【IT168 专稿】本文根据【2016 第七届中国数据库技术大会】（微信搜索DTCC2014,关注中国数据库技术大会公众号）现场演讲嘉宾戎鹏老师分享内容整理而成。录音整理及文字编辑IT168@田晓旭@老鱼。

　　嘉宾介绍：

▲甲骨文培训部经理 戎鹏

　　戎鹏，在甲骨文长期从事IT产业发展研究、甲骨文技术推广和企业人才资源顾问等工作。

　　正文：

　　大家好，我是甲骨文培训部的经理，就目前来说，甲骨文在数据方面算是很古老的企业，从1977年开始到现在已经四五十年的时间了。可能我的题目也不是很时尚，现在大家基本上都在讲大数据、云计算，而我在讲数字化。但是任何一个行业都是在循序渐进的发展，要有一个积淀进行慢慢的量变，之后可能会产生新的概念，有质变的产生。我更多的想和大家分享一下行业，行业实际上是我们所有技术的来源，我们为了解决行业问题，才会催生出各种各样的新技术。

　　古老的企业就要从古老的开始谈，三百年前，伦敦很多的中产阶级并没有富裕到买得起马车，但是又希望出行便利，所以当时就出现了一个行业，他们把所有的马车收购起来，然后雇一批马车夫去为这些人服务。说道这里，大家就应该很清楚，这个是出租车业务的雏形。

　　但是可悲的是三百年过去了，这个行业基本上没有任何质的变化，仅仅是从马车变成汽车而已。现在你要做这个业务，同样需要买一辆车，安装里程表，其实里程表在三百年前的马车就有，通过各种培训和认证才能为客户提供服务。

　　现在的出租车行业被一种新的模式所颠覆，就是Uber，从根本上来说这个东西和我们今天讲的内容关系并不是很大，我们仔细分析一下，其实这里面包含了最近或者未来谈到的所有的技术热点，比如物联网、大数据、云计算。

　　第一个是关于物联网的，如果没有移动端的设备，这种颠覆是不可能存在的，即便我们的服务器运算非常强，商业智能分析可以给客户算出的非常好的路线，但是没有人去接受这个事情。

　　另外一个是关于数据分析的。数据分析从九几年开始就已经存在于行业了，现在加入大数据这些新的技术热点是一个非常好的时间结点，可以让我们的汽车变得更舒服。不管是滴滴还是快滴，都是在模仿优步做一些事，但是有一些核心的东西真的模仿不来。优步拼车的算法可以让客户和同行的人基本上不会互相影响，不知道大家有没有同感，大家可以这几个软件都尝试比较一下。如果是滴滴和快滴经常会出现你等我或者我等你或者目的地相差很远的情况。虽然功能上大家都一样，但是节点性能上的差距非常大，用户体验上差别也特别大。

　　前段时间甲骨文和谷歌做了一个消费者行为分析的算法，这个算法让我体会到一点点的积累和调整都会对行业产生巨大的改变。大家可能都会上视频网站，国内的优酷和土豆，在国外的YouTube网站。大家有没有想过为什么YouTube是全球最大的视频网站?从宏观上来说这些网站都是在放视频，而且视频的资源内容不可能不丰富，国内的视频网站购买版权花的钱远远要比YouTube多的多。为什么在这样的情况下，我们会发现YouTube的用户体验比优酷好很多?其实有很多点可以去调整，Oracle和谷歌在细节上做了很多调整和优化。比如片头广告，优酷上基本上看不到算法，也就是说优酷在给客户推广告的时候，可能只是针对客户背景或者点击习惯，简单的推送广告，可能我这次点击了网游类的广告，后面可能会推更多的网游广告。但是在YouTuBe他把这个东西做了稍深的市场挖掘，仅仅给客户播放五秒广告，在五秒以后就会允许客户关掉，这样就增加了一次和客户互动的机会，一个用户可能点击一次，但是YouTube可能会收到上万甚至上百万的点击，经过数据汇总，之后基本上可以通过点击量确定你对某一类广告的爱好程度，经过优化会给你推送更适合你的广告。优酷是根据播放次数收广告费，而YouTuBe则是按点击次数收广告费的，虽然价格很贵，但是对于广告投放商来说都愿意花这个钱。从我们的角度来说我们更多的是跟客户进行探讨行业需求，让他们去转化内容。

