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大数据是国家战略资源

  • 时间：2013-04-28
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　　888集团6008（泉源：新华网　作者：不详）

　　大数据在科学研究和工业领域的应用价值是禁止小觑的，同时大数据也会有消极的一面。要熟悉其中的危害，以便规范、规避问题，使其有序生长。 

    不可太过神话大数据的应用价值。任何一个科学研究都有条件假设，任何一个科学问题，都是在一定条件下熟悉和思索的。在任何时间都不应把一个简朴、有限事物的价值太过强调。面临大数据，应当关注其便捷性和有用性，理性剖析自身的需求和应用价值。 

    大数据从实质上要求信息开放，而信息开放是一个重大问题。有些涉及行业内部竞争，受到商业因素影响，企业不肯意开放；有些涉及小我私家或者行业自己的隐私或神秘，无法开放。在大数据应用的历程中，对互联网用户隐私权和数据的�；�，是开放信息时的主要思量因素。


    在思索这一问题时，国家应该详细问题详细剖析。政府应该审慎剖析哪些领域的数据能开放，思量开放共享后数据的管理、数据的质量、数据的隐私和数据的�；さ任侍�。 

    有些信息涉及小我私家信息、工业焦点神秘，甚至国家战略清静，应该增强�；�，更有用施展它的价值；有些科学界的数据、大型实验项目的效果，开放后能够增进学术交流，提升研究效率，则应该勉励开放。 

    大数据的价值挖掘 

    怎样生长大数据已经成为国家、社会、工业的一个主要话题。现在，西欧、日韩等国已经将大数据上升为国家层面的战略。将一个问题提升到国家和政府层面，说明其保存对社会和国家的综合价值。 

    从大数据应用的角度来看，大数据涉及主要的领域资源问题。地球信息科学、金融、信息手艺、物理领域都在起劲推进大数据应用落地。使用大数据提供个性化、规�；慕逃�，对人身体性能举行剖析进而提升癌症治疗效果等，这些关系到重大民生领域的应用也备受关注。 

    普遍应用决议了大数据手艺的生长是国家多行业、多领域的配合使命。现在，各界对大数据的明确还不敷成熟，这需要政府、学界和工业合作推进各界对这一问题的熟悉。 

    挖掘大数据的价值，推动大数据的生长，政府需要施展作用。大数据是一个众多要害行业关注的问题，从国家角度来看，大数据是一种主要的战略资源。 

    同时，学术界要和工业界配合支持和勉励大数据的生长。只有学术和工业价值融合，才华真正施展大数据的应用价值。虽然学术界和工业界关注的价值点并不完全一致，但仍保存一些共性。发明和使用其中的共性，对解决生长大数据战略中泛起的问题很主要。 

    跨界合作是起劲且有意义的实验，学术界可以致力于基础手艺的研究，盈利模式的剖析则由企业去完成。同时，学术界和工业界在某些交织领域形成竞争也是一种良性的模式。一些大企业会对前沿手艺和数据积累追踪最新的学术效果，甚至自己做学术研究，学术界也在起劲推进工业化思索。 

    现在，我国互联网工业在经由一段时间后，已经具备一定的数据剖析基础，在许多领域具有团结实践生长的能力。可是大数据的价值密度是较量低的，有针对性地选择和剖析，才华使数据的价值最大化，或者说使隐含的价值被人们逐步熟悉和挖掘出来。这应是学术界和工业界配合起劲的偏向。

　　大数据的科学问题 

    大数据是指使用现有剖析工具无法在合理时间内处置惩罚的数据，意味着数据海量、撒播速率快捷、种类富厚。大数据的实质是一个科学盘算问题。 

    物联网的兴起、移动盘算手艺的生长、种种传感器等嵌入系统的普遍应用都使得人类取得的数据量在短时间内激增。每18个月，甚至每10个月，需要处置惩罚的数据量就会翻一番。在这一配景下，现有的数据剖析工具在数据的体现要领、盘算模式、价值挖掘手艺等领域遇到了瓶颈。 

    一方面，极大的数据量使古板的商业数据库在处置惩罚价值密度低的大数据时，需要支付极高本钱；另一方面，从数据盘算角度看，古板盘算机接纳的算法重漂后很是高。古板盘算机的盘算方法依赖于机械重大的算法，在面临极大规模的数据时，数据盘算的能力受到了挑战。 

    这种高本钱的数据处置惩罚、重大化的数据盘算，使得小样本空间下盘算的优劣判断要领在大数据时代爆发转变。这种挑战鞭策学者实验在研究历程中找到科学盘算的特征，在信息处置惩罚模式、数据多样性体现要领上取得突破。 

    现在在研究大数据时，普遍接纳的是Hadoop手艺架构，是并行机制，即通过简朴的编程来完成一个整体焦点盘算。在大数据时代，数据一直增添提出的增量盘算要求，数据量重大造成的近似盘算要求，都让古板的应用软件和盘算要领不堪重负。 

    增量盘算要求、近似盘算要求和归纳盘算要求配合组成了大数据盘算的科学问题。学者应该充清楚确这些盘算的特征，找到数据的关联关系，以便为大数据的剖析和展望提供要领和手段。 

    大数据的工业价值 

    大数据的生长，既包括科学问题，也保存工业价值和经济价值问题。在大数据问题上，工业界与学术界的关注点不尽相同�；チ厩捉刈⒌氖窃跹褂么笫菪纬尚碌墓ひ盗刺�。现在，百度、谷歌、阿里巴巴等公司正在起劲研究怎样使用大数据推动新的商业模式，爆发新的商业链条，包括通过电子商务来建设产品的关联关系，使用大数据举行有用的电子商务剖析等。 

    面临新手艺应用时，学术界和工业界都会形成各自的态度和计划，这一点是正常的。学术界会关注怎样解决科学盘算的问题，工业界可能越发关注大数据怎样创立新的工业价值以及经济价值。 

    在探索大数据的经济价值时，工业界的逐利性决议了部分企业不会致力于研究大数据的手艺应用问题，也不会去思索大数据的久远生长问题，只是通过炒作看法，使用大数据举行投契。对这一征象，我们也不必太过担心。 

    智慧的投资者会对大数据的焦点价值作出判断，审慎地剖析大数据和自己的关系，市场终将用脚投票。同时，学术界不会由于市场保存炒作而忽略对问题的明确，改变对研究问题走势的判断。




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