看待大数据还需“大眼界”?
【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》
当人们享受被电商的大数据“算计”而带来的方便和廉价时,有时也会陷入它是否有损实体经济、是否破坏个人隐私等担忧。纠结于此类担忧甚至争论,人们往往容易忽视大数据更宏大的意义:在促进传统行业升级改造、推动新兴产业 ( 爱基 , 净值 , 资讯 ) 和新兴应用蓬勃发展、提升社会运行和管理效率等方面,大数据正引发新一轮革命。人们看待大数据的眼光也亟待与时俱进。
传统产业大升级
“喷气式客机一起飞,就会产生海量数据,”清华大学信息技术研究院研究员薛一波接受新华社记者采访时介绍,“分析客机实时传输的大数据,可实时掌握飞机的运行状态,提前预警和发现潜在问题,采取预防、维修等措施,大大减少故障率。”
类似技术也应用在高铁上。薛一波说,以往铁路工人在铁轨上敲敲打打,通过声音检查问题;如今,高铁上的各种传感设备可实时传回车辆数据,通过大数据分析,即可实现故障预警、诊断、排查和定位,提高效率,降低成本。
他说,大数据分析可大幅提升传统行业的运行效率、降低运维成本、提升数据价值,在欧美等发达国家,工业大数据应用已非常普及。“大数据技术推动传统产业升级是必然的,”暨南大学信息学院/网络空间安全学院副院长郑力明对记者说,比如,德国积极推动包含工业大数据应用在内的“工业4.0”计划,正是要进一步促使工业生产与信息技术融合,使供应、制造、销售各环节智慧化。鉴于大数据更广泛的潜力,早在2012年,世界经济论坛就发布《大数据·大影响》报告指出,数据已成为一种像黄金和货币一样的经济资产。
如今,大数据巨大的商业价值正成为推动经济变革的新引擎。中国工信部已印发《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,提出到2020年基本形成技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系。大数据相关产品和服务业务收入将突破1万亿元人民币,年均复合增长率保持30%左右。“现在的突出问题,一是许多传统企业行业和机构缺乏新思维,没有意识到,甚至不清楚大数据这种战略资源的价值所在;二是缺乏机构间融合和深度合作,有数据的不知怎么用,会用的没有数据,因此需要打破条条框框、利益分割,共同促进大数据产业链的健康发展,”薛一波说,“除消费领域外,更多传统企业的大数据思维应成为行业共识。”
“天算”挖掘大价值
“人算不如天算,天算就是云计算,”阿里巴巴集团董事局主席马云日前强调了云计算的重要。谷歌、微软、阿里巴巴和英特尔等科技巨头相继公布的季报均显示:云计算已成为这些技术巨头强大的增长引擎。
如今,说起大数据,人们往往会提到云计算,可云计算与大数据又是什么关系?可以说,大数据与云计算一个是问题,一个是解决问题的方法。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈: 658558542 突破技术瓶颈,提升思维能力 。
从问题看,当前社会的数据资源正呈指数级增长。薛一波说,2006年,个人用户才刚刚迈进TB(1TB相当于10的12次方字节)时代,而全球共新产生约180EB(1EB相当于10的18次方字节)数据;到了2011年,这个数字达到1.8ZB(1ZB相当于10的21次方字节)。有市场研究机构预测,到2020年,整个世界的数据总量将会达到35.2ZB。
对于如此大量的非结构数据,传统计算机分析已难以胜任,集分布式计算、效用计算、网络存储、虚拟化等为一体的云计算应运而生。通过云计算对大数据进行分析,才能释放出更多数据的隐藏价值。
“因此,从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分,”《大数据时代》作者、英国牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格这样解释。
他还认为,大数据要求人们改变对精确性的苛求,转而追求混杂性,并找出数据间的关联。这种思维的转变将是革命性的,而云计算是发现并征服这些巨量混杂性数据的“利器”。
去年7月,美国高德纳咨询公司曾估计,未来5年内IT产业将有超过1万亿美元支出,直接或间接促进企业向云计算领域转型。
