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准确定位大数据价值 认清创新发展三方面

2013-09-18 08:44:12 来源:www.cpsits.com责任编辑:
摘要:当前,全球的数据总量正呈指数增长,过去3年间产生的数据量超过以往总和。移动互联网、物联网等的迅速发展,使新数据源不断出现,GPS、传感器等数据持续、大量产生。而数据获取成本、存储成本和处理成本的下降,也推动了数据量的膨胀。

  当前,全球的数据总量正呈指数增长,过去3年间产生的数据量超过以往总和。移动互联网、物联网等的迅速发展,使新数据源不断出现,GPS、传感器等数据持续、大量产生。而数据获取成本、存储成本和处理成本的下降,也推动了数据量的膨胀。


  美国麦肯锡全球研究院2011年6月发布题为《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告,指出“大数据时代已经到来”,数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素,大数据的使用将成为未来提高竞争力的关键要素。美国政府于2012年3月宣布“大数据的研究和发展计划”,以提高对大数据的收集与分析能力,增强国家竞争力。


  其实,不仅是美国,其他一些国家也都把大数据提升到国家战略层面,认为未来国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模及运用数据的能力。有学者把大数据形象地比喻为推动人类社会发展的“新石油”。


  信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念,但这些概念只着眼于数据规模本身,未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求,而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象,也包含对这些数据对象的处理和应用活动,是数据对象、技术与应用三者的统一。


  大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合,如某个政府部门或企业掌握的数据库,也可能是虚拟的、无限的数据集合,如微博、微信、社交网络上的全部信息。


  大数据技术是从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。


  大数据应用是对特定的大数据集合,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务,甚至同一领域不同企业的相同业务来说,由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展,才能充分实现大数据的价值。


  大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域,有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇,需要不断跟踪研究大数据,不断提升对大数据的认知和理解,坚持技术创新与应用创新的协同共进,加快经济社会各领域的大数据开发与利用,推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。


  大数据对人类经济社会发展影响巨大,归纳起来主要有三个方面:


  一是能够推动实现巨大经济效益。据麦肯锡全球研究院测算,大数据将给美国医疗服务业带来3000亿美元的价值,使美国零售业净利润增长达到60%,使制造业产品开发、组装成本下降50%。而大数据所带来的新的信息技术应用需求,将推动整个信息技术产业的创新发展,预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。


  二是能够推动增强社会管理水平。大数据在政府和公共服务领域的应用,可有效推动政务工作开展,提高政府部门的决策水平、服务效率和社会管理水平,产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据,指导驾车出行者选择最佳路径,从而改善城市交通状况。


  三是能够推动提高安全保障能力。大数据在国防、反恐、安全等领域的应用,将对各部门搜集到的各类信息进行自动分类、整理、分析,有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题,提高国家安全保障能力。总而言之,大数据将为人们认识世界和改造世界提供新的强有力工具,使人们能更加容易地把握事物规律,更准确地预测未来。


  如果没有高性能的分析工具,大数据的价值就得不到释放。


  对大数据应用必须保持清醒认识,既不能迷信其分析结果,也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。


  一方面,由于各种原因,所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据,加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟,所以对计算机完成的大数据分析处理的结果,无法要求其完全准确。例如,谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发,但由于微博上无用信息的干扰,这种预测也曾多次出现不准确的情况。


  另一方面,必须清楚定位的是,大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维,辅助决策。简单而言,若是处理一个问题,通常人能够想到一种方法,而大数据能够提供十种参考方法,哪怕其中只有三种可行,也将解决问题的思路拓展了三倍。


  所以,客观认识和发挥大数据的作用,不夸大、不缩小,是准确认知和应用大数据的前提。

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