王德政 汪紹飛 王梅

摘要：大數(shù)據(jù)已在各行業(yè)中落地應(yīng)用，從某種意義上說，已成為“隱身”基礎(chǔ)通用技術(shù)。一方面數(shù)據(jù)需要被更嚴(yán)密地組織與管理，才能切合各行業(yè)上層應(yīng)用的需要；另一方面大數(shù)據(jù)需要與人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等技術(shù)緊密結(jié)合，才能更好地為行業(yè)應(yīng)用挖掘其自身價值。大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)治理、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合，將促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，為行業(yè)應(yīng)用的開發(fā)降低成本。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)治理；AI；IoT

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種通用的基礎(chǔ)技術(shù)。作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺，一方面數(shù)據(jù)需要被更嚴(yán)密地組織與管理，才能切合上層應(yīng)用的需要；另一方面大數(shù)據(jù)必須與各行業(yè)緊密結(jié)合，才能被深度挖掘出價值。

各行各業(yè)在數(shù)據(jù)組織與管理上普遍存在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質(zhì)量低、數(shù)據(jù)管理困難等挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)一方面需要通過管理手段來解決，另一方面也需要通過合理的技術(shù)手段進(jìn)行輔助。

大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)技術(shù)與基礎(chǔ)平臺，必須與各個行業(yè)應(yīng)用相結(jié)合，在解決實際問題中創(chuàng)造價值。從行業(yè)角度看，幾乎所有的行業(yè)都可以結(jié)合大數(shù)據(jù)構(gòu)建更好的系統(tǒng)解決方案；從技術(shù)角度看，大數(shù)據(jù)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)之間有較為明顯的技術(shù)融合趨勢，未來這些領(lǐng)域?qū)⒁詳?shù)據(jù)為紐帶，一體化協(xié)同發(fā)展。

2 大數(shù)據(jù)治理技術(shù)的發(fā)展趨勢

大數(shù)據(jù)應(yīng)用在其組織與管理上遇到了很多困難與挑戰(zhàn)：

（1）數(shù)據(jù)缺少業(yè)務(wù)定義，難以進(jìn)行業(yè)務(wù)分析；

（2）數(shù)據(jù)往往來自不同的系統(tǒng)，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，互通受阻；

（3）數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，其完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時效性難以保證，分析結(jié)果的可信度大打折扣；

（4）數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)未能建立，跨業(yè)務(wù)、跨領(lǐng)域的分析難以開展；

（5）數(shù)據(jù)使用中安全與隱私保護(hù)不足，存在違反法律法規(guī)的風(fēng)險。

大數(shù)據(jù)要真正成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，其治理是必由之路。從2017年伊始，大數(shù)據(jù)治理已成為產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈中的研發(fā)重點。不少企業(yè)正在積極地開展實踐，一般步驟為“建立組織架構(gòu)和規(guī)范→梳理應(yīng)用需求→梳理企業(yè)數(shù)據(jù)信息→引進(jìn)大數(shù)據(jù)治理技術(shù)平臺→治理數(shù)據(jù)”，治理后的數(shù)據(jù)成為企業(yè)資產(chǎn)為數(shù)據(jù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)運營提供基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)治理的最終目標(biāo)不僅僅是為了管理數(shù)據(jù)，更是為了應(yīng)用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)只有被使用不斷流通，才能最大限度地發(fā)揮其價值。因此大數(shù)據(jù)治理不能只關(guān)注數(shù)據(jù)本身，還要面向業(yè)務(wù)需求，根據(jù)用戶所需開展治理活動。大數(shù)據(jù)治理是一個系統(tǒng)工程，總體來看需要具備6方面的關(guān)鍵能力與技術(shù)：

（1）統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理。元數(shù)據(jù)指“所有系統(tǒng)、文檔和流程中包含的所有數(shù)據(jù)的語境，是生數(shù)據(jù)的知識”[1]，統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理已成為大數(shù)據(jù)治理的重要一環(huán)，為大數(shù)據(jù)的質(zhì)量提升提供基礎(chǔ)，使大數(shù)據(jù)的維護(hù)管理工作更加有效。

（2）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理。大數(shù)據(jù)治理要能夠有序開展，必須建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，為元數(shù)據(jù)的統(tǒng)一、數(shù)據(jù)的集成融合、數(shù)據(jù)的質(zhì)量提升等提供依據(jù)。

（3）大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，通過大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工作，可以獲得干凈、可靠的數(shù)據(jù)。這是大數(shù)據(jù)治理的重要目標(biāo)，也是發(fā)揮大數(shù)據(jù)價值的必要前提。

