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　　在分布式计算中,由于数据量的大小及格式超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力,因此需要采用新的技术来完成当前数据量的处理及分析,于是大数据(BgDaa)技术就应运而生。

　　大数据就是现代化的数据感知、采集、加工处理技术的成熟和现代网络互联网物联网以及网络自媒体相互贯通

　　1手机上的各大软件每次登录都要实名获取或者手机注册认证、音频、视频、图片、地理位置信息等、用的软件都是不同公司开发开发公司要获取到你的信息就是流量

　　2 微信登录你用的手机型号 、价格、地理位置、用户出门场景行为、兴趣爱好、腾讯大数据实时都可以检测、生活在互联网大数据时代你已经被优化了

　　人们的使用习惯人们经常浏览网络、网络购物、网络社交等留下的信息都会被大数据的收集工具所收集并上传到数据处理平台进行数据处理。或许理论上的解释很难去了解但是它现在已经和我们的生活紧密联系在一起。

　　“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合是基于云计算的数据处理与应用模式通过数据的整合共享交叉复用,形成的智力资源和知识服务的能力。

　　随着物联网的发展人类产生和储存的数据类型越来越多样化包括人与人之间产生的数据如社交网络、即时通讯等信息人与机器之间产生的数据如电子商务、网络浏览等信息以及机器与机器间产生的数据如GPS、监控摄像等。

　　不论从那些角度都给我们带来了新的生活方式。由于大数据的信息量非常的多一般的处理工具已经无法满足如此大量数据的处理云计算平台也随之产生。

　　云计算平台是由大量的服务器组成的收集的复杂数据为被分成小数据分配到服务器上进行处理云计算平台的产生也同样促生了云服务器和云主机的产生。

　　著名的麦肯锡全球研究所给出的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

　　研究机构Gartner给出的定义是“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　大数据big data指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之如果把大数据比作一种产业那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”通过“加工”实现数据的“增值”。

　　其次想要系统的认知大数据必须要全面而细致的分解它着手从三个层面来展开

　　理论是认知的必经途径也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在洞悉大数据的发展趋势从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

　　技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程都伴随着云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展。这里我们下文再系统说

　　从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测都离不开大数据的参与大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。正如那句俗语所言“当你手上有一把锤子的时候看所有的东西都是钉子。”

　　综合来看未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。

　　过去几十年分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题“某某人本季度的销售业绩是多少”基于结构化数据但如果涉及决策和规划方面的问题由于不能快速处理非结构化数据传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限

　　首先它们都是“预设-抓取”工具由分析师预先确定收集什么数据用于分析。

　　其次它们都专注于报告“已知的未知”Known unknowns也就是我们知道问题是什么然后去找答案。而大数据会给出一些未知的未知也就是你没有想到的一些问题的结果 传统BI工具主要用于企业运营侧重于成本控制和计划执行报告。

　　今天计算和存储硬件变得非常便宜配合大量的开源大数据工具人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外处理性能的大幅提高例如内存计算使得实时互动分析更加容易实现而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 未来几年随着企业间的兼并和新产品的不断推出传统的BI工具将与大数据分析并存。

　　大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

　　今天城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题而城市也正是大数据计划的绝佳实验室。以纽约这样的大都市为例政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化购物、交通、医疗等等都是大数据分析的理想对象。

　　客观的市政数据是消除争端维系社会稳定的最佳纽带。当然前提是让公民能够访问这些数据同时保护好公民的隐私性和数据的安全性。苹果的Siri和谷歌的Google Now都具备成为个人化助理的潜力。当然我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受数据可视化。此外IBM的Watson以及Wolfram Alpha这样的人工智能技术在实现与用户的互动上可作参考。

　　伴随着各国政务的数字化进程以及政务数据的透明化公民将能准确了解政府的运作效率。这是不可逆转的历史潮流同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。

　　大数据的第三大应用领域是市场营销。具体来说有利于促进消费者与企业之间的关系。卖得更多、更快、更有效率 今天最大的数据系统是web分析、广告优化等。今天的数字化营销与传统营销最大的区别就是个性化和精准定位。

　　如今企业与客户之间的接触点也发生了翻天覆地的变化从过去的电线c;发展到网页、社交媒体账户等等。在这些五花八门的渠道里跟踪客户粉丝和流量变现的年代每一次阅读、转发对企业来说都是一种推广行为间接也可能促成企业产品交易。

　　美国国家标准与技术研究院NIST定义云计算是一种按使用量付费的模式这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问 进入可配置的计算资源共享池资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务这些资源能够被快速提供只需投入很少的管理工作或与服务供应商进行很少的交互。

　　云计算cloudcomputing是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

　　云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上而非本地计算机或远程服务器中企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上根据需求访问计算机和存储系统。

　　好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通就像煤气、水电一样取用方便费用低廉。最大的不同在于它是通过互联网进行传输的。

　　“云”具有相当的规模Google云计算已经拥有100多万台服务器 Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

　　云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具置。只需要一台笔记本或者一个手机就可以通过网络服务来实现我们需要的一切甚至包括超级计算这样的任务。

　　“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性使用云计算比使用本地计算机可靠。

　　云计算不针对特定的应用在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

　　由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升因此用户可以充分享受“云”的低成本优势经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

　　云计算可以彻底改变人们未来的生活但同时也要重视环境问题这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。

　　云计算服务除了提供计算服务外还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构企业手中而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构特别像银行这样持有敏感数据的商业机构对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务无论其技术优势有多强都不可避免地让这些私人机构以“数据信息”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言“信息”是至关重要的。另一方面云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。所有这些潜在的危险是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时不得不考虑的一个重要前提。

　　从二者的定义范围来看大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来中国从积极推动两化融合到深度融合再者各地纷纷建设大数据产业园可以看出我国极其看重此次大数据发展契机。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据这个强大的数据库拥有三层架构体系包括数据存储、处理与分析。简而言之数据需要通过存储层先存储下来之后根据要求建立数据模型体系进行分析产生相应价值。这其中缺少不了云计算所提供的中间数据处理层强大的并行计算和分布式计算能力。

