引擎29二.大数据战略3.2.微观战略企业层面小结：1.大数据不仅具有巨大的潜在商业价值，还为企业提升竞争力提供了新思路2.企业实施大数据战略需要切实结合企业自身的需求、企业规模、人员、所在行业、发展阶段等特点30目 录一、大数据的相关认识二、大数据战略三、大数据战术四、环境企业大数据战略战术五、大数
15、据应用31三.大数据战术1.1.Google财务数据1.2016年第二季度总营收为215.00亿美元，广告营收191.43亿美元，约占总收入的90%2.支出方面主要为运营支出和流量获取支出，共计80%广告营收90%广告营收其他营收运营支出52%支出10%10%流量获取支出28%运营支出流量获取支出摊销折旧支出股权奖励支出收入及占比单位：亿美元其他营收10%支出及占比单位：亿美元股权奖励摊销折旧 支出32三.大数据战术1.2.Google盈利模式1.提供搜索服务搜索服务，并利用Youtube、Google地图等保持用用户粘性户粘性2.获取获取网民的流量、偏好及搜索需求数据数据.根据数据精准投放精
16、准投放广告广告，向得到广告链接引导的企业按点击按点击量量收取费用33三.大数据战术1.3.Google大数据战术 网民的搜索记录 网名浏览网页的记录 联盟站点提供的数据 分析网民的偏好和需求 进行有针对性的精准广告投放 增加广告的被点击次数数据数据来源来源数据数据利用利用34三.大数据战术1.4.Google未来的发展综合利用大数据大力发展以AlphaGo为代表的人工智能突破自然语言处理等大数据技术增加智能搜索能力增加大数据来源努力扩大可上网人群三.大数据战术2.1.腾讯财务数据增值服务网络广告18%10%增值服务网络广告其他收入72%1.2016年第二季度营收人民币356.91亿元，增值服务
17、的收入为256.80亿元，约占72%2.增值服务中，网络游戏收入171.24亿元，社交网络收入85.56 亿元35收入及占比单位：亿元其他收入增值服务收入细化单位：亿元网络游戏收入,67%社交网络收入,33%网络游戏社交网络36三.大数据战术2.2.腾讯盈利模式1.提供搜索服务，通过游戏吸引用户并销售虚拟道具.通过软件产品获得用户粘性并收取内容订阅费用.通过微信及腾讯视频工具等投放广告获取费用37三.大数据战术2.3.腾讯大数据战术 游戏玩家的游戏过程记录 QQ、微信等社交媒体的交互记录和软件产品的使用记录 分析玩家需求并推荐虚拟道具 掌握社交媒体中的信息及公众号 在媒体及产品中精准投放广告数
18、据数据来源来源数据数据利用利用38三.大数据战术2.4.腾讯未来的发展增加移动支付粘性进一步培养用户使用微信支付等的习惯巩固并扩大互联网入口增加微信、及游戏等的覆盖范围三.大数据战术3.1.滴滴商业行动用户通过APP约车，节通过补贴抢占市通过补贴抢占市场，培养习惯场，培养习惯合并快的、合并快的、Uber，形成垄断，形成垄断约等待时间司机根据用车需求规划路线，减少空驶率，降低成本用户因为用车便利而支付额外费用司机因为成本降低而支付费用39第第1阶段阶段烧钱烧钱第第2阶段阶段兼并兼并逐步开始收费或盈逐步开始收费或盈利利三.大数据战术3.2.滴滴商业行动取消补贴，向用户收取增值服务费与私家车签约，避
19、免车辆养护及保险支出占据数据入口，向有需求的第三方收取费用40第第3阶段阶段收获收获41三.大数据战术3.3.滴滴大数据战术 用户的出行习惯、支付记录 车辆的行驶、堵塞过程记录 道路、建筑物等地理数据 掌握用户的消费习惯 统计道路拥堵情况协助市政建设 为其他数据需求方提供平台数据数据来源来源数据数据利用利用42三.大数据战术3.4.滴滴潜在的问题出行成本出行成本 服务费的增加未能有效降低用户出行成本，使用户粘性有降低风险车辆服务车辆服务 车辆服务难以达到统一标准，降低了用户满意度保险养护保险养护 缺乏有效的车辆保险和统一养护，存在事故纠纷风险和养护成本的转嫁等问题商业行动和盈利模式或许需要进一
