優(yōu)惠期

單人

同一單位3人以上

同一單位5人以上

??參會(huì)費(fèi)1000元/人
參加培訓(xùn)+3000元/人，另報(bào)名參加

??參會(huì)費(fèi)900元/人
參加培訓(xùn)+2750元/人，另報(bào)名參加

??參會(huì)費(fèi)700元/人
參加培訓(xùn)+2500元/人，另報(bào)名參加

6月30日前

??參會(huì)費(fèi)1200元/人
參加培訓(xùn)+3200元/人，另報(bào)名參加

??參會(huì)費(fèi)1000元/人
參加培訓(xùn)+2900元/人，另報(bào)名參加

??參會(huì)費(fèi) 900元/人
參加培訓(xùn)+2700元/人，另報(bào)名參加

6月30日后

??參會(huì)費(fèi)1500元/人
參加培訓(xùn)+3500元/人，另報(bào)名參加

??參會(huì)費(fèi)1200元/人
參加培訓(xùn)+3200元/人，另報(bào)名參加

??參會(huì)費(fèi)1100元/人
參加培訓(xùn)+3000元/人，另報(bào)名參加

08:00–08:50

Registration and Exhibition | 注冊(cè)/展覽

08:50–09:10

大數(shù)據(jù)：更智慧、更有效的IT與商業(yè)決策利器
對(duì)于任何企業(yè)來說，數(shù)據(jù)都是其商業(yè)皇冠上最耀眼的寶石。伴隨著傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)向縱深應(yīng)用的拓展，商業(yè)決策已經(jīng)越來越依賴于數(shù)據(jù)。企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)。領(lǐng)軍企業(yè)與其他企業(yè)之間最大的顯著差別在于新數(shù)據(jù)類型的引入。那些沒有引入新的分析技術(shù)和新的數(shù)據(jù)類型的企業(yè)，不太可能成為其行業(yè)的領(lǐng)軍者。

09:10–10:40

海量非結(jié)構(gòu)化信息自動(dòng)化、智能化處理
企業(yè)的數(shù)據(jù)可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只有15%，85%的數(shù)據(jù)屬于廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等之中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的產(chǎn)生往往伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算和傳感器等新的渠道和技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和應(yīng)用。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個(gè)細(xì)節(jié)相融合。

大規(guī)模實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的大價(jià)值
基于高可靠性的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)時(shí)洞察客戶需求、進(jìn)行市場(chǎng)推廣、掌控整個(gè)供應(yīng)鏈，對(duì)企業(yè)而言至關(guān)重要。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，企業(yè)將獲得前所未有的能力，實(shí)時(shí)地進(jìn)行數(shù)據(jù)交易、遷移、存儲(chǔ)、處理和分析；同時(shí)應(yīng)用基本的設(shè)計(jì)和藍(lán)圖管理功能，有效降低成本，提高端到端業(yè)務(wù)效率、生產(chǎn)力和敏捷度，以應(yīng)對(duì)不斷變化的市場(chǎng)形勢(shì)。

大數(shù)據(jù)重新定義商業(yè)智能?
BI的源頭是數(shù)據(jù)，BI的對(duì)象也是數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，海量數(shù)據(jù)給BI帶來了前所未有的壓力。大數(shù)據(jù)意味著包括交易和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集，其規(guī)?；驈?fù)雜程度超出了常用技術(shù)按照合理的成本和時(shí)限捕捉、管理及處理這些數(shù)據(jù)集的能力。如何有效地利用大數(shù)據(jù)，以及其中所沉淀的信息，成為未來的一大競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。

10:40–10:50

Coffee Break | Exhibition | Networking 茶歇/展覽/交流

10:50–12:20

基于內(nèi)存計(jì)算的創(chuàng)新駕馭大數(shù)據(jù)
隨著內(nèi)存價(jià)格的下降，下一代的內(nèi)存計(jì)算時(shí)代即將來臨。由于計(jì)算速度量變產(chǎn)生的質(zhì)變，也已開始。在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，內(nèi)存計(jì)算技術(shù)能夠?qū)Y(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并對(duì)多種商業(yè)模式進(jìn)行模擬，可以調(diào)整制造結(jié)構(gòu)，可以重新考慮市場(chǎng)細(xì)分和價(jià)格戰(zhàn)略等。而所有的這一切，都可以在幾秒之內(nèi)完成。