　　简单来说云计算是硬件资源的虚拟化而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然如果解释更形象一点的线c;云计算相当于我们的计算机和操作系统将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。

　　可以说大数据相当于海量数据的“数据库”通观大数据领域的发展我们也可以看出当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展一句线c;传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。

　　大数据的总体架构包括三层数据存储数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合这让大数据产生最终价值。

　　大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。分布式架构是分布式计算技术的应用和工具目前成熟的技术包括J2EE, CORBA和DCOM)对于分布式计算技术的架构不能绝对地说哪一个更好只能说哪一个更合适。针对不同的软件项目需求具体分析才是明智的选择。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

　　云计算在互联网领域应用系统的构建客户群体是不确定的、系统规模不确定、系统投资不固定、业务应用有很清晰的并行分割特征、数据仓库系统的构建、数据仓库规模可估算、数据仓库的系统投资与业务分析的价值和回报相关、商业智能应用属于整体应用、Saas模式构建数据仓库系统。

　　同时SQL支持以HiveHADOOP为代表的SQL界面支持在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门线、从系统需求来看

　　从系统需求来看大数据的架构对系统提出了新的挑战

　　1芯片集成度更高。随着集成度更高的最大规模集成电路SLSI技术的出现使计算机朝着微型化和巨型化两个方向发展。要求一个标准机箱限度完成特定任务

　　2配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计建立数据仓库满足客户对高密度机架式服务器的需求针对数据仓库访问更优设计比传统类似平台高出一个数量级以上

　　5管理维护费用低。数据仓库可以实现集中管理这样维护费用可以控制在一个可控范围从而管理维护费用降到最低。

　　6可规划和预见的系统扩容、升级路线图。对系统扩容/升级路线可以做出阶段性的预测实时可规划从而更好的运营整个系统。

　　企业云计算平台上虽然有多个并行计算的CPU但并没有创造出具有超强数据处理能力的超级CPU因此云计算平台需要具有并行运算能力的软件系统。同时当所有用户的数据全部放在云端时虽然存储容量可以很方便地扩充但面对大量用户同时发起的海量数据处理请求简单的数据处理逻辑已经无法满足需要。所以大数据涵盖的数据范围和其所具有的数据运行能力更加优化。

　　整体来看未来的趋势是云计算作为计算资源的底层支撑着上层的大数据处理而大数据的发展趋势是实时交互式的查询效率和分析能力将越来越明显。市场也会对大数据和云计算提出更高的技术需求迫使大数据和云计算实现技术上的改进和创新和应对市场需求所以未来他们应该始终会是相辅相成、不断发展的状态。

　　虽然不同学者、不同研究机构对大数据的定义不尽相同但都广泛提及了这4个基本特征。

　　据马海祥了解天文学和基因学是最早产生大数据变革的领域2000年斯隆数字巡天项目启动时位于新墨西哥州的望远镜在短短几周内搜集到的数据已经比天文学历史上总共搜集的数据还要多在智利的大型视场全景巡天望远镜一旦于2016年投入使用其在5天之内搜集到的信息量将相当于前者10年的信息档案。

　　2003年人类第一次破译人体基因密码时用了10年才完成了30亿对碱基对的排序而在10年之后世界范围内的基因仪15分钟就可以完成同样的工作量。

　　伴随着各种随身设备、物联网和云计算、云存储等技术的发展人和物的所有轨迹都可以被记录数据因此被大量生产出来。

　　移动互联网的核心网络节点是人不再是网页人人都成为数据制造者短信、微博、照片、录像都是其数据产品数据来自无数自动化传感器、自动记录设施、生产监测、环境监测、交通监测、安防监测等来自自动流程记录刷卡机、收款机、电子不停车收费系统互联网点击大数据、电话拨号等设施以及各种办事流程登记等。

　　大量自动或人工产生的数据通过互联网聚集到特定地点包括电信运营商、互联网运营商、政府、银行、商场、企业、交通枢纽等机构形成了大数据之海。

　　我们周围到底有多少数据数据量的增长速度有多快许多人试图测量出一个确切的数字。

　　2011年马丁·希尔伯特和普里西利亚·洛佩兹在《科学》上发表了一篇文章对1986——2007年人类所创造、存储和传播的一切信息数量进行了追踪计算。其研究范围大约涵盖了60种模拟和数字技术书籍、图画、信件、电子邮件、照片、音乐、视频模拟和数字、电子游戏、电话、汽车导航等。

　　据估算如果把这些数据全部记在书中这些书可以覆盖整个美国52次。如果存储在只读光盘上这些光盘可以堆成5堆每堆都可以伸到月球。

　　在公元前3世纪希腊时代最著名的图书馆亚历山大图书馆竭力搜集了当时其所能搜集到的书写作品可以代表当时世界上其所能搜集到的知识量。但当数字数据洪流席卷世界之后每个人都可以获得大量数据信息相当于当时亚历山大图书馆存储的数据总量的320倍之多。

　　随着传感器、智能设备以及社交协作技术的飞速发展组织中的数据也变得更加复杂因为它不仅包含传统的关系型数据还包含来自网页、互联网日志文件包括点击流数据、搜索索引、社交媒体论坛、电子邮件、文档、主动和被动系统的传感器数据等原始、半结构化和非结构化数据。

　　在大数据时代数据格式变得越来越多样涵盖了文本、音频、图片、视频、模拟信号等不同的类型数据来源也越来越多样不仅产生于组织内部运作的各个环节也来自于组织外部。

　　例如在交通领域北京市交通智能化分析平台数据来自路网摄像头/传感器、公交、轨道交通、出租车以及省际客运、旅游、化危运输、停车、租车等运输行业还有问卷调查和地理信息系统数据。4万辆浮动车每天产生2000万条记录交通卡刷卡记录每天1900万条手机定位数据每天1800万条出租车运营数据每天100万条电子停车收费系统数据每天50万条定期调查覆盖8万户家庭等等这些数据在体量和速度上都达到了大数据的规模。

