当前位置：文档库 › 大数据时代第六章

大数据时代第六章

变化、环境指数、人口流动等因素建立预测模型，实时提供流感、肝炎。肺结核、性病、乳腺癌、高血压、心脏病和肺癌等＊种疾病的活跃度。流行指数＼各种疾病相关的城市和医院排行榜以及某一病种对应的百度百科和百度健康页面链接。除了常见的疾病追踪应用之外，大数据在公共网络信息服务中的其他应用实例还涉及了生物医学、环境保护等方面。例如，2014年，谷歌公司启动了基因数据库解析人体健康的“基线研究项目”，该项目通过谷歌的计算技术来寻找基因信息中隐藏的“生物标记”（BiologicalMarke，从而帮助研究人员更早发现心脏病和癌症等各种疾病的迹象；2014年，IBM公司推出“绿色地平线项目”，结合大数据分析、云计算及空气污染模型等技术支持北京的大气污染监测与防治决策。值得注意的是，医疗卫生领域的公共网络应用服务还间接地促进了医疗机构的数据公开，例如，美国卫生和人类服务部的医疗照护和医疗救助服务中心推出Data．Medicare．gov在线服务，可以帮助用户查询自家附近医院的医疗质量排行；另外，CMS中心还推出了“慢性病数据库服务”，收录了1999到2013年的CMS医疗数据和报表；百度公司也推出了类似服务，即“百度医疗大脑”，它整合了来自于传统线下的医疗机构。医院、医疗科研院所等信息和数据。（二）专业医疗服务实例面对持续增加的医学文献和医学数据，专业医疗工作者需要更新、更灵敏的计算机技术或算法，进行海量数据分析、挖掘及预测，以便对疾病或基因组做深入的研究。目前，临床医疗、基因和药物研究是专业医疗服务中应用大数据的两个重要领域。1．临床医疗领域在临床医疗中，通过对病历数据、临床实验数据与医疗文献等多种数据源进行分析，找出其中蕴含的规律性信息，可以对临床诊断或管理服务起到支持作用。其中，大数据在临床医疗上的应用，可概括为病人档案的高级分析、基于病人特征和疗效数据的比较研究、临床决策支持系统开发三个方面。（l）病人档案的局级分析。电子病历也称电子病历系统，是由计算机、电子医疗卡、数据库等组成的，用于保存、管理、传输和重现病人医疗记录的数字化档案系统，电于病历是医疗信息化的核心内容。由于有了电子病历，医务工作者不仅仅可以进行初级报表分析（如一周内各天各科室的患者数量等），还可以进行高级报表分析（如分析病患喜好或药物使用历史、优化医疗资源配置等），从而使得医院管理更加科学。同时，医生结合自己的医疗经验，对电子病历系统存储的病患病历数据、医学检验和影像数据进行综合分析，可以迅速准确地掌握病人疾病情况，从而帮助他们做出正确诊断。此外，通过电子病历系统可及时查询病患的住院纪录、出院病历摘要、医疗影像报告等数据，若病人从A 医院转到B医院，接诊医生可进行跨医院的病历档案调阅和分析，了解以往对病人的诊治情况，并在此基础上提出自己的治疗方案，大大提高了医疗效率。医疗卫生相关科研机构和各级医院每天生产、处理、分析、查找的数据量和类型十分庞杂，而且，在利用可穿戴医疗设备或传感器进行实时数据纪录与更新时，或者在聚合非医疗领域的数据进行分析时，传统分析方法与技术无法满足实际诊疗或临床实验的需求。这让医疗行业相关人员意识到，需要借助大数据、云计算等分析技术与系统工具，提高分析效率。缩短分析时间、降低分析成本。例如，美国克利夫兰诊所的派生公司EXPIOrys公司，是一家临床医疗数据管理应用公司，它可以提供基于云的分析管理平台，该平台关联了不同医疗信息系统的医疗数据。根据2012年发表在美国医学信息学协会杂志的项目成果，EXPIOryS平台收集了1999—2011年间近100万患者的电子病历数据并进行分析，平台只花费问个小时便可以帮助医生找出位于四肢和肺部中最危险的血液凝块，若按照传统分析方法，则需耗费数年时间。又例如，美国Lumiata 医疗软件公司通过图形分析方法，整合了电子病历、病理、生理学、学术文献等多种数据，用以模拟人类的多维推理过程，从而预测病人需要什么和何时会产生这些需要。利用该公司提供的系统，可以缩短约30％－40％的病人分诊时间。（2）基于病人特征和疗效数据的比较研究。在现实临床治疗中，患者常常罹患多种疾病月．又使用多种药物治疗。在这种情况下，医生常常凭借自己的经验与患者的喜好来组合处方，结果可能产生过度治疗或治疗效果不足的问题。因此，需要通过电子病历系统累积的大量数据，分析比较相同疾病采用不同临