20、步优化43目 录一、大数据的相关认识二、大数据战略三、大数据战术四、环境企业大数据战略战术五、大数据应用四.环境企业大数据战略战术1.环境行业市场现状大气污大气污染治理染治理污水治污水治理理环保产品销售收入,49%环保服务营业收入,51%固体废弃物固体废弃物处理处理环保产品销售收入环保服务营业收入442015年全国环保行业收入年全国环保行业收入（单位：亿元）（单位：亿元）环保行业三大成熟领域环保行业三大成熟领域45国企国企进军环境行业的进程加快从业企业不断发展壮大壮大环境服务业呈现良好良好发展态势环保装备基本满足满足工作需要产业发展环境进一步优化优化四.环境企业大数据战略战术2.环境行业市场趋
21、势 3.环境行业发展阶段46四.环境企业大数据战略战术污染治理阶段（污染治理阶段（过去过去）产业：开始研制控污设备，环保产业尚在孕育过程中数据：很少系统地收集数据，也没有意识到数据的价值环境修复阶段（环境修复阶段（目前目前）产业：环保产业处于自发、无序状态，产业市场狭小数据：部分地区、企业逐步收集数据，但利用率不高环境服务阶段（环境服务阶段（即将到来即将到来）产业：环保产业将迎来大发展，市场进入蓝海阶段数据：对数据的利用程度将决定企业和行业的发展高度47四.环境企业大数据战略战术4.环境行业的政策中华人民共和国环境保护法中华人民共和国环境保护法2015年1月1日起施行十二项环境信息国家标准十二
22、项环境信息国家标准2015年3月1日起实施生态环境大数据建设总体方案生态环境大数据建设总体方案2016年3月8日印发48四.环境企业大数据战略战术5.环境领域企业特点与突破口48.中小型企业发展的良机中小型企业发展的良机.众多企业可以形成产业联盟，优势互补众多企业可以形成产业联盟，优势互补.企业自身积极采集数据企业自身积极采集数据.加快数据资产在行业内的交易加快数据资产在行业内的交易.培养企业内部的技术人员培养企业内部的技术人员.寻求专业第三方机构的支撑寻求专业第三方机构的支撑没有巨无霸型企业没有巨无霸型企业行业数据主要集中行业数据主要集中在政府在政府大数据及信息化人大数据及信息化人才缺乏才缺
23、乏49四.环境企业大数据战略战术6.环境大数据的价值政府政府利用环境大数据提高监管能力、支撑管理决策、创新服务方式，实现用数据来监管、决策和服务企业企业根据大数据的精准分析结论，预判环保市场的潜在商机，先行产业布局，为企业带来更大利润个人个人获取基于环境大数据的个性化资讯服务，更有针对性地安排个人的出行、休闲、健身、就医等活动内部内部决策过程冗长等决策过程冗长等 管理管理50四.环境企业大数据战略战术7.企业启动大数据工作的必要性长期来看，大数长期来看，大数据相关工作是企据相关工作是企业生存发展的业生存发展的必必修课修课部分部分企业可根据企业可根据自身情况自身情况暂缓暂缓原则：原则：越早越好越
24、早越好企业是否希望在企业是否希望在细分市场上抢占细分市场上抢占先机并获得话语先机并获得话语权权企业是否面临市企业是否面临市场、生产、营销、场、生产、营销、服务等工作相互服务等工作相互脱节等问题脱节等问题企业是否面临信企业是否面临信息反馈迟缓变形、息反馈迟缓变形、问题问题市场市场战略战略数数企业是否拥有独企业是否拥有独 据据特且极具价值的特且极具价值的 产产数据资产数据资产资资企业企业经营经营人才人才51四.环境企业大数据战略战术8.企业启动大数据工作的可行性企业中高层是否认企业中高层是否认识到大数据战略的识到大数据战略的重要性重要性企业是否拥有较强企业是否拥有较强的数据资源的获取的数据资源的获
