石教授說，我們所說的大數據主要來源自三個方面，第一是政府，政府每天會產生非常多的數據，信息量也非常大，而且很多原始數據都應該對普通民眾公開。第二是企業(yè)，現在企業(yè)間的數據不能共享，如果不共享，這個數據就沒有生命力，很多工作都是重復勞動。最后是我們看到的公開的互聯網上面的數據，其中主要是社會數據和個人交互產生的數據。有了這些大數據，一定要做數據挖掘，根據數據挖掘來做出的決策，會改變我們的管理結構，因為數據挖掘本身就是決策的過程。這個過程具體可以分為樣本選取、數據變換、數據挖掘和數據展示等過程。
石教授同時也提到，我們傳統(tǒng)理解的大數據的觀點并不是完全準確的。比如說大數據研究應該既要全體，又要抽樣，這種說法就有問題，大數據中說的全體，也不是真正的全體，而且也不可能用全體數據去做預測。另外說大數據應從相關關系中把握因果關系與必然關系，這種說法不科學，數據因素多了，關聯多了，并不一定能找到因果關系，這是不必然的。
石教授認為大數據是數字化生存時代的新型戰(zhàn)略資源，是驅動創(chuàng)新的重要因素，正在改變人類的生產和生活方式。通過最近幾年團隊的工作，他們在數據挖掘領域做出了不少基于大數據的相關應用。
比如針對銀行信用卡、保險和房地產貸款市場，要想做精準營銷，就需要通過非常多的客戶的交易記錄來把客戶分類，分成第一徹底破產，第二部分破產，第三是呆賬，第四是正常人，第五叫高端客戶，所以你發(fā)現，這個數據表是開展業(yè)務的基礎。通過類似的系統(tǒng)，可以讓銀行信用卡辦理業(yè)務的時間由原來的一周減到2天，因為現在在美國辦理信用卡就是2天?，F在通過石教授的這個系統(tǒng)，五秒鐘，只要把信息填進去，兩秒半在整個大數據計算里面跟庫里面的數據進行比較，跟你相近的找出來，很精準。
另外 ，在金融交易領域和一號店的客戶評分系統(tǒng)，也都運用了石教授的系統(tǒng)，為他們的業(yè)務提供了更加可靠的決策和支持。
大數據作為一個新生事物，才剛剛發(fā)展起來，未來還有很遠的路要走，石教授在演講的最后希望產業(yè)界的朋友能夠多多與學術界做交流互動，培養(yǎng)出更多更加專業(yè)的大數據人才。
(本文為作者根據現場的演講人意思整理，如有曲解，請石教授見諒)