云計(jì)算幫助信息主管應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)?
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)面臨數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長(zhǎng)，而企業(yè)并不能夠準(zhǔn)確判斷企業(yè)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)量，而如何來提高大數(shù)據(jù)的效率是每個(gè)企業(yè)都要面臨的問題。如何去挖掘和利用這些數(shù)據(jù)是每個(gè)企業(yè)都要面臨的問題。在未來一個(gè)工程師可能要管理上千太計(jì)算設(shè)備，通過在公有云與私有云之間的自由切換企業(yè)將可以提高IT效率，簡(jiǎn)化IT管理，獲得隨時(shí)隨地的計(jì)算能力。

企業(yè)如何對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析
傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)完全以結(jié)構(gòu)化方式存儲(chǔ)和查詢。但是社交媒體和IT技術(shù)的高速發(fā)展使得大數(shù)據(jù)分析成為可能。大數(shù)據(jù)工具能存儲(chǔ)和分析傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無法處理的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)將能夠把支撐決策的數(shù)據(jù)來源和類型擴(kuò)展到過去無法企及的領(lǐng)域：通過搜索引擎、社交媒體、博客、視頻等結(jié)合結(jié)構(gòu)化的交易數(shù)據(jù)來更好地理解員工和客戶的行為，獲取新鮮的市場(chǎng)情報(bào)并作出有效的戰(zhàn)略決策。

12:20–12:50

Panel | 互動(dòng)討論?
以“可信”數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行商業(yè)分析
每一臺(tái)機(jī)器、每一項(xiàng)應(yīng)用程序、每一條數(shù)據(jù)都善惡莫辨。我們?nèi)缃袼来娴木W(wǎng)絡(luò)不再是雙邊關(guān)系的世界，人與人正以全新的方式連接在一起，個(gè)人與組織即便共享數(shù)據(jù)或在IT層面互相依存，彼此之間可能也并無直接關(guān)系。由依存關(guān)系和數(shù)據(jù)流缺乏透明度，因此，很難判斷對(duì)方是否可信。在這樣的背景下，如何界定并分析“可信”數(shù)據(jù)將至關(guān)重要。

12:50–14:00

Lunch, Exhibition and Networking | 午餐/展覽/交流

分論壇：技術(shù)與創(chuàng)新

分論壇：商業(yè)價(jià)值

14:00–16:00

選擇適合企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
當(dāng)數(shù)據(jù)量將會(huì)發(fā)展到TB級(jí)，企業(yè)原有的系統(tǒng)會(huì)開始出現(xiàn)“應(yīng)力性骨折”，常規(guī)用途的技術(shù)在大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)分析面前將不能保證成本高效的方法。供應(yīng)商產(chǎn)品發(fā)布數(shù)量在增長(zhǎng)，產(chǎn)品增強(qiáng)功能迅速翻倍，現(xiàn)在有多種大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可供選擇。不管是預(yù)算，還是技能集。

Hadoop面對(duì)超大數(shù)據(jù)處理是補(bǔ)充還是顛覆
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在遭遇大數(shù)據(jù)時(shí)已力不從心，而由于大數(shù)據(jù)處理需求的日漸強(qiáng)烈，用戶希望能夠以更經(jīng)濟(jì)的方式更好的性能來處理數(shù)據(jù)。在這種背景下，Hadoop出現(xiàn)了，但其在實(shí)時(shí)集成以及健壯的高可用性、安全性等方面都存在著一定的缺陷，用戶需要真正的高效分析時(shí)還是要交給數(shù)據(jù)庫(kù)去完成。

大數(shù)據(jù)時(shí)代與數(shù)據(jù)科學(xué)家
關(guān)于大數(shù)據(jù)的最重要的特點(diǎn)是，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具或存儲(chǔ)管理技術(shù)不能充分處理它。因此，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)劃分中，所有這些數(shù)據(jù)是如何轉(zhuǎn)為可利用的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，已成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和落伍者之間的關(guān)鍵區(qū)分。分析工具和具有分析技能的人，將成為推動(dòng)世界經(jīng)濟(jì)向前發(fā)展的主要?jiǎng)恿Α?/p>

大數(shù)據(jù)能否幫企業(yè)抓住網(wǎng)絡(luò)入侵者
讓大數(shù)據(jù)服務(wù)于企業(yè)信息安全的想法意味著更多的企業(yè)應(yīng)用將基于Hadoop的龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。大數(shù)據(jù)還將產(chǎn)生側(cè)重信息安全的數(shù)據(jù)科學(xué)家。這些數(shù)據(jù)科學(xué)家將利用工具和知識(shí)準(zhǔn)確地找到設(shè)法竊取敏感數(shù)據(jù)的隱蔽的入侵者的攻擊。在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)中抓住網(wǎng)絡(luò)竊賊已經(jīng)證明是很困難的。大數(shù)據(jù)將提供新希望。

