大数据带来的给予和挑战
大数据带来的机遇和挑战
互联网高端技术的创新与发展，给人类社会带来了巨大变化。今后20年全球将步入大数据新时代。高端互联网将再铸新世界。我们正处在一个数据爆发增长的时代。移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度在快速增长。据国际数据资讯公司（GlobalPulse）估测，数据数量一直在快速增加，每年增长50%，这个速度不仅是指数据流的增长，而且还包括全新的数据种类的增多。据统计，全球企业2010年在硬盘上存储了超过7EB的新数据，消费者在PC和笔记本电脑等设备上存储了超过6EB新数据，而1EB数据就相当于美国国会图书馆中存储数据的4000多倍。目前数据容量增长的速度，已经大大超过了硬件技术的发展速度，并正在引发数据存储和处理的危机。
有研究统计，从人类文明开始到2003年，人类共创造了5TB（兆亿字节）的信息，而现在，这样的数据量却仅需两天就被创造出来，且速度仍在加快。数据显示，2011年全球创建和复制的数据总量，就达到了1.8ZB(1ZB等于10的21次方比特)，相当于全球每人产生300GB以上的数据。目前这个数字仍在快速增长，预计2020年，全球产生的数据量更将超过80ZB。由此可见，我们的确已经迈入了大数据时代。
2012年3月，美国奥巴马政府发起了《大数据研究和发展倡议》，将大数据定义为“未来的新石油”，称将斥资2亿美元用于大数据研究，以应对大数据革命正在带来的大机遇。据美国咨询机构Gartner预测，从现在起到2015年，大数据将会在世界范围内创造440万个工作岗位。
“大数据”，这一新兴概念，正在被赋予极其丰富的内涵，并被寄予特别巨大的希望……大数据时代,我们该如何寻找对策,迎接挑战?
一、“大数据资源”成为重要战略资源
互联网时代,“资源”的含义正在发生极大的变化,它已不再仅仅只是指煤、石油、矿产等一些看得见、摸得着的实体，“大数据”，也正在演变成不可或缺的战略资源。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据了解世界、了解市场、了解人们的生活提供了可能。大数据已经被视为一种资产、一种财富、一种可以被衡量和计算的价值。得大数据者得天下，是一些推崇大数据时代的变革者所坚信不疑的判断。
很多专家认为，在大数据时代，谁能有效的垄断数据，谁就有可能成为世界的霸主。2006年，微软以1.1亿美元的价格，购买了大数据公司Farecast。2008年，谷歌则以7亿美元的价格，购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。
二、“大数据决策”成为一种新决策方式
依据大数据进行决策，从数据中获取价值,让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻底改变。
2009年爆发的甲型H1N1流感病毒，谷歌公司就是通过观察人们在网上搜索的大量记录，在流感爆发的几周前，就判断出流感是从哪里传播出来的，从而使公共卫生机构的官员获得了极有价值的数据信息，并做出有针对性的行动决策，而这比疾控中心的判断，提前了一两周。美国的Farecast系统，它的一个功能就是飞机票价预测，它通过从旅游网站获得的大量数据，分析41天之内的12000个价格样本，分析所有特定航线机票的销售价格，并预测出当前机票价格在未来一段时间内的涨降走势，从而帮助虚拟乘客选择最佳的购票时机，并降低可观的购票成本。
三、“大数据应用”促进信息技术与各行业深度融合
有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。
在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条件，大数据将在未来10年，使美国医疗市场获得每年3000亿美元的新价值，并消减2/3的全国医疗开支。
在制造业领域，制造企业为管理产品生命周期将采用IT系统，包括电脑辅助设计、工程、制造、产品开发管理工具和数字制造，制造商可以建立一个产品生命周期管理平台PLM(Product Lifecycle Mansgement)，从而将多种系统的数据集合在一起，共同创造出新的产品。
此外，在交通、能源、材料、商业和服务等行业领域甚至在新闻传媒领域，也都在以大数据为发展契机，加速这些行业与信息技术的深度融合。
四、“大数据开发”推动新技术和新应用不断涌现
大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。在不久的将来，也许很多原来单纯依靠人类自身判断力的领域应用，最终都将被计算机系统的数据分析和数据挖掘功能，所普遍改变甚至取代。一小片合适的信息，也许会促使创新迈进一大步；一组数据，也可能会得到数据收集人难以想象的应用，甚至可能在另一个看起来毫不相关的领域得到应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。
“语义网（Semantic Web）”,也称为下一代互联网，实际上就是“数据网”（Web of Data）。语义网是一个全球的数据库网，在这个数据库网中，计算机可自动为用户搜寻、检索和集成网上的信息，而不再需要搜索引擎。大数据时代正在催生的这个最大的技术变革，就是要重新构造互联网，打造出下一代互联网。
五、“大数据安全”上升为国家战略安全
传统意义上的国家安全，是指军队对国家领土安全的保护，是国家之间军事实力的较量。但在互联网高度发达的大数据时代，网络变成了几乎是透明的虚拟世界，也因此使国家安全的环境和内涵发生了极大的变化，对大数据的安全保存、防丢失和防破坏等问题，成为我们必须要面对的安全难题。大数据安全，已经上升成为国家安全的重要组成部分。
在大数据时代，数据安全的威胁随时都有可能发生。各种国家信息基础设施和重要机构所承载着的宠大数据信息，如由信息网络系统所控制的石油和天然气管道、水、电力、交通、银行、金融、商业和军事等，都有可能成为被功击的目标。