　　发掘这些形态各异、快慢不一的数据流之间的相关性是大数据做前人之未做、能前人所不能的机会。

　　大数据不仅是处理巨量数据的利器更为处理不同来源、不同格式的多元化数据提供了可能。

　　例如为了使计算机能够理解人的意图人类就必须要将需解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式告诉计算机使得计算机能够根据人的指令一步一步工作完成某种特定的任务。

　　在以往人们只能通过编程这种规范化计算机语言发出指令随着自然语言处理技术的发展人们可以用计算机处理自然语言实现人与计算机之间基于文本和语音的有效通信为此还出现了专门提供结构化语言解决方案的组织—语言数据公司。

　　自然语言无疑是一个新的数据来源而且也是一种更复杂、更多样的数据它包含诸如省略、指代、更正、重复、强调、倒序等大量的语言现象还包括噪声、含混不清、口头语和音变等语音现象。

　　苹果公司在手机上应用的一项语音控制功能Siri就是多样化数据处理的代表。用户可以通过语音、文字输入等方式与Siri对线c;并调用手机自带的各项应用读短信、询问天气、设置闹钟、安排日程乃至搜寻餐厅、电影院等生活信息收看相关评论甚至直接订位、订票Siri则会依据用户默认的家庭地址或是所在位置判断、过滤搜寻的结果。

　　为了让Siri足够聪明苹果公司引入了谷歌、等外部数据源在语音识别和语音合成方面未来版本的Siri或许可以让我们听到中国各地的方言比如四川话、湖南话和河南话。

　　多样化的数据来源正是大数据的威力所在例如交通状况与其他领域的数据都存在较强的关联性。据马海祥博客收集的数据研究发现可以从供水系统数据中发现早晨洗澡的高峰时段加上一个偏移量通常是40-45分钟就能估算出交通早高峰时段同样可以从电网数据中统计出傍晚办公楼集中关灯的时间加上偏移量估算出晚上的堵车时段。

　　在数据处理速度方面有一个著名的“1秒定律”即要在秒级时间范围内给出分析结果超出这个时间数据就失去价值了。

　　例如IBM有一则广告讲的是“1秒能做什么”1秒能检测出台湾的铁道故障并发布预警也能发现得克萨斯州的电力中断避免电网瘫痪还能帮助一家全球性金融公司锁定行业欺诈保障客户利益。

　　在商业领域“快”也早已贯穿企业运营、管理和决策智能化的每一个环节形形描述“快”的新兴词汇出现在商业数据语境里例如实时、快如闪电、光速、念动的瞬间、价值送达时间。

　　英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙认为快速度是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。大数据是一种以实时数据处理、实时结果导向为特征的解决方案它的“快”有两个层面。

　　一是数据产生得快。有的数据是爆发式产生例如欧洲核子研究中心的大型强子对撞机在工作状态下每秒产生PB级的数据有的数据是涓涓细流式产生但是由于用户众多短时间内产生的数据量依然非常庞大例如点击流、日志、射频识别数据、GPS全球定位系统位置信息。

　　二是数据处理得快。正如水处理系统可以从水库调出水进行处理也可以处理直接对涌进来的新水流。大数据也有批处理“静止数据”转变为“正使用数据”和流处理“动态数据”转变为“正使用数据”两种范式以实现快速的数据处理。

　　第一时间就是金钱。如果说价值是分子那么时间就是分母分母越小单位价值就越大。面临同样大的数据“矿山”“挖矿”效率是竞争优势。

　　第二像其他商品一样数据的价值会折旧等量数据在不同时间点价值不等。NewSQL新的可扩展性/高性能数据库的先行者VoltDB内存数据库发明了一个概念叫作“数据连续统一体”数据存在于一个连续的时间轴上每个数据项都有它的年龄不同年龄的数据有不同的价值取向新产生的数据更具有个体价值产生时间较为久远的数据集合起来更能发挥价值。

　　第三数据跟新闻一样具有时效性。很多传感器的数据产生几秒之后就失去意义了。美国国家海洋和大气管理局的超级计算机能够在日本地震后9分钟计算出海啸的可能性但9分钟的延迟对于瞬间被海浪吞噬的生命来说还是太长了。

　　越来越多的数据挖掘趋于前端化即提前感知预测并直接提供服务对象所需要的个性化服务例如对绝大多数商品来说找到顾客“触点”的最佳时机并非在结账以后而是在顾客还提着篮子逛街时。

　　电子商务网站从点击流、浏览历史和行为如放入购物车中实时发现顾客的即时购买意图和兴趣并据此推送商品这就是“快”的价值。

　　4、线项特征的基础上我归纳总结了大数据的第四个特征——真实性。

　　数据的重要性就在于对决策的支持数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素是制定成功决策最坚实的基础。

　　追求高数据质量是一项重要的大数据要求和挑战即使最优秀的数据清理方法也无法消除某些数据固有的不可预测性例如人的感情和诚实性、天气形势、经济因素以及未来。

　　在处理这些类型的数据时数据清理无法修正这种不确定性然而尽管存在不确定性数据仍然包含宝贵的信息。我们必须承认、接受大数据的不确定性并确定如何充分利用这一点例如采取数据融合即通过结合多个可靠性较低的来源创建更准确、更有用的数据点或者通过鲁棒优化技术和模糊逻辑方法等先进的数学方法。

　　国际数据公司报告里有一句线c;概括出了大数据基本特征之间的关系大数据技术通过使用高速的采集、发现或分析从超大容量的多样数据中经济地提取价值。

　　除了上述主流的定义还有人使用3S或者3I描述大数据的特征。

　　1、定义不明确的Ill-de.ned多个主流的大数据定义都强调了数据规模需要超过传统方法处理数据的规模而随着技术的进步数据分析的效率不断提高符合大数据定义的数据规模也会相应不断变大因而并没有一个明确的标准。

　　3、即时的Immediate数据的价值会随着时间快速衰减因此为了保证大数据的可控性需要缩短数据搜集到获得数据洞察之间的时间使得大数据成为真正的即时大数据这意味着能尽快地分析数据对获得竞争优势至关重要。