機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的良性循環(huán)
旨在從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)獲得知識(shí)和洞察力的計(jì)算機(jī)工具正在迅速發(fā)展中。在這種工具發(fā)展的最前沿是迅速取得進(jìn)步的人工智能(AI)技術(shù)，比如說自然語言處理、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等。反過來，大量的新數(shù)據(jù)也正在加快計(jì)算領(lǐng)域的進(jìn)步：機(jī)器學(xué)習(xí)算法能基于數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)越多機(jī)器就能學(xué)到越多。

如何有效降低大數(shù)據(jù)分析成本
對(duì)于較大的公司來說，海量數(shù)據(jù)處理已經(jīng)不是什么新鮮東西了。但中型企業(yè)CIO該怎么辦呢?大數(shù)據(jù)的角逐已經(jīng)開始了?？赡茉跀?shù)據(jù)挖掘變革中你已經(jīng)落后了。忽略數(shù)據(jù)分析大勢(shì)的CIO們實(shí)際上是在拿自己的職業(yè)冒險(xiǎn)。準(zhǔn)備好使用Hadoop的工具集，也要了解一下IT巨頭們的工具，看哪一款更適合您在桌面和終端用戶軟件方面的現(xiàn)有投入。

16:00–16:30

Panel?| 互動(dòng)討論?
大數(shù)據(jù)重構(gòu)數(shù)據(jù)中心
大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)中心作為企業(yè)IT建設(shè)的支撐平臺(tái)，如何在有效、合理地控制總體擁有成本的前提下，從大數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息，如何高效利用云計(jì)算資源，更好地為企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展服務(wù)，以及如何簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的管理，是企業(yè)當(dāng)前必須面對(duì)的挑戰(zhàn)。

Panel?| 互動(dòng)討論?
大數(shù)據(jù)催生商業(yè)新生態(tài)
大數(shù)據(jù)的大時(shí)代正在悄然到來。雖然數(shù)據(jù)分析一直以來都是IT產(chǎn)業(yè)的一部分，而且數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能等一直在不停的為企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新提供價(jià)值，但隨著數(shù)據(jù)的規(guī)模的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，以及數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)技術(shù)模式、標(biāo)準(zhǔn)的變化，大數(shù)據(jù)正在催生更大的市場(chǎng)和利潤(rùn)空間。

Day 2

2015年7月31日

09:00–12:00

大數(shù)據(jù)行業(yè)用戶高層論壇
行業(yè)應(yīng)用趨勢(shì)和用戶需求及選擇一直是大數(shù)據(jù)廠商定位、研發(fā)和推廣相關(guān)產(chǎn)品解決方案的風(fēng)向標(biāo)。隨著大數(shù)據(jù)深刻影響各行業(yè)，行業(yè)及用戶的需求變化正在受到服務(wù)商及解決方案提供的持續(xù)關(guān)注。為更好體現(xiàn)行業(yè)及企用戶在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展中重要地位，特組織各行業(yè)用戶代表匯聚一堂，共同探討大數(shù)據(jù)的行業(yè)需求交流應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)與心得，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。

12:00–14:00

Lunch, Exhibition and Networking | 午餐/展覽/交流

分論壇：行業(yè)應(yīng)用

分論壇：策略與趨勢(shì)

14:00–16:00

對(duì)醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析
區(qū)域醫(yī)療信息系統(tǒng)中的醫(yī)療數(shù)據(jù)是典型的大數(shù)據(jù)。近年來，在衛(wèi)生部的領(lǐng)導(dǎo)下和國(guó)家財(cái)政支出的支持下，絕大多數(shù)的三甲醫(yī)院和部分二級(jí)醫(yī)院已經(jīng)先后建立了先進(jìn)的數(shù)字化信息系統(tǒng)和電子健康檔案系統(tǒng)。但至今為止，大部分系統(tǒng)和數(shù)據(jù)仍然只限于內(nèi)部使用。隨著技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)應(yīng)做好準(zhǔn)備迎接大數(shù)據(jù)分析的全新挑戰(zhàn)。

