09:30-10:00 洞察经济与数字化转型一场革命即将来临，无论您身处哪个行业，这都将对您的世界造成冲击。这场革命会影响每一种产品和服务，它会彻底改变各个职业、行业、企业和角色，它会颠覆商业模式，这次革命的驱动力是高级分析和物联网，以及认知计算，它是洞察经济的开端。知识经济结束了工业时代，技术发展和互联网带来了数字时代，而洞察经济将再次改变社会，这次变革的驱动因素是以空前的速度不断生成的海量数据。洞察是新货币，洞察是创造价值的新途径，洞察是全新的竞争优势。

10:00-10:30 当我们谈论数据治理时，我们在谈论什么？数据治理已经成为大数据掘金时代不可或缺的基础性工作，然而，业界对于数据治理的认识却又存在诸多似是而非、模糊不清。本演讲将回顾国际与国内的数据治理的理论与实践，介绍国际数据管理知识体系对数据管理职能的定义及应用，并为数据从业者个人职业发展和企业提出数据治理工作建议。国际数据管理协会中国分会

10:40-11:10 大数据时代信息安全机遇与挑战在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。随着企业信息化建设的不断深入，信息安全问题日益突出。防病毒、防火墙、入侵检测、Web安全网关、DLP等安全设备的部署帮企业解决了常规安全问题，但面对大数据时代，企业这些独立的安全设备没有能力应对海量数据集中分析处理和对整体安全威胁的预防及感知，传统信息安全系统已无法应对大数据时代全新环境下的网络安全威胁。

11:10-11:40 2016中国大数据与人工智能产业演进与机遇随着大数据与机器学习的快速发展，人工智能产业在历经60年的起伏之后，如今已经在全球范围形成新一轮的抢位发展态势，发达国家纷纷吹响探索大脑奥秘的号角。中国的人工智能产业在全球浪潮推动下，也在快速发展。赛迪顾问针对人工智能产业的大浪潮，提出了人工智能产业概念界定，并对产业链进行了深度剖析。对全球和中国人工智能市场规模和结构进行了判断，并详细梳理了全国各省市在人工智能领域的利好政策和具体举措。

11:40-12:00 互动讨论：构建数据驱动型组织与发展模式• 数据驱动：从社会到企业• 数据驱动企业业务转型与价值再造• 构建新一代数据驱动型商业与经济发展模式

7月28日 下午大数据金融

14:00-14:30 大数据时代CDO角色与定位真正的CDO应该是一位既懂商业运营又懂技术架构的数据分析与架构。CDO真正关注的是系统架构中所承载的内容，而并不关心架构是如何构成的。CDO的定位不仅仅体现在对数据的处理方面，更为重要的是其在企业管理决策层中起到的纽带与粘合剂的作用。企业通过CDO可以使商业运作与信息技术更为紧密的联系在一起，让信息与技术更好的为企业运营而服务。

14:30-15:00 赋于用户洞察全部数据的能力企业已经在大数据转移和存储上进行了很多投资，但是这些投资并没有真正转化为商业价值。 这是因为用户仍然在使用小的数据集和静态报表，这些并不具备帮助用户了解业务全貌的能力。现在用户需要一个直观的分析平台，它需要具有高性能和访问所有相关数据的能力。通过此次演讲您将了解Qlik 如何帮助企业组织授权他们的用户看到他们的数据中原委，了解整个数据的全貌和价值，这将会大大帮助到企业做出正确的商业决策。

15:00-15:30 大数据时代人力资源管理创新大数据时代，理解数据、运用数据、相信数据，将成为企业发展的新动力，也是企业管理者迫切需要掌握的一项能力。当前全社会多领域正经受着大数据浪潮的洗礼，人力资源管理领域也无法置身事外。人作为企业中动态变化的一大生产要素，具有很强的不确定性，对人进行描述与评价一直以来都是企业管理中的一大挑战。

15:30-16:00 超大规模企业关系网络挖掘的实战与创新通过数据采集、数据清洗、数据聚合、数据建模、数据产品化为一体的大数据解决方案，可以唤醒超线程的数据价值。关系发现平台的价值在于能够快速、准确地将个人与企业的投资关系，让企业信息查询、商业线索发现、经济调查等等的效率实现革命性的提升。基于政府公共数据的开放和共享，依托一体化的大数据解决方案，打造全面、智能、便捷的关系发现平台。