　　大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已没有必要神话它或对它保持敬畏之心在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了通过各行各业的不断创新大数据会逐步为人类创造更多的价值。

　　按照数据开发应用深入程度的不同可将众多的大数据应用分为三个层次。第一层描述性分析应用是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识帮助人们分析发生了什么并呈现事物的发展历程。如美国的DOMO公司从其企业客户的各个信息系统中抽取、整合数据再以统计图表等可视化形式将数据蕴含的信息推送给不同岗位的业务人员和管理者帮助其更好地了解企业现状进而做出判断和决策。第二层预测性分析应用是指从大数据中分析牛宝体育事物之间的关联关系、发展模式等并据此对事物发展的趋势进行预测。如微软公司纽约研究院研究员David Rothschild通过收集和分析赌博市场、好莱坞证券交易所、社交媒体用户发布的帖子等大量公开数据建立预测模型对多届奥斯卡奖项的归属进行预测。2014和2015年均准确预测了奥斯卡共24个奖项中的21个准确率达87.5%。第三层指导性分析应用是指在前两个层次的基础上分析不同决策将导致的后果并对决策进行指导和优化。如无人驾驶汽车分析高精度地图数据和海量的激光雷达、摄像头等传感器的实时感知数据对车辆不同驾驶行为的后果进行预判并据此指导车辆的自动驾驶。

　　当前在大数据应用的实践中描述性、预测性分析应用多决策指导性等更深层次分析应用偏少。一般而言人们做出决策的流程通常包括认知现状、预测未来和选择策略这三个基本步骤大数据。这些步骤也对应了上述大数据分析应用的三个不同类型。不同类型的应用意味着人类和计算机在决策流程中不同的分工和协作。例如第一层次的描述性分析中计算机仅负责将与现状相关的信息和知识展现给人类专家而对未来态势的判断及对最优策略的选择仍然由人类专家完成。应用层次越深计算机承担的任务越多、越复杂效率提升也越大价值也越大。然而随着研究应用的不断深入人们逐渐意识到前期在大数据分析应用中大放异彩的深度神经网络尚存在基础理论不完善、模型不具可解释性、鲁棒性较差等问题。因此虽然应用层次最深的决策指导性应用当前已在人机博弈等非关键性领域取得较好应用效果但是在自动驾驶、政府决策、军事指挥、医疗健康等应用价值更高且与人类生命、财产、发展和安全紧密关联的领域要真正获得有效应用仍面临一系列待解决的重大基础理论和核心技术挑战。在此之前人们还不敢、也不能放手将更多的任务交由计算机大数据分析系统来完成。这也意味着虽然已有很多成功的大数据应用案例但还远未达到我们的预期大数据应用仍处于初级阶段。未来随着应用领域的拓展、技术的提升、数据共享开放机制的完善以及产业生态的成熟具有更大潜在价值的预测性和指导性应用将是发展的重点。

　　二是大数据治理体系远未形成特别是隐私保护、数据安全与数据共享利用效率之间尚存在明显矛盾成为制约大数据发展的重要短板各界已经意识到构建大数据治理体系的重要意义相关的研究与实践将持续加强。

　　随着大数据作为战略资源的地位日益凸显人们越来越强烈地意识到制约大数据发展最大的短板之一就是数据治理体系远未形成如数据资产地位的确立尚未达成共识数据的确权、流通和管控面临多重挑战数据壁垒广泛存在阻碍了数据的共享和开放法律法规发展滞后导致大数据应用存在安全与隐私风险等等。如此种种因素制约了数据资源中所蕴含价值的挖掘与转化。

　　其中隐私、安全与共享利用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面数据共享开放的需求十分迫切。近年来人工智能应用取得的重要进展主要源于对海量、高质量数据资源的分析和挖掘。而对于单一组织机构而言往往靠自身的积累难以聚集足够的高质量数据。另外大数据应用的威力在很多情况下源于对多源数据的综合融合和深度分析从而获得从不同角度观察、认知事物的全方位视图。而单个系统、组织的数据往往仅包含事物某个片面、局部的信息因此只有通过共享开放和数据跨域流通才能建立信息完整的数据集。

　　然而另一方面数据的无序流通与共享又可能导致隐私保护和数据安全方面的重大风险必须对其加以规范和限制。例如鉴于互联网公司频发的、由于对个人数据的不正当使用而导致的隐私安全问题欧盟制定了“史上最严格的”数据安全管理法规《通用数据保护条例》General Data Protection RegulationGDPR并于2018年5月25日正式生效。《条例》生效后Facebook和谷歌等互联网企业即被指控强迫用户同意共享个人数据而面临巨额罚款并被推上舆论的风口浪尖。2020年1月1日被称为美国“最严厉、最全面的个人隐私保护法案”——《加利福利亚消费者隐私法案》CCPA将正式生效。CCPA规定了新的消费者权利旨在加强消费者隐私权和数据安全保护涉及企业收集的个人信息的访问、删除和共享企业负有保护个人信息的责任消费者控制并拥有其个人信息这是美国目前最具典型意义的州隐私立法提高了美国保护隐私的标准。在这种情况下过去利用互联网平台中心化搜集用户数据实现平台化的精准营销的这一典型互联网商业模式将面临重大挑战牛宝体育。

　　我国在个人信息保护方面也开展了较长时间的工作针对互联网环境下的个人信息保护制定了《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》《电信和互联网用户个人信息保护规定》《全国人民代表大会常务委员会关于维护互联网安全的决定》和《消费者权益保护法》等相关法律文件。特别是2016年11月7日全国人大常委会通过的《中华人民共和国网络安全法》中明确了对个人信息收集、使用及保护的要求并规定了个人对其个人信息进行更正或删除的权利。2019年中央网信办发布了《数据安全管理办法征求意见稿》向社会公开征求意见明确了个人信息和重要数据的收集、处理、使用和安全监督管理的相关标准和规范。相信这些法律法规将在促进数据的合规使用、保障个人隐私和数据安全等方面发挥不可或缺的重要作用。然而从体系化、确保一致性、避免碎片化考虑制订专门的数据安全法、个人信息保护法是必要的。

