羅軍鋒+徐菲

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)從簡單的處理對象開始轉(zhuǎn)變?yōu)榛A(chǔ)性資源，如何更好地管理和利用好大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為普遍關(guān)注的話題，各行各業(yè)的信息化因此都會發(fā)生深層次的變革，高校也不例外。本文將聚焦大數(shù)據(jù)時代下的高校信息化這個話題，首先討論了大數(shù)據(jù)的基本概念、關(guān)鍵技術(shù)、高校信息化在大數(shù)據(jù)時代的主要挑戰(zhàn)，最后介紹了我校大數(shù)據(jù)處理的基本框架平臺。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；高校信息化

中圖分類號：TP311 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-8454（2014）03-0011-04

引言

近年來，隨著以博客、社交網(wǎng)、微博、微信為代表的新媒體地不斷出現(xiàn)，特別是信息獲取技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的興起，引發(fā)了數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸式的增長，學(xué)術(shù)界、企業(yè)界、政府機構(gòu)紛紛開始關(guān)注大數(shù)據(jù)問題。學(xué)術(shù)界最早是《Nature》于2008年就推出了Big Data?？?。[1]全球知名的咨詢公司麥肯錫2011年6月份發(fā)布了一份關(guān)于大數(shù)據(jù)的報告“Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity”，對大數(shù)據(jù)的影響、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域等都進行了很詳細的分析。[2]美國奧巴馬政府啟動了“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”，計劃在生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境、科研等領(lǐng)域利用大數(shù)據(jù)進行技術(shù)突破。我國在《國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020）》提出：“信息領(lǐng)域要重點研究開發(fā)……海量信息處理及知識挖掘的理論與方法……”。另一方面，著名的連鎖超市沃爾瑪每小時需要處理100萬條用戶請求，維護著超過2.5PB的數(shù)據(jù)庫；社交網(wǎng)絡(luò)Facebook存儲超過500億張照片；IDC多年的研究結(jié)果證實：全球數(shù)據(jù)量大約每兩年翻一番，每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量按指數(shù)級增長，目前全球有46億移動電話用戶，有20億人訪問互聯(lián)網(wǎng)，所有這些都證明了大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，甚至有人認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是繼物聯(lián)網(wǎng)、云計算后IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革。

本文試圖從大數(shù)據(jù)的基本概念、定義出發(fā)，分析了大數(shù)據(jù)時代的關(guān)鍵技術(shù)，大數(shù)據(jù)時代的高等教育信息化面臨的挑戰(zhàn)、對策、未來的應(yīng)用前景等。

一、大數(shù)據(jù)的基本概念及特點

對于大數(shù)據(jù)目前尚沒有一個公認(rèn)的定義，維基百科對大數(shù)據(jù)的定義為：大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時間超過可容忍時間的數(shù)據(jù)集。[3]麥肯錫將大數(shù)據(jù)定義為：無法在一定時間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。[4]大數(shù)據(jù)不是一種新技術(shù)，也不是新產(chǎn)品，而是一種新現(xiàn)象，大數(shù)據(jù)強調(diào)對數(shù)據(jù)的抓取、管理和處理。

1.大數(shù)據(jù)具有以下4個特點，既4個“V”[5]

（1）數(shù)量（Volumes）：是指數(shù)據(jù)規(guī)模超大。數(shù)量級別從TB（1TB=1024GB）級別，躍升到 PB（1PB=1024TB）、EB（1 EB = 1 024 PB ）乃至 ZB （1 ZB =1 024 EB ）級別。

（2）多樣性（Variety）：是指管理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源如傳感器、智能設(shè)備， 數(shù)據(jù)種類和格式?jīng)_破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，包括文本、微博、音頻、視頻等等。

（3）速度（Velocity）：是指處理數(shù)據(jù)快，包含大量或?qū)崟r數(shù)據(jù)分析處理的時間要求非常短，1秒定律。速度影響數(shù)據(jù)時延，從數(shù)據(jù)創(chuàng)建或獲取到數(shù)據(jù)可以訪問的時間差。