床治疗方法的差异性，以便帮助医生确定最有效、最节省出9种用药组合。通过系统的数据分析和建模预测功能，医生可以比较不同用药组合的急性心肌梗死或脑中风的发生率，基于此概率，进一步结合病人的具体情况筛选出其中疗效相对较好的药物组合。甚至，在疗效分析结果的基础上，再进一步分析不同药物的费用数据，就可以获得治疗所需的成本效益信息。又例如，美国西奈山伊坎医学院的研究人员杰夫·哈默巴切＊effHamrnrbacher）带领的团队研发并建构了云计算平台，名为Cloudera，该平台搜集医院内的病患数据，通过预测模型和推荐系统来处理数据，从中挖掘不同糖尿病人群的基因差异并进行比较，以便研究不同种族和人种的基因差异将可能以何种方式导致某种疾病发生。（3）临床决策支持系统开发。临床决策支持系统是一种基于人工智能理论的交互式专家系统，用以支持医护人员进行医疗决策。例如，医学领域常见的医生伙伴（DxMate）、推论理疗（Infermedic）等决策支持系统，具有提供药物处方禁忌警示提醒、医学临床治疗指引（当医疗人员输人患者数据，会提供不同治疗建议）等功能。近来，IBM公司的沃森人工智能系统研究组（IBWatsonGouP）正在积极开发具有临床诊断与治疗建议功能的决策支持功能。2014年3月，该研究组与纽约基因中心（NewYorkGenomeCenter）合作，在基因体医学相关领域为脑瘤患者提供新的临床治疗方法，包含两项内容：一是将患者的DNA进行基因测序①，以便结合临床数据来找出最佳治疗方;二是解读大量的肿瘤的基因组数据，标示突变细胞的变化过程，从而给出可能的治疗方式。2．基因研究和药物研究领域基因研究和药物研究是医疗卫生领域的另一项大数据应用。随着生物数据快速增长及500多个相关数据库的大量内容更新，如何运用大数据分析及其技术工具挖掘海量生物数据中的新基因、基因组序列并据此进行药物设计，是研究人员关注的重要问题。大数据在基因和药物研究上的应用，主要包括新基因及药品的预测、建模与比对和临床数据分析应用两方面。门）新基因及药品的预测、建模与比对。通过海量基因数据分析，可以找出哪些基因特征有较高的疾病罹患概率以及发生严重药物不良反应的概率。例如，研究发现，汉族人基因HLA－B＊1502与药物导致渗出性多形性红斑（Steven－JohnsonSyndn；m。，又称斯一琼氏综合征）高度相关，患者若要服用可能引发致渗出性多形性红斑的药物，应先做基因筛检，避免药物不良反应。义例如，美国基因连结公司（DNAnexus）、美国重组公司（Recombine）、美国宾纳科技公司（BinaTechnology）等公司通过高级算法和云计算加速基因序列分析，让疾病发现变得更快。更容易和更便宜。此外，为了降低新药研发的耗时成本，大数据分析也可以挖掘现有药物应用于治疗其他疾病可能性。例如，在一项通过海量数据分析以找出现有药物新利用价值的研究中，研究人员发现，镇痛药物西乐在（Cele－brex）在治疗某些癌症方面具有一定的效果，这项研究结果，增加了西乐擦药物的新用途。（2）临床数据分析应用。临床试验是新药研发的重要环节，也是必备环节，以往的新药试验对象或者是基于抽样产生，或者是公开招募，费时费力，而且还要花大力气对试验对象进行甄别，询问、了解他们的既往病史，评估他们是否适合参与试验。而有了电子病历，各种疾病及其诊疗数据齐全，病人情况一目了然，大大提高了对试验对象进行评估的效率。除此之外，对药厂来说，通过对医院的电子病历数据。过去自己公司的药物临床试验数据、与其他公司共享的药物临床试验数据、各国政府公布药品上市的法规以及相关流行病学资料做综合分析，将可以了解哪些医院具有预期的病人样本数，选择哪类病患特征的病人可以达到较好的服药配合度。如何开展新药临床试验才能满足新药上市的条件特别是满足药品要销往的国家的法律法规等，从而对新药的临床试验、销售策略等做统一的部署。二、未来发展开放网络环境的疾病追踪及专业医疗的大数据应用已普遍受到关注，近年来，许多国家都积极推进医疗信息化建设、互联网公司跨界医疗服务、区域卫生信息化、电子病历，同时，医院信息化管理系统、医院移动应用系统、穿戴式医疗设备等软硬件技术迅速发展，都为医疗大数据的应用奠定了坚实的基础，未来将可以更有效地进行健康数据分析、就诊数据分析、远距离医疗照护及个性化医疗服务，从而降低医疗成本、避免治疗误判、改