　　另一方面我们也应看到这些法律法规也将在客观上不可避免地增加数据流通的成本、降低数据综合利用的效率。如何兼顾发展和安全平衡效率和风险在保障安全的前提下不因噎废食不对大数据价值的挖掘利用造成过分的负面影响是当前全世界在数据治理中面临的共同课题。

　　近年来围绕大数据治理这一主题及其相关问题国际上已有不少成功的实践和研究探索工作诸如在国家层面推出的促进数据共享开放、保障数据安全和保护公民隐私的相关政策和法规针对企业机构的数据管理能力评估和改善面向数据质量保证的方法与技术促进数据互操作的技术规范和标准等。然而考察当前的研究和实践仍存在三个方面的主要问题。

　　一是大数据治理概念的使用相对“狭义”研究和实践大都以企业组织为对象仅从个体组织的角度考虑大数据治理的相关问题这与大数据跨界流动的迫切需求存在矛盾限制了大数据价值的发挥。二是现有研究实践对大数据治理内涵的理解尚未形成共识不同研究者从流程设计、信息治理和数据管理应用等不同视角给出了大数据治理的不同定义共识的形成尚有待时日三是大数据治理相关的研究实践多条线c;关联性、完整性和一致性不足。诸如国家层面的政策法规和法律制定等较少被纳入大数据治理的视角数据作为一种资产的地位仍未通过法律法规予以确立难以进行有效的管理和应用大数据管理已有不少可用技术与产品但还缺乏完善的多层级管理体制和高效管理机制如何有机结合技术与标准建立良好的大数据共享与开放环境仍需要进一步探索。缺少系统化设计仅仅在已有的相关体系上进行扩展和延伸可能会导致数据治理的“碎片化”和一致性缺失等等。

　　当前各界已经普遍认识到了大数据治理的重要意义大数据治理体系建设已经成为大数据发展重点但仍处在发展的雏形阶段推进大数据治理体系建设将是未来较长一段时间内需要持续努力的方向。

　　三是数据规模高速增长现有技术体系难以满足大数据应用的需求大数据理论与技术远未成熟未来信息技术体系将需要颠覆式创新和变革。

　　近年来数据规模呈几何级数高速成长。据国际信息技术咨询企业国际数据公司IDC的报告2020年全球数据存储量将达到44ZB1021到2030年将达到2500ZB。当前需要处理的数据量已经大大超过处理能力的上限从而导致大量数据因无法或来不及处理而处于未被利用、价值不明的状态这些数据被称为“暗数据”。据国际商业机器公司IBM的研究报告估计大多数企业仅对其所有数据的1%进行了分析应用。

　　近年来大数据获取、存储、管理、处理、分析等相关的技术已有显著进展但是大数据技术体系尚不完善大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。首先大数据定义虽已达成初步共识但许多本质问题仍存在争议例如数据驱动与规则驱动的对立统一、“关联”与“因果”的辩证关系、“全数据”的时空相对性、分析模型的可解释性与鲁棒性等其次针对特定数据集和特定问题域已有不少专用解决方案是否有可能形成“通用”或“领域通用”的统一技术体系仍有待未来的技术发展给出答案其三应用超前于理论和技术发展数据分析的结论往往缺乏坚实的理论基础对这些结论的使用仍需保持谨慎态度。

　　推演信息技术的未来发展趋势较长时期内仍将保持渐进式发展态势随技术发展带来的数据处理能力的提升将远远落后于按指数增长模式快速递增的数据体量数据处理能力与数据资源规模之间的“剪刀差”将随时间持续扩大大数据现象将长期存在。在此背景下大数据现象倒逼技术变革将使得信息技术体系进行一次重构这也带来了颠覆式发展的机遇。例如计算机体系结构以数据为中心的宏观走向和存算一体的微观走向软件定义方法论的广泛采用云边端融合的新型计算模式等网络通信向宽带、移动、泛在发展海量数据的快速传输和汇聚带来的网络的Pb/s级带宽需求千亿级设备联网带来的Gb/s级高密度泛在移动接入需求大数据的时空复杂度亟需在表示、组织、处理和分析等方面的基础性原理性突破高性能、高时效、高吞吐等极端化需求呼唤基础器件的创新和变革软硬件开源开放趋势导致产业发展生态的重构

　　大数据是信息技术发展的必然产物更是信息化进程的新阶段其发展推动了数字经济的形成与繁荣。信息化已经历了两次高速发展的浪潮始于上世纪80年代随个人计算机大规模普及应用所带来的以单机应用为主要特征的数字化信息化1.0及始于上世纪90年代中期随互联网大规模商用进程所推动的以联网应用为主要特征的网络化信息化2.0。当前我们正在进入以数据的深度挖掘和融合应用为主要特征的智能化阶段信息化3.0。在“人机物”三元融合的大背景下以“万物均需互联、一切皆可编程”为目标数字化、网络化和智能化呈融合发展新态势。

　　在信息化发展历程中数字化、网络化和智能化是三条并行不悖的主线。数字化奠定基础实现数据资源的获取和积累网络化构建平台促进数据资源的流通和汇聚智能化展现能力通过多源数据的融合分析呈现信息应用的类人智能帮助人类更好地认知复杂事物和解决问题。

　　信息化新阶段开启的另一个重要表征是信息技术开始从助力经济发展的辅助工具向引领经济发展的核心引擎转变进而催生一种新的经济范式—“数字经济”。数字经济是指以数字化知识和信息为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以信息通信技术的有效使用为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动是以新一代信息技术和产业为依托继农业经济、工业经济之后的新经济形态。从构成上看农业经济属单层结构以农业为主配合以其他行业以人力、畜力和自然力为动力使用手工工具以家庭为单位自给自足社会分工不明显行业间相对独立工业经济是两层结构即提供能源动力和行业制造设备的装备制造产业以及工业化后的各行各业并形成分工合作的工业体系。数字经济则可分为三个层次提供核心动能的信息技术及其装备产业、深度信息化的各行各业以及跨行业数据融合应用的数据增值产业。当前数字经济正处于成型展开期将进入信息技术引领经济发展的爆发期、黄金期