（4）價值（Value）：是指價值密度低，商業(yè)價值高。以視頻為例 ，連續(xù)不間斷的監(jiān)控過程中 ，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫也有明顯的區(qū)別，兩者在數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)處理方式和數(shù)據(jù)思維等各個方面都有很大的變化。正像孟小峰所言，兩者的區(qū)別就是“池塘捕魚”和“大海捕魚”的區(qū)別，前者代表著傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫時代的數(shù)據(jù)管理方式，后者則對應(yīng)著大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)管理方式，其在數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)模式、數(shù)據(jù)對象、處理工具上都有巨大的差異。[6]這意味著面對大數(shù)據(jù)時代，應(yīng)該采取全新的數(shù)據(jù)思維來應(yīng)對，這種數(shù)據(jù)思維將數(shù)據(jù)看作一種基礎(chǔ)資源，用這種資源來協(xié)同解決諸多領(lǐng)域的問題。

2.大數(shù)據(jù)來源

那么大數(shù)據(jù)來源于哪里呢？人類經(jīng)過幾千年的發(fā)展，今天數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已經(jīng)不受時間、地點的限制。目前，大數(shù)據(jù)的來源主要有以下幾個部分。

（1）信息系統(tǒng)。或者叫運營系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)促使了這一階段的快速發(fā)展，常見的超市管理系統(tǒng)、銀行管理系統(tǒng)，高校人事管理信息系統(tǒng)，每一筆業(yè)務(wù)，都會在數(shù)據(jù)庫中產(chǎn)生一系列數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)趨于穩(wěn)定與成熟。

（2）互聯(lián)網(wǎng)廣大用戶。互聯(lián)網(wǎng)的誕生促使了人類交流新篇章的開啟，尤其是微博、微信為代表的新媒體的發(fā)展和以智能手機、平板電腦為代表的新型移動職能終端的出現(xiàn)，促使了以用戶原創(chuàng)內(nèi)容（User Generated Content，UGC）這類數(shù)據(jù)的爆炸式增長，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量更是無可比擬的。

（3）物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。傳感器的廣泛布置，將人類的觸角實時伸向了社會的各個角落，這些設(shè)備源源不斷地產(chǎn)生新數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)是廣泛的，龐大的，巨量的，所缺乏的是從中提取出知識的能力是更需要的。大數(shù)據(jù)的根本目的也就是提取有用的知識，并將用到具體的領(lǐng)域。這才是大數(shù)據(jù)的真正挑戰(zhàn)。

二、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)時代的來到，要處理的數(shù)據(jù)量越來越大，傳統(tǒng)的常規(guī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)無法應(yīng)對，為了解決這些難題就需要突破傳統(tǒng)技術(shù)，根據(jù)大數(shù)據(jù)的特點進行技術(shù)變革，因此就需要解決一系列針對大數(shù)據(jù)收集、存儲、管理、處理、分析和可視化等技術(shù)，這些關(guān)鍵技術(shù)包括以下幾類。

（1）分布式文件系統(tǒng)：該系統(tǒng)提供最底層存儲能力的支持，是支撐上層應(yīng)用的基礎(chǔ)。Google公司最早開發(fā)除了自己的文件系統(tǒng)GFS（Google File System），該系統(tǒng)主要針對文件較大，讀遠大于寫的場景，采用主從結(jié)構(gòu)，通過數(shù)據(jù)分塊、追加更新等方式實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效存儲。GFS的架構(gòu)如圖1所示。另外在GFS以及在它基礎(chǔ)上衍生出來的開源分布式文件系統(tǒng)HDFS與KFS。Google公司針對GFS無法滿足新形勢需要的問題，進行了重新設(shè)計，新系統(tǒng)的名稱為Colosuss，具體實現(xiàn)尚未公開?，F(xiàn)在常用的分布式系統(tǒng)存在著對小文件的支持受限、元數(shù)據(jù)節(jié)點單一等問題。

