大數據學習：帶你從多個維度來分析大數據發展趨勢

2018-12-18 10:28:09

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如今大數據已不再是單純描述數據特征的詞匯，而是一個多學科交融的熱點研究領域，其背后有著復雜和深刻的新理念。帶大家從技術、工程、科學

如今“大數據”已不再是單純描述數據特征的詞匯，而是一個多學科交融的熱點研究領域，其背后有著復雜和深刻的新理念。

帶大家從“技術、工程、科學和應用”這四個維度分析大數據的研究現狀與挑戰，探討未來研究的側重點和發展趨勢，如圖3所示。

1、縱向維度。“大數據技術”是大數據實踐活動中應用的技術方案和工具等，基于信息流程視角，其相關技術涵蓋數據采集、存儲、傳輸、清洗、檢索、處理和展示等多方面。雖然云計算、NoSQL、Hadoop等技術在大數據存儲和處理的應用開啟了新的紀元，但這些技術在算法優化、分析統計、語義處理、知識可視化呈現等方面還存在很多不足，這些問題在未來的研究中仍會成為關注的焦點。

2、橫向維度。“大數據應用”指大數據在實踐中的具體應用，目前相關應用已在政治、經濟、社會管理、軍事活動和科學研究等領域開啟了新的探索。目前數據源質量、個人隱私、數據公正公平等問題讓人堪憂，微軟首席研究員DanahBoyd教授對大數據提出了“冷思考”，號召大家客觀理性對待大數據。未來大數據應用的涉及面將會更廣泛，也更注重解決實際問題，如移動互聯網平臺的深層次開發和利用、數據平等獲取使用、涉密與公開權衡、社交媒體言論實時監管、新媒體資源的整合、網絡輿情實時引導和應對、國家安全防衛、政治選舉、自然災害預警、交通管理以及社會公共衛生安全等。

3、宏觀維度。“大數據工程”指大數據的規劃建設運營管理的系統工程，研究領域涉及宏觀層面的系統規劃和投入，微觀層面的具體實施和建設等。具體而言，國家層面:法律法規、通用標準、政策制定、基礎平臺建設、產業鏈集成等會進一步完善;頂層設計層面:系統化地規劃大數據工程、制定標準、創新管理模式、優化人才培養、合理布局學科建設等問題會成為未來研究的重點。

4、微觀維度。“大數據科學”研究大數據網絡發展和運營過程中發現和驗證大數據規律，以及它與自然和社會活動間的關系，主要在理論層面探索規律，進而指導實踐。系統科學地搭建和完善大數據科學相關理論、方法、流程、模型，并探尋指導實踐應用是未來的難點，但也是極為重要的關鍵點。大數據已經開始掀起一股新的信息浪潮，對大數據的研究和探索也將繼續廣泛而深入。通過前文的總結和分析，筆者發現目前的研究熱點主要集中在對大數據理念的探討、生物信息學的應用、云計算和Hadoop等相關技術的實踐、及可視化分析和展示的研究。

整體而言，現階段的注意力主要停留在大數據技術和大數據應用層面，商業應用是主要的推動力量，業界和學界普遍關注新的技術手段來解決實踐應用中的大數據問題。而大數據工程和大數據科學兩個維度的研究目前較為稀少，相關成果只涉及數據開放和利用政策、學科教育、人才培養等部分內容，相信未來會得到進一步重視。