大数据

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大数据(1)

1.1大数据技术国内外研究进展

近年来,大数据迅速发展成为工业界、学术界甚至世界各国高度关注的热点。《自然(Nature)》和《科学(Science)》等杂志相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。著名管理咨询公司麦肯锡声称,“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于大数据的挖掘和运用,预示着新一波生产力增长和消费者盈余浪潮的到来”。在这样的背景下,美国2012年宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国认为大数据是“未来的新石油”,一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分,对数据的占有和控制将成为国家间和企业间新的争夺焦点。大数据已成为社会各界关注的新焦点,“大数据时代”已然来临。

与传统规模的数据工程相比,大数据的感知、获取、存储、表示、处理和服务都面临着巨大的挑战。这归因于大数据具有几个突出的特征:1)数据集合的规模不断扩大,已经从GB、TB再到PB,甚至已经开始以EB和ZB来计数。IDC的研究报告称,未来十年全球大数据将增加50倍,管理数据仓库的服务器数量将增加10倍以便适应这一增长。2)大数据类型繁多,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点,至2012年末,非结构化数据占有比例达到整个数据量的75%以上。3)产生速度快,处理能力要求高。根据IDC的“数字宇宙(Digital Universe)”报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB,在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生和演变,具有很强的时效性,只有把握好对数据流的掌控才能有效利用这些数据。4)数据真伪难辨,可靠性要求更严格。大数据的集合和高密度的测量将令“错误发现”的风险增长。斯坦福大学的统计学教授Trevor Hastie称,如果想要在庞大的数据“干草垛”中找到一根有意义的“针”,那么所将面临的问题就是“许多稻草看起来就像是针一样”。5)数据价值大,但密度低、挖掘难度大。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提取”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

大数据在带来挑战的同时,还蕴含着划时代的重大意义。特别是大数据时代对海量数据的积累、加工和利用能力将成为国力的新标志,大数据的深度分析和利用将对推动经济持续增长、提升国家的竞争力起到重要的作用。一个国家的数据主权将是继海、陆、空、天四个空间之后另一个大国博弈的空间。“”报告中明确提出网络空间与深海、深空是我们国家核心利益的关键领域。在大数据领域的落后,意味着产业战略制高点失守,更意味着国

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