善病患照护、提高医疗结果预测的准确度等。简言之，当前的医疗卫生领域还在高度关注数字卫生、移动医疗和智慧医疗三个未来发展方向。（一）数字卫生数字卫生在中国的发展比较晚，尚无明确清晰的定义，2009年《中实用共享的医药卫生信息系统”，“以推进公共卫生、医疗。医保、药品。财务监管信息化建设为着力点，整合资源，加强信息标准化和公共服务信息平台建设，逐步实现统一高效、互联互通”。此外，意见还涉及了建立覆盖城乡居民的基本医疗卫生制度及保障体系、医药卫生监管体制、医药卫生科技创新机制和人才保障机制等内容。2008年我国启动“十一五”国家科技支撑计划“国家数字卫生关键技术和区域示范应用研究”项目，以浙江省作为示范区域，成立浙江数字医疗卫生技术研究院，致力营造可生存、可持续发展的数字医疗卫生产业链生态环境。具体项目内容包括：针对我国医疗卫生信息标准化的实际需求，建立一套适合中国特色。顺应医疗改革需求的数字卫生标准体系；建立统一标准的涵盖全人全程健康服务内容的居民电子健康档案系统；以医疗物联网技术转化为支撑，创建医院一体化的智能资源管理平台，实现医院全过程标准化、精细化、一体化的流程管理；建立了省、市、县三级卫生信息平台，运用云计算推进卫生五大业务系统的应用，走出一条具有中国特色的“健康云”发展之路；利用先进的流媒体技术和远程通信技术，创建8种医疗服务新模式，突破地域和时间限制，实现优质医疗资源共享；构建城乡协同、双向转诊的新型医疗服务模式，建立以省级大医院为核心，市、县医院为骨干，城乡社区卫生服务中心为终端的网络医疗服务平台示范系统，构建以危重症为核心的远程医疗服务模式，率先实现了24小时不间断的远程监控和治疗服务等；创建涵盖临床路径和知识库的电子病历系统。整体来看，国家数字卫生关键技术和区域示范应用研究项目为全国的数字卫生树立了典范，解决了医院内部、各医疗卫生机构之间的信息互通问题，并为“智慧医疗”提供了基础技术支撑。（二）移动医疗根据国际医疗卫生信息与管理系统协会（HealthcareInformationandManagementSystemsSociety）给出的定义，移动医疗（mHealth）就是通过移动通信技术和设备（如PDA、移动电话。卫星通信等）来提供医疗服务和医疗信息，它突破了时间和空间的障碍，改变了过去患者“看病”的方式，也带动了医疗器材制造商对无线宽带网络、传感器与相关医疗设备的研发投人。在移动医疗的环境下，医疗机构可以利用移动通信技术及移动终端系统，搜集用户的各种健康数据，开展预约挂号、健康和疾病监控、远程会诊等医疗服务。例如，美国雅典娜健康服务公司（Athenahealth）提供基于云服务的电子病历、业务管理、病患沟通及协调护理4项服务及相应移动医疗应用软件；英国沃达丰公司（Vodafone）使用称为VodafoneMa－chin，－to－Machine的移动医疗服务来改善心血管疾病患者的健康状况；美国生物遥测集团（BioT。lemetry）旗下的CardioNet远程。动电监护服务商设计开发了移动。C’脏门诊遥测系统（MobileCadtaoOutPatientTdeme －try），该系统是一种可穿戴医疗系统，可为患者提供长期远程心脏监测服务；美国移动计算公司（MotionComputing）开发了车载医疗系统，医生可以通过该系统实时访问医院的病人档案，以方便设置远程护理点和非医院内采血等。（三）智慧医疗不论是数字卫生还是移动医疗，最终目的是为智慧医疗（SmartHealth－ca。）提供发展的基础。智慧医疗的目标是构建一个以病人为中心的医疗服务体系，它以医疗数据中心为核心，以电子病历为基础，综合物联网、无线传感器、云计算等技术，连接医疗卫生相关的基础设施和事物，形成患者与医务人员、医疗机构、医疗设备以及其他相关设施之间的联动，实现人性化的健康管理和疾病治疗。例如，2008年英特尔公司推出了名为“健康指导”（HealthGuide）的家庭医疗设备服务；2009年英特尔公司和通用电气公司共同开发了Intel－GECare健康护照创新系统；2010年微软公司开发出“健康储藏库”（HealthVault）的远距离照护平台等。这些成果都表明企业对智慧医疗十分重视，它们通过物联网或医疗云等技术关联电子病历、电子健康档案和医疗物联网，跨越原有医疗系统限制，构建现实世界与虚拟世界相融合的医疗卫生环境。对于一般群众来说，智慧医疗意味着人们将可以享受便捷可及的医疗服务。第二节科研教育领域

