08:00–08:50

Registration and Exhibition | 注册/展览

08:50–09:10

嘉宾致辞
大数据国家战略：从共识到行动 从数据到价值
国与国的竞争焦点正从对资本、土地、人口、资源的争夺转向对大数据的争夺上，“制数权”成为继制陆权、制海权、制空权滞后的新制权。国家应着力规划大数据战略中长期路线图与实施重点、目标、路径，统筹布局，抢占新全球科技革命和产业革命战略的机遇期。

09:10–09:40

主旨演讲
从行动之年到黄金发展期：《促进大数据发展行动纲要》与大数据产业“十三五”规划解读
国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》明确提出全面推进大数据发展和应用，加快建设数据强国。这无疑将激发出巨大的产业机会与市场机会。同时，大数据产业“十三五”发展规划也正在规划，以支持大数据技术和产业创新发展，提升大产业支撑能力，培育新业态新模式。

09:40–10:10

大数据时代商业智能的新挑战与机遇
商业智能的发展已得到行业认同，但由于大数据的出现，商业智能有注入了新的活力。随着大数据相关技术的成熟， 数据分析和处理将逐渐从传统的结构化数据扩展至非结构化数据领域中， 越来越多的行业将从中受益。如何利用大数据， 通过商业智能将其价值发挥到最大， 已成为企业寻找商业价值的根基。

10:10–10:40

数据共享平台创造新价值
数据采集、数据存储、数据处理分析是大数据的三个生命周期。在大数据的生命周期中，数据共享平台至关重要。在这个平台上，无论供应商、集成商、采集商、开发商，都可以将数据与其他企业共享，并享受这个平台上的其他各种数据资源。

10:40–10:50

Coffee Break | Exhibition | Networking 茶歇/展览/交流

10:50–11:20

中美大数据发展之道：借鉴与共赢
中国拥有需求巨大的大数据市场，美国拥有业界领先的大数据技术。大数据广阔市场与领先技术的碰撞将迸发出吸引全世界目光的产业发展火花，以借鉴与共赢为基础的合作将推动大数据的产业的健康发展。美国已将大数据上升为国家战略，中国也发布大数据行动纲领，中美大数据互补共赢发展将成主流。

11:20–11:50

中国大数据产业与市场分析与趋势
在大数据时代，企业面临数据爆发性增长，而企业并不能够准确判断企业数据增长量，而如何来提高大数据的效率是每个企业都要面临的问题。如何去挖掘和利用这些数据是每个企业都要面临的问题。在未来一个工程师可能要管理上千太计算设备，通过在公有云与私有云之间的自由切换企业将可以提高IT效率，简化IT管理，获得随时随地的计算能力。

11:50–12:20

Panel Discussion | 互动讨论 
从国家到企业 从信息化战略到大数据策略
伴随着大数据时代的悄然来临，世界各国对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。 国家将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入到企业战略层面，这种认识已经远远超出当年的信息化战略。

12:20–14:00

Lunch, Exhibition and Networking | 午餐/展览/交流

14:00–17:00

行业应用

金融大数据与大数据金融
成功的互联网金融实质是大数据金融，在企业用数据生产、加工信息，形成决策的过程中，互联网企业将其掌握的数据资产变成可以推动生产力的数据资本。金融行业存储的数据远远超过了其它行业。但银行、保险、证券的数据主要是传统的结构化数据，视频、音频这种新兴的非结构化数据不是金融行业数据资产的主要部分。

大数据与电信运营商智能管道建设
电信运营商拥有海量数据，包括用户数据、信令数据、日志数据、流量数据、位置数据等，大数据时代的电信业将实现从比特搬运工到大数据运营者的全新转型，需从追求精确、高可靠性等传统观念转向追求效率和成本，即所谓的“去电信化”，从而真正实现电信也转型升级。

医疗大数据与智慧医疗
在部门领导和国家财政支出的支持下，绝大多数的三甲医院和部分二级医院已经先后建立了先进的数字化信息系统和电子健康档案系统。但至今为止，大部分系统和数据仍然只限于内部使用。随着技术的发展，医疗行业应做好准备迎接大数据分析的全新挑战。

推动政府数据资源共享开放工程
在大数据时代，国家应制定政府数据资源共享管理办法，整合政府部门公共数据资源，促进互联互通，提高共享能力，提升政府数据的一致性和准确性，明确各部门数据共享的范围边界和使用方式，跨部门数据资源共享共用格局基本形成。

技术创新

Hadoop 2.0深化企业大数据应用
传统数据库在遭遇大数据时已力不从心，而由于大数据处理需求的日渐强烈，用户希望能够以更经济的方式更好的性能来处理数据。在这种背景下Hadoop出现了，但其在实时集成以及健壮的高可用性、安全性等方面都存在着一定的缺陷，Hadoop2.0为企业拥抱大数据提供了新的选择。

Spark：从大数据到快数据
从流行的应用程序到物联网，数据与分析已经深深的嵌入到商业和社会的组织机构之中，Spark无疑为大规模数据处理带来了革命性的突破。它极大的提升了数据依赖型应用程序的性能，还从根本上简化了由数据驱动的智能应用程序的开发流程，进而推动大数据技术从“大”到“快”的转变。

机器学习与人工智能生态循环
连接到互联网的设备已经超过了世界人口的总和，各种连接的设备里的传感器会产生大量数据，海量数据使得机器学习成为可能，机器学习的结果就是 AI，而 AI 又指导机器人去更精确地执行任务，机器人的行动又会触发传感器，这就形成一个完整的生态循环，也就是技术领域的 “万有理论”。

数据可视化驱动商业创新
数据可视化通过技术手段将枯燥的数据变得生动有趣。随着大数据时代的到来以及网络传播的发达，数据可视化会成为一项值得掌握的重要技能。而商业智能可视化通过采集相关数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业、政府战略并服务于管理层、业务层，指导经营决策。

大数据实时分析迎来新变革
继过去几年海量复杂结构数据的存储、处理、查询和基本的分析功能在开放架构开源平台上得以实现后，对这些数据的深度挖掘，特别是实时的分析和挖掘就成了企业用户迫在眉睫的需求，他们渴望利用新的技术和方案，以更快的大数据分析速度以及更精准的分析结果，来辅助和支持更为高效的决策。

大数据时代的企业信息安全策略
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。面对大数据时代，企业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。

17:00–17:30

Panel Discussion | 互动讨论 
如何构建新一代数据驱动型企业
推动大数据技术在各行业普及的原动力，来自于企业改善自身经营水平、提升经营效率的需要。长期以来，困扰企业最大的难题就是“如何更加了解他的客户”。传统企业衰落的根本原因在于难以贴近消费者，难以了解消费者的真正的需求。对大数据不关心，不了解。必然被产业淘汰。拥有大量的数据，并善加运用的公司，必将赢得未来。

17:30–18:00

Exhibition, Networking and Demonstration | 展览/交流/闭幕