16:00-16:30 互动讨论：CDO推动技术与商业融合创新• 越来越多的企业需要CDO• CDO聚焦技术创新与商业价值挖掘• 大数据时代CDO

14:00-14:30 大数据风控三部曲传统征信模式面临的难题是征信数据不全、平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高等问题。而大数据征信模式，其优点在于数据来源广泛，弥补传统征信覆盖面不足的缺陷;数据类型多样化，不局限于信贷数据，更能全面反映个人信用情况。但难点在于：信息过多引起的数据杂乱，整合多方数据困难，且数据相关性分析需要较长时间和实践来检验。

14:30-15:00 海量日志搜索分析技术及金融行业案例IT运维分析是近年兴起的把大数据技术应用于分析IT运维产生的大量数据，数据来源主要有日志、网络流量、植入代码、布点模拟监控等。过去使用数据库处理日志无法支持大数据量，后来出现了使用Hadoop/Storm/SparkStreaming等开发框架来处理日志，及最新的使用实时搜索分析引擎来对日志进行实时处理。现如今使用Hadoop/Storm/SparkStreaming等开发框架来处理日志已经在各大公司被广泛的运用。

15:00-15:30 大数据与金融支付创新互联网的影响正在从线上延伸到线下，从虚拟经济延伸到实体经济，从IT行业影响到所有传统行业。金融是商业的血液，支付是金融的核心，数据就是支付的基础。大数据如何引领支付创新？支付大数据有什么特点？基于移动支付的大数据成为行业掘金利器，移动支付或将迎来新发展。

15:30-16:00 供应链金融基础数据可信建设新模式供应链金融是在对供应链内部的交易结构进行分析的基础上，运用自偿性贸易融资的信贷业务。验证远程数据真实性是在线供应链金融技术产品努力的重要方向，基础数据的“真实“获取依赖于如何掌控产业核心供应链系统，但对于角色较多的供应链金融产业链，金融机构难以获得值得信赖的基础数据，除非依托核心企业授信或直接推出自己的供应链系统。

16:00-16:30 互动讨论：金融大数据与大数据金融• 互联网金融与大数据技术应用• 大数据技术助力金融创新• 大数据时代金融行业新生态

7月29日 上午技术创新

09:00-09:30 大数据技术创新与应用实践大数据时代，在创新资源相关数据的获取和融合效率方面面临新的机遇与挑战。围绕大数据环境下的企业技术创新与管理决策，应构建起大数据环境下的技术创新与决策的技术框架体系，依据技术创新”双向决策模型”，通过数据的在线收集与预处理、大数据存储与预处理技术体系、创新资源数据的可视化技术与决策技术方法和创新应用工具的实施，结合企业研发与技术创新实践，帮助企业实现更加精准的技术创新决策。

09:30-10:00 数据科学中的Docker实战应用容器技术在当今的开源技术中大行其道，不仅仅可以用在持续集成/部署交付，web应用设计服务，服务器管理等内容上，容器技术的应用在与大数据技术结合上，更加多姿多彩，议题主要讲解docker与数据科学中机器学习的结合，如何利用容器技术进行实战应用，通过docker的驱动，让人工智能，机器学习更加灵活，节省成本，同时让机器学习更加简单，高效。在议题中同时也会讲解使用docker与大数据技术结合的痛点，以及实战技巧。

10:00-10:30 Hadoop2.0集群优化管理与大数据未来Hadoop已经从搜索引擎相关的平台，演变为最流行通用的计算平台，用于解决大数据带来的挑战。它正在快速成为下一代基于数据的应用程序的基础。Hadoop把任务分成任务片，分布在数千台计算机上，从而进行快速分析，并分布式存储大量的数据。Hadoop利用大量廉价的计算机，提供了一个可扩展强，可靠性高的机制；并利用廉价的方式来存储大量数据。Hadoop还提供了新的和改进的分析技术，从而使大量结构化数据的复杂分析变为可能。

10:30-11:00 对医疗大数据进行挖掘与分析医疗行业早就面临了海量数据和非结构化数据的挑战。智慧医疗是医疗信息化的升级发展，通过与大数据、云计算技术的深度融合，以医疗云数据中心为载体，为各方提供医疗大数据服务。实现医生与病人、医生与护士、大型医院与社区医院、医疗与保险、医疗机构与卫生管理部门、医疗机构与药品管理之间的六个协同，逐步构建智慧化医疗服务体系。

11:00-11:30 函数型结构化能量数据挖掘分析全球信息系统的发展使我们拥有了前所未有的丰富数据。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨识；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。数据丰富、知识贫乏已经成为一个典型问题。数据挖掘与知识发现的目的就是有效地从海量数据中提取出需要的答案，实现“数据、信息、知识、价值”的转变过程。

11:30-12:00 互动讨论：技术创新推动大数据发展• 大数据技术发展现状• 技术创新推动大数据市场和产业发展• 大数据技术的发展未来

7月29日 下午产业融合

14:00-14:30 电信行业对大数据的认识与实践电信运营商拥有名副其实的大数据。如能善用数据，在整体收入增幅日趋放缓的行业背景下，电信业将迎来新的发展机遇。电信行业通过在运营中应用大数据，产值增幅贡献更是排在了所有其他行业的首位。I电信运营商已经行动起来，通过构建行业大数据分析系统具备了大数据分析处理的基本技能，但这只是基础；运营商还需要从企业战略和经营思维层面改变，发现新的以数据驱动的机遇和模式并付诸实施，才能真正将自己所掌握的大数据资产和大数据技能转变为商业价值。

14:30-15:00 大数据、人工智能与机器博弈人工智能意味着新一轮产业创新与变革即将到来，但这是否意味着人类即将失去较之于其他生物所独具的生存优势？机器是否终将颠覆人类定义的规则？有关人工智能“将取代人类”的言论甚嚣尘上。几十年来，人工智能飞速发展，渗透到医疗、军事、航天等多领域内。尤其近年，人工智能已逐渐与人们的生活密切融合。机器学习、图像识别这些人工智能技术更是被用到了普通人的实际生活中。

15:00-15:30 产业互联网与大数据创新应用互联网+的核心是依托消费互联网模式带动和引导传统产业升级转型，互联网的力量从消费侧扩展到了生产侧，从用户侧扩展到了产业侧、企业侧。下一个百万亿商业时代在哪里？以数据资产为核心的，大数据产业金融技术创新与应用产业互联网环境下产业链中传统的优势企业可以借助互联网加强对产业链的控制，从而在产业链中的优势被放大，“微笑曲线”将会变得更加陡峭。

15:30-16:00 大数据在消费领域的研究与应用大数据情报系统能够帮助每一个对于消费领域具有高关注度的用户了解品类行业的发展变化规律、 渠道市场构成情况，并帮助将行业中表现突出的品牌与单品进行着重分析，发现行业发展的主要推动因素。通过7×24小时不间断地提供实时、专业数据分析服务，保证每周定时更新， 第一时间了解所在品类市场的销售整体规模、价格走势等角度的发展变化情况，为运营决策提供可靠保障。

16:00-16:30 互动讨论：从“互联网+”到“大数据+”• 互联网技术与大数据技术的融合发展• 互联网技术与大数据技术推动产业转型• 新一代信息技术发展未来

7月30-31日 同期培训• 大数据技术开发与应用实践训练营

现在注册

优惠期	单人参加	同一家单位3人以上	同一家单位5人以上	同一家单位10人以上
5月20日前	1100元/人（同时参加培训+2900元/人）	1000元/人（同时参加培训+2800元）	900元/人（同时参加培训+2700元）	700元/人（同时参加培训+2600元）
5月21日-6月20日	1200元/人（同时参加培训+3000元/人）	1100元/人（同时参加培训+2900元）	1000元/人（同时参加培训+2800元）	900元/人（同时参加培训+2700元）
6月20日后	1500元/人（同时参加培训+3500元/人）	1200元/人（同时参加培训+3400元）	1100元/人（同时参加培训+3300元）	1000元/人（同时参加培训+3200元）