Teradata辛儿伦：明确企业愿景 优化大数据能力建设

大数据作为 21 世纪的 “ 钻石矿 ” 对于企业的重要性已经不言而喻，各个行业都在搭建自己的大数据平台，构建技术能力，以期待优化生产流程、精准营销，帮助企业获得竞争优势。

然而， Gartner 预测：到 2018 年， 90% 已经部署的数据湖将因为负荷过多为不确定用途而获取的信息资产，从而失去价值。数据收集和存储已经是可以广泛普及的成熟技术了，然而数据分析挖掘，真正助力商业模式的优化却依旧面临巨大的挑战。

在 2016 Teradata 大数据峰会上，连续 16 年蝉联 Gartner 数据分析方面排名第一的 Teradata 天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦（ Aaron Hsin ）接受了《哈佛商业评论》中文版的采访，分享了专注数据分析领域多年的行业洞见。

人物小传：

辛儿伦 (Aaron HSIN)

Teradata 天睿公司大中华区首席执行官、全球国际集团副总裁，于 2010 年 3 月上任，负责公司在中国大陆、台湾、香港、澳门等地区的业务。 中国大数据专家委员会（ BDECC ）核心成员、中国云计算技术与产业联盟 (CCCTIA) 委员会成员代表。此前，曾担任未来科技城信息化规划的特约顾问、任职微软公司大中华区企业及合作伙伴事业部总经理。

HBRC ：数据分析领域在中国市场的发展如何？

辛儿伦： 30 多年来， Teradata 专注于数据及分析领域。记得我刚加入 Teradata 的时候，我们的客户群是三个行业，而今天，在中国有 12 大主流行业都是我们的客户，包括金融、通信、互联网、零售、汽车、石油石化、制造、保险等。

而且，数据分析需求已经不只是传统的业务部门的需求，还有像市场部门一些精确营销的需求，这是一个庞大的资源库和生态系统。 现在许多客户的需求已经不仅只是把我们看作是乙方提供商，更多的是希望通过我们能够有跨领域、跨行业的大数据解决方案的应用。

近两年，我们新增的客户来自交通运输行业。我们合作的项目场景是从商业领域到物流领域等多个方面。铁路行业的数据量也是非常庞大，北京地铁，一天平均 900 万到 1000 万的人流量。北京地铁现有 16 条地铁线，每一条地铁线的资方是不同的。客户一张票，可能要转乘三到四条地铁线，这些资方都希望能更迅速的结算，而 要做到这种几乎是每日式的结算，就需要非常精确和快速、实时或是准实时的大数据分析。 有了这样一种能力，对他们资源的规划大有益处，比如可以通过人流量分析决定地铁检票口的数量和位置，对于不同位置的广告位也可以进行针对性的投放。

跨界融合是你们看到的一个主要趋势，有什么具体的案例么？

因为外部的项目是跨界的，所以内部给我们一个契机，让公司更多地进行内部跨团队、跨行业的碰撞、交流、协作。 比如零售行业也想跟通信行业联系。目前已经上线的项目是西班牙电信Telefonica。他们和当地的零售集团合作，通过电信公司提供的地理位置数据、人流数据帮助自己开店选址。这一模式在中国也有合作，为此我们还专门开发了一个产品叫做选铺通。

我们在中国还有通信运营商和航空公司的合作。通信运营商有很多标签标识了这些客户是不是高价值客户，是不是商旅人士，是不是经常穿梭于某一些城市。因为你的开关机状态，地理位置信息会透漏。航空公司希望将两个数据关联起来，就可以知道那些客户的偏好和习惯，给他们精准地提供个性化的套餐服务或有针对性的服务。

哪些行业会最平坦快速地吸收大数据的改造？哪些行业不太适合？

过去几年，通信、互联网和金融行业想要获取大数据解决方案的需求最旺盛。汽车行业也渐渐开始有需求，包括驾驶行为怎么跟汽车保险公司合作等。

现在，我觉得十几、二十个行业都希望一起来勾画他们在大数据建设的能力，包括零售行业、制造行业等。他们想通过目前传感器技术的发展，机器生成的数据能够实时获取并快速分析，提供给产品设计部门进行改良、改造。

我觉得大数据能力的加载速度还是每个行业的信息化程度、对做数据驱动型企业的理解程度相关。