25、取和管理能力和管理能力可行性可行性4大要大要素素：企业是否有足够资企业是否有足够资资金资金金来持续支撑大数金来持续支撑大数据相关工作据相关工作企业是否拥有大数企业是否拥有大数据人才或能够寻求据人才或能够寻求到外部支撑到外部支撑意识意识数据数据52四.环境企业大数据战略战术9.1.如何从战略到战术Step1：制定规划：制定规划 明确制定大数据战略所要达成的目标 结合环境领域的特点和企业自身现状，制定大数据战略规划 确定大数据规划的时间周期，并做好资金、人才等准备 大数据战略要遵循企业的整体战略 提前预判实施过程中的潜在风险并进行管控要要点点53四.环境企业大数据战略战术9.2.如何从战略到战术S
26、tep2：梳理企业数据资产：梳理企业数据资产 对企业数据的来源、类型、完整性等进行评估 比对战略目标的需求，通过多种途径获取缺失数据 建立数据治理机制，确保数据的可用性与一致性 数据与现金、设备、人才等一样，都是企业的重要资产 充分发挥产业联盟的价值，来进行数据的交易和获取要要点点54四.环境企业大数据战略战术9.3.如何从战略到战术Step3：明确数据的价值：明确数据的价值 根据数据的量级、精确度、时效性、可作用范围等对数据的价值进行评估 根据数据价值的等级，进行相应的安全性保护 数据的价值包括直接价值和间接价值两方面 数据的估值涉及面广，需要对其进行专业的评估要要点点55 应用场景应契合实
27、际需要，不能闭门造车 可通过价值创造与业务成熟度两个维度进行评估要要点点四.环境企业大数据战略战术9.4.如何从战略到战术Step4：寻找应用场景：寻找应用场景 对标行业最佳实践，基于数据资产现状，运用头脑风暴和内部研讨会等形式列出所有可能的大数据应用 对应用场景进行评估和优先级排序，顺序推动实施落地56四.环境企业大数据战略战术9.5.如何从战略到战术Step5：关键算法和模型的设计：关键算法和模型的设计 以实际问题为导向，结合现状来完成模型构造和算法设计 利用算法和模型，输入数据进行计算和处理 比对计算结果和实测数据，不断修正并完善算法及模型 环境领域需要包含基于数据的计算和基于模型的计算
28、 算法和模型的设计、优化是使数据呈现价值的核心要要点点57四.环境企业大数据战略战术9.6.如何从战略到战术Step6：信息化项目的落地：信息化项目的落地 启动信息化项目的设计和产品选型 完成系统的开发、测试和软硬件的部署 跟踪收集用户的反馈意见，及时完善改进系统的质量 需要大数据、信息化、项目管理等多方面人才参与 信息化项目的时间、成本、质量各要素要统筹考虑要要点点58四.环境企业大数据战略战术10.小结 上面的过程以环境企业为例，但是可以推广到其他行业的单位 整个过程涉及到特定行业领域以及数学、信息化、项目管理等多方面的知识，需要多方协作完成59目 录一、大数据的相关认识二、大数据战略三、
29、大数据战术四、环境企业大数据战略战术五、大数据应用亲自组织团队实施，并充分利用了混合计算的能力60能源领域能源领域风电预测能源领域环境领域环境领域雾霾预报系统五.大数据应用1.应用案例分享两个大数据应用案例61总负责人：张平文功率预测小组凯风公司项目组界面小组五.大数据应用2.1.风电预测系统目的目的 预测风场的风速 预测风力发电机的发电量 将预计总发电量上报电网，便于电网调度协调风速预测小组北京大学项目组62软件名称软件名称SPWF-3000风电功率预测系统DXWIND中国电科院风电功率预测系统开发单位开发单位北京国能日新系统控制技术有限公司国电南瑞科技股份有限公司北方大贤中国电力科学院西安
