中国8大行业CIO如何看【“云计算及大数据的机遇与挑战”】
大型多元化集团
1.云计算是大势，亟待解决大企业原有数据中心庞大、复杂的运维问题，以及设备老化问题；但如何采纳云计算仍有没有成熟做法，是否应该“公有云+私有云”一体，即混合云的方式？
2.云计算对大型企业的挑战与机会，主要原因是传统企业决策者、管理者对于新技术新商业模式天然的漠视。
3.公有云在大型企业落地难，云安全及数据安全问题凸显，主要出于对安全的不信任，公有云经营者是否可以有认证体系以确保安全？
4.大企业OA、培训、销售管理等更适合采纳公有云，ERP等核心应用更适合采纳公有云，CIO需要看到更多行业的云端应用案例以及需要成熟的私有云、混合云建设方案。
5.多元化大型企业下属的企业数目多，很多系统都是各自为政，云和大数据从总的来说是做“资源整合”， IT治理、数据治理对于实现大数据是至为关键的一步。
交通行业
1.交通企业的体量通常太大，信息化建设已经趋于成熟，再转向云计算的方式是有困难的，目前只有一些小的应用采用了SaaS的模式。
2.大公司和小公司在面对云计算时，区别非常大，小公司因为成本问题而青睐SaaS模式，但是大企业因为安全性、合规性等要求，对云计算呈谨慎态度。
3.如何采集到有用的数据是一个难题，包括数据采集标准的建立，数据范围的界定。
4.如何将物料链里的数据开放给上下游用户，因为只有数据整合起来才能显现出真正的数据价值。
制造业
1.数据疏密度对企业应用的相关性。
2.制造业数据采集和整理的标准。
零售及服务业
1.基于云的服务的推广与企业自身信息化战略是否有冲突？还是互补？
2.零售行业中可见的需求较为突出，但如何使共性的服务与个体企业间的个性需求达到平衡？
3.零售企业每年的销量要求特别高，怎么能够通过云计算给公司带来销量和利润？
4.数据的收集、整理，如何能更好的指导经营赢得市场？
5.跨行业的数据交换问题。
6.零售行业进行上下游打通和平台整合，能够直接抽取到最终端的数据，但是这些数据收集起来以后怎么才能利用起来？
7.数据多了，但有多少企业真正花精力在数据分析、挖掘，基于大数据做业务决策？
8.不同行业之间的大数据有多大的区别？如何区分共性与个性？企业的个性数据如何得到满足？
教育行业
1.公有云的安全与审计问题。
2.大数据人才特别难找，尤其是很多教育机构不在一线城市，一般的招聘策略是什么样的？
3.结合大数据运用的用户行为分析管理工具（DMP），业界有成熟的工具和使用案例吗？
4.大数据如何使设计作品全过程分析。
5.企业内部数据收集和分析问题如何解决？
6.大数据如何分析学生需求，包括成长过程，个性发展。
7.如何用互联网的方式，解决教育公平问题，让教育资源分配问题得到解决。
8.如何通过大数据平台，实现家长、学校、学生，三者之间的信息互通？
互联网金融
1.云计算在金融行业的规则将由谁制定，是证监会、银监会，还是运营商，还是一些强势的机构？
2.云计算在互联网金融中，出现风险后，赔付主体和责任主体是谁？
3.金融行业云端运营标准是什么？
4.金融行业借云转型对广大国民的影响？
5.大数据产生的金融业务创新？
6.大数据面对数据风险和业务风险的有效防范。
7.金融行业的云计算及大数据安全规则如何确立？
8.未来金融行业开放策略。
医疗行业
1.云平台和大数据催生互联网健康产业。比如由可穿戴设备开始，很多人会把自己的数据主动传到云平台上，或者是把这些健康数据、运动数据同步在云的平台上。这些数据就包括这些人的年龄、身体基本指标、运动习惯、消费行为、经常处的场所等等。未来的健康和医疗机构把数据有效的收集起来，并且让这个数据积累下来，粘住用户使用这个平台，那它未来的价值是不可限量的，这是一个非常大的有潜力的商业模式。
2.制药公司怎么用大数据？现在在做临床实验的时候都要筛选病人，实际上是通过很多大数据的分析来完成的。基因的分析就是一个很重要的指标，还有通过人群的分析、年龄的分析，来决定要在什么样的人群里做这个实验。还有，在临床实验结束之后，药品上市时候要做很多统计分析，通过各种模型找到药到底在哪种人群、哪种疾病、什么样的数量上得到有效的结果。产品说明书上会看到什么病人用什么剂量、什么病人需要减半，所有这些数据都是通过临床分析统计计算得到的。
房地产业
1.房地产行业IT信息化起步比较晚、老板对IT的重视度有限，但就房地产行业的大数据应用，还是有很大的空间和未来。
2.大数据能如何帮助地产企业做好精准营销？
3.大数据将在商业地产中有很好的应用。购物中心实体性的平台数据怎么拿到？根据每天销售额流水的数据得到商户真实的营业情况，从而对整个购物中心商户的结构、位置做一些调整。
4.房地产行业大数据人才缺乏。
5.房地产行业对大数据应用比较晚，但是空间广阔。根据客户需求的数据挖掘，还能够把客户的需求扩展到其他行业上，譬如对客户增值的需求挖掘出来，通过用数据挖掘和分析实现增值服务。