　　亚马逊的无人机在物流方面在做很多尝试，实际上Oracle和Uber做这方面的需求，但是切入点不一样，用类似于优步的方式解决供应链最后一公里的问题。假设我们的物流分发点在北京国贸有一个点、在清河也有一个点，这两个点之间会有很多的最后一公里的需求，用户在上班的时候把产品顺路待到目的地，有点类似顺风车，只是顺风的不是人而是产品。这种模式可以让每个人快速在服务的享受者和做服务的之间深度结合、自由切换，而且解决了很多专门不专职的快递员去完成最后一公里的困难和难题。其实，整个物流供应链里面宏观的东西都很好解决，关键是最后一公里的问题。

　　数字音乐下载，网络出版，电子邮件，数码相机和数字银行等这些行业也在改变。

　　我们认为未来所有的行业都会实现数字化，大数据和云计算仅仅是大数字化平台当中的一块内容。如果让我去讲大数据的定义，我没有办法说出来，我只能做一个大概的描绘，就是在传统的数据存储和数据分析上增加的一些新的技术子集。有人说大数据就是非结构化，也有人说大数据就是整个行业的架构，这都只是以前数字化方式的更新，仅仅是工具增多，但现在是一个集合，我们在进一步的找解决方案。

　　数字化平台将在各个行业跑马圈地是从行业的角度去切入，我们的技术应该怎么样去和传统行业结合焕发它第二变革的生命力。现在在我们和大多数的行业管理者去沟通的过程当中现在发现一个问题：所有的传统行业都在做数字化的转变，所有的新企业都会用这种概念去融资或者去创业。

　　但是实际上我们会发现所有的数字化驱动过程当中，只有百分之四十四能够做到增强客户体验，其它的百分之五十六对传统行业没有丝毫的帮助，甚至是向后，我们举个例子，前段时间非常火热的，在手机APP上预约洗车，随可能拖后腿，比如之前比较火的洗车软件，其实它根本不懂行业需求在哪，只是为了数字化而数字化，这样的客户体验是虚弱的，而且成本也没有降低;只有百分之三十做到了改进运营模式，也就是说只有这些用户的数字化平台让传统的企业管理提高了效率、降低了成本;另外，百分之二十六的用户做到了新业务的扩展。互联网行业的初创型企业非常多，但是死亡率也是非常高。

　　有百分之七十三的高管表示已经开始做数字化转型，其实他们需要先明确数字化会为传统行业带来什么。

　　另外只有百分之十九的人认为自己拥有适合的技术和相关的方案去实现数字化战略。

　　这其中只有百分之十四的人认为自己已经明确数字化进程的实施方案。

　　下面和大家分享一些实实在在的真正能够行业带来调整提升的数字化解决方案。

　　nab是澳大利亚国家银行，他们做的大数据方案可能是行业里为数不多的几个银行才能干的方案，并且成功实现了业务增长和盈利。大家可能知道很多新型行业才敢使用大数据，比如初创型的企业、O2O企业，因为它们都可以去试错。但是银行不可能使用Hadoop、NoSQL这些东西，因为它的应用范围也不符合。

　　nab通过每一个消费者或者银行风投在银行里面的消费记录、存款记录还有其它的信息，积累到足够多的信息去进行分析，实时测试，然后对这个客户进行相关的投资和消费方面的建议，当然这个投资建议并不是推销某个投资产品，而是非常具体的，具体到日用品以及其它方方面面的投资建议。在这个过程中提升他们整个的消费群体的消费能力和理性消费的水平，并且实现公司百分之十六的收益。