在科研教育领域，各种基于大数据（环境。技术、分析等）的科研项目申请及研究论文产出快速增长，反映出大数据给科研教育事业带来了新机遇。与科学研究的第三范式强调计算机仿真与模拟有所不同，以“数据密集型的科学发现”为特征的科研第四范式更重视大数据环境中的庞大数据流，这就促使科研人员重新审视现有科学研究方法的适用性。同一、应用现状对科学教育领域来说，重要的是数据的可用性（Availability）和可访；（ACC。SS），而不是数据量大或小的问题。有了数据，才能进行各学分析并提供服务。国际科技数据委员会（ThCommitteeonDatacienceandTechnolosr）将数据资源的管理、开放及取用作为自身的任务，认为通过完成上述任务，不仅能推动科学研究及科研信息化展，更能通过科学数据来验证某个现象、经验或研究假设，从而抽通用性较强的普适性规律。具体来说，大数据对科研教育领域的影前主要集中在基于科学数据的科学研究与服务以及大数据人才培养方面。（一）基于科学数据的科学研究与服务科学数据是科研人员从事科研活动过程所产生的原始或衍生数据，包数值数据（如观测数据、实验仿真数据等）、科研论文。报告图表等。对科研人员来说，大数据的理论和方法为解决科学数据管理不易的带来了新的手段，其中，科学数据整合、科学数据共享以及科学数据是当前的三项重要应用。科学数据整合。在现实的科研环境中，科研人员面临着大量计算机无算的实验数据，同时，还存在不同类型数据的描述语法各异、元数据不统一、多种科学数据欠缺语义关联等问题，这就需要对科学数据语构信息进行整合，以支持科研人员更有效地利用科学数据。例如，中学院于1982年起开始进行科学数据库建设，其专业子库数量达到了卜，覆盖了物理、化学、天文与空间、材料、生物等领域，总数据量16．6TB（见图6—l）。为了消除多数据源的异构现象，方便科研人问不同类型的数据，科学数据库的建设者们从一开始就十分重视标准的研制与实施工作，研制完成了“科学数据库元数据框架”“科学数核心元数据”“科学数据库数据共享办法”等通用规范以及大气科学元数据、生态研究数据元数据、植物图像元数据等多个专用规范，用范科学数据库的建设，同时还开发完成了通用元数据管理工具、科学库认证管理系统、通用数据访问工具、网格信息与元数据服务系统。网格服务的数据访问系统等工具，逐渐形成科学数据库支撑服务体系，对外提供稳定的运行服务。又例如，美国国家科学基金会支持地球科学研究的“地球科学信息网络项目”（GeoscienceInformationNetwork）。英国曼彻斯特大学发起的“多种生物信息学资源透明访问项目”门rans－parentA。，cesstoMultipleBlolnto。ailesInformationSources）等，也分别提供了整合系统、采用包装器／中间件等模式对不同科学数据源进行整合图6—1中国科学院数据云收录的科学数据库上题科学数据共享。跨单位的科学数据共享有助于提高数据的应用价值并促进技术创新。开展科学数据共享，需要有详细的数据管理计划，规定数据的相关标准、结构关系、共享方式等，或者依循科学数据公开获取的市场调节机制及保障商业化运行下的有偿共享机制，或者需要制定数据公开政策或法律法规，依法保证科学数据能有效保存管理及广泛共享。例如，中国科学院在2009年发布了“科学数据库数据共享办法”，以期在不损害国家和数据所有者的利益、有效保护其知识产权的前提下，促进科学数据被尽可能广泛和自由地共享和使用。又例如，中国地震局在科技部支持下开展了地震科学数据共享工程项目研究与建设，如图6－－st所示。为加强和规范地震科学数据共享的管理，促进地震科学数据共享，使地震科学数据更好地为科学研究、经济建设、国防建设和科普宣传服务，该项目制定了“地震科学数据共享管理办法”等7项地震科学数据共享规章制度以及“地震科学数据元数据编写指南”等8项地震科学数据共享标准规范，构建起了包括地震科学数据共享管理、分级分类、存储规范、质量控制、共享发布等策略在内的我国地震科学数据共享运行机制。图6－－－－2国家地震科学数据共享系统构成科学数据服务。在科学数据共享基础上传递有价值的科学数据，包括数据存储及发布、发现及获取、管理规划、分析、弓佣、咨询、一般及专业用户社群服务等，是大数据在科学研究中的一项重要应用，也是在第四范式下促进科研发展的重要手段。此外，集成大量

