从11月5日出世以来，科创板还没有任何具体的消息，却被炒得沸沸扬扬。这个针对科技创新公司上市的板块，相比创业板更注重成长性以及科技创新能力。机构普遍认为，互联网金融、新能源汽车、人工智能、云服务、大健康、大数据等市值10亿美元以上的科技创新行业的部分公司或许成为上交所科创板的标的。
可以看到，政策和资本市场对企业创新的助力越来越多，科技和商业的共生共存变得更加紧密。我们该怎么看科技和商业的结合，企业要如何实现创新？11月16？17日，浙大EMBA·科技浙大系列课程上，包括中国工程院院士陈纯在内的专家、学者，为企业家开放了一个产学研的交流平台，解密数字经济时代中，商业的走向与机遇。
近年来随着移动互联网的快速发展，结合实体经济的深度融合，数据已经成为经济增长的核心生产要素，而大数据、云计算等技术的融合又推动了物联网迅速的发展，导致数据呈爆发式增长。大数据推动着数字经济，成为推动经济实现快速发展、包容性增长、可持续增长的强大驱动力量。
“从时间角度来看，大数据可以分为两类，一类是历史的大数据，即批式大数据；另一类是实时大数据，即流式大数据。作个通俗的比喻，大数据等同于水库，那么存在水库里的水就是批式大数据，而随时流进水库的水就是流式大数据，”中国工程院院士、浙江大学计算机科学与技术学院教授陈纯说，“大数据实时智能处理技术是数据驱动和发展数字经济的一个重要引擎。”
浙大EMBA·科技浙大系列，以“商学+科技创新”为理念，发挥科技浙大的强大优势而打造的高端学术研讨与科技体验平台，为企业家提供科技创新与商业变革新视角，在多个前沿技术领域创造互动场景与话题，启发新思、启迪未来、点亮科技与商业融合之光。流式大数据处理在生活中有很多应用场景：各种支付的安全性、高铁地铁车辆的安全运维、智慧城市等等。通过对实时数据和历史数据的智能分析，作出决策和处理，这些场景的处理对实时性的要求都非常高。陈纯和其团队所研发出的大数据实时智能处理平台—“流立方”，称“数据集群吞吐能力可高达百万笔每秒，平均延时1毫秒”，达到了惊人的处理速度。
陈纯提到，金融领域是流式数据应用的重要场景。对金融机构来说，实时反欺诈、实时征信等新应用，对大数据分析的时效性要求在秒级甚至毫秒级。“风控、征信、反洗钱、内审、保险欺诈、量化交易，都需要实时大数据和智能分析的能力，流立方的优势是当数据流过平台，就能实时进行各种复杂的统计计算和关联分析等等，然后测算出这笔交易背后是否存在诈骗等风险，整个分析过程为0.006？0.013秒钟，比眨眼还快。”陈纯说。
文/陈抗
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