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大数据:掌握话语权要关注基础技术

《2015年中国大数据交易白皮书》显示,预计到2020年,中国大数据产业市场规模将是2014年规模的10倍,由2014年的767亿元扩大至8228.81亿元。
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  全球大数据市场高速增长,已经成为全球IT领域中的增长亮点。在中国尽管大数据仍处于起步阶段,但各地发展大数据的积极性较高,行业应用推广迅速。在这个热情高涨的大数据市场,中国要想进一步释放大数据的价值,掌控大数据的技术话语权,必须关注大数据的基础技术。

  眼下,虽然中国对大数据的热情很高,但我们必须看到目前中国在大数据关键技术上的布局其实是有所欠缺的。目前世界各国都在抢先布局大数据的关键技术、基础技术,因为从目前的技术架构和技术基础来看,用现成的技术来解决大数据的问题还面临诸多的挑战。不久前,IBM中国研究院院长沈晓卫接受《中国电子报》记者采访时坦言,我们要想真正从数据中获得洞察、获得价值,需要更高效、更智能的数据处理和分析平台,以及相应的工具。其一,传统的IT技术,需要有更大的突破。比如物联网处理系统需要一秒钟处理上百万信息,比如对非结构化的数据进行存储和处理,需要新的技术。其二,需要引入物理模型来模拟物理世界。比如对天气的理解,比如对疾病的风险控制的理解,比如对智能工厂的理解,都需要构建大量的物理模型,并挑出更合适的模型,对物理世界作出更好的模拟和理解。其三,需要更强大的认知计算,要求认知计算有更强大的自然语言的能力、更强的机器学习能力等。

  基于对市场需求和技术趋势的判断,事实上国外IT巨头在大数据的关键技术上投入了大量人力、物力和财力来进行关于大数据关键技术的研发。我们大家都知道现在谈及大数据的利用,一定都会提及开源的Hadoop技术,事实上对于大数据的利用仅仅依靠Hadoop是不够的。我们朝向产业互联网推进时面临非常多的挑战,我们的计算架构、计算模式也面临很大挑战。比如传统的计算机分析和数据整理方式,首先是收集数据,然后储存在数据库程序中,然后在收到请求后搜索这些数据。这是一个高效的处理方式,但却是一个紧绷的结构,而且通常会造成时间的浪费。而在流计算当中,高级软件的运算法则在接收流数据时就开始对其进行分析。流计算在实时数据分析领域具有巨大的应用空间,包括天气、江河、电力、股票交易等等。但目前,中国的IT产业在流计算方面并没有太多的话语权。面对大数据的挑战,有非常多类似流计算的新技术,关键技术都需要中国IT企业做更多的布局,只有这样,我们的大数据发展,大数据利用才不会变成“无根”的产业。

  事实上不仅仅是在平台和工具等基础技术维度,中国要想在大数据领域拥有更大的话语权,更好地释放数据的价值,还必须在数据模型的维度、在数据科学家等维度进行大量的投入。目前全球前1500强的企业都有自己的数据科学家。据国外职业人士社交网站LinkedIn公布的2014年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能,统计分析和数据挖掘技能位列榜首。研究机构Gartner预测,2015年,全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位,25%的组织将设立首席数据官职位。

  不久前,阿里云宣布启动阿里云大学合作计划AUCP,联合国内8所高校开设云计算与数据科学专业方向,目标是到大学里培养大数据的科学家。应该说阿里巴巴是国内企业中“大数据意识”觉醒比较早的企业。对于大数据这样的应用学科的人才培养,需要充分借助企业的资源。在国外企业中,IBM对于全球大数据的人才培养投入了巨大资源,已与全球1000多所大学一同合作,构建一个输送数据科学家的“通道”。

  推进大数据应用需要大量的数据科学家,需要教育体系更重视大数据的人才培养,需要更多的领先企业参与进来,仅仅有阿里巴巴或者是IBM是远远不够的。

  专家观点

  中国工程院院士李德毅

  挖掘数据价值要关注“小数据”

  大数据来源于人类测量、记录和分析世界的渴望和无尽的追求。随着各种技术的迅猛发展和广泛应用,人类获取数据的手段越来越多,大数据已成为网络时代人类社会的重要资产。

  模型和程序要围着数据转,现在是大数据、小模型、小定律互相交叉,即使是同一个癌症病,每个患者的表现也都不一样,所以要关注对小数据、小群体的研究,因此创新表现在对交叉学科的形式化理论上。要更多地关注小众,而不是做特例发表论文。

  云计算要充分确定大数据中的不确定性和价值的隐蔽性,跨界构建基于统计的可变视角和可变尺寸的全新发展空间,大数据将驱动云计算架构中心的演化和进化,满足及时发现大数据价值的需求。

  贵阳大数据战略重点实验室主任连玉明

  “块数据”是拉开大数据序幕的真正推手

  “块数据”是拉开大数据序幕的真正推手,风口之上,得“块”者得天下。“块数据”可以将以往那些分散的、碎片化的行业数据、领域数据连接起来,把以往那些“数据孤岛”连成一片,找出改造世界的方法。

  怎样区分“条数据”和“块数据”?比如7和8是单独分开的数字,这是“条数据”;当它产生活性时,就会发生变化,7和8便会有多种重构形式,比如7乘以8等于56;7加8等于15;7和8组合成78等,这些便构成了“块数据”。

  数据时代是融合的时代,运用好大数据,将发展指数、城市指数、生活指数等覆盖到生活的各个方面,这将对城市管理、公共服务等提供巨大帮助。贵阳利用“块数据”对多个领域进行管理,这将迎来新的投资热潮。

  北京大学计算机系教授陈钟

  应该让真正懂大数据的人去做应用

  我国在大数据应用方面长期欠账,存在数据应用的跳跃问题。

  我们小数据利用还没有做好,开始做大数据应用,在技术、意识观念上都有欠缺,需要一步一步夯实,尤其是在数据采集的准确性上,需要将基础应用做好,让真正懂大数据的人去做应用。美国相当一部分数据处理的机构和企业都是在数据处理分析上持续了几十年,所以对于大数据要做好长期发展的准备。

  大数据涉及个人隐私,也涉及一些敏感性数据,需要分类治理公共的、敏感性的或是有隐私的数据。中国对于数据保护的法律法规还需要完善,购买公共数据做大数据应用服务,也需要法律支撑。大数据领域的安全不仅仅是网络安全、信息安全或是基础安全,还有大数据的延伸应用以及它带来的行业影响。

 

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