科学数据进行高效的数据分析，通过定义假说、多视角和假设来检查数据、识别大量属性间的关系等功能，为科研人员提供可信赖的分析结果，是科学深度发现的重要组成部分。例如，中国科学院数据应用环境为用户提供从数据引进、发现。获取到分析处理的多种类型的数据服务，具体包括：①国际科学数据引进和镜像服务；②数据发现和访问服务Z③数据委托查询服务；④数据预定服务；⑤数据传递通道服务；⑤数据加工／分析处理服务等。图6－－－－3显示了中国科学院科学数据服务的跨界检索界面（二）大数据人才培养大数据研究和实践，是专业化很强的工作，需要有专业的人才作为支撑。目前，大数据人才面临着巨大的需求缺口。2011年麦肯锡公司的预测报告指出，在未来6年内，美国将可能面临14万一19万具备深度数据分析知识和技能的人才缺口；2013年埃森哲咨询公司公布的《数据分析在行动：通向高投资回报率之路的突破与壁垒》（AnalyticsinAction：BreakthroughsandBarriersontheJourneytoRO）报告预测，到2018年，美国及英国需要具备科学、技术、工程和数学知识的数据科学家相关职位的增长速度将是其他职业的5倍，是金融服务等信息密集型行业职位的4倍；高德纳咨询公司更预测，2015年全球将会有25％的大型企业组织设立首席数据官（ChiefDataOfficer）职位。上述情况都表明，大数据人才的角色定位不只是数据管理和数据处理的业务人员，也将是能够将数据资产转化为商业价值和制定数据治理战略的数据领袖。为此，国内外政府、高校、研究单位以及企业，纷纷成立各种研究机构，不仅开展大数据研究，而且通过研究来带动大数据人才的培养。例如，清华大学与青岛市人民政府共同成立清华一青岛数据科学研究院、电子科技大学与贵阳朗玛信息技术公司共同发起建立大数据研究中心、英特尔公司协同美国各大学成立英特尔大数据科学与技术中心（IntelSet。nceandTechnoloerCenterforBisData）、韩国政府成立韩国大数据战略研究中心（KoreaBigDataStratearCentre）。英国牛津大学成立大数据分析和药物发现中。L’（CenterforBigDataAnalysisandD。gDiscovery）、英国格拉斯哥大学联合六所大学共同成立城市大数据中心（UrbanBigDataCentre）、日本国立情报学研究中心成立全球大数据数学研究中心（GlobalResearchCenterforB。gDataMathematics）等。与此同时，高等院校也开始设置大数据相关课程，培养大数据人才。在我国，2（）l年中国人民大学联合北京大学、中国科学院大学、中央财经大学和首都经济贸易大学共同培养大数据分析硕士22014年清华大学推出多学科交叉培养的大数据硕士项目，依托信息学院、经管学院、公管学院、社科学院＼交叉信息研究院、五道口金融学院等6个院系协同共建，研究生院负责统筹协调，以数据科学与工程、商务分析、大数据与国家治理、社会数据。互联网金区虫等科目为先导课程；2014年北京大学信息管理系举办了情报学专业（大数据方向）专业高级专门人才研修班，帮助在职人员建立大数据的思维方式、熟习大数据技术与方法。在美国，北卡罗来纳州立大学的高级数据分析研究院（InstituteforAdVancednalytics）、哥伦比亚大学的数据科学研究所（DataSet。cesInstitute）、哈佛大学的应用计算科学研究院（Institut。forA卯ledComptationalScience）纽约大学的斯特恩商业学院（aernSchoolofBusines。）等23所院校开设了与大数据相关的课程，这些院校充分利用校内资源优势，在原有特色专业基础上结合数据分析、数据管理或数据科学等课程，培养不同层次（如技术人才、领导管理人才、综合型人才等）的专业人才。