30、交通大学、中能预测预测时长时长72h72h24h24h24h测试地点测试地点内蒙红格尔风电场江苏凌洋测试时间测试时间20132011相对误差相对误差(RMSE)20%20%20%15%16.47%五.大数据应用2.2.国内已有风电预测系统一览63数据预处理系统WRF实时预报预报风速后处理系统大尺度预报数据风机测量数据历史测量数据预报和实测重叠数据预报风速历史预测数据 采用了WRF的气候预报模型数据和处理方式 利用了气象、设备等多种来源的数据五.大数据应用2.3.基于WRF的风速预报子系统64模型参数模型参数 预测区域:江苏南通 测试时间：2014年7月10日-9月30日 网格尺度：5km风机参
31、数风机参数 数量：61台 风机型号：GE1500-77 额定风速：15m/s五.大数据应用2.4.风速预测实验65WRF输出输出 平均相对误差MAE=15.01%RMSE=2.6864后处理结果后处理结果 平均相对误差MAE=9.37%RMSE=1.8449五.大数据应用2.5.WRF输出结果与系统误差66 利用新产生数据及预测结果，动态更新模型。对风电场实时数据进行清理。对比预测功率与实际功率，评估模型。利用风电场历史数据和风速历史数据训练模型。模型评模型评估估模型更模型更新新模型训模型训练练数据清数据清理理功率预测上上报报电电网网五.大数据应用2.6.风电功率预测子系统6724小时小时48
32、小时小时72小时小时基于实际实际风速的功率预测误差RMSE基于预测预测风速的功率预测误差RMSE3.78%10.87%3.66%12.59%3.77%13.21%五.大数据应用2.7.风电功率预测结果预测结果展示（预测结果展示（2014/09/012014/09/30）68区域风场风速预测单风机功率预测单风机预测&控制 研究小尺度建模，提高结果准确性数据和模型方面 进一步增加数据，训练完善模型五.大数据应用2.8.风电预测系统后续工作降尺度69 对雾霾PM2.5浓度进行数值预报和分析研究 预测患病人群高发地区并提前预防和治理 研究雾霾对人们生命安全的隐性影响目的目的北京大数据研究院下属研究中心
33、北京大数据研究院下属研究中心，www.bibdr-env.org五.大数据应用3.1.雾霾预报系统70 采用了WRF-CHEM模型五.大数据应用3.2.雾霾预报系统体系结构数据和处理方式 利用了气象、污染物、污染源等多种来源的数据71预报区域：京津冀地区预报区域：京津冀地区五.大数据应用3.3.雾霾预报系统覆盖范围气象要素气象要素风、温度、湿度、气压和降水等空气污染物空气污染物细颗粒物(PM2.5)、粗颗粒物(PM10)、臭氧、一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫等72京津冀地区京津冀地区PM2.5浓度浓度3D示意图示意图五.大数据应用3.4.雾霾预报系统结果展示73北京海淀万柳站点北京海淀万柳站点P
34、M2.5数值的预测与实际对比数值的预测与实际对比相关大数据相关大数据算法算法：BP神经网络、支持向量机、聚类等五.大数据应用3.5.雾霾预报系统数据比对74整个城市 研究大尺度的雾霾预报模型，提高覆盖范围监测点附近数据和模型方面 进一步增加数据，训练完善模型五.大数据应用3.6.雾霾预报系统后续工作扩大适用范围研究团队 数学系 概率统计系 科学与工程计算系 信息科学系 金融数学系 国家杰出青年基金获得者15名75研究方向 中科院院士院士6名 第三世界科学院院士院士3名 国家级教学名师3名 长江特聘教授和长江讲座教授11名五.大数据应用4.1.我们的团队北京大学数学科学学院北京大学数学科学学院7
