为什么阿里云肖力：“云计算大数据”应该反过来叫“云数据大计算”

人类的认知总是被碾压，而且猝不及防。没办法，名为“科技”的火车正开得越来越快 —— 中国引入互联网才23年，中国首笔互联网交易发生在9年前，智能手机也兴起才几年，这些却都已成了生活中不可或缺的一部分。如今这列火车驶向一条名为”智能“的轨道，在可预见的未来又将开始新一轮加速。

5月23日上午，在云栖大会·成都峰会上，阿里云资深总监肖力用一场名为《通往智能之路》的演讲，和在场的人聊了聊他的看法。

▲ 肖力

观点一：内网隔离不那么安全，公有云却越来越靠谱了

Wannacry勒索病毒刚爆发没几天时，有人发现中招的大多是内网的机器，云服务器反倒很少受害，于是他们很诧异 “云上的机器居然比不连接互联网的内部机器更安全？”。

肖力觉得这很合理：在他看来，阿里云的客户在此次勒索风波中就几乎没有受到影响，正是得益于公共云模式的智能驱动和快速响应，做到在事前预防安全问题。 Windows 远程漏洞的利用工具刚曝光，阿里云的大数据分析就预测将会有一次大爆发。几个小时之后，阿里云官方发布了修复方案和安全建议。

物理隔离在补丁升级和安全响应上都存在一定的天然缺陷，安全厂商各自救火，做的都是事后的工作，虽然也能取得补救效果，但如果有云安全的‘事先预测’，就能防患于未然，公共云在这方面有着解决问题的最佳优势。

Intel 云安全报告也表示：人们对于云安全的担忧正在迅速减弱，74% 的组织已经将敏感数据存储在公共云。在 2015年，51%的用户仅使用私有云，2016年这一数字就降到了24%。

观点二：云计算大数据已经变成了“云数据大计算”

怎样才能让数据变得有价值 ？肖力认为关键在于两点：数据在线和计算能力。这也是”云计算大数据“应该叫做”云数据大计算“的原因 —— 云数据即数据在线，大计算则强调数据的分析和计算能力。在我眼里，数据没有大和小之分，它最重要的是在线；只有打破数据孤岛，让数据发生更多的汇聚，更多的交换，更多的更新和挖掘，才能产生更大的价值，这就是“大计算”。

他举了个例子，阿里云帮助杭州市政府实现一个可以智能化管理城市的城市大脑。为了做好数据分析，阿里云邀请了13家公司以及政府有关部门，根据需要将各种数据汇集到云端，其中包括公安部门的摄像头数据，交警部门的交通数据也有卫星地图数据等等，通过大量的数据交互、深入的分析和挖掘，让数据产生关联，才能帮助整个城市解决好交通出行、交通管制甚至道路修建等问题。试想，如果各方面数据形成孤岛，单独的公安数据，单独的交通数据，恐怕都很难解决复杂的城市管理问题。

这样的例子在身边比比皆是，肖力提到了高德地图。一边是地图数据，一边有整个城市车辆出行的数据，两个数据汇集在一起，再加上深度挖掘和分析的能力，这才能够给出用户最佳躲避拥堵的方案，让数据产生了新价值。

观点三：让数据产生价值也能“借鸡下蛋”

数据常有，数据的价值却不常有，但拥有数据的企业却能借助大平台的计算能力，让他们数据变得有价值。

据雷锋网（公众号：雷锋网）了解，阿里云目前开放了两大数据分析平台。肖力说，企业可以在平台上完成整个数据的采集，数据的清洗，数据的分析，数据应用，在各个层面。今年他们计划把这个平台开放出来，通过有多种数据模型，降低用户使用数据的成本，让企业更方便的做数据智能应用。

观点四：数据分析重在和行业结合，算法高手在民间

“天池”算法大赛的新项目 —— 利用 AI 技术捕捉地震余震的算法比赛，也被摆到了重要议程。肖力称之为“最厉害的算法在民间”。阿里云看重数据分析能力和实际业务场景的结合，这一点从他们在大数据人才选拔和培养方面的投入力度就能看出。

根据阿里云官方消息，3月底启动的天池医疗 AI 大赛目前已有超过 1300 支队伍，共1700 人报名参赛，而这只是天池大赛众多领域中的一个。4月底，阿里云又启动了电力 AI 大赛，这些都是数据分析能力与各个垂直领域业务的直接结合。肖力也希望有更多数据开发者能够进入阿里云数据分析平台，帮助企业更好思考企业与数据结合方面遇到的问题。

企业购买了计算机并不代表企业拥有计算能力。自建数据中心还将面对基础设施稳定性的问题，互联网安全问题以及高额的成本，而云模式可以让用户享受到平台的能力，从而更好的专注于自身发展。

驶入”智能“之路的科技列车，在可预见的未来将行驶地越来越快，且悄然无声。或许哪一天，如今做出的努力成为现实，医生借助 AI 精确诊断病情，地震变得有规律可循，我们身边的空气、水源、食品也因为精准的数据分析而变得纯净、安全。当然，那时的人们也像如今习惯智能手机一样习以为常，只是偶尔有人回头一望，也不禁感慨这些由数据、计算和智能带来的巨大改变。