　　像类似于这种方式我们应该怎么样复制，让更多的行业部门去实现数字化并且从中盈利?一般需要解决三个问题，现在做什么，如何做，未来做什么。

　　上图是一个框架，第一层是确定商业与经济模式，这对整个框架来说是非常重要的。我是做技术出身，所以我特别能理解技术用户，对于他们来说，技术永远是一种手段，所以在整个模式当中不管是对于企业的数字化，还是具体方案，首当其冲的是商业与经济模式的探讨，我觉得如果整个方案要用一年去实施的话，那么用九个月来做商业与经济模式的探讨都不为过。讨论完如何解决传统的行业的问题，这之后才是技术落地，交付，实现共享资源的使用和一体化管理。

　　在这个过程当中产生了很多的概念，主要体现在这么几个方面，大数据、移动终端、社交媒体和物联网。

　　这个Oracle的合作案例是非常新鲜的，不知道大家有没有玩过一个网游叫坦克世界。目前坦克世界在全球有1.1亿个玩家，每天有三千亿条信息进入数据仓库。在这个过程当中，Oracle通过所有信息的数据仓库的识别、提取、分析，让游戏的整体收入提升了62%。

　　图上的这几项内容实际上是一个整体的过程，包括物联网终端的接口、数据的分析、后台数据库的实施等等。一个数字化解决方案包含存储、服务器搭建、虚拟机、操作系统、数据库、中间件以及上层应用的整个技术实现。在这个实现的过程中，现在很多实体企业有点类似于刚刚接触到PC机基本的那批玩家一样，把喜欢的主板、CPU、显卡等等每一样东西整合起来做成一个非常适合自己的电脑。

　　现在来说电脑是一个工具，我们希望未来我们不去关注某个技术点，比如数据库、操作系统，这些东西应该是由一个解决方案供应商去完成的，而我们关注的应该是业务模式怎么去实现数字化，传统的营业模式和商业模式怎么实现数字化，最终落地的时候每项技术怎么整合，安全性如何解决。之前可能企业需要的东西是服务器、客户端加上一些软件，现在这些东西都搬到云端，在云端实现更多的整合，尤其是传统企业关注的不再是怎么去搭建一个机房，怎么去做一个中心，怎么做虚拟化，怎么安装行业应用，我们关注的是传统的业务模式怎么跟数字化结合。

　　虽然说现在有很多的厂商在解决这些问题，但是每个厂商完成的仅仅是我们整个方案的一部分，同时他们也会给大家一个有色眼镜，去夸大其中的某一部分的功能或特性，从而让客户去崇拜或是过于相信某个东西，反而不去关注我们的行业和业务本身。

　　从我个人角度来说，最近有很多人工智能的案例，让大家觉得机器好像变得无所不能，但其实这些并没有对我们整个的行业有什么实际性的影响，一盘棋再复杂也是由人制订的规则，机器是赢了，但是价值在哪里呢?所有机器完成的数据分析都是由人告诉它价值在哪。我们始终坚信商业系统里的东西都是我们的一种实施手段，而并不是某种技术可以颠覆人类社会，实际上任何一个技术都是人的需求的变现或者体现，它最终还是行业。

　　Oracle在大数据方面做的就是一个整合的过程，我们并不是创造出了某个新的技术，我们关注的是如何把现有最优的技术整合成一个可行的技术方案提供价值，这至少是我们认为一个公司做的最有价值的事。很多技术都是来源于社区，Oracle也贡献自己的技术，但是这些都不是企业最终想要的。

　　今天我想给大家传递的一个理念是我们不想关注某一个技术点，而是想去从行业需求开始去关注整个体系构架搭建形成的解决方案，以及整个框架是怎么建立的。以后如果有机会希望可以跟大家分享一些引进落地的完整的技术方案。