　　从另一个视角来看如果说过去20多年互联网高速发展引发了一场社会经济的“革命”深刻地改变了人类社会现在可以看到互联网革命的上半场已经结束。上半场的主要特征是“2C”面向最终用户主战场是面向个人提供社交、购物、教育、娱乐等服务可称为“消费互联网”。而互联网革命的下半场正在开启其主要特征将是“2B”面向组织机构重点在于促进供给侧的深刻变革互联网应用将面向各行业特别是制造业以优化资源配置、提质增效为目标构建以工业物联为基础和工业大数据为要素的工业互联网。作为互联网发展的新领域工业互联网是新一代信息技术与生产技术深度融合的产物它通过人、机、物的深度互联全要素、全产业链、全价值链的全面链接推动形成新的工业生产制造和服务体系。当前新一轮工业革命正在拉开帷幕在全球范围内不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态而我国正处于由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期需要抓住历史机遇期促进新旧动能转换形成竞争新优势。我国是制造大国和互联网大国推动工业互联网创新发展具备丰富的应用场景、广阔的市场空间和巨大的推进动力。

　　数字经济未来发展呈现如下趋势一是以互联网为核心的新一代信息技术正逐步演化为人类社会经济活动的基础设施并将对原有的物理基础设施完成深度信息化改造和软件定义在其支撑下人类极大地突破了沟通和协作的时空约束推动平台经济、共享经济等新经济模式快速发展。以平台经济中的零售平台为例百货大楼在前互联网时代对促进零售业发展起到了重要作用。而从上世纪九十年代中后期开始伴随互联网的普及电子商务平台逐渐兴起。与要求供需方必须在同一时空达成交易的百货大楼不同电子商务平台依托互联网将遍布全球各个角落的消费者、供货方连接在一起并聚合物流、支付、信用管理等配套服务突破了时空约束大幅减少了中间环节降低了交易成本提高了交易效率。按阿里研究院的报告过去十年间中国电子商务规模增长了10倍并呈加速发展趋势。二是各行业工业互联网的构建将促进各种业态围绕信息化主线深度协作、融合在完成自身提升变革的同时不断催生新的业态并使一些传统业态走向消亡。如随着无人驾驶汽车技术的成熟和应用传统出租车业态将可能面临消亡。其他很多重复性的、对创新创意要求不高的传统行业也将退出历史舞台。2017年10月《纽约客》杂志报道了剑桥大学两名研究者对未来365种职业被信息技术淘汰的可能性分析其中电话推销员、打字员、会计等职业高居榜首。三是在信息化理念和政务大数据的支撑下政府的综合管理服务能力和政务服务的便捷性持续提升公众积极参与社会治理形成共策共商共治的良好生态。四是信息技术体系将完成蜕变升华式的重构释放出远超当前的技术能力从而使蕴含在大数据中的巨大价值得以充分释放带来数字经济的爆发式增长。

　　我国互联网大数据领域发展态势良好市场化程度较高一些互联网公司建成了具有国际领先水平的大数据存储与处理平台并在移动支付、网络征信、电子商务等应用领域取得国际先进甚至领先的重要进展。然而大数据与实体经济融合还远不够行业大数据应用的广度和深度明显不足生态系统亟待形成和发展。

　　随着政务信息化的不断发展各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的信息系统和数据并成为最具价值数据的保有者。如何盘活这些数据更好地支撑政府决策和便民服务进而引领促进大数据事业发展是事关全局的关键。2015年9月国务院发布《促进大数据发展行动纲要》其中重要任务之一就是“加快政府数据开放共享推动资源整合提升治理能力”并明确了时间节点2017年跨部门数据资源共享共用格局基本形成2018年建成政府主导的数据共享开放平台打通政府部门、企事业单位间的数据壁垒并在部分领域开展应用试点2020年实现政府数据集的普遍开放。随后国务院和国务院办公厅又陆续印发了系列文件推进政务信息资源共享管理、政务信息系统整合共享、互联网政务服务试点、政务服务一网一门一次改革等推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的政务信息系统整合、互联、协同和数据共享用政务大数据支撑“放管服”改革落地建设数字政府和智慧政府。目前我国政务领域的数据开放共享已取得了重要进展和明显效果。例如浙江省推出的“最多跑一次”改革是推进供给侧结构性改革、落实“放管服”改革、优化营商环境的重要举措。以衢州市不动产交易为例通过设立综合窗口再造业务流程群众由原来跑国土、住建、税务3个窗口8次提交3套材料变为只跑综合窗口1个窗口1次提交1套材料效率大幅提高。据有关统计截至2019年上半年我国已有82个省级、副省级和地级政府上线了数据开放平台涉及41.93%的省级行政区、66.67%的副省级城市和18.55%的地级城市。

　　我国已经具备加快技术创新的良好基础。在科研投入方面前期通过国家科技计划在大规模集群计算、服务器、处理器芯片、基础软件等方面系统性部署了研发任务成绩斐然。“十三五”期间在国家重点研发计划中实施了“云计算和大数据”重点专项。当前科技创新2030大数据重大项目正在紧锣密鼓地筹划、部署中。我国在大数据内存计算、协处理芯片、分析方法等方面突破了一些关键技术特别是打破“信息孤岛”的数据互操作技术和互联网大数据应用技术已处于国际领先水平在大数据存储、处理方面研发了一些重要产品有效地支撑了大数据应用国内互联网公司推出的大数据平台和服务处理能力跻身世界前列。

　　国家大数据战略实施以来地方政府纷纷响应联动、积极谋划布局。国家发改委组织建设11个国家大数据工程实验室为大数据领域相关技术创新提供支撑和服务。发改委、工信部、中央网信办联合批复贵州、上海、京津冀、珠三角等8个综合试验区正在加快建设。各地方政府纷纷出台促进大数据发展的指导政策、发展方案、专项政策和规章制度等使大数据发展呈蓬勃之势。