（4）主數(shù)據(jù)管理。主數(shù)據(jù)是跨系統(tǒng)、跨模塊、跨部門、跨地區(qū)、有高質(zhì)量要求、高時效要求、被各項業(yè)務(wù)反復(fù)使用的基礎(chǔ)性和敏感性數(shù)據(jù)。主數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的神經(jīng)中樞，是業(yè)務(wù)運行和決策分析的基礎(chǔ)，也被認(rèn)為是黃金數(shù)據(jù)[2]。通過對主數(shù)據(jù)的管理，保證了其完整性、一致性、精確性、及時性，這樣才能更好地支撐跨部門、跨應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合的一些應(yīng)用需要。

（5）大數(shù)據(jù)集成[3]。大數(shù)據(jù)集成不僅僅是將數(shù)據(jù)在物理上集中存儲起來，還要依據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一元數(shù)據(jù)的定義，將外部數(shù)據(jù)加工轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)所需要的目標(biāo)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

（6）大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。數(shù)據(jù)信息化為人類生產(chǎn)和生活帶來便利的同時，也帶來前所未有的數(shù)據(jù)安全與隱私威脅，大到國家安全、企業(yè)經(jīng)營，小到個人隱私，都需要從不同的角度加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與隱私威脅。

通過大數(shù)據(jù)治理，獲得及時、準(zhǔn)確、可靠、安全脫敏后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，可為大數(shù)據(jù)深入廣泛的應(yīng)用、企業(yè)的數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的抓手。

3 大數(shù)據(jù)與AI協(xié)同的發(fā)展趨勢

人工智能（AI）在廣義上是指任何能夠讓計算機(jī)通過圖靈測試的方法和系統(tǒng)；而狹義上則是指通過研究人類智能產(chǎn)生的方式來讓電腦模擬人的智能。

進(jìn)入21世紀(jì)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的不斷優(yōu)化，面向圖形處理器（GPU）的編程接口帶來了計算力的提升，這使得可以針對結(jié)構(gòu)更復(fù)雜（多層神經(jīng)元）的網(wǎng)絡(luò)高效完成訓(xùn)練。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也因其復(fù)雜度和層數(shù)大幅度增加而改名為深度學(xué)習(xí)。我們可以把深度學(xué)習(xí)理解為以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)模式驅(qū)動下的演進(jìn)和發(fā)展[4-5]。

Google在2016年將其戰(zhàn)略從“移動優(yōu)先”轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的“AI優(yōu)先”。在移動時代，通過其知識圖譜、自然語言處理、翻譯、語音識別、圖像識別、地圖等相關(guān)產(chǎn)品積累大量的數(shù)據(jù)和技術(shù)，為今天Google的AI優(yōu)先戰(zhàn)略構(gòu)建堅實的基礎(chǔ)。所以，Google本質(zhì)上是一個以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的公司，是一個大數(shù)據(jù)公司。

我們可以看到：隨著互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量迅速增加。云計算和大數(shù)據(jù)的興起，使得計算機(jī)存儲和處理數(shù)據(jù)的能力快速提升。從某種意義上說，大數(shù)據(jù)為AI提供數(shù)據(jù)處理能力，而AI為大數(shù)據(jù)提供應(yīng)用場景。例如：當(dāng)數(shù)據(jù)治理涉及跨多個系統(tǒng)與業(yè)務(wù)時，往往需要借助AI技術(shù)以提升其處理能力，才能滿足快速激增的海量數(shù)據(jù)以及快速發(fā)展的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要。

大數(shù)據(jù)與AI相互融合，已經(jīng)成為事實。AI技術(shù)通過大數(shù)據(jù)，獲取突破性成果，而以AI技術(shù)為特征的大數(shù)據(jù)應(yīng)用則遍地開花，逐步滲透到各個行業(yè)和各個領(lǐng)域。我們面對的是一個以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為標(biāo)志，以人工智能技術(shù)為特征的新時代。為客戶提供融合大數(shù)據(jù)平臺的AI解決方案是適應(yīng)當(dāng)前技術(shù)發(fā)展趨勢并且具備良好的市場需求的產(chǎn)品。

4 大數(shù)據(jù)與IoT協(xié)同的發(fā)展趨勢

物聯(lián)網(wǎng)本身不是新概念，在20世紀(jì)90年代就已被提出。最近，以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的智慧生活、智慧城市、智慧地球等設(shè)想正在不斷成為現(xiàn)實，物聯(lián)網(wǎng)成為各技術(shù)巨頭競相布局的技術(shù)高地。

物聯(lián)網(wǎng)廣泛融合了大量的現(xiàn)有技術(shù)，涉及到通信、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、云計算、自動化、電子、材料等眾多領(lǐng)域。其最核心的特性是連接與數(shù)據(jù)：在連接方面，物聯(lián)網(wǎng)拓展了傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)的功能和范圍，將其延伸到更為廣泛的物理世界；在數(shù)據(jù)方面，物聯(lián)網(wǎng)接入了種類繁多的海量設(shè)備，極大地拓展了網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)的來源渠道。據(jù)統(tǒng)計，新近全球創(chuàng)建、獲取和復(fù)制的數(shù)據(jù)總量中，20%來自物聯(lián)網(wǎng)，而且增速最快。憑借越來越無處不在的連接、越來越豐富的數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)正成為各類技術(shù)進(jìn)步的新動力和助推器[6]。