目前，大数据的专业人才培养多集中在大数据分析领域，仅仅能满足社会对大数据人才需求的一部分。20I3年，赛性公司（SAS）开展了英国对大数据人才需求及专业技能要求的调查研究，该公司搜集和分析信息技术相关部门的招聘信息，将大数据人才划分为开发者、架构者、分析者、管理者、项目经理、设计者及数据科学家7种类型，认为不同人才所需要的专业技能是不同的。以大数据开发者为例，从事大数据开发的专业人员须具备NoSQL、Java、JavascriPt、MySQL、Linux、测试驱动开发等技能；而对于数据科学家，则需要具备H＋dOOp、Javp、NoSQL。C＋＋、人工智能、数据挖掘等技能。由此可见，大数据人才培养是一项复杂的系统工程，需要对社会需求进行深人的调查研究，对课程体系进行仔细的设计，对课程内

容进行有针对性的筛选，这方面，无论是国内，还是国外，未来都有许多工作要做。二、未来发展从科研教育领域的大数据应用现状来看，数据密集型的第四范式已成为当前科研环境的范式代表，引发了科研方式的转变，也带动了企业及高校对大数据人才的培养需求。从科学数据开放与服务现状来看，多源数据整合、数据语义关系分析这两项内容正为当前科研人员所重视；从大数据人才培养现状来看，除了培养体系和培养内容还需完善以外，身为教育人员，也需要思考大数据如何帮助学生达到最佳的学习效果。（一）多源数据整合科学数据的多样性已成为常态，包括了同型异源（同一种类型的数据分布在不同的存储点）、异质异构（不同类型的数据分布在不同的存储点）、多语种等。为了解决这些问题，存在三种可能的思路，一是对数据进行字段映射、字段拆分、数据记录滤重、异构数据加权等方面的处理，找出数据之间的共性或互补性，这也是当前进行多源数据预处理的常见做法；二是通过元数据对多种数据来源的数据进行规范化处理，例如，在前述科学数据整合的示例中，多采用这种方法；三是通过数据混搭（DataMash－uP），依据分析问题的要求，对不同数据组或分析技术进行组合。前两种思路不再列举实例，这里列举第三种思路的实践。基于混搭的理念，IBM公司提出了一个称为CAMSS的解决方案，其中，CAMSS中的字母分别对应的是Cloud （云）、Analytics（分析）。Mobile（移动）、Social（社会）和Securits（安全）。IBM认为，CAMSS构成了一种新型生态系统，在这种生态系统中，企业可以用最低的成本，最大限度地提高其业务能力。在大数据时代，数据产生于移动设备、传感器、社交媒体、各种数据卡以及网页测览，最终借助云聚集，通过对这些数据的分析和挖掘，企业可以深人地了解客户和社会的需求，据此改变自己的商业模式，来获得更多的发展机会。当然，这一切是以安全为前提的。除了像IBM这种基于混搭思想的宏观解决方案，许多公司也进一步将混搭的思想具体化，研制并开发出用于整合异构、多源数据的工具或系统。例如，IBM公司开发了InfoSPhereMashuPHuh集成工具，可以组合来自多个数据源的数据。该集成工具主要包括两大功能，一是创建来自不同数据源的数据提要，二是将来自不同数据源的提要集成为单个数据提要。＿＿＿．＿——。。—。—。。。。。。。一利用该工具，可以将来自诸如数据库、电于表格、Web服务之类不同数据源的数据集成到同一个视图中，从而方便研究人员对数据进行观察、再利用和挖掘。谷歌公司也试验性地推出了“谷歌混搭编辑器”（coogleMashuPEditor），该编辑器实际上是一个基于AJAX的编程框架，它通过提供可重用模块、通用数据模型和沙箱（Sandbo）实验环境，让用户访问众多的谷歌应用服务，并把它们集成在用户的应用程序里。例如，利用该编程框架，可以开发出这样的应用程序：在查找某科研机构时，不仅可以显示该机构的文字介绍，而且还可以显示该机构在地图上的位置，甚至可以显示该机构研究人员发表的学术论文等。总之，对科学数据整合来说，数据混搭是一种有效的数据内容整合机制，也是未来的一个发展趋势。（二）数据语义关系分析语义是关于意义（Meaning）的科学。语义技术涉及互联网技术、人工智能、自然语言处理、信息抽取、数据库技术、通信理论等技术方法，旨在让计算机更好地支持处理、整合、重用结构化和非结构化信息。核。动的语义技术包括语义标注、知识抽取、检索、建模、推理等。