下一代大數(shù)據(jù)分析技術(shù)
為了分析和利用這些龐大的數(shù)據(jù)資源，必須依賴有效的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)管理技術(shù)遇到了巨大的障礙，無法勝任大數(shù)據(jù)分析的任務(wù)；而全新的非關(guān)系數(shù)據(jù)管理和分析技術(shù)以其良好的擴(kuò)展性、容錯(cuò)性和大規(guī)模并行處理的優(yōu)勢(shì),從互聯(lián)網(wǎng)信息搜索領(lǐng)域開始,進(jìn)而在數(shù)據(jù)分析的諸多領(lǐng)域和關(guān)系數(shù)據(jù)管理技術(shù)展開了競(jìng)爭(zhēng)。

大數(shù)據(jù)幫助銀行提高安全計(jì)劃
銀行過去一直在處理增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)威脅，已經(jīng)到了“安全設(shè)備疲勞”狀態(tài)。因?yàn)殡S著每個(gè)新威脅的出現(xiàn)，廠商都要推出一個(gè)新的設(shè)備。對(duì)于銀行來說，目前最好的解決方案就是利用信息安全中最熱門的一個(gè)概念，即大數(shù)據(jù)。利用安全大數(shù)據(jù)的策略加快取證調(diào)查并提高欺詐偵測(cè)及整體安全性。

高性能計(jì)算與大數(shù)據(jù)的發(fā)展不可限量
高性能的計(jì)算和大數(shù)據(jù)，都是高密度的數(shù)據(jù)流，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)方面的創(chuàng)新。在信息時(shí)代，如何把相對(duì)比較合理的定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成足夠的信息，使得企業(yè)能夠做出決定，最終的目標(biāo)要把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成智慧，做到這一點(diǎn)非常困難。我們面臨的挑戰(zhàn)就是如何把非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成有價(jià)值的信息。

海量DNA數(shù)據(jù)分析與云計(jì)算技術(shù)創(chuàng)新
隨著DNA分析技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用的不斷深入，DNA數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與訪問日益成為關(guān)注的焦點(diǎn)。隨著DNA數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的檢索速度日益捉襟見肘，如何提高數(shù)據(jù)的檢索效率逐漸受到重視，特別是在一些特殊領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求較高的情況下，更需要快速的數(shù)據(jù)分析與檢索。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)管理
社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算和傳感器等新渠道和技術(shù)的涌現(xiàn)使大量新型數(shù)據(jù)散落在不同的系統(tǒng)中。數(shù)據(jù)是企業(yè)寶貴的戰(zhàn)略性資產(chǎn)，企業(yè)機(jī)構(gòu)需要構(gòu)建一個(gè)單一、完整、可信的客戶數(shù)據(jù)視圖，真正實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為中心，從而能夠通過切實(shí)相關(guān)、值得信任和及時(shí)的數(shù)據(jù)推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，全面增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。

16:00–16:30

Panel?| 互動(dòng)討論?
大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用的焦點(diǎn)與難點(diǎn)
銀行業(yè)20%的客戶貢獻(xiàn)了80%的利潤(rùn)，而中國(guó)4%的銀行客戶貢獻(xiàn)了80%的利潤(rùn)；醫(yī)療影像和電子病歷的數(shù)據(jù)量每24個(gè)月就會(huì)增長(zhǎng)一倍;僅一家普通的社交網(wǎng)絡(luò)公司每天要收集至少600億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，用于分析用戶行為，通過數(shù)據(jù)分析保證粘住用戶。大數(shù)據(jù)已廣泛應(yīng)用在各行業(yè)中，用以激發(fā)業(yè)務(wù)活力。

Panel?| 互動(dòng)討論?
如何構(gòu)建新一代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)
推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)在各行業(yè)普及的原動(dòng)力，來自于企業(yè)改善自身經(jīng)營(yíng)水平、提升經(jīng)營(yíng)效率的需要。長(zhǎng)期以來，困擾企業(yè)最大的難題就是“如何更加了解他的客戶”。傳統(tǒng)企業(yè)衰落的根本原因在于難以貼近消費(fèi)者，難以了解消費(fèi)者的真正的需求。對(duì)大數(shù)據(jù)不關(guān)心，不了解。必然被產(chǎn)業(yè)淘汰。擁有大量的數(shù)據(jù)，并善加運(yùn)用的公司，必將贏得未來。

16:30–17:00

Exhibition, Networking and Demonstration | 展覽/交流/閉幕