此外，大数据也为网络恐怖分子提供了新的资源支持，有可能使恐怖分子通过网络侵入到人们工作生活的方方面面，并通过威胁、攻击、破坏，瘫痪民用或军事基础设施等手段，达到其制造心理恐慌和财产损失，威胁国家安全和社会安全的目的。
六、大数据时代将成为世界发展主潮流
世界上许多国家都已经认识到了大数据所蕴含的重要战略意义，纷纷开始在国家层面进行战略部署，以迎接大数据技术革命，正在带来的新机遇和新挑战。
美国在《大数据研究和发展倡议》中，提出将通过收集庞大而复杂的数字资
料，从中获得知识和洞见，以提升能力。并协助加速在科学、工程上发现的步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式。根据这一计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。
英国政府2012年计划在未来两年内，在大数据和节能计算研究上投资1.89亿英镑，以带动企业在该领域的投资。大数据被英国看作是自己的优势所在，且英国认为已在政府层面，为大数据做好了准备。
法国政府宣布将在2013年投入1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目。目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展。”
大数据带来的给予和挑战
大数据带来的机遇和挑战 互联网高端技术的创新与发展，给人类社会带来了巨大变化。今后20年全球将步入大数据新时代。高端互联网将再铸新世界。我们正处在一个数据爆发增长的时代。移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度在快速增长。据国际数据资讯公司（GlobalPulse）估测，数据数量一直在快速增加，每年增长50%，这个速度不仅是指数据流的增长，而且还包括全新的数据种类的增多。据统计，全球企业2010年在硬盘上存储了超过7EB的新数据，消费者在PC和笔记本电脑等设备上存储了超过6EB新数据，而1EB数据就相当于美国国会图书馆中存储数据的4000多倍。目前数据容量增长的速度，已经大大超过了硬件技术的发展速度，并正在引发数据存储和处理的危机。 有研究统计，从人类文明开始到2003年，人类共创造了5TB（兆亿字节）的信息，而现在，这样的数据量却仅需两天就被创造出来，且速度仍在加快。数据显示，2011年全球创建和复制的数据总量，就达到了1.8ZB(1ZB等于10的21次方比特)，相当于全球每人产生300GB以上的数据。目前这个数字仍在快速增长，预计2020年，全球产生的数据量更将超过80ZB。由此可见，我们的确已经迈入了大数据时代。 2012年3月，美国奥巴马政府发起了《大数据研究和发展倡议》，将大数据定义为“未来的新石油”，称将斥资2亿美元用于大数据研究，以应对大数据革命正在带来的大机遇。据美国咨询机构Gartner预测，从现在起到2015年，大数据将会在世界范围内创造440万个工作岗位。 “大数据”，这一新兴概念，正在被赋予极其丰富的内涵，并被寄予特别巨大的希望……大数据时代,我们该如何寻找对策,迎接挑战? 一、“大数据资源”成为重要战略资源 互联网时代,“资源”的含义正在发生极大的变化,它已不再仅仅只是指煤、石油、矿产等一些看得见、摸得着的实体，“大数据”，也正在演变成不可或缺的战略资源。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据了解世界、了解市场、了解人们的生活提供了可能。大数据已经被视为一种资产、一种财富、一种可以被衡量和计算的价值。得大数据者得天下，是一些推崇大数据时代的变革者所坚信不疑的判断。
《“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战》在线考试
《“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战》在线考试 时间限制:90分钟 离考试结束还剩 1小时 29分 11秒 (到时间后将自动交卷) 一、单项选择题(共20小题，每小题2分) 1.1969年，美国国防部高级研究计划署建成世界上第一个实际运营的封包交换网络（），标志计算机网络的产生。 A. 阿帕网 B. 万维网 C. NSFNET D. Internet 2.截止2013年底，我国互联网的普及率达到（） A. 23% B. 32% C. 39% D. 47% 3.本讲提到，“工业 4.0”是指利用物联信息系统，将生产中的供应、制造、销售信息（），最后达到快速、有效、 A. 立体化 B. 数据化 C. 表面化 D. 方便化 4.（）是一种新兴的大众创新创业模式，其中有一个非常火的名词叫做“创客”。 A. 众筹 B. 众创
C. 众包 D. 众集 5.下列不属于本文提到的大数据新概念陷阱的是（）。 A. 大数据会带来许多似是而非的“规律” B. 信息的增长赶不上噪声的增长 C. 数据越多可能思维越片面 D. 大数据发展不需要考虑经济性 6.根据本讲，信息化最主要的特征是（） A. 融合 B. 包容 C. 安全 D. 转型 7.国家发改委专门设定“大数据提升政府治理能力研究”重大课题的年份是（）。 A.2012 B.2013 C.2014 D.2015 8.根据本讲，国家战略传播是以（）作为主要内容的。 A. 正能量 B. 道义感召力 C. 价值观和意识形态 D. 国家的核心利益