　　然而我们也必须清醒地认识到我国在大数据方面仍存在一系列亟待补上的短板。

　　一是大数据治理体系尚待构建。首先法律法规滞后。目前我国尚无真正意义上的数据管理法规只在少数相关法律条文中有涉及到数据管理、数据安全等规范的内容难以满足快速增长的数据管理需求。其次共享开放程牛宝体育度低。推动数据资源共享开放将有利于打通不同部门和系统的壁垒促进数据流转形成覆盖全面的大数据资源为大数据分析应用奠定基础。我国政府机构和公共部门已经掌握巨大的数据资源但存在“不愿”、“不敢”和“不会”共享开放的问题。例如在“最多跑一次”改革中由于技术人员缺乏政务业务流程优化不足涉及部门多、链条长长期以来多头管理、各自为政等问题导致很多地区、乡镇的综合性窗口难建立、数据难流动、业务系统难协调。同时由于办事流程不规范网上办事大厅指南五花八门以至于同一个县市办理同一项事件需要的材料、需要集成的数据在各乡镇的政务审批系统里却各有不同造成群众不能一次性获得准确的相关信息而需要“跑多次”。当前我国的政务数据共享开放进程相对于《行动纲要》明确的时间节点已明显落后且数据质量堪忧。不少地方的政务数据开放平台仍然存在标准不统一、数据不完整、不好用甚至不可用等问题。政务数据共享开放意义重大仍需要坚持不懈地持续推进。此外在数据共享与开放的实施过程中各地还存在片面强调数据物理集中的“一刀切”现象对已有信息化建设投资保护不足造成新的浪费。第三安全隐患增多。近年来数据安全和隐私数据泄露事件频发凸显大数据发展面临的严峻挑战。在大数据环境下数据在采集、存储、跨境跨系统流转、利用、交易和销毁等环节的全生命周期过程中所有权与管理权分离线c;多系统、多环节的信息隐性留存导致数据跨境跨系统流转追踪难、控制难数据确权和可信销毁也更加困难。

　　二是核心技术薄弱。基础理论与核心技术的落后导致我国信息技术长期存在“空心化”和“低端化”问题大数据时代需避免此问题在新一轮发展中再次出现。近年来我国在大数据应用领域取得较大进展但是基础理论、核心器件和算法、软件等层面较之美国等技术发达国家仍明显落后。在大数据管理、处理系统与工具方面我国主要依赖国外开源社区的开源软件然而由于我国对国际开源社区的影响力较弱导致对大数据技术生态缺乏自主可控能力成为制约我国大数据产业发展和国际化运营的重大隐患。

　　三是融合应用有待深化。我国大数据与实体经济融合不够深入主要问题表现在基础设施配置不到位数据采集难度大缺乏有效引导与支撑实体经济数字化转型缓慢缺乏自主可控的数据互联共享平台等。当前工业互联网成为互联网发展的新领域然而仍存在不少问题政府热、企业冷政府时有“项目式”、“运动式”推进而企业由于没看到直接、快捷的好处接受度低设备设施的数字化率和联网率偏低大多数大企业仍然倾向打造难以与外部系统交互数据的封闭系统而众多中小企业数字化转型的动力和能力严重不足国外厂商的设备在我国具有垄断地位这些企业纷纷推出相应的工业互联网平台抢占工业领域的大数据基础服务市场。

　　数据分类新一代数据体系中将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。

　　▷内容数据应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。

　　对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性根据CAP理论难以保证其可用性和扩展性

　　网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。

　　该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来将其存储为统一的本地数据文件并以结构化的方式存储。

　　它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集附件与正文可以自动关联。

　　除了网络中包含的内容之外对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。

　　对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据可以通过与企业或研究机构合作使用特定系统接口等相关方式采集数据。

　　高质量的决策必须依赖高质量的数据而从现实世界中采集到的数据大多是不完整、结构不一致、含噪声的脏数据无法直接用于数据分析或挖掘。数据预处理就是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等。这个处理过程可以帮助我们将那些杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的构型以达到快速分析处理的目的。

　　并不是所有的数据都是有价值的有些数据并不是我们所关心的内容有些甚至是完全错误的干扰项。因此要对数据过滤、去噪从而提取出有效的数据。

　　数据清理主要包含遗漏值处理缺少感兴趣的属性、噪音数据处理数据中存在着错误、或偏离遗漏数据可用全局常量、属性均值、可能值填充或者直接忽略该数据等方法处理

　　噪音数据可用分箱对原始数据进行分组然后对每一组内的数据进行平滑处理、聚类、计算机人工检查和回归等方法去除噪音对于不一致数据则可进行手动更正。期望值的数据、不一致数据处理。

　　由于来自多个数据集合的数据在命名上存在差异因此等价的实体常具有不同的名称。如何更好地对来自多个实体的不同数据进行匹配是如何处理好数据集成的首要问题。

　　数据冗余可能来源于数据属性命名的不一致在解决数据冗余的过程中可以利用皮尔逊积矩Ra,b来衡量数值属性绝对值越大表明两者之间相关性越强。对于离散数据可以利用卡方检验来检测两个属性之间的关联。

　　假若根据业务需求从数据仓库中获取了分析所需要的数据这个数据集可能非常庞大而在海量数据上进行数据分析和数据挖掘的成本又极高。使用数据规约技术则可以实现数据集的规约表示使得数据集变小的同时仍然近于保持原数据的完整性。在规约后的数据集上进行挖掘依然能够得到与使用原数据集近乎相同的分析结果。