（2）分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：由于關(guān)系模型的分布式數(shù)據(jù)庫不能應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代大規(guī)模的壓力、不能應(yīng)對多樣化的數(shù)據(jù)類型等，相應(yīng)的提出了許多新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如Google的Bigtable、Amazon的Dynamo等等，直到現(xiàn)在形成了統(tǒng)一稱為NoSQL（not only SQL）數(shù)據(jù)庫。雖然NoSQL沒有準(zhǔn)確的定義，但一般認(rèn)為具有模式自由、簡易備份、最終一致性、支持海量數(shù)據(jù)等特征。是指那些非關(guān)系型的、分布式的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，分為key-value存儲、文檔數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫等3類。[6] NoSQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的簡單對比如表所示。[7]

典型的NoSQL包括開源的HBase、Cassandra等。本系統(tǒng)包括對應(yīng)的查詢問題，在大數(shù)據(jù)時代，針對海量數(shù)據(jù)下的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的查詢功能也是非常困難的，其中的難點就是索引的更新問題。目前主流查詢索引技術(shù)是以Google公司的BigTable為代表的列簇式NoSQL數(shù)據(jù)庫。但針對NoSQL數(shù)據(jù)庫上的查詢優(yōu)化技術(shù)仍有很多關(guān)鍵性問題亟待解決。

（3）數(shù)據(jù)分析：對大數(shù)據(jù)進行挖掘分析，發(fā)現(xiàn)蘊含的知識，研究社會運行的規(guī)律與發(fā)展趨勢是大數(shù)據(jù)的根本價值所在。在大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)的挖掘和計算方法在性能和效用上遇到了嚴(yán)重的瓶頸。因此需要對傳統(tǒng)的分析方法進行變革。在計算模型上最著名的為Google的MapReduce，目前，Google公司針對MapReuce的離線處理模式的不足，提出了基于Web數(shù)據(jù)級別的交互式數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Dremel，能夠?qū)崿F(xiàn)極短時間內(nèi)的海量數(shù)據(jù)分析。在離線與實時處理模式上，已經(jīng)出現(xiàn)了二者融合的趨勢。

（4）大數(shù)據(jù)處理工具：Hadoop是目前最為流行的大數(shù)據(jù)處理平臺，目前，將該平臺進行改進，以便應(yīng)用到各種場景是研究的熱點之一。當(dāng)然，除了Hadoop，還有其他的處理工具，這里就不一一提出。

三、大數(shù)據(jù)時代高校信息化面臨的挑戰(zhàn)

高校也是數(shù)據(jù)生產(chǎn)大戶，首先中國高校規(guī)模一般都比較大，萬人以上的大學(xué)非常多。其次，在高校里上學(xué)的學(xué)生從招生、學(xué)籍、選課、成績、飯?zhí)?、活動等等都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)；教師的上課音視頻、課件、實驗數(shù)據(jù)等也會有龐大的數(shù)據(jù)；校務(wù)系統(tǒng)運行、圖書館、微博、博客等都會產(chǎn)生很大的數(shù)據(jù)；尤其重要的是科研和教學(xué)數(shù)據(jù)，是高等教育的兩大核心功能的重要數(shù)據(jù)。在這個大數(shù)據(jù)的時代，只有用好這些數(shù)據(jù)，才能更好地幫助教學(xué)、科研，做好招生推廣，學(xué)生管理等各個方面的工作，用好這些數(shù)據(jù)，毋庸置疑將會大大提高高校的信息化水平。要用好大數(shù)據(jù)，至少面臨以下幾個方面的挑戰(zhàn)：

（1）大數(shù)據(jù)集成與分析：大數(shù)據(jù)多樣性的特點就決定了數(shù)據(jù)來源的廣泛性、復(fù)雜性，這種數(shù)據(jù)環(huán)境給大數(shù)據(jù)的處理帶來了很大的挑戰(zhàn)，必須對多種數(shù)據(jù)來源進行抽取集成，首先進行數(shù)據(jù)的清洗、經(jīng)過關(guān)聯(lián)和聚合，采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲這些數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析無疑是整個大數(shù)據(jù)時代的核心所在，因為大數(shù)據(jù)的價值就產(chǎn)生于數(shù)據(jù)分析過程中。當(dāng)然，數(shù)據(jù)分析是基于集成處理后的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)分析的原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析一般是根據(jù)不用的應(yīng)用需求從數(shù)據(jù)中的部分或者全部進行分析。傳統(tǒng)的分析技術(shù)如數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析在大數(shù)據(jù)時代需要作出調(diào)整，主要原因是大數(shù)據(jù)時代的“大”字，具體的調(diào)整包括分析前數(shù)據(jù)的預(yù)處理、算法、評價質(zhì)量等等。