9.要从制度上破解新技术、新业态的障碍，其中一个原则是要构建激励约束的机制，保证（）。 A. 信息动力 B. 物质动力 C. 技术动力 D. 原创动力 10.本讲认为，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前（）年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。 A.10 B.20 C.30 D.35 12.（）的社会联系和组织具有非自主性。 A. 信息时代 B. 机器及以前时代 C. 工业时代 D. 农业时代 13.分布式能源是上世纪（）年代从热电联产开始的。 A.60 B.70 C.80 D.90 14.新技术、新业态是经济结构优化、转型升级的（）。 A. 基础
大数据技术的挑战和启示分析
大数据技术的挑战和启示 目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。 有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。 大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。 为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。 中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的应用及带给企业的挑战
大数据的应用及带给企业的挑战 随着信息技术特别是信息通讯技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。根据国际数据公司IDC发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到2020年全球将达到35ZB的数据信息量。随着前所未有巨量数据信息的聚集，“大数据”已得到广泛关注。本文将分企业数据、机器数据和社会化数据三类，针对企业数据处理面临的挑战、机器数据应用场景、社会化数据带来的变革展开讨论。 1、企业数据处理面临的挑战 中国的企业已经认识到大数据蕴含着巨大的商业价值，但国内互联网巨头作为率先使用大数据技术的用户，仅仅是基于开源软件自主开发大数据应用，未形成企业级的个性化应用。 (1)非结构化和结构化数据的统一及整合 随着互联网和通信技术的迅猛发展，企业中的数据类型早已不是单一的以文本为主的结构化数据，还充斥着广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型的数据。这些数据称为非结构化数据。据统计，企业中
85%的数据属于非结构化数据。但是企业现有的数据处理方法仅适用于结构化数据，无法将大量的非结构化数据与结构化数据进行统一、整合，就无法发掘数据中的价值。 (2)跨业务平台数据的关联 当今企业环境中存在着：不同业务模块的数据分布在不同的系统平台，这些被割裂的数据在单一业务平台无法得到有效利用；不同业务模块的数据无法实现共享、关联；仅对关键业务的数据进行收集、整合和利用，非关键业务的数据被忽视等现状。企业中的数据由于业务模块的划分而被割裂开来．单一业务模块的数据价值远远小于所有业务模块数据关联起来进行分析运用，企业将如何实现跨业务平台数据的关联与整合将面临巨大的挑战。 (3)面向数据的实时分析 随着经济的飞速发展，企业所面临的市场行情也在瞬息万变，企业曾经惯用的事后处理机制已经不能应对，企业需要实时洞察业务运营状态，以便迅速应对不断变化的市场形势。 企业业务的运营状态将体现在海量数据的快速处理和有效进行 实时分析的基础上。但随着大数据的爆炸式增长，与企业相关的数据可能在无限量的不断增长，这些不断变化的数据，需要企业进行全面、实时的分析。
大数据时代信息安全面临的挑战与机遇
大数据时代信息安全面临的挑战与机遇 2013-7-11 10:17:00来源：中国科技网 根据有关学者的研究，数据密集型科学将成为继实验科学、理论科学、计算机科学之后，人类科学研究的第四个范式。以大数据为代表的数据密集型科学将成为新一次技术变革的基石。随着数据的进一步集中和数据量的增大，对海量数据进行安全防护变得更加困难，数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险，信息安全正成为制约大数据技术发展的瓶颈。 大数据时代已经到来 物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，使得手机、平板电脑、PC及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。据估计，互联网上的数据量每两年会翻一番，到2013年，互联网上的数据量将达到每年667EB（1EB=230GB）。这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但这些庞大的数据“宝藏”将成为“未来的新石油”。 1.大数据具有四个典型特征 大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。业界通常用四个V来概括大数据的特征。 ——数据体量巨大（Volume）。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上
全人类说过的所有的话的数据量大约5EB（1EB=210PB）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 ——数据类型繁多（Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 ——价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 ——处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB（1ZB=210EB）。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。 2.大数据成为国家和企业的核心资产 2012年瑞士达沃斯论坛上发布的《大数据大影响》报告称，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。奥巴马政府已把“大数据”上升到国家战略层面，2012年3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，借以增强收集