　　在大数据时代的背景下海量的数据整理成为了各个企业急需解决的问题。

　　云计算技术、物联网等技术快速发展多样化已经成为数据信息的一项显著特点为充分发挥信息应用价值有效存储已经成为人们关注的热点。

　　为了有效应对现实世界中复杂多样性的大数据处理需求需要针对不同的大数据应用特征从多个角度、多个层次对大数据进行存储和管理。

　　大数据的一个显著特征就是数据量大起始计算量单位至少是PB甚至会采用更大的单位EB或ZB导致存储规模相当大。

　　目前大数据主要来源于搜索引擎服务、电子商务、社交网络、音视频、在线服务、个人数据业务、地理信息数据、传统企业、公共机构等领域。

　　因此数据呈现方法众多可以是结构化、半结构化和非结构化的数据形态不仅使原有的存储模式无法满足数据时代的需求还导致存储管理更加复杂。

　　大数据的价值密度相对较低以及数据增长速度快、处理速度快、时效性要求也高在这种情况下如何结合实际的业务有效地组织管理、存储这些数据以能从浩瀚的数据中挖掘其更深层次的数据价值需要亟待解决。

　　大规模的数据资源蕴含着巨大的社会价值有效管理数据对国家治理、社会管理、企业决策和个人生活、学习将带来巨大的作用和影响因此在大数据时代必须解决海量数据的高效存储问题。

　　当前我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟大部分企业仍处于IT产业链的低端。

　　我国在数据库、数据仓库、数据挖掘以及云计算等领域的技术普遍落后于国外先进水平。

　　在大数据存储方面数据的爆炸式增长数据来源的极其丰富和数据类型的多种多样使数据存储量更庞大对数据展现的要求更高。而目前我国传统的数据库还难以存储如此巨大的数据量。

　　因此如何提高我国对大数据资源的存储和整合能力实现从大数据中发现、挖掘出有价值的信息和知识是当前我国大数据存储和处理所面临的挑战。

　　近年来企业也从大数据中受益大幅度推动支出和投资并允许他们与规模更大的企业进行竞争。

　　所有事实和数字的存储和管理逐渐变得更加容易。以下是有效存储和管理大数据的三种方式。

　　任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的而且通常被认为是私有的并且在他们自己掌控的范围内是安全的。

　　然而黑客攻击经常被覆盖在业务故障中最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此许多公司感到很难感到安全尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。

　　随着企业为保护资产全面开展工作加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码使用加密信息只有收件人可以解码。

　　如果没有其他的要求则加密保护数据传输增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。

　　大数据似乎难以管理就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。

　　因此将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的这是一个仓库其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。

　　然而有些报告指出了反对这种方法的论据指出即使是最大的存储中心大数据的指数增长也不再能维持。

　　然而在某些情况下企业可能会租用一个仓库来存储大量数据在大数据超出的情况下这是一个临时的解决方案而LCP属性提供了一些很好的机会。

　　毕竟企业不会立即被大量的数据所淹没因此为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案但并不是永久的成本承诺。

　　除了所有技术的发展大数据增长得更快以这样的速度世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。

　　因此由于云存储服务推动了数字化转型云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制并随时随地可以访问大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。

　　如果出现网络攻击云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。

　　目前原有的存储模式以及跟不上时代的步伐无法满足数据时代的需求导致信息处理技术无法承载信息的负荷量。

　　这就需要对数据的存储技术和存储模式进行创新与研究跟上数字化存储的技术的发展步伐给用户提供一个具有高质量的数据存储体验。

　　根据大数据的特点的每一种技术都各有所长彼此都有各自的市场空间在很长的一段时间内满足不同应用的差异化需求。

　　但为了更好的满足大数据时代的各种非结构化数据的存储需求数据管理和存储技术仍需进一步改进和发展。

　　可能有些中小企业无法自己快速的获取自己的所需的数据进行分析这就需要到了第三方的数据平台进行大数据分析。

　　2数据准备数据准备包括选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;

　　3数据预处理–进行数据再加工包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声填补丢失的域删除无效数据等。

　　4数据挖掘根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

　　5结果分析对数据挖掘的结果进行解释和评价转换成为能够最终被用户理解的知识。

　　直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型这个模型对剩余的数据对一个特定的变量可以理解成数据库中表的属性即列进行描述。

　　间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量用模型进行描述而是在所有的变量中建立起某种关系。

　　神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题因此近年来越来越受到人们的关注。

　　遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

　　决策树是一种常用于预测模型的算法它通过将大量数据有目的分类从中找到一些有价值的潜在的信息。它的主要优点是描述简单分类速度快特别适合大规模的数据处理。

　　粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

　　它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去相反则保留。按此思想循环所有正例种子将得到正例的规则(选择子的合取式)。

　　在数据库字段项之间存在两种关系函数关系和相关关系对它们的分析可采用统计学方法即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

　　即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高模糊性越强一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

　　大数发掘技术目前还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

　　数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建该模型算法将首先分析用户提供的数据针对特定类型的模式和趋势进行查找。

　　并使用分析结果定义用于创建挖掘模型的最佳参数将这些参数应用于整个数据集以便提取可行模式和详细统计信息。

　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法数据挖掘的算法多种多样不同的算法基于不同的数据类型和格式会呈现出数据所具备的不同特点。各类统计方法都能深入数据内部挖掘出数据的价值。

　　为特定的分析任务选择最佳算法极具挑战性使用不同的算法执行同样的任务会生成不同的结果而某些算法还会对同一个问题生成多种类型的结果。

　　大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析预测性分析结合了多种高级分析功能包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等。

　　从纷繁的数据中挖掘出其特点可以帮助我们了解目前状况以及确定下一步的行动方案从依靠猜测进行决策转变为依靠预测进行决策。它可帮助分析用户的结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系运用这些指标来洞察预测将来事件并作出相应的措施。

　　非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战我们需要一套工具系统地去分析提炼数据。语义引擎是语义技术最直接的应用可以将人们从繁琐的搜索条目中解放出来让用户更快、更准确、更全面地获得所需信息提高用户的互联网体验。

　　大数据分析离不开数据质量和数据管理高质量的数据和有效的数据管理无论是在学术研究还是在商业应用领域都极其重要各个领域都需要保证分析结果的真实性和价值性。

　　可能有些中小企业无法自己快速的获取自己的所需的数据进行分析这就需要到了第三方的数据平台进行大数据分析。

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