中国8大行业CIO如何看【“云计算及大数据的机遇与挑战”】
大型多元化集团
1.云计算是大势，亟待解决大企业原有数据中心庞大、复杂的运维问题，以及设备老化问题；但如何采纳云计算仍有没有成熟做法，是否应该“公有云+私有云”一体，即混合云的方式？
2.云计算对大型企业的挑战与机会，主要原因是传统企业决策者、管理者对于新技术新商业模式天然的漠视。
3.公有云在大型企业落地难，云安全及数据安全问题凸显，主要出于对安全的不信任，公有云经营者是否可以有认证体系以确保安全？
4.大企业OA、培训、销售管理等更适合采纳公有云，ERP等核心应用更适合采纳公有云，CIO需要看到更多行业的云端应用案例以及需要成熟的私有云、混合云建设方案。
5.多元化大型企业下属的企业数目多，很多系统都是各自为政，云和大数据从总的来说是做“资源整合”， IT治理、数据治理对于实现大数据是至为关键的一步。
交通行业
1.交通企业的体量通常太大，信息化建设已经趋于成熟，再转向云计算的方式是有困难的，目前只有一些小的应用采用了SaaS的模式。
2.大公司和小公司在面对云计算时，区别非常大，小公司因为成本问题而青睐SaaS模式，但是大企业因为安全性、合规性等要求，对云计算呈谨慎态度。
3.如何采集到有用的数据是一个难题，包括数据采集标准的建立，数据范围的界定。
4.如何将物料链里的数据开放给上下游用户，因为只有数据整合起来才能显现出真正的数据价值。
制造业
1.数据疏密度对企业应用的相关性。
2.制造业数据采集和整理的标准。
零售及服务业
1.基于云的服务的推广与企业自身信息化战略是否有冲突？还是互补？
2.零售行业中可见的需求较为突出，但如何使共性的服务与个体企业间的个性需求达到平衡？
3.零售企业每年的销量要求特别高，怎么能够通过云计算给公司带来销量和利润？
4.数据的收集、整理，如何能更好的指导经营赢得市场？
5.跨行业的数据交换问题。
6.零售行业进行上下游打通和平台整合，能够直接抽取到最终端的数据，但是这些数据收集起来以后怎么才能利用起来？
7.数据多了，但有多少企业真正花精力在数据分析、挖掘，基于大数据做业务决策？
8.不同行业之间的大数据有多大的区别？如何区分共性与个性？企业的个性数据如何得到满足？
教育行业
1.公有云的安全与审计问题。
2.大数据人才特别难找，尤其是很多教育机构不在一线城市，一般的招聘策略是什么样的？
3.结合大数据运用的用户行为分析管理工具（DMP），业界有成熟的工具和使用案例吗？
4.大数据如何使设计作品全过程分析。
5.企业内部数据收集和分析问题如何解决？
6.大数据如何分析学生需求，包括成长过程，个性发展。
7.如何用互联网的方式，解决教育公平问题，让教育资源分配问题得到解决。
8.如何通过大数据平台，实现家长、学校、学生，三者之间的信息互通？
互联网金融
1.云计算在金融行业的规则将由谁制定，是证监会、银监会，还是运营商，还是一些强势的机构？
2.云计算在互联网金融中，出现风险后，赔付主体和责任主体是谁？
3.金融行业云端运营标准是什么？
4.金融行业借云转型对广大国民的影响？
5.大数据产生的金融业务创新？
6.大数据面对数据风险和业务风险的有效防范。
7.金融行业的云计算及大数据安全规则如何确立？
8.未来金融行业开放策略。
医疗行业
1.云平台和大数据催生互联网健康产业。比如由可穿戴设备开始，很多人会把自己的数据主动传到云平台上，或者是把这些健康数据、运动数据同步在云的平台上。这些数据就包括这些人的年龄、身体基本指标、运动习惯、消费行为、经常处的场所等等。未来的健康和医疗机构把数据有效的收集起来，并且让这个数据积累下来，粘住用户使用这个平台，那它未来的价值是不可限量的，这是一个非常大的有潜力的商业模式。
2.制药公司怎么用大数据？现在在做临床实验的时候都要筛选病人，实际上是通过很多大数据的分析来完成的。基因的分析就是一个很重要的指标，还有通过人群的分析、年龄的分析，来决定要在什么样的人群里做这个实验。还有，在临床实验结束之后，药品上市时候要做很多统计分析，通过各种模型找到药到底在哪种人群、哪种疾病、什么样的数量上得到有效的结果。产品说明书上会看到什么病人用什么剂量、什么病人需要减半，所有这些数据都是通过临床分析统计计算得到的。
房地产业
1.房地产行业IT信息化起步比较晚、老板对IT的重视度有限，但就房地产行业的大数据应用，还是有很大的空间和未来。
2.大数据能如何帮助地产企业做好精准营销？
3.大数据将在商业地产中有很好的应用。购物中心实体性的平台数据怎么拿到？根据每天销售额流水的数据得到商户真实的营业情况，从而对整个购物中心商户的结构、位置做一些调整。
4.房地产行业大数据人才缺乏。
5.房地产行业对大数据应用比较晚，但是空间广阔。根据客户需求的数据挖掘，还能够把客户的需求扩展到其他行业上，譬如对客户增值的需求挖掘出来，通过用数据挖掘和分析实现增值服务。