簡單的、局部的物聯(lián)網(wǎng)孤島應(yīng)用，其數(shù)據(jù)類型簡單、數(shù)據(jù)量小，很難形成規(guī)模和產(chǎn)業(yè)效應(yīng)，影響力極其有限。而大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析、云計算、人工智能等新興數(shù)據(jù)存儲和處理技術(shù)的出現(xiàn)，滿足了物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)存儲、智能化處理的要求，大大加速了物聯(lián)網(wǎng)的前進(jìn)步伐，加快了物聯(lián)網(wǎng)孤島應(yīng)用的融合。

在存儲方面，大數(shù)據(jù)擁有豐富的分布式云存儲系統(tǒng)，可以滿足物聯(lián)網(wǎng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲方面的要求[7]。例如：Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、分布式列存儲系統(tǒng)（HBASE）、亞馬遜S3云存儲、微軟azure云存儲等。

在處理方面，面對不同的應(yīng)用場景，大數(shù)據(jù)提供了不同的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架，可以實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)的離線和實時分析，發(fā)掘物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)中更多潛在的價值，催生物聯(lián)網(wǎng)更多的應(yīng)用，如：MapReduce、Spark、Storm等。

在交換及共享方面，為解決物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用碎片化、孤島化的痛點，業(yè)界相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化組織正致力于對物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)模型和業(yè)務(wù)流程進(jìn)行規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化，如：開放移動聯(lián)盟（OMA）提出的輕量級機(jī)器到機(jī)器（LWM2M）架構(gòu)；歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會（ETSI）發(fā)起的、由多個標(biāo)準(zhǔn)化組織共同成立的物聯(lián)網(wǎng)國際化標(biāo)組織oneM2M提供的oneM2M架構(gòu)；由微軟、英特爾、三星、高通、思科等多家企業(yè)組成的開放連接基金會（OCF）提出的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)等。這些架構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)的提出，有力促進(jìn)了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展[8]。

物聯(lián)網(wǎng)提供了廣泛海量的連接，可以獲得大規(guī)模的數(shù)據(jù)；而大數(shù)據(jù)以及AI的相關(guān)技術(shù)提供了智能分析能力，包括機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)，可以用于分類、預(yù)測、自動決策以及視頻、圖像、語音的識別等。隨著物聯(lián)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)的增多，智能化程度的提高，從這些數(shù)據(jù)中挖掘更多價值的需求就更加迫切，物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)之間的技術(shù)融合將更加緊密。

5 結(jié)束語

一個技術(shù)的成熟，只有當(dāng)大眾意識不到其存在時，才算是真正成熟，例如：歷史上文字的發(fā)明、金屬冶煉的發(fā)明等。這些深刻改變?nèi)祟惿鐣募夹g(shù)，在當(dāng)今社會或被“視而不見”，或被視為如砂石一般理所當(dāng)然存在的外部環(huán)境。

隨著市場應(yīng)用的深入，大數(shù)據(jù)與其他技術(shù)結(jié)合得越強(qiáng)，其作為基礎(chǔ)技術(shù)的特征也就越顯著。或許在不久的將來，大數(shù)據(jù)將“無跡可尋”，但同時又無處不在。

參考文獻(xiàn)

[1] 麥考.元數(shù)據(jù)倉儲的構(gòu)建與管理[M]. 北京： 機(jī)械工業(yè)出版社， 2004

[2] 中國信息通信研究院. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實踐白皮書[C]//大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會.北京： 中國信息通信研究院、數(shù)據(jù)中心聯(lián)盟， 2018

[3] 董欣. 大數(shù)據(jù)集成[M]. 北京： 機(jī)械工業(yè)出版社， 2017

[4] 孫運雷. 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量動態(tài)保障方法研究[D]. 北京： 北京郵電大學(xué)， 2014

[5] 鄧雪峰.設(shè)施農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)建模與模型驗證[D]. 北京： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)， 2016

[6] 劉. 物聯(lián)網(wǎng)中多層/跨層接入管理關(guān)鍵技術(shù)[D]. 大連： 大連理工大學(xué)， 2014

[7] 李開復(fù). 人工智能： 李開復(fù)談AI如何重塑個人、商業(yè)與社會的未來圖譜[M]. 北京：文化發(fā)展出版社，2017

[8] 吳軍.智能時代： 大數(shù)據(jù)與智能革命重新定義未來[J]. 榆林科技， 2017（1）： 66