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文檔簡介
1、大數(shù)據(jù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)分析大數(shù)據(jù)的概念產(chǎn)生的背景與意義產(chǎn)生的背景與意義上世紀(jì)60年代到80年代早期,企業(yè)在大型機(jī)上部署財(cái)務(wù)、銀行等關(guān)鍵應(yīng)用系統(tǒng),存儲(chǔ)介質(zhì)包括磁盤、磁帶、光盤等。盡管當(dāng)時(shí)人們稱其為大數(shù)據(jù),但以今日的數(shù)據(jù)量來看,這些數(shù)據(jù)無疑是非常有限的。隨著PC的出現(xiàn)和應(yīng)用增多,企業(yè)內(nèi)部出現(xiàn)了很多以公文檔為主要形式的數(shù)據(jù),包括Wd、Excel文檔,以及后來出現(xiàn)的圖片、圖像、影像和音頻等。此時(shí)企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)數(shù)據(jù)的已不僅是企業(yè)的財(cái)務(wù)人員
2、,還包括大量的辦公人員,這極大地促進(jìn)了數(shù)據(jù)量的增長?;ヂ?lián)網(wǎng)的興起則促成了數(shù)據(jù)量的第三次大規(guī)模增長,在互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代,幾乎全民都在制造數(shù)據(jù)。而與此同時(shí),數(shù)據(jù)的形式也極其豐富,既有社交網(wǎng)絡(luò)、多媒體等應(yīng)用所主動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),也有搜索引擎、網(wǎng)頁瀏覽等被動(dòng)行為過程中被記錄、搜集的數(shù)據(jù)。時(shí)至今日,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算應(yīng)用的進(jìn)一步豐富,數(shù)據(jù)已呈指數(shù)級的增長,企業(yè)所處理的數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到PB級,而全球每年所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量更是到了驚人的ZB級。在數(shù)據(jù)的這
3、種爆炸式增長的背景下,“大數(shù)據(jù)”的概念逐漸在科技界、學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界引起熱議。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們分析的數(shù)據(jù)因?yàn)椤按蟆?,擺脫了傳統(tǒng)對隨機(jī)采樣的依賴,而是面對全體數(shù)據(jù);因?yàn)樗行畔⒍际恰皵?shù)”,可以不再糾結(jié)具體數(shù)據(jù)的精確度,而是坦然面對信息的混雜;信息之“大”之“雜”,讓我們分析的“據(jù)”也由傳統(tǒng)的因果關(guān)系變?yōu)橄嚓P(guān)關(guān)系。大數(shù)據(jù)熱潮的掀起讓中國期待“彎道超越”的機(jī)會(huì),創(chuàng)造中國IT企業(yè)從在紅海領(lǐng)域苦苦掙扎轉(zhuǎn)向在藍(lán)海領(lǐng)域奮起直追的戰(zhàn)略機(jī)遇。傳統(tǒng)IT行業(yè)
4、對于底層設(shè)備、基礎(chǔ)技術(shù)的要求非常高,企業(yè)在起點(diǎn)落后的情況下始終疲于追趕。每當(dāng)企業(yè)在耗費(fèi)大量人力、物力、財(cái)力取得技術(shù)突破時(shí),IT革命早已將核心設(shè)備或元件推進(jìn)至下一階段。這種一步落后、處處受制于人的狀態(tài)在大數(shù)據(jù)時(shí)代有望得到改變。大數(shù)據(jù)對于硬件基礎(chǔ)設(shè)施的要求相對較低,不會(huì)受困于基礎(chǔ)設(shè)備核心元件的相對落后。與在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫操作層面的技術(shù)差距相比,大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的中外技術(shù)差距要小得多。而且,美國等傳統(tǒng)IT強(qiáng)國的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略也都處于摸著石頭過河的試錯(cuò)階
5、段。中國市場的規(guī)模之大也為這一產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了大空間、大平臺(tái)。大數(shù)據(jù)對于中國企業(yè)不僅僅是信息技術(shù)的更新,更是企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的變革。隨著對大數(shù)據(jù)的獲取、處理、管理等各個(gè)角度研究的開展,企業(yè)逐漸認(rèn)識數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸演變成“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”。任何硬件、軟件及服務(wù)都會(huì)隨著技術(shù)發(fā)展和需求變化逐漸被淘汰,只有數(shù)據(jù)才具有長期可用性,值得積累。數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn),可以是也應(yīng)該是獨(dú)立于軟硬件系統(tǒng)及應(yīng)用需求而存在的。大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)演化的最新產(chǎn)物,確立了數(shù)據(jù)這一信息技
