喬明中

摘 要：大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)之后的又一大技術(shù)變革，大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的信息，往往具有巨大的經(jīng)濟(jì)和社會價值，有助于為人們更深入地認(rèn)識事物和做出判斷，已成為信息社會的寶貴財富。文章通過對大數(shù)據(jù)的研究和特點，分析了大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；價值；應(yīng)用；挑戰(zhàn)

前言

近年來，隨著博客、微博、云計算、網(wǎng)絡(luò)等通信手段的應(yīng)用與發(fā)展，以及視頻監(jiān)控、智能終端迅速普及，加上遍布各處的傳感器，引發(fā)數(shù)據(jù)的爆炸性增長模，用GB、TB或PB（1PB=1024TB），EB（1EB=1024PB）作數(shù)據(jù)量單位已不適合，需要用ZB（1ZB=1024EB）、YB（1YB=1024ZB）等為計量單位。大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方法給人們的生活帶來了巨大的挑戰(zhàn)，但也有很多方便。

1 大數(shù)據(jù)的概念

1.1 概念

大數(shù)據(jù)是一個比較抽象的概念，從字面上看，它代表了一個巨大的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)是使用常用的軟件工具來捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)，所耗時間超過一個可容忍時間的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)把大量的數(shù)據(jù)，通過快速收集、篩選、整合、處理與分析，獲得一個非常有價值的結(jié)論，以支持預(yù)期和服務(wù)決策。

1.2 特征

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)具有獨特的特征，也被稱為“4V”特征。

1.2.1 大量化（Volume）：在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量以PB，EB，ZB等為存儲單位，數(shù)據(jù)存儲量大，計算量也很大。

1.2.2 多樣化（Variable）：數(shù)據(jù)類型的種類繁多，不僅包含數(shù)據(jù)表一類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如文本、網(wǎng)頁、圖像、視頻等信息，各種數(shù)據(jù)之間交互十分頻繁和普遍。

1.2.3 快速化（Velocity）：數(shù)據(jù)生成，存儲和變化速度極快。

1.2.4 價值化（Value）：數(shù)據(jù)正在成為一種新型的資產(chǎn)，是形成和提高競爭力的基礎(chǔ)，通過分析和大計算，它可以產(chǎn)生更多的價值。

1.3 區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫同大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是不同的。兩者在數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)思維等方面有根本性區(qū)別：數(shù)據(jù)庫比較小，處理對象的基本單位以MB為多，而大數(shù)據(jù)的基本單位是GB、TB、PB等；數(shù)據(jù)庫通常只有少數(shù)簡單數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)往往包含各種結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)的模式會不斷演變且在數(shù)據(jù)出現(xiàn)后才能確定，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫只有確定模式之后才會有數(shù)據(jù)。

2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用

美國把大數(shù)據(jù)作為事關(guān)國家戰(zhàn)略和國家核心競爭力的問題，在2012年3月，奧巴馬政府推出了《大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展倡議》，政府出資約2億美元啟動該方案。據(jù)美國咨詢公司ganner預(yù)測，2015年在全球創(chuàng)建了440萬個大數(shù)據(jù)工作崗位。

2.1 大數(shù)據(jù)來源

有三種：豐富的WEB數(shù)據(jù)庫資源配置；物理信息系統(tǒng)，如智能電網(wǎng)，智能城市；科學(xué)實驗和觀測數(shù)據(jù)，如生物數(shù)據(jù)，高能物理實驗數(shù)據(jù)和空間觀測數(shù)據(jù)等。

2.2 大數(shù)據(jù)處理的處理流程和處理模式

處理大數(shù)據(jù)是基于適當(dāng)工具，根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)將對異構(gòu)數(shù)據(jù)源提取和集成，再使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析技術(shù)，分析存儲數(shù)據(jù)和提取有用的知識，并把最終結(jié)果傳遞給最終端用戶。主要處理模式包括批處理和流處理兩種類型，流處理是直接處理，而批處理為先存儲再處理。

2.3 大數(shù)據(jù)在各行業(yè)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)的研究數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、商業(yè)智能、決策支持等許多領(lǐng)域。

2.3.1 對大數(shù)據(jù)深度分析，挖掘消費偏好和用戶行為，進(jìn)而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和精準(zhǔn)營銷。

2.3.2 進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分類、存儲、挖掘及決策支持，維持單位和部門日常的管理，抽調(diào)競爭優(yōu)勢和促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。

2.3.3 利用大數(shù)據(jù)分析與挖掘，發(fā)現(xiàn)隱藏的威脅，促進(jìn)信息安全部門找到應(yīng)對新的安全威脅的方法。

2.3.4 使用大數(shù)據(jù)來做出決策。在大數(shù)據(jù)時代，發(fā)揮計算機(jī)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘功能，可在很多領(lǐng)域做出科學(xué)的決策。

3 大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)為人們的生活和工作帶來便利，同時也面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)數(shù)量的增加未必意味著數(shù)據(jù)價值同樣增加，因為往往會包含大量無用的數(shù)據(jù)。所以，數(shù)據(jù)的預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析前要完成的工作。數(shù)據(jù)清洗過程既要過濾掉無效的信息，又不能濾掉有用的信息。

3.2 大數(shù)據(jù)時代的算法要做調(diào)整

大數(shù)據(jù)往往是實時的，需要調(diào)整算法來適應(yīng)云計算的框架要求。

3.3 數(shù)據(jù)安全問題

數(shù)據(jù)安全威脅在大數(shù)據(jù)時代隨時可發(fā)生。大數(shù)據(jù)提供了一種新的網(wǎng)絡(luò)支持資源，通過網(wǎng)絡(luò)，恐怖分子可以入侵到生活的各個方面作，對社會安全構(gòu)成潛在威脅。目前，我國對大數(shù)據(jù)的保護(hù)很有限，惡意使用數(shù)據(jù)的情況時有發(fā)生。

3.4 異質(zhì)性問題

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)異構(gòu)性要求數(shù)據(jù)集成中進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，這是一個難以管理而又復(fù)雜的程。

3.5 大數(shù)據(jù)的存儲和處理能力的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量增長迅猛，存儲技術(shù)面臨新的挑戰(zhàn)。

3.6 大數(shù)據(jù)人才挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)的質(zhì)量將嚴(yán)重影響系統(tǒng)，并影響最終決策的準(zhǔn)確性。麥肯錫的一項研究顯示，每年美國大約有14到19萬名數(shù)據(jù)科學(xué)家缺口。目前，我國能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的大數(shù)據(jù)人才更為奇缺。

4 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)時代的到來，改變了我們對數(shù)據(jù)的理解和看法。如何在海量數(shù)據(jù)中提取和利用信息，提高其個人及部門決策能力，是擺在人們面前的重大課題。借鑒發(fā)達(dá)國家的先進(jìn)經(jīng)驗，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，充分挖掘大數(shù)據(jù)的全面價值。這是我們面對的一項重要任務(wù)。

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