打通信息“大动脉”
统计显示,目前我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,“深藏闺中”造成极大浪费。一些地方和部门的信息化建设各自为政,形成“信息孤岛”和“数据烟囱”,给应用带来不便。
中国人民大学调查与数据中心副主任、社会学系副教授王卫东认为,数据开放意义重大。因为大数据最初是用数据模型采集的各种信息的总和,开放数据能帮助研究人员找到之前看来不相干的事物间的关联,然后据此找到更精确的计算参数。开放程度越高,参数设置和分析就会越精准,得出的信息参考价值越高。
正因如此,“开放数据”已成为一股世界性运动,各国政府则成为这场运动中最重要的对象。推动信息跨部门跨层级共享共用,加快推进公共数据资源向社会开放,已经成为政府工作的重要目标。
《促进大数据发展行动纲要》明确指出,数据已成为国家的基础性战略资源,要大力推动政府信息系统和公共数据互联开放共享,加快政府信息平台整合,消除信息孤岛,推进数据资源向社会开放,增强政府公信力,引导社会发展,服务公众企业。
所谓信息化,不仅在于“有”,更在于“通”。尤其是在互联网时代,信息必须实现有效流通和共享,才谈得上“化”。当今世界,信息化发展不进则退。加强信息基础设施建设,强化信息资源深度整合,让大数据思维与时俱进,才能打通经济社会发展的信息“大动脉”。
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“大数据”已经过时了吗
【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 “大数据”与其说是过时了,倒不如说还没有真正开始。只要摩尔定律还在生效,每过18个月电子技术就要翻一番的话,那么大数据时代就只能在路上。这是因为,随着计算技术的不断进步,存储成本的不断降低,人们有越来越多的资本去收集更多的数据,进行更颗粒化的分析。然而,在传统的数据分析中,当数据量大到一定的程度时,分析结果就不会进一步优化了。 举一个最简单的线形分类的例子,对于平面上一堆被零散放置的两种球(红球和蓝球),通过画一条直线尽可能好的将两类球分开,然后对于新的放进来的球(可能被包起来),单凭直线的划分去判断新球的颜色。很容易就可以看出,由于我们分类的模型相当简单(只有一条直线),那么海量的数据可能对于提升模型精度的意义不是太大,这也是传统数据科学遇到的问题。机器学习(数据科学主要的分析手段)方法遇到的主要瓶颈也在这里,在这种情况下,更多的数据是没有更大意义的。 深度学习使得这一瓶颈得到突破,这一学习方法简单来说就是通过多层、多个计算算子进行分析,从而可以建立足够复杂的模型,以提高数据分析能力。这种方法也被称为神经网络,因...
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大数据安全防护方法研究与建议
【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 大数据作为企业转型升级的重要支撑性技术,在数据采集、加工、存储、聚合、交换、应用等诸多环节存在安全防护需求。随着数据驱动创新战略的提出,数据已成为一种重要的生产要素,数据安全程度将对企业转型升级的成败产生重大的影响。企业在使用信息平台进行管理和对外提供服务时,要制定技术和管理措施,推进数据全生命周期过程的安全防护,提升数据防窃取、防丢失的能力,为成功实现数字化转型提供技术支撑。 一、数据安全背景分析 在大数据时代,数据的产生、流通和应用愈加普遍和密集,信息系统的安全边界更加模糊,并可能引入新的、未知的安全漏洞和隐患、分布式节点之间和大数据相关组件之间的通信信息容易被截取和分析,分布式数据资源池的应用造成了用户数据隔离的困难。另外,随着数据的广泛、多源收集,大数据自身安全及个人信息保护带来了新的挑战,大数据来源和真实性验证存在困难,个人信息过度收集、未履行告知义务等现象侵害了个人合法权益。大数据开放共享对国家数据资源和企业商业秘密的安全也构成一定威胁。 数据在采集、存储、传输、交换、使用等诸多环节需要进行安全防护,通...
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