语义技术可以为数据的深层挖掘打好基础，即通过对各类数据的语义处理，在富有语义的结构化数据上使用各种数据挖掘算法来发现其中的潜在模式。大数据环境下，由于数据量巨大，必须要探索符合大数据特色的语义关系分析技术。除了常见的知识本体（Ontology）技术之外，基于人工智能的自然语义分析技术是近年研究人员关注的热点之一。例如，2010年英国广播公司BBC门户网站由于使用的内容管理系统无法应付超过700个足球队的庞大数据分析，转而采取语义发布（SemanticPublishins）技术对足球赛事相关数据进行分析和管理。此项技术利用机器自动对足球队的信息进行语义标注，标注出数据中涉及的人名、地名、赛事等，从不同的角度对信息进行组织和管理，方便用户的查询和信息的展示。又例如，2014年，位于上海的玻森数据公司推出BosonNLP中文语义开放平台，提供使用简单、功能强大、

性能可靠的中文自然语言分析云服务。该平台通过可灵活扩展的自然语义解决方案，实现情感分析、相似话题聚类、典型意见抽取、过滤噪音歧义。图6－－m是对于给定的文本，BosonNLP平台分别对其进行词性分析、实体识别、依存文法分析、情感分析、文本分类、关键词提取与语义联想所得到的输出结果。门）待分析的文本12010年BBC网站由于所使用采取的内容管理系统无法应付超过700个足球队的ll庞大数据分析，转而采取语义发布（SemanticPublishing）的语义技术对足球费事相l1关数据进行分析和管理，利用机器自动对足球队的信息进行义标？t，标注山数据I中涉及的人名。地名、赛事等等，从不同的角度对信息进行组织和管理。2014年，Il｛tr于上海的玻森数据公司推出nosonxtn中文语义开放平台，提仪使用简单、功能D强大、性能可靠的中文自然语言分析云服务。D（2）词性分析结果（三）大数据支持下的适应性学习除了在正规教育领域继续完善大数据人才培养体系以外，大数据及其技术对学生的学习会产生什么样的影响，大数据如何帮助学生获得更好的学习效果，是未来教育人员应深入探讨的问题。20年英国牛津大学维克托·迈尔一舍恩伯格教授和经济学人杂志编辑肯尼思·库克耶共同出版的《与大数据同行：学习和教育的未来》（LearningwithBigData：TheFutureofEducation）一书中提及：大数据对学习教育来说，其实是帮助学生进行适应性学习，打造个性化的学习方式，并用可能性的预测，调整出最好的学习内容、学习时机与学习方式。传统教育模式的最大特点是标准化和统一化，课堂教学时间是固定的，教学内容是标准化的，教材是统一的，学习进度是一致的。这种教学方式，无论是国内还是国外，无一例外，教帅在讲台上讲，学生在座位＊听，手上还不停地在记笔记。这种单向学习模式，不利于发挥学习者的潜能，也制约了学习者的积极性。大数据时代，学生学习将呈现出弹性化、个性化以及生活化等特征。例如，利用有效的分析工具，根据学习者的思维逻辑特点，对学生问题进行深人分析，快速己精准地了解每一位学习者的学习特征，帮助他们调整学习方式、选择学习内容，从而提高学生的学习效率和效果。这方面，已经有了许多有益的实践。诸如大规模开放在线课程（MassiveOPenOnlineCourse，MOOC，又译慕课）、叮汗学院（KhanAcademy）、多邻国（Duolingo）等在线学习网站，不但能针对个人量身打造专属教材和教学步骤，还可以收集个人在平台上的数字学习轨迹，针对这些学习轨迹进行学习分析，找出最佳的学习方法。此外，Coursera联合创始人AndrewNg（吴恩达）开设的机器学习课程，通过对学生作业进行大数据分析，从几千名学生同时答错的题目中发现学生们学习的不足，总结出学生们的共性学习问题和个性学习问题，再根据每一位学生不同的学习程度，给予不同的题目来训练。这样的做法，就使得教学内容更加有针对性，更适合每一位学生的特点，经过这样的过程，学生的学习成绩有大幅的提高，学生的题目答对率提高了60％。互联网环境为传统学习方式提供了额外的渠道，这就是在线学习。但是，学生在参加在线学习时，常常会面临选课问题，即如何找到适合自己的课程，或是如何判断自己能不能学好这门课程。过去，在学校的面对面教学环境中，学生可以通过课堂试听、咨询、翻阅教材等方式来对课程做前期的了解。