大数据安全的六大挑战
大数据安全的六大挑战 大数据的价值为大家公认。业界通常以4个“V”来概括大数据的基本特征——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。当你准备对大数据所带来的各种光鲜机遇大加利用的同时，请别忘记大数据也会引入新的安全威胁，存在于大数据时代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能会随时出现。 挑战一：大数据的巨大体量使得信息管理成本显著增加 4个“V”中的第一个“V”(Volume)，描述了大数据之大，这些巨大、海量数据的管理问题是对每一个大数据运营者的最大挑战。在网络空间，大数据是更容易被“发现”的显著目标，大数据成为网络攻击的第一演兵场所。一方面，大量数据的集中存储增加了泄露风险，黑客的一次成功攻击能获得比以往更多的数据量，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“攻击收益”;另一方面，大数据意味着海量数据的汇集，这里面蕴藏着更复杂、更敏感、价值巨大的数据，这些数据会引来更多的潜在攻击者。 在大数据的消费者方面，公司在未来几年将处理更多的内部生成的数据。然而在许多组织中，不同的部门像财务、工程、生产、市场、IT等之间的信息仍然是孤立的，各部门之间相互设防，造成信息无法共享。那些能够在不破坏壁垒和部门现实优势的前提下更透明地沟通的公司将更具竞争优势。 【解决方案】首先要找到有安全管理经验并受过大数据管理所需要技能培训的人员，尤其是在今天人力成本和培训成本不断上升的节奏中，这一定足以让许多CEO肝颤，但这些针对大数据管理人员的巨额教育和培训成本，是一种非常必要的开销。 与此同时，在流程的设计上，一定要将数据分散存储，任何一个存储单元被“黑客”攻破，都不可能拿到全集，同时对于不同安全域要进行准确的评估，像关键信息索引的保护一定要加强，“好钢用在刀刃上”，作为数据保全，能够应对部分设施的灾难性损毁。 挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加
大数据时代的机遇与挑战论文3000字[精品文档]
大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代？ “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据时代是怎样产生的？ 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 2.类型繁多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高（Velocity） 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。
医疗大数据面临的挑战及思考
doi:10.3969/j.issn. 1672-5166.2013.04.03 医疗大数据面临的挑战及思考 蔡佳慧①张 涛①宗文红①△ 文章编号：1672-5166（2013)04-0292-04 中图分类号：R-37 文献标志码：A 摘 要随着卫生信息化建设进程的不断加快，医疗数据的类型和规模正以前所未有的速度增长，医疗卫生领域已进入“大数据时代”。本文在对医疗大数据基本概念进行剖析的基础上，归纳总结医疗大数据时代所面临的新挑战，详细介绍闸北区为应对这些挑战在数据管理、整合、存储、利用等方面所实施的具体措施，并对下一步工作进行了有益的思考。 关键词大数据卫生信息化数据处理 Challenges and Considerations of the Big Data of Medicine Cai Jiahui, Zhang Tao, Zong Wenhong Zhabei District Health Research and Information Center, Shanghai 200070, China Abstract With the rapid development of health information, the type and scale of medical and health data continue to expand at an unprecedented pace. Medical and health ? eld has entered a big-data era. On the basis of the analysis of the basic concepts of health data, this paper summarizes the new challenges faced in medical and health ? eld in the age of big data and introduces in details the implementation of speci? c measures of Zhabei District to meet these challenges in data management, integration, storage, utilization. The bene? cial thinking for the next step has also been put forward. Key words Big data, Health information, Data processing 1 引言 当前我们正处于一个数据爆炸性增长的“大数据”时代。据IDC（ International Data Corporation ，国际数据公司）预测，中国的大数据市场在2012～2016年间将增长5倍，政府、银行、医疗卫生、电信等行业将在其中占据最多的份额。在医疗卫生领域，各种信息系统在医疗机构的广泛应用以及医疗设备和仪器的数字化，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这些宝贵的医疗信息资源对于疾病的管理、控制和医疗研究都是非常有价值的。如何利用这些海量的信息资源更好地为医疗卫生行业的管理、诊疗、科研和教学服务，已经越来越为人们所关注。 ① 上海市闸北区卫生科技与信息中心，上海市，200070 作者简介：蔡佳慧（1986），女，学士学位；研究方向：卫生信息管理；E-mail：caijiahui86@https://www.sodocs.net/doc/088865567.html, 通讯作者：宗文红（1968），女，硕士学位；副主任医师；研究方向：卫生信息管理；E-mail：zongwenhong2006@https://www.sodocs.net/doc/088865567.html, △通讯作者 292
大数据时代的机遇和挑战
大数据时代的机遇和挑战 【】First of all ，the paper makes a simple analysis of the concept and characteristics of large data. Secondly ，it explores the opportunities and challenges that big data brings to all aspects of economic life. Finally ，it explores how to deal with opportunities and challenges ，and improve the development environment of big data. improve the environment for the development of big data ，so as to make a certain contribution to the economic development in the era of big data. 【Keywords】big data age ；quantitative economics ；application 1引言 “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。被称为“第三次浪潮的华彩乐章”。近几年来，大数据吸引了越来越多的关注，
人们随时都能感觉到生活在一个日益信息化的世界中。随着网络技术的发展，越来越多的人使用社交软件进行网上聊天，发布个人心情状态，对网络中的信息进行评论，这些都极大的丰富了我们的生活。同时，网上每天都会产生大量的数据，根据有关统计，每天网络中大约出现220 万TB 的新数据， 而且这个速度还在不断增加 伴随着大数据时代的到来，数据资源越来越庞大，数据处理速度越来越快，人们可以通过大数据技术实现各种构想。学者能够利用大数据这一有利条件进行更加科学且贴近现实的经济研究。银行能够通过大数据考查企业的诚信状况，并决定是否放贷。而计算机则可以在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，从而更好地学习模拟人类智能。随着科学技术的不断发展，未来大数据会发挥出更加强大的作用， 而如何应对大数据时代的机遇与挑战，有效利用大数据资源，是各行各业应关注的焦点。 2大数据时代的特点 大数据又可以称之为巨量资料，它的概念比较抽象，其定义是依靠互联网技术下的主流软件对一些规模较大、较复杂的资料进行处理、分析、管理，从而形成对经济发展更加有用的信息。大数据的主要特点就是信息量大、多样化、高速等。大数据的形成需要特殊专业的技术，例如互联网、数据挖掘电子网或者大规模并行处理数据库等软件，通过有效的掌握丰富的数据资源，并对这些数据进行专业化的处理，从而在经济社会的发展中实现盈利，把对大数据的处理加工有效的转变为信息资
浅谈大数据时代的机遇与挑战
湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日
课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis
一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条
大数据应用及其面临的挑战
16 摘要：随着“物联网”、“云计算”等新概念被政府强调、被企业运用推广，“大数据”也逐渐进入公众的视野。如何及时地获取数据、如何高效地分析数据，已成为软件工程师不得不面对的一个挑战。本文以一个软件工程专业本科生的视角，谈大数据的特点和大数据的应用，并猜想大数据可能面对的挑战。 关键词：大数据；特点；应用；挑战 数据是指所有文字、符号、图片等总称。计算机出现后，数据一般被默认为是所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的总称。自互联网普及以来，数据的数量就在成指数级数增长，尤其是电子商务的快速发展和物联网技术的应用，使数据的增长速度达到难以想象的地步。据统计，Google一天产生20P的数据，（1P=1024T=1024*1024G）；沃尔玛一小时要处理100万消费者的交易，要向数据库输入2.5P的数据；2009年，Facebook拥有2.5P用户数据，每天产生15T的数据；2009年，eBay拥有6.5P用户数据每天产生50T的数据；我们熟悉的阿里巴巴、淘宝拥有的数据量更是无法估计。大数据时代，无论是数据学家、统计学家还是金融学家，亦或是我们软件工程师，都开始觉得，传统的数据处理方式已经在日益增长且复杂多变的数据面前显得力不从心。人类，迫切地需要寻找一条出路——面对繁杂琐碎的数据，如果我们不能跳出传统的数据处理方式，用新方法有效地提取信息，就只能被无边无际的数据淹没。 幸运的是，在2010年，维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》正式宣告了“大数据时代”的来临，并为即将被数据流沙淹没而束手无策的工程师们指明了一条出路：“我们要放弃对因果关系的追求，转而关注数据之间的相关度。”随后，金融行业、互联网行业都掀起了一场针对数据的变革风暴，“大数据”这一颠覆人们传统认知的思想，开始成为新发明和新服务的灵感源泉[1]。 1、大数据的概念及特点 “大数据”一词首次出现在2011年麦肯锡发布的《大数据，下一个创新、竞争和生产力的前沿》的报告中，2013年开始风靡全球。其实大数据就是一种数量庞大、种类繁多的资料数据。正所谓“成也萧何，败也萧何”：海量和多样的数据使得用常规的工具无法在短时间内捕捉和整理，想要处理并挖掘其中的财富更是难上加难，但是，通过采用新的大规模数据处理手段（主要是云计算），从杂乱无章的巨大数据中发现很有价值的信 大数据应用及其面临的挑战 文／胡钰玺 息，为政府、企业、组织或者个人提供决策依据，这就是大数据的魅力所在。有能力对数据处理和利用的企业必将成为大数据浪潮下的“弄潮儿”。大数据，主要有五大特点[2][3]： 1）数据容量大 在我看来，这是首要的特点。正是数据量的爆炸式增长引起了数据处理方式的变革，改变了我们以往对数据的看法。曾经因处理方式跟不上而“食之无味弃之可惜”的庞大数据如今因其潜在价值——相关性，而变得越来越重要，甚至已经成为一笔巨大的财富。 2）数据种类繁多 数据种类由单一走向繁多，不仅体现在数据形式上繁多（有文本数据、视频数据、音频数据等），还体现在数据来源的繁多（工厂生产过程中的生产数据、业务系统中业务数据、来自监控设备的视频数据，来自手机的通话数据等）。使我们不得不放弃曾经在数据处理上对因果关系的执着追求——即对“为什么”的探求，转而将目光投向数据之间的相关关系——即对“怎么做”的预测。这一思想不仅使得数据处理工作少了无谓的推演论证、多了高效的“找规律”和预判，而且让我们的眼界变得更广阔——或许我们曾经认为毫不相干的两者，其实存在内在联系？ 3）数据处理速度快 数据产生的速度和数据更新的速度都出现了前所未有的高速发展，毋庸置疑，快速的处理也是体现了大数据的速度，大数据的处理速度得益于“云计算”助力。大数据的处理必须要有令人惊叹的速度，才能让我们尽早提出具有前瞻性的观点，达到先发制人的效果。 4）数据价值密度低 数据价值密度低是指和大量数据相比，真正有价值的数据所占比例很小，比如，在破案过程中产几十个小时的视频，但真正对破案有用的视频往往只有几分钟，甚至几十秒。庞大的数据看似是无用的糟粕，但倘若加以分析处理，便能用低廉的成本创造巨大的价值，取得“四两拨千斤”的奇效。 5）数据实时性强 随著传感技术和自动采集系统的应用和普及，数据的真实性和实时性大大提高，真实的数据才有利用的价值，它不仅能反映过去事物之间的联系和规律，也能在未来为我们的决策提供可靠的信息。 2、大数据的应用 在我还是个孩子的时候，就曾听父亲讲过一个这样的故
大数据金融的风险与挑战分析
大数据金融的风险与挑战分析 发表时间：2019-06-18T17:05:39.990Z 来源：《基层建设》2019年第8期作者：俞翔[导读] 摘要：金融企业的长期发展中积累了大量有价值的数据，而大数据金融的发展也是趋势，为能应对金融领域的激烈竞争发展环境，就要充分注重精细化运营，降低运行成本，促进金融大数据的良好发展。 联通（浙江）产业互联网有限公司浙江省杭州市 310051摘要：金融企业的长期发展中积累了大量有价值的数据，而大数据金融的发展也是趋势，为能应对金融领域的激烈竞争发展环境，就要充分注重精细化运营，降低运行成本，促进金融大数据的良好发展。大数据金融的发展中并不是一帆风顺的，所面对的问题也比较多，这就需要从多方面加强重视，积极应对大数据金融风险。 关键词：大数据金融；风险；挑战 1大数据金融发展面临的挑战大数据金融的实际发展过程中，所面临的挑战比较多，如数据共享平台的缺乏。金融机构数据信息都比较保密，金融机构间的联系没有加强，数据不能有效共享，有着不能、不愿、不敢共享的现状，金融需求很难得到有效满足。金融机构为能和客户建立良好关系，就会增加金融活动成本，以及增加风险，数据共享平台的缺乏，使得金融机构很难满足海量用户个性化需求，这是发展当中的一个挑战。大数据金融发展所面临的挑战还体现在，数据基础设施的承载能力比较薄弱上，大数据基础设施支撑大数据应用和产业的发展，大数据金融是完整链条，其中有诸多的中间环节，每个环节也都有独立机构需要经营管理，每个环节也比较容易产生大量数据往来，各环节的基础数据设施支撑面临很大冲击，基础设施承载力的强化就显得比较重要，而在这一方面还存在薄弱环节。除此之外，大数据金融发展的挑战还体现在专业人才缺乏上，大数据发展对复合型人才比较注重，需要有各领域的知识技能，如计算机技术以及统计学和数学等领域知识。金融业在大数据方面的专业人才缺乏的问题还比较突出，发展大数据金融就要先从人才储备方面加强重视，这是未来发展中所面临的一个重大挑战。 2大数据金融的风险从大数据金融发展中所存在的风险来看，体现在诸多层面，有以下几个方面：其一，数据监听风险。大数据金融的发展中，如果是数据监听就会对国家的金融安全造成很大影响，从实际的案例当中能了解到，在2013年的“棱镜门”事件当中，海量数据加数据挖掘大数据监听模式能精确监听，所以因这一事件的出现就停止了和美国共享金融数据。我国的大数据发展的速度也比较迅速，但是软硬件设施以及数据服务都比较依赖国外，所以这就必然存在着数据监听以及泄漏的风险，对我国金融安全的发展就会产生很大的威胁。其二，侵犯隐私风险。当前大数据金融的发展是比较迅速的，数据的应用侵犯客户个人隐私是不争的事实，大数据技术的应用中传递技术以及超强计算机系统，对数据分析比较高效，交叉检验技术以及块数据技术的应用，在大数据的身份识别方面比较简单化，大数据金融要对客户信息全面分析应用，而正是在这样的情况下就会不知不觉的侵犯客户的信息隐私。其三，法律监管风险。大数据金融由于是新兴的行业，尤其是近些年的发展速度比较快，但是相应的法律制度没有与之相同步，这就会由于法律上的缺失以及不完善等，造成监管风险。大数据金融的涉及面是比较广的，和当前监管体系不能有效重合，在具体的管理过程中就会存在着很大难度，从而也会造成大数据金融风险。操作当中有的P2P通过集合理财方式获得大量活期或者是定期理财资金，采用智能投标把理财资金以及资产错配，然后把投资债权在平台转让其他投资人。由于在监管的标准有着不同，当前法规对于网贷平台内部投资的债权转让没有明确规定，所以监管处在真空地带。 3大数据金融的发展的策略实施 3.1建立担保机制 大数据金融创新可能存在巨大漏洞，比如我国P2P网络贷款平台已经显现弊端。部分P2P网络平台并没有将客户资金和平台资金有效分开，出现了若干平台的负责人携款跑路的现象。针对这种大数据金融资金安全问题，具体方案可参照淘宝模式，要求各大平台做好贷款交易的中介媒体，将平台自有资金和客户资金区分开，再由平台垫付筹资者的使用资金，起到担保作用，并建立客服中介系统。如此，可使平台自发重视借款人的信用平价、还款能力等真实信息，确保资金的安全。并同时要求平台严格保护客户私人信息及贷款交易信息，以备事后追责，并作出保证不在投资人权限外利用客户信息，以此来保证信息安全。 3.2完善金融法的立法内容 很多发达国家的早期适合性原则在被金融危机冲击过后，已显得不是那么严谨了，因此有很大完善的空间。对于金融交易中资产组合的风险分散与配置的问题上，立法上已经更倾向于关注金融资产与投资者最大化收益和可能承受最大风险上来了。不论传统金融还是大数据金融，立法都应趋于一致。大数据金融最大的缺陷在于在平台上是由平台系统自动给投资者分配投资项目，而不是投资者自己进行选择。这就使得当投资项目的收益与个人可能承担最大风险不相匹配，导致项目出现大的波动的时候，容易造成投资者的恐慌，以致于大规模撤回资金，使得平台瘫痪，甚至破产等一系列连锁反应。因此在完善立法的同时，还要要求平台充分披露信息和揭示风险，保障客户的知情权和选择权，不能宣传发布虚假或具有误导及诱导的信息，以此来消减信息不对称的程度，促使投资者可以进行更客观理性的判断，选择最适合自己的投资方案。 3.3建立大数据金融监管机制 为了降低监管风险，应该建立严格的大数据金融监管机制，避免大数据监管泛泛化，确实做到专业化、及时化、准确化。由于大数据分布广阔，金融交易具有极大的灵活性，大数据将金融交易范围极限扩大，更好的完成资源配置，同时也将监管难度升级，此时分类监管可以帮助提升监督效率，可以按大数据金融的业务模式进行分类，区别监管，确定监管的对象、监管的范围，对于大风险、大规模的金融资产的交易，区分是该采用原则性监管还是限制性监管。在监管金融交易的同时，要注意各个监管机构的相互协调与配合，加强信息技术非现场检查，建立风险预警机制和应急处理机制。我国的大数据金融有别于其他发达国家的地方在于线上的个人征信系统不完善，需要在线下进行调查，成本高效率低，相当于大规模的线上民间借贷。而且，无论是在机构数量上还是促成的借贷金额上，都远超于其他国家，鱼龙混杂，风险事件频发，因此需要对整个过程进行严格监管。比如准入资格监管，对借款人的经营条件、经营范围，管理层的设定等方面给出确定的标准；对运行过程进行监管，让网络化金融透明化等。尽管金融已实现大数据化，但其并没有脱离金融的本质，因此要对传统金融和大数据金融的监管达到一致，协调统一。 4结语
大数据的机会与挑战
大数据的机会与挑战 我们活在大数据的世界，数据的数量与多样化的程度，每日都以前所未有的规模扑向人类。无论你是不是在相关产业工作，都不可能逃离被大数据「围攻」的现实。自哈佛大学电脑科学系毕业、Cambridge Semantics共同创办人Lee Feigenbaum撰写的〈Turnning Big Data into Smart Data〉一文，告诉我们横亘企业眼前的「大数据挑战」。让我们先来看看，大数据到底有多大？ 每天全球每一个人聚沙成塔，累积的新数据达到「艾位元组（exabytes）」（甚 至达到「皆位元组（zettabytes）」，端赖统计的来源）。 至今一半以上（有些报告甚至指出高达90%）的数据资料是在过去12个月产生的。 人们创造数据的速度每一个月都以双倍速度成长。 除了吓人以外，光有这些「大数据」，其实没有什么意义，唯有人类能够从中发 掘价值，大数据才产生意义。所幸，已有很多应用实例，让大数据发出应有的光芒，也让我们看到各行各业有无穷尽的机会，等待数据科学家的探勘。
在「大数据」还没变成人人琅琅上口的流行词汇之前，小说改变而成的电影《魔球》描述美国大联盟运动家队点石成金在缺乏明星球员的状况下杀出血路的真实故事，早已让人津津乐道，而它正是数据分析的绝佳体现。 医疗与制药产业纷纷投入大笔经费，研发「客制化」的个人医学，透过分析病人的特徵与基因组成，给予个别病人量身定做的诊断与疗法，实验室与临床都需要大量且多样化的数据整合。 智能手机、运动手环甚至後来的智慧型手表，我们分分秒秒都在「量化自我」， 健身的程度、摄取的营养、身心状况、行为趋向全部都被巨细靡遗的记录下来。 大型银行与隶属政府的金融部门对资料长（chief data officer，CDO）与数据 科学家需求若渴，他们要能全盘考量组织职能，针对数据的蒐集、分析与应用做出策略性的思维。
最新在“大数据”时代背景下-当代大学生应该如何应对“大数据”带来的机遇和挑战