4月26日，云栖大会·南京峰会召开。本次会议上，阿里云天池平台联合扬中高新区政府、大航集团，启动电力AI大赛------大航杯“智造扬中”电力AI大赛。

“用电之痛” 是全国千万用电及售电企业的大难题。据了解，仅2016年全社会用电量达59198亿千瓦，其中 35%因电力预测的偏差，而白白消耗。自去年11月国家售电制改革以来，华东等区域的大用户直接交易率先实行多1罚11，少1罚11的政策，旨在缓解用电预测偏差、用电异常问题，电力的预测及调度迫在眉睫。

大航集团副总裁孙伟表示， 传统的预测模式多为‘拍脑袋’决定，它们需要变得更加灵活、更加高效。而AI精准的电量预测将使得配售电的建设投资与电网网架结构布局更为合理。一来，为企业节省预算，二来，多能互补，实现智能能源。

据了解，天池电力AI大赛主要目标是实现电力调度快速应变，将借助参赛工程师的智能算法提升电力预测调度能力。至于比赛规则，按阿里云一贯的套路来，此次大赛将提供扬中市高新区经过脱敏后的1000多家企业的历史用电量数据、天气及企业规模及业务等数据，选手将通过机器学习、深度学习等算法，预测企业下一个月每天的用电量、用电异常行为分析。

阿里云人工智能科学家闵万里表示，电力大赛难点在于不可控因素较多，除了受季节、温度和天气影响外，销户和新增用户直接影响用电总量变化。对选手有了很高的要求。

此次大赛第一赛季总奖金池共33万，天池官网将于4月26日开放报名。冠军团队除了能得到奖金，算法结果还有望在实际电力预测中得到应用。此次结果将成为扬中高新区配售电业务开展的重要依据。

消息人士透露，2017年我国电力生产行业资产规模将达到86852亿元，阿里云已经决定在这一市场精耕细作。

“天池”是浪潮信息在2021年建立的一个液冷数据中心研发生产基地，具体来讲，该基地是浪潮信息用来进行不同规格液冷服务器的各项研发、生产、测试的，可以说是在亚洲区域最大的相关基地。目前，该基地年产能达10万台，实现了业界首次冷板式液冷整机柜的大批量交付，帮助用户数据中心PUE降低至11以下，整体交付周期在5-7天之内，对液冷数据中心发展贡献了重要能效。未来的发展无限好！

数据分析师养成攻略

可能大家都会疑惑，数据分析师具体是干什么的？简而言之，就是分析数据的。数据分析师的工作职责：是在具体问题下，分析数据从而了解现状，后给出解决问题的相应对策。本人是数据分析小白一枚，对数据分析师这一岗位关注蛮多。因此想大胆地回答几个常见问题：招聘大量数据分析工作人员的行业公司有哪些？数据分析工作主要分为哪几类？以及如何学习数据分析？最后还要推荐一些学习资料给小伙们。

招聘大量数据分析工作人员的行业公司有哪些？

数据分析可以说是互联网经济下的产物。互联网企业最需要数据分析人才。正所谓“巧妇难为无米之炊”，互联网企业大量的数据是进行数据分析工作的基础，工作薪酬也普遍较高。互联网各类企业包括电商、金融、出行、O2O、新闻资讯，都需要数据分析人才。举例子：电商有网易考拉海购、京东、淘宝；金融呢有51xyk、微贷网；出行有滴滴打车、曹 *** 专车；020有美团、饿了吗；新闻资讯有今日头条。

数据分析工作主要分为哪几类？

数据挖掘工作到底是什么？可以参考这两个网站：第一个是阿里云天池大赛，第二个是国外Kaggle数据挖掘大赛网页。百度搜索关键词可到达网页。

想去到薪资较高的数据挖掘岗位，比如大型电商平台，BAT，滴滴等自学是不大可能的。因为数据挖掘挺难学的，而且自学很难被认可。需要去读个计算机研究生或者数学系研究生。个人觉得计算机研究生更好。

那跟数据分析相关的工作，要求不那么高的，同时薪资也相对低的，也有。

你如果有比较好的文案能力，可以寻找像房地产分析，股票证券分析之类的工作。这类工作的特点为有固定的分析模板，需要写文案。

你如果不具备较好的文案能力，像服装企业的商品专员，像销售部门的销售助理，像快递行业的快递分析这类的岗位，你可以留意一下，需要较好的EXCEL *** 作能力和平常的沟通能力和执行能力。

如何学习数据分析？

数据分析的学习，可以分为两方面：一是所从事行业的商业知识，二是分析的技术手段。举一个便利店例子，便利店店主知道天气和每日客流量之间的相互作用关系，天气好，客人会多，店内的熟食商品就应该多准备一点。这就是所从事行业的商业知识的范畴。而且店主还把每日的天气、销售量、客流量等记录在册，通过手工计算或脑内思考进行数据分析。后者就属于数据分析的技术手段。明显，店主的技术手段比较落后。

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