（2）大數(shù)據(jù)的存儲：需要研究低成本、高效率的數(shù)據(jù)存儲方式，眾所周知，低成本一般意味著低效率，但是在數(shù)據(jù)時代，如果處理效率低下，則大數(shù)據(jù)毫無意義，因此，必須打破常規(guī)，要處理好大數(shù)據(jù)的存儲。另外，還要做好大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)存儲的管理問題，因為存儲空間巨大無疑給存儲硬件帶來壓力。同時，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲進行有序、高效的存儲管理也是面臨的挑戰(zhàn)。

（3）大數(shù)據(jù)的融合與使用：數(shù)據(jù)不融合就發(fā)揮不出數(shù)據(jù)的大價值，大數(shù)據(jù)面臨的一個非技術(shù)性的重要問題就是數(shù)據(jù)的融合。作為高等院校，大數(shù)據(jù)的融合應(yīng)該走在前列，必須徹底打通數(shù)據(jù)孤島，將各個業(yè)務(wù)充分整合，有效融合，只有如此，才能形成高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，才能發(fā)揮大數(shù)據(jù)時代高等教育信息化對學(xué)校發(fā)展的具體推動作用。

四、大數(shù)據(jù)時代高校信息化建設(shè)框架

盡管大數(shù)據(jù)的來源廣泛，需求和數(shù)據(jù)類型、結(jié)構(gòu)都不相同，但最基本的處理流程是相同的。筆者們認(rèn)為：大數(shù)據(jù)時代下的高校信息化建設(shè)工作就是做好大數(shù)據(jù)的抽取、存儲、分析、管理、應(yīng)用等工作，因此大數(shù)據(jù)的處理流程才是高校信息化工作的重點。大數(shù)據(jù)的處理平臺的總體架構(gòu)如圖2所示，整個大數(shù)據(jù)的處理流程可以定義為對廣泛異構(gòu)的數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)抽取和數(shù)據(jù)集成，結(jié)果形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進行存儲。利用合適的數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)對存儲的數(shù)據(jù)進行分析挖掘，從中得到有用的知識并用適當(dāng)?shù)姆绞綄⒔Y(jié)果展現(xiàn)給終端用戶?？蚣芊譃樗膶?，分別為數(shù)據(jù)提取層、分析層、展現(xiàn)層、用戶應(yīng)用層。該平臺準(zhǔn)備應(yīng)用到我校未來大數(shù)據(jù)處理平臺上，以實現(xiàn)對我校大數(shù)據(jù)的抽取、存儲、分析管理。

（1）數(shù)據(jù)提取層：上文提到大數(shù)據(jù)的一個重要特點就是多樣性，意味著數(shù)據(jù)來源廣泛、數(shù)據(jù)類型多樣，要想處理大數(shù)據(jù)，必須對數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行提取和集成。為了提取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，首先需要獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，解決從多數(shù)據(jù)源中有效地獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，同時建立健全多模態(tài)大數(shù)據(jù)融合計算的理論和算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)整合，在集成前做到數(shù)據(jù)錯誤的自動檢測與修復(fù)。從學(xué)校各個系統(tǒng)，本校老師學(xué)生的博客、微博，學(xué)校的公開課程視頻等等數(shù)據(jù)中進行數(shù)據(jù)的提取與集成，加工成我校統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)，統(tǒng)一存儲，以方便下一步數(shù)據(jù)的分析。

（2）數(shù)據(jù)分析層：數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程的重中之重，體現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值所在。傳統(tǒng)的分析技術(shù)和算法如聚類分析、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析等必須作出變革才能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代的需要。特別是算法和分析技術(shù)在面對海量數(shù)據(jù)方面效率不足的問題需要重點解決，形成具有淺層、深層語義分析的引擎。

