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大数据的应用分析

木马童年 2019-7-5 08:10 16 0

  摘要:随着手机、掌上电脑等智能设备的普及,一个大规模生产、分享、应用数据的时代正在开启。近年来,大数据成为各界热议的话题,受到了学术界、科技企业,甚至政府部门的广泛关注。大数据不仅是一个数据科学界 ...

  摘要:随着手机、掌上电脑等智能设备的普及,一个大规模生产、分享、应用数据的时代正在开启。近年来,大数据成为各界热议的话题,受到了学术界、科技企业,甚至政府部门的广泛关注。大数据不仅是一个数据科学界的难题,也是全人类的难题,各行各业都在深刻地体会着大数据所带来的机遇与挑战。在信息技术融合应用的新时代,大数据就是重要战略资源。 中国论文网 https://www.xzbu.com/8/view-7015804.htm  关键词:大数据 应用 信息

中图分类号:TP311.13 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2015)03-0224-01

到底什么是大数据呢?通俗地讲,大数据就是对网上海量的文本、图像、音频和视频数据进行采集、分析、加工和利用。通常,人们用四个V描述它。Volume:数据量大。IBM在2012年研究指出,已有数据的90%是近两年内产生的,预计2020年的数据将会是现在已有数据的44倍。Variety:种类繁多。大数据的特征不仅仅是数据量的激增,还包括数据结构的演变。智能设备的广泛应用使得出现了多种类型数据关系,而不只是传统的关系型数据。Velocity:产生速度快。主要表现位数据流和移动性还有处理速度要快,实时性要高。大量新部署的传感器都在时刻地产生新的数据,如何快速的传输、记录这些数据,并快速地对大量的移动的快速的数据请求做出响应,也考验着当前的各种数据系统。Value:价值密度低。虽然大数据的数据规模非常大,但实际上有用的数据并不多,其价值密度可以说非常低。如何在大规模的数据中寻找有价值的数据大数据分析的关键问题。要在海量的、种类繁多的数据中发现数据间的关系,获取有用信息,是一件相当困难的事情。

1 大数据的应用

当前,许多国家的政府都认识到大数据的重要意义,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略。事实上,大数据应用已经在许多领域显现,并创造了令人瞩目的经济价值。

在电子商务中,通过跟踪记录消费者的浏览、消费情况进而推断个人客户的消费习惯、消费能力等、以及客户群体的习惯,并为客户推荐相关的商品。在城市管理领域,大数据的力量也不可小觑。大数据使数据共享成为可能,能极大提高政府各部门间协同办公能力,提高办公效率,大幅降低政府管理成本。最重要的是能为政府决策提供有力的支撑,推动智慧城市向更加智慧、更加科学、更加高效的目标迈进。在医疗领域,大规模复杂数据已经变得很普遍,通过对大量病人的各类数据进行挖掘分析,有助于更有效地找出疾病成因,进而提供有针对性的预防、诊断和治疗措施等。

2 存在的问题

大数据已近开始,并且将持续的影响着我们的生活。 “大数据”不仅意味着数据量越来越多,而且包括大数据背后所隐藏的复杂、多样及不确定性等问题的处理。大数据在带来种种社会变革的同时,也带来了一系列重大社会问题。大数据时代面临的挑战:

(1)数据的不确定性。大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。不确定性数据的表现形式多种多样,它们可以以关系型数据、半结构化数据、流数据或移动对象数据等形式出现。(2)数据的可用性低。随着大数据的爆炸性增长劣质数据也随之而来导致数据质量低劣极大地降低了数据的可用性,也必将导致源于数据的知识和决策的严重错误。(3)大数据分析人才的缺乏。大数据分析是大数据应用的前提,缺乏合格的分析大数据的人才是大数据分析的头号障碍。请注意,人荒是比机器成本和复杂程序材料更大的交易。(4)安全威胁。海量数据洪流中,黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼,其安全威胁更为严峻。典型的有APT(Advanced Persistent Threat,高级持续性安全威胁)。(5)个人隐私问题。大数据环境下通过对用户数据的深度分析,很容易了解用户行为和喜好,乃至企业用户的商业机密,对个人隐私问题必须引起充分重视。

3 解决的思路

3.1 技术层面

研究现状大数据可以分为结构化、非结构化、半结构化数据三类,大数据服务需要能够同时支持这三类数据。对非结构化数据要考虑底层特征、语义特征在内的特殊特征和一些扩展性质,对非结构化数据进行统一建模。良好的数据模型才能实现大数据服务最底层的支持能力,因此需要规范大数据的数据结构和数据类型,提高其兼容性。同时还应该注意非结构化数据去冗降噪、语义匹配等问题的实现;以及借助大数据的实时检测能力与事后回溯能力应对APT攻击等。

3.2 应用方面

大数据时代应以创新理念融合大数据与数据挖掘,重视数据可用性问题。通过大数据的快速整合和有效分析,在大量的不完全的模糊的随机的大数据洪流中提取潜在有用的信息,创造“大”的价值。运作时应加强检索、分析、大数据服务能力优化等方面的全方位创新,寻找数据洪流大潮中新的立足点。政府部门也应该借助大数据、云计算、移动互联网等建立智能平台,引导、优化城市资源配置,推动智慧城市的进一步发展。

3.3 数据共享

出于商业意图,企业的数据收集和挖掘可能会侵犯到个人隐私;同时,数据将成为战略资产,一些数据垄断机构无疑将会成为大数据产业发展的掣肘,这就要求政府与监管部门制订规则、建立有效的共享机制等。

4 结语

大数据是一个全新的研究领域,面临着很多技术挑战。虽然这些挑战会给人们的生活造成一定困扰,但新科技带来的改变会远大于其存在的问题,大数据很可能会拉开新一轮的工业革命。在这次大数据变革中,中国与世界的距离最小,甚至存在某些领域的领先。希望通过在大数据技术与商业模式上的创新能促进经济可持续发展以及智能城市的更高层次发展。

参考文献

[1]陈如明.大数据时代的挑战价值与应对策略[J].移动通信,2012.

[2]李建中,等.大数据的一个重要方面:数据可用性[J].计算机研究与发展,2013.

[3]韩晶,等.基于主体行为的非结构化数据模型[J].计算机工程与设计,2013.

[4]张军.信息化项目深入各行业可行性分析[J].城市建设理论研究(电子版),2013.

[5]蔡文清.大数据就在你身边[J].商业会计,2014.

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