中國8大行業(yè)CIO如何看【“云計算及大數據的機遇與挑戰”】
大型多元化集團
1.云計算是大勢，亟待解決大企業(yè)原有數據中心龐大、復雜的運維問(wèn)題，以及設備老化問(wèn)題；但如何采納云計算仍有沒(méi)有成熟做法，是否應該“公有云+私有云”一體，即混合云的方式？
2.云計算對大型企業(yè)的挑戰與機會(huì )，主要原因是傳統企業(yè)決策者、管理者對于新技術(shù)新商業(yè)模式天然的漠視。
3.公有云在大型企業(yè)落地難，云安全及數據安全問(wèn)題凸顯，主要出于對安全的不信任，公有云經(jīng)營(yíng)者是否可以有認證體系以確保安全？
4.大企業(yè)OA、培訓、銷(xiāo)售管理等更適合采納公有云，ERP等核心應用更適合采納公有云，CIO需要看到更多行業(yè)的云端應用案例以及需要成熟的私有云、混合云建設方案。
5.多元化大型企業(yè)下屬的企業(yè)數目多，很多系統都是各自為政，云和大數據從總的來(lái)說(shuō)是做“資源整合”， IT治理、數據治理對于實(shí)現大數據是至為關(guān)鍵的一步。
交通行業(yè)
1.交通企業(yè)的體量通常太大，信息化建設已經(jīng)趨于成熟，再轉向云計算的方式是有困難的，目前只有一些小的應用采用了SaaS的模式。
2.大公司和小公司在面對云計算時(shí)，區別非常大，小公司因為成本問(wèn)題而青睞SaaS模式，但是大企業(yè)因為安全性、合規性等要求，對云計算呈謹慎態(tài)度。
3.如何采集到有用的數據是一個(gè)難題，包括數據采集標準的建立，數據范圍的界定。
4.如何將物料鏈里的數據開(kāi)放給上下游用戶(hù)，因為只有數據整合起來(lái)才能顯現出真正的數據價(jià)值。
制造業(yè)
1.數據疏密度對企業(yè)應用的相關(guān)性。
2.制造業(yè)數據采集和整理的標準。
零售及服務(wù)業(yè)
1.基于云的服務(wù)的推廣與企業(yè)自身信息化戰略是否有沖突？還是互補？
2.零售行業(yè)中可見(jiàn)的需求較為突出，但如何使共性的服務(wù)與個(gè)體企業(yè)間的個(gè)性需求達到平衡？
3.零售企業(yè)每年的銷(xiāo)量要求特別高，怎么能夠通過(guò)云計算給公司帶來(lái)銷(xiāo)量和利潤？
4.數據的收集、整理，如何能更好的指導經(jīng)營(yíng)贏(yíng)得市場(chǎng)？
5.跨行業(yè)的數據交換問(wèn)題。
6.零售行業(yè)進(jìn)行上下游打通和平臺整合，能夠直接抽取到最終端的數據，但是這些數據收集起來(lái)以后怎么才能利用起來(lái)？
7.數據多了，但有多少企業(yè)真正花精力在數據分析、挖掘，基于大數據做業(yè)務(wù)決策？
8.不同行業(yè)之間的大數據有多大的區別？如何區分共性與個(gè)性？企業(yè)的個(gè)性數據如何得到滿(mǎn)足？
教育行業(yè)
1.公有云的安全與審計問(wèn)題。
2.大數據人才特別難找，尤其是很多教育機構不在一線(xiàn)城市，一般的招聘策略是什么樣的？
3.結合大數據運用的用戶(hù)行為分析管理工具（DMP），業(yè)界有成熟的工具和使用案例嗎？
4.大數據如何使設計作品全過(guò)程分析。
5.企業(yè)內部數據收集和分析問(wèn)題如何解決？
6.大數據如何分析學(xué)生需求，包括成長(cháng)過(guò)程，個(gè)性發(fā)展。
7.如何用互聯(lián)網(wǎng)的方式，解決教育公平問(wèn)題，讓教育資源分配問(wèn)題得到解決。
8.如何通過(guò)大數據平臺，實(shí)現家長(cháng)、學(xué)校、學(xué)生，三者之間的信息互通？
互聯(lián)網(wǎng)金融
1.云計算在金融行業(yè)的規則將由誰(shuí)制定，是證監會(huì )、銀監會(huì )，還是運營(yíng)商，還是一些強勢的機構？
2.云計算在互聯(lián)網(wǎng)金融中，出現風(fēng)險后，賠付主體和責任主體是誰(shuí)？
3.金融行業(yè)云端運營(yíng)標準是什么？
4.金融行業(yè)借云轉型對廣大國民的影響？
5.大數據產(chǎn)生的金融業(yè)務(wù)創(chuàng )新？
6.大數據面對數據風(fēng)險和業(yè)務(wù)風(fēng)險的有效防范。
7.金融行業(yè)的云計算及大數據安全規則如何確立？
8.未來(lái)金融行業(yè)開(kāi)放策略。