请大家结合实际，在“大数据”时代背景下，当代大学生应该如何应对“大数据”带来的机遇和挑战。 大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。本文主要从当代大学生角度阐述了以下内容：面对各个领域的飞速变化，身处校园但即将面向社会的大学生应从知识和能力两方面储备，既要学好专业课程知识又需了解时代发展方向、掌握社会发展脉搏，为自己以后踏入社会做好准备。 大数据对整个社会产生了不可忽视的影响，教育作为社会的子系统，也受到了它的极大冲击。有人曾说，信息化社会，我们相互之间的距离只是一根网线的问题。随着公开课、E-learning等新学习方式的出现，传统学习方式“遭遇”了挑战。 一、立足当下：当前学习模式概述 学习模式往往受到时代环境的影响，随着科技进步与技术创新，大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种： 第一，师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”，学生把注意力集中在授课教师身上，由教师带着学。学生把教师当作知识的来源，“唯教师，唯书本”，缺乏学习主动性。在大数据时代，大量知识需要自主学习，大量数据背后的潜在意义也需要自主探寻，一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。 第二，探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始，然后借助各种媒介资源，由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答，之后吸收他人建议，进行修改最终完成。这种学习模式有利于提升学生的思维能力和问题解决能力，相对第一种模式而言，这种模式对学生的能力和素质有更高的要求。 第三，专题合作学习模式。“学会学习，学会创造，学会合作，学会生存”已成为当下教育的主题。在合作学习模式中，要求学生作为成员参与到学习团队中，完成专题研究或研究项目。这是一个动手实践、自主探索和合作交流的过程，也是有明确责任分工的互助性学习，最终通过团队合作达到课程或项目规定的要求。 二、机遇和挑战：大数据时代对大学生学习模式的双重影响 第一，快速便捷。大数据时代有快速化的特点，人们的学习不再受时间和地点的限制，随时随处都可以学习，而且可以走在时代的前沿，第一时间了解最新的知识和信息。以往的学习主要是通过书本，但书本学习往往面临时间滞后等方面的限制，会影响学习效果与知识更新。 第二，经济有效。大学生的家庭背景各不相同，家庭环境不好的学生没有能力支付课外培训学习的费用。在大数据时代，很多公开课程都是免费的，只要有学习的时间和需要，经济不再是制约大学生学习的因素。这在某种程度上也促进了区域之间、校际之间、城乡之间以及个人之间的教育公平。 第三，资源共享。大数据时代具有量大、多样化的特点，丰富的学习资源将呈现在学生面前。网络学习拉近了国际、区域和校际之间的距离，所有的学习者在学习资源利用方面拥有同等的权利。一直以来，好的学校是稀缺资源，但在不远的将来，由于在线教育的普及，人人皆可上名校将不再是梦想，教育资源匮乏的问题也将得到一定的缓解。在线教育对个人的重大意义，还不仅仅是教育机会的增加，更是学习方式的改变。 三、与时俱进：大数据时代大学生学习模式的三大转向 1.由被动学习模式向自主学习模式转变。在传统的学习模式中，学生就像嗷嗷待哺的婴
架构大数据_挑战、现状与展望
架构大数据：挑战、现状与展望 王珊１），２）王会举１），２）覃雄派１），２）周烜１），２） １）数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学） 北京１００８７２ ２）中国人民大学信息学院 北京１００８７２ 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点．为了设计适合大数据分析 的数据仓库架构，文中列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、 ＭａｐＲｅｄｕｃｅ及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及 作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望． 大数据；大规模可扩展；ＭａｐＲｅｄｕｃｅ；并行数据库；深度分析 ＴＰ３１１１０． ３７２４／ＳＰ．Ｊ． １０１６．２０１１． ０１７４１ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｉｎｇ Ｂｉｇ Ｄａｔａ： Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ， Ｓｔｕｄｉｅｓ ａｎｄ Ｆｏｒｅｃａｓｔｓ ＷＡＮＧ ＳｈａｎＷＡＮＧ Ｈｕｉ－ＪｕＱＩＮ Ｘｉｏｎｇ－ＰａｉＺＨＯＵ Ｘｕａｎ ２０１１－０８－１２２０１１－０９－１５本课题得到国家重大科技专项核高基项目（２０１０ＺＸ０１０４２－００１－００２）、国家自然科学基金（６１０７００５４，６１１７００１３）、中国人民大学科学研究基金（中央高校基本科研业务费专项资金，１０ＸＮＩ０１８）、中国人民大学研究生基金（１１ＸＮＨ１２０）资助．王珊，女，１９４４年生，教授，博士生导师，中国计算机学会（ＣＣＦ）高级会员，主要研究领域为高性能数据库、知识工程、数据仓库．Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｗａｎｇ＠ｒｕｃ．ｅｄｕ．ｃｎ．王会举，男，１９７９年生，博士研究生，主要研究方向为大规模集群数据库、内存数据库．Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｈｕｉｊｕ＠ｒｕｃ． ｅｄｕ．ｃｎ．覃雄派，男，１９７１年生，博士，讲师，中国计算机学会（ＣＣＦ）会员，主要研究方向为数据库查询优化、内存数据库、并行数据库．周烜，男，１９７９年生，博士，副教授，主要研究方向为信息检索、高性能数据库．