但在互联网环境下，还有另外的方式能够更快更方便地帮助学生解决这个问题。加拿大的DesireZLearn教育软件公司结合云技术、自有教育资源与数据挖掘技术，推出了“学生成功系统”（StudentSuccess…．…、、、。…、。。。。w…一System）服务学生学习，该系统更被誉为“教育界的网飞”（Netflixofed－ucation）。DesireZLearn 公司收集和分析学生过去的课程表现，预测该学生在某门课上将可能获得的分数。公司执行长约翰·贝克（加讪征化r）表示，通过持续累积数据和技术强化，“学生成功系统”对学生的分数预测准确率可以达到90％。此外，对学生来说，可以通过该系统管理。阅读课程材料、提交作业、开展试题练习和课堂交流等，甚至可以整合DroP－lbox和SkyDrive的云端空间中的其他材料；对教师来说，可以使用该系统【累积大量的学生学习数据，将学生的学习历史和学习轨迹用图表的形式展现出来，这样，教师能够动态观测学生的发展，并根据这些数据改进教学方法，或有针对性地辅导个别学生。第三节经济管理领域大数据时代，数

据已经成为社会中的重要生产要素，人们对海量数据的运用预示着生产力的增长，巨大数据将会创造一个新的经济领域，该领域的全部任务就是将信息或数据转化为经济与社会利益。从经济管理的视角来看，大数据的重点不在于“数据量大”，而是它如何贡献创新及创造价值，带来更多的经济与社会利益。一、应用现状对企业来说，大数据环境下，原本的商务智能系统（BusinessIntelli．gence）必须逐渐转型来适应大数据。例如，目前已经进人了以网络环境为主的商业情报分析时代，企业的经济管理决策需要结合更多的企业外部；及非结构化数据，并进行实时数据分析、观点挖掘、网络分析或文本挖掘等深度分析。近年来，在移动终端、RFID及情景感知技术逐渐普及的情况下，产生了各种移动性强、与位置相关、以人为中心、情境敏感的数据，如何高效处理这些复杂的数据并进行更深层次的分析挖掘，将是企业大数据应用的重要任务。换句话说，企业必须运用大数据，持续在既有数据源与新数据源中，发掘出各种样态、事件和机会。当今世界，变化非常迅速，反映这种变化的数据自然也处于经常变动和不稳定的状态，任何组织若能比竞争对手迅速而聪明地发掘数据，进而转变为商机，并为此商机采取相应的行动，就能获得竞争优势。为此，许多企业都在积极开发适应大数据特征的大数据管理与应用系统，同时，还有许多企业，特别是互联网公司，也在积极开展大数据服务。（一）大数据管理与应用系统这里的大数据管理与应用系统是指对大数据进行采集。存储、管理。计算、分析以及展示的平台。从谷歌公司的MapReduce和CloudDataflow。阿帕奇软件（APache）基金会的HadooP和HBase等产品来看，目前这类系统的重点都在于分布式或并行式的数据存储、计算和分析。下面列举当前市场上的主要大数据管理与应用系统的厂家及其产品。1．IBM公司IBM公司的典型大数据管理与应用系统平台是InfoSPhereBiglnsishts和InfOSPhereStreams，IBM公司大数据平台的整体架构如图6－－－－M所示。图6—5IBM公司的大数据平台整体架构InfOSPhereBiglnsights和InfOSnhereStreams都是帮助企业从大量不同类型和范围的数据（如日志记录、点击流、社会媒体数据、新闻摘要等）中挖掘商机并进行分析的系统，但在数据处理任务及分析技术方面有差异。其中，InfoSPhereStreams采用了内存分析技术，对数据分析有实时需求的用户可以使用InfoSPhereStream一而InfoSPhereBiglnsights则用于静态大数据的分析。InfOSnnereBiglnsisnts的存储和运算框架采用了HadooP。MaPReduce以及通用的并行文件系统，分析功能除了传统领域的业务数据分析之外，还加强了文本分析和预测分析Z而InfOSPhereStreams的重点在于用内存分析技术对流动的大数据进行实时分析，也就是利用多节点计算【机服务器的内存来处理批量数据。2．甲骨文6＞司（Oracle）甲骨文公司集成了相关软硬件（如OracleBigDataAPPliance，OracleBigDataConