乐鱼直播:李国杰:信息时代的大数据识别

2021-03-16 22:52:29 浏览: 185次 来源:【jake】 作者:-=Jake=-

大数据已成为媒体和公众关注的一项新技术。大数据的应用也预示着信息时代将进入一个新的阶段,但是人们对大数据的理解正在不断加深。在当前的信息时代,我们应该对大数据有新的认识。

大数据的兴起预示着信息时代的新阶段

中国已经开始进入信息时代,但是许多人的思想仍然停留在工业时代。经济和科学工作中许多问题的根本原因是对时代的了解不足。新的经济常态意味着中国已经进入了信息化的新阶段,以驱动新的工业化,城市化和农业现代化。大数据,移动互联网,社交网络,云计算,物联网等新一代信息技术构成了IT体系结构的“第三平台”,标志着信息社会进入了一个新的阶段,并发挥了领导和领导作用。在整个经济转型中。经常出现在媒体上的Internet +,制造商,“第二次机器革命”和“ industrial 4. 0”都与大数据和云计算有关。在新的常态下,大数据和云计算是提高生产力的新手段。所谓创新驱动型发展,主要是依靠信息技术促进生产力的提高。

中国的大数据公司已经有了相当好的基础。中国在全球十大互联网服务公司中排名第四(阿里巴巴,腾讯,百度和京东)。其他6家排名前10位的互联网服务公司都是美国公司。欧洲和日本的互联网公司都没有进入前十名。这表明中国公司在基于大数据的互联网服务业务方面已经处于世界前列。在大数据技术的发展中,我国很可能会改变过去30年来技术受他人束缚的局面,而中国在大数据的应用方面可能在世界上起着领导作用。我们必须吸取教训,过去的基础研究给企业提供的核心技术不足lol压注 ,加强了对大数据的基础研究和前瞻性技术研究,努力克服了大数据的核心和关键技术。

对大数据的理解需要上升到文化和认识论的高度

数据文化的本质是尊重客观世界的务实精神,而数据就是事实。强调数据是要强调运用事实和理性思考的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维,而不是定量思维。当前,许多城市都在进行政府数据的公开和共享乐鱼app ,但是发现大多数人对政府要公开的数据不感兴趣。为了将大数据置于健康的发展轨道上,我们必须首先大力促进数据文化。数据文化不仅是在文学艺术,出版等文化产业中使用大数据,而且是全民的数据意识。整个社会应该认识到信息化的核心是数据,只有政府和公众关注数据,他们才能真正理解信息化的实质。数据是一种新的生产要素,大数据的使用可以改变资本和土地等传统。经济中因素的权重。

提高数据意识的关键是了解大数据的战略意义。数据是与物质和能源一样重要的战略资源。数据收集和分析涉及每个行业,是一项具有全球和战略性质的技术。从硬技术到软技术的过渡是当今全球技术发展的趋势,从数据中发现价值的技术是最具活力的软技术。数据技术和数据行业的落后将使我们错过工业革命的机会。拖延一个时代。

正确理解大数据的价值和优势

人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的“大价值”。实际上,大数据的价值主要体现在其推动作用上,即促进相关科学研究和产业发展,提高各行各业解决难题和通过数据分析增值的能力。 。大数据对经济的贡献并未完全反映在大数据公司的直接收入中,应考虑对其他行业的效率和质量改善的贡献。大数据是一种典型的通用技术。要了解一般技术,我们必须采用“蜜蜂模型”:蜜蜂的主要好处不是他们酿造的蜂蜜,而是蜜蜂授粉对农业的贡献。

有一个著名的寓言可以从一个角度说明大数据的价值:一位老农夫在去世前告诉他的三个儿子,他将一罐金币埋在家人的土地上,但没有说出来。被埋葬 。他的儿子们在他家中挖了所有土地,没有发现任何金子,但是由于他们在土地上挖得很深李国杰 大数据,自那时以来收成特别好。数据收集和分析的能力得到了提高。即使没有普遍出乎意料的普遍规律或新知识,大数据的价值也逐渐体现出来。