6、術(shù)元素的獨(dú)立型數(shù)據(jù)庫工具收集、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集?!钡瑫r(shí)指出“大數(shù)據(jù)”并非總是說有數(shù)百個(gè)TB才算得上。根據(jù)實(shí)際使用情況,有時(shí)候數(shù)百個(gè)GB的數(shù)據(jù)也可稱為大數(shù)據(jù),這主要要看它的第三個(gè)維度,也就是速度或者時(shí)間維度。權(quán)威IT研究與顧問咨詢公司Gartner將大數(shù)據(jù)定義為“在一個(gè)或多個(gè)維度上超出傳統(tǒng)信息技術(shù)的處理能力的極端信息管理和處理問題”。IBM公司把大數(shù)據(jù)概括為規(guī)模Volume快速Velocity和多樣Variety,即3V,
7、而4V則是3V的基礎(chǔ)上多一個(gè)Value價(jià)值。具體來講,Volume指數(shù)據(jù)量極大并仍在持續(xù)增大;Velocity指所需的處理速度快,響應(yīng)時(shí)間短;Variety指數(shù)據(jù)類型繁多,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)甚至是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(以此區(qū)分大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)兩個(gè)概念);Value指價(jià)值密度低,以視頻為例,不間斷的監(jiān)控錄像中,有用的數(shù)據(jù)長度可能僅有一兩秒。由以上概念的差異可以看出目前主要從數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)的處理工具與處理難度兩個(gè)方面對大數(shù)據(jù)進(jìn)行定義。但是
8、這種定義方式會(huì)和另一個(gè)詞發(fā)生混淆——海量數(shù)據(jù)。有文獻(xiàn)指出大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)復(fù)雜類型的數(shù)據(jù),這一公式是否成立還待進(jìn)一步討論。如今“海量數(shù)據(jù)”研究方向主要考慮各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的有效管理、多數(shù)據(jù)源的集成問題。由此看來能區(qū)別兩次還需要借助IBM關(guān)于大數(shù)據(jù)4V特征,尤其是其中的Velocity。強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)是快速動(dòng)態(tài)變化的,形成流式數(shù)據(jù)則是大數(shù)據(jù)區(qū)別于其他概念的最重要的特征。國外除在大數(shù)據(jù)的概念上的研究外,重點(diǎn)放在技術(shù)研究。美國政府六個(gè)部門啟動(dòng)的大數(shù)據(jù)
9、研究計(jì)劃中,除了國家科學(xué)基金會(huì)的研究內(nèi)容提到要“形成一個(gè)包括數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)和計(jì)算機(jī)算法的獨(dú)特學(xué)科”外,絕大多數(shù)研究項(xiàng)目都是應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的技術(shù)挑戰(zhàn),重視的是數(shù)據(jù)工程而不是數(shù)據(jù)科學(xué),主要考慮大數(shù)據(jù)分析算法和系統(tǒng)的效率。在國內(nèi),“大數(shù)據(jù)”尚未直接以專有名詞被我國政府提出并給予政策支持。因此國內(nèi)學(xué)者關(guān)于大數(shù)據(jù)概念上的研究并不充分,大多是引用以上定義進(jìn)行闡釋。同時(shí)在國內(nèi)對“海量數(shù)據(jù)”這一說法認(rèn)同度較高,更習(xí)慣將“大數(shù)據(jù)”稱為“海量數(shù)據(jù),并沒有將
10、兩個(gè)詞進(jìn)行明確的區(qū)分。國內(nèi)在大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的重點(diǎn)在大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘,并行計(jì)算和分布式處理,應(yīng)用式主要集中在地理信息系統(tǒng)。發(fā)展動(dòng)態(tài)發(fā)展動(dòng)態(tài)(1)資源的管理與利用。數(shù)據(jù)作為一種重要的資源,對它價(jià)值的挖掘利用具有非常重要的意義,因此一直是該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。研究主要涉及到數(shù)字處理、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)挖掘,尤其是從海量、復(fù)雜、實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)中挖掘知識,可見,對海量數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘、發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造價(jià)值一直是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。同時(shí)為了更好地建設(shè)數(shù)據(jù)資源,
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