35、6一流的大数据研究团队一流的大数据研究团队院长鄂维南院士学术委员会主任高文院士学术委员会主任张平文院士人才培养体系上率先突破人才培养体系上率先突破2016年成功申报全国首批“数据科学与大数据技术专业”数据科学研究生专业建立，培养大数据方向的硕士、博士与企业合作，开展相关培训，暑期学校、师资培训班等科学研究上整合推进科学研究上整合推进大数据技术基础实验室行业大数据应用中心大数据平台五.大数据应用4.2.我们的团队北京大数据研究院北京大数据研究院成立于2015年8月27日，由北京市委、市政府、北京大学、北京工业大学、中关村科技园区管委会、海淀区人民政府携手推动成立，是大数据领域第第一一个个集科学研
36、究、人才培养、社会服务以及产业化为一体的综合平台综合平台。77政府支持 (四)建设大数据和云计算协同创新平台。支持北京大数据研究支持北京大数据研究院建设院建设，鼓励其研制大数据相关标准和规范。摘自北京市大数据和云计算发展行动计划(2016-2020年)学术攻坚 积极响应政府规划，成立“数据资产价值研究课题数据资产价值研究课题组组”，对数据的内在价值进行综合测算 为北京市政府在大数据行动计划中拟建的“大数据交易大数据交易汇聚中心汇聚中心”提供理论支撑五.大数据应用4.3.我们的团队北京大数据研究院北京大数据研究院78研究团队 来自北京大学、清华大学等高校的院士、教师、博士后和研究生构成强大的科研
37、团队科研团队及多名高级工程师组成的技术支持团队技术支持团队研究方向 政府环境大数据分析与政府环境大数据分析与应用应用 以更加精确和动态的方式实现环境管理和决策的“智慧”企业环境大数据分析与企业环境大数据分析与应用应用 助力企业加快产业转型升级，打开更大市场空间五.大数据应用4.4.我们的团队环境大数据研究中心环境大数据研究中心79共赢的共赢的商业模商业模式式大数据分析与应用高端的高端的数学家数学家团队团队专业的专业的项目管项目管理理能源与环境大数据数据资产价值评估核心竞争力解决方案丰富的丰富的基础资基础资源源五.大数据应用4.5.我们的团队北京博雅数元科技有限公司北京博雅数元科技有限公司聚合优
38、秀的数学家和行业专家，以解决企业生产管理过程中的难点问题为导向，利用咨询指导、大数据、混合计算等方法和手段来助力企业优化升级。80北京大学数学科学学院北京大数据研究院公司成果转化博雅数元前沿引领人才培养产学研用一体化产学研用一体化 培育大数据方向培育大数据方向的专业人才的专业人才研究大数据领域研究大数据领域的深度技术的深度技术提供大数据项目提供大数据项目的实施服务的实施服务五.大数据应用4.6.我们的优势81传统浸入式传统浸入式监测方式监测方式缩微实验室监缩微实验室监测方式测方式联合共建单位北京大数据研究院北京大数据研究院山东深海海洋科技有限公司山东深海海洋科技有限公司中环国投环境信息工程研究
39、院中环国投环境信息工程研究院研究方向围绕海水浴场、海洋保护区、入海污染源、工厂化养殖、海洋重点功能区、海洋石油工程、海洋牧场、垂钓基地等方向，开展大数据采集、挖掘、分析等方面的技术研究与产业应用，并进行相关成果的产业转化五.大数据应用4.7.合作案例海洋环境大数据联合实验室海洋环境大数据联合实验室术咨询术咨询支撑企业支撑企业大数据行大数据行动动实施路实施路线规划线规划数据资数据资产评估产评估核心流核心流程建模程建模82系统设系统设计开发计开发数据标数据标准制定准制定五.大数据应用4.8.我们能做什么战略战战略战12大数据思维和战略已席卷全球，势不可挡。大数据思维和战略已席卷全球，势不可挡。大数据能促使企业做大做强，转型升级。大数据能促使企业做大做强，转型升级。大数据战略的落地需要专业人员的参与。大数据战略的落地需要专业人员的参与。3我们有能力和意愿与诸位携手，利用大数据共创美好我们有能力和意愿与诸位携手，利用大数据共创美好明天！明天！483总结84谢谢各位谢谢各位Thanks