（3）數(shù)據(jù)展現(xiàn)層：就是將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果如何恰當(dāng)?shù)恼故境鰜怼Ｗ詈唵蔚谋热缥谋菊故具@些初級展示技術(shù)，必須引入可視化技術(shù)來展現(xiàn)大量數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以用戶容易理解的方式進行展示，最好采用人機交互技術(shù)，實現(xiàn)很高的用戶體驗度。

（4）用戶應(yīng)用層：該層主要是大數(shù)據(jù)處理一些應(yīng)用，如智慧交大應(yīng)用項目，以最終為廣大師生提供高質(zhì)量、個性化的服務(wù)。

通過建立我校大數(shù)據(jù)處理統(tǒng)一平臺，將徹底整合我校所有信息資源、形成我校統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)提取、集成、存儲、分析、展現(xiàn)和管理的大數(shù)據(jù)處理模式，為學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)提供及時、準(zhǔn)確的校務(wù)決策；為教職工提供便捷快速的信息查詢；為學(xué)生提供全方位、個性化的學(xué)習(xí)、生活等服務(wù)。

為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代高校信息化面臨的挑戰(zhàn)，迫切需要我們研究大數(shù)據(jù)時代的各種技術(shù)，切實轉(zhuǎn)變到大數(shù)據(jù)時代的思維，與學(xué)校相關(guān)計算機專家學(xué)者一道，借鑒兄弟院校和國外的成功案例，以早日實現(xiàn)這一藍圖。

五、結(jié)束語

2013年被稱為中國的大數(shù)據(jù)元年，未來的十年，將是大數(shù)據(jù)引領(lǐng)下的智慧科技時代。本文介紹了大數(shù)據(jù)的含義和特點、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)、大數(shù)據(jù)對高校信息化中的挑戰(zhàn)進行了梳理，同時提出來高校大數(shù)據(jù)處理框架。不可否認(rèn)，大數(shù)據(jù)在高校中有著廣闊的應(yīng)用前景，雖然從目前的情況來看還處在起步階段，在大數(shù)據(jù)時代，將高等教育信息化做好仍有很長的路要走，但只要我們一步步的努力，大數(shù)據(jù)時代的高校信息化也必將更加強大。

參考文獻：

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[7]孟小峰，慈祥.大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J].計算機研究與發(fā)展，2013，50（1）：146-169.

（編輯：楊馥紅）

（4）用戶應(yīng)用層：該層主要是大數(shù)據(jù)處理一些應(yīng)用，如智慧交大應(yīng)用項目，以最終為廣大師生提供高質(zhì)量、個性化的服務(wù)。

通過建立我校大數(shù)據(jù)處理統(tǒng)一平臺，將徹底整合我校所有信息資源、形成我校統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)提取、集成、存儲、分析、展現(xiàn)和管理的大數(shù)據(jù)處理模式，為學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)提供及時、準(zhǔn)確的校務(wù)決策；為教職工提供便捷快速的信息查詢；為學(xué)生提供全方位、個性化的學(xué)習(xí)、生活等服務(wù)。

為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代高校信息化面臨的挑戰(zhàn)，迫切需要我們研究大數(shù)據(jù)時代的各種技術(shù)，切實轉(zhuǎn)變到大數(shù)據(jù)時代的思維，與學(xué)校相關(guān)計算機專家學(xué)者一道，借鑒兄弟院校和國外的成功案例，以早日實現(xiàn)這一藍圖。

五、結(jié)束語

2013年被稱為中國的大數(shù)據(jù)元年，未來的十年，將是大數(shù)據(jù)引領(lǐng)下的智慧科技時代。本文介紹了大數(shù)據(jù)的含義和特點、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)、大數(shù)據(jù)對高校信息化中的挑戰(zhàn)進行了梳理，同時提出來高校大數(shù)據(jù)處理框架。不可否認(rèn)，大數(shù)據(jù)在高校中有著廣闊的應(yīng)用前景，雖然從目前的情況來看還處在起步階段，在大數(shù)據(jù)時代，將高等教育信息化做好仍有很長的路要走，但只要我們一步步的努力，大數(shù)據(jù)時代的高校信息化也必將更加強大。