大数据的研究和应用应该改变过去各个部门和学科的传统划分和独立发展思想。重点不是支持单一技术和单一方法的开发,而是强调不同部门和学科之间的协作。数据科学不是垂直的“烟囱”,而是水平集成的科学,例如环境和能源科学。

从复杂性角度看大数据研究与应用所面临的挑战

诸如图形检索,主题发现,语义分析和情感分析之类的数据分析非常困难。原因是大数据涉及复杂的类型,复杂的结构和复杂的模式李国杰 大数据,并且数据本身非常复杂。大数据的复杂性还反映在数据之间的相关性上。大数据计算无法像处理小样本数据集那样对全局数据进行统计分析和迭代计算。在分析大数据时,有必要重新研究其可计算性,计算复杂度和求解算法。

大数据应用实质上是如何在给定的时间和空间限制下“进行更多计算”。从“快速计算”到“大量计算”,考虑计算复杂性的思维逻辑发生了很大变化。所谓“多计算”,并不意味着计算的数据量越大越好。有必要探索一种按需减少的方法,从足够的数据到仅良好的数据再到有价值的数据。

大数据开发中应避免的误区

不要盲目追求“大规模数据”。大数据的主要困难不是大量数据,而是数据类型的多样性,及时响应的要求以及区分原始数据与真假的困难。现有的数据库软件无法解决非结构化数据,因此应注意数据融合,数据格式标准化和数据互操作性。收集数据的质量低是大数据的特征之一,但是仍然值得关注的是尽可能地提高原始数据的质量。脑科学研究的最大问题是所收集数据的信誉差。基于信誉差的数据很难分析有价值的结果。

盲目追求大量数据不仅会造成浪费,而且效果可能不会很好。来自多个来源的小数据的集成可能发掘出巨大价值,而单个来源的大数据则无法获得巨大的价值。应在数据融合技术上做更多的努力,并应注意数据的开放性和共享性。所谓的大规模数据与应用领域密切相关。在某些字段中,可能不认为几PB的数据很大,而在某些字段中,可能已经有数十TB的数据了。

大数据的发展不能无止境地追求“更大,更多,更快”。它必须走低成本,低能耗,造福大众,法治公平的良性发展道路。早在当前的环境污染控制中爱游戏首页 ,就必须注意大数据可能带来的“污染”和侵犯隐私的行为。

不要“以技术为先”,而要以“应用为先”。新的信息技术层出不穷,新的概念和新术语在信息领域不断涌现。据估计,“大数据”,“认知计算”,“可穿戴设备”,“机器人”等新技术将进入炒作的顶峰。我们习惯于跟随外国的疯狂行为,通常不知不觉地跟随技术趋势,而走上“技术驱动”的道路是最容易的。实际上,发展信息技术的目的是为人民服务,而测试所有技术的唯一标准就是应用。大数据产业的发展必须坚持“应用为先”的发展战略,坚持以应用为主导的技术路线。技术是有限的,应用是无限的。为了在各地开发云计算和大数据,有必要采取政策和各种措施来调动应用部门和创新公司的热情,通过跨界组合创新来打开新应用程序,并找到退出应用程序的途径。

不能放弃“小数据”方法。 “大数据”的流行定义是:当前主流软件工具无法在合理的时间内收集,存储和处理的数据集。这是使用不称职的技术来定义问题,这可能导致误解。根据这个定义,人们可能只关注当前无法解决的问题乐鱼体育网 ,就像走路的人想要踩在他面前的阴影一样。实际上皇冠2登录 ,各行各业所遇到的大多数数据处理仍然是“小数据”的问题。无论是大数据还是小数据,我们都要注意实际问题。

在大数据行业中,有一种流行的观点:大数据不需要分析因果关系,抽样和精确数据。这个概念不能是绝对的。在实际工作中,必须将逻辑推论和归纳相结合,白盒和黑盒研究,大数据方法和小数据方法必须结合。

我们不应该比较大数据系统的规模,而是要比实际的应用效果要大得多,它要比完成同一件事消耗更少的资源和能源。首先要掌握人们最需要的大数据应用程序,然后根据当地情况开发大数据。开发大数据的策略与实现信息化相同:目标必须雄心勃勃,起点必须精确,并且发展必须迅速。

老王