參考文獻：

[1]Nature. Big Data[EB/OL].[2012-10-02].http：//www.nature.com/news/specials/bigdata/index.html

[2]Manyika J，Chui M，Brown B，et al.Big data： The nextfrontier for innovation，competition ，and productivity[R/OL].[2012-10-02].http：//www.mckinsey.com/Insights/MGI/Research/Tehnology_and_Innovation/Big_data_The_ next_frontier_for_innovation

[3]Big data [EB/OL].[2012-10-02].http：//en.wikipedia.org/wiki/Big_data

[4]計算機行業(yè)-大數(shù)據(jù)（Big Data）專題報告[R].上海：光大證券有限公司研究所，2011.

[5]大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展[EB/OL].[2012-5-16].http：//tech.ccidnet.com/art/32963/20120516/3859799_1.html

[6]申德榮，于戈，王習(xí)特等. 支持大數(shù)據(jù)管理的NoSQL系統(tǒng)研究綜述[J].軟件學(xué)報，2013.

[7]孟小峰，慈祥.大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J].計算機研究與發(fā)展，2013，50（1）：146-169.

（編輯：楊馥紅）

（4）用戶應(yīng)用層：該層主要是大數(shù)據(jù)處理一些應(yīng)用，如智慧交大應(yīng)用項目，以最終為廣大師生提供高質(zhì)量、個性化的服務(wù)。

通過建立我校大數(shù)據(jù)處理統(tǒng)一平臺，將徹底整合我校所有信息資源、形成我校統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)提取、集成、存儲、分析、展現(xiàn)和管理的大數(shù)據(jù)處理模式，為學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)提供及時、準(zhǔn)確的校務(wù)決策；為教職工提供便捷快速的信息查詢；為學(xué)生提供全方位、個性化的學(xué)習(xí)、生活等服務(wù)。

為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代高校信息化面臨的挑戰(zhàn)，迫切需要我們研究大數(shù)據(jù)時代的各種技術(shù)，切實轉(zhuǎn)變到大數(shù)據(jù)時代的思維，與學(xué)校相關(guān)計算機專家學(xué)者一道，借鑒兄弟院校和國外的成功案例，以早日實現(xiàn)這一藍圖。

五、結(jié)束語

2013年被稱為中國的大數(shù)據(jù)元年，未來的十年，將是大數(shù)據(jù)引領(lǐng)下的智慧科技時代。本文介紹了大數(shù)據(jù)的含義和特點、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)、大數(shù)據(jù)對高校信息化中的挑戰(zhàn)進行了梳理，同時提出來高校大數(shù)據(jù)處理框架。不可否認(rèn)，大數(shù)據(jù)在高校中有著廣闊的應(yīng)用前景，雖然從目前的情況來看還處在起步階段，在大數(shù)據(jù)時代，將高等教育信息化做好仍有很長的路要走，但只要我們一步步的努力，大數(shù)據(jù)時代的高校信息化也必將更加強大。

參考文獻：

[1]Nature. Big Data[EB/OL].[2012-10-02].http：//www.nature.com/news/specials/bigdata/index.html

[2]Manyika J，Chui M，Brown B，et al.Big data： The nextfrontier for innovation，competition ，and productivity[R/OL].[2012-10-02].http：//www.mckinsey.com/Insights/MGI/Research/Tehnology_and_Innovation/Big_data_The_ next_frontier_for_innovation

[3]Big data [EB/OL].[2012-10-02].http：//en.wikipedia.org/wiki/Big_data

[4]計算機行業(yè)-大數(shù)據(jù)（Big Data）專題報告[R].上海：光大證券有限公司研究所，2011.

[5]大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展[EB/OL].[2012-5-16].http：//tech.ccidnet.com/art/32963/20120516/3859799_1.html

[6]申德榮，于戈，王習(xí)特等. 支持大數(shù)據(jù)管理的NoSQL系統(tǒng)研究綜述[J].軟件學(xué)報，2013.

[7]孟小峰，慈祥.大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J].計算機研究與發(fā)展，2013，50（1）：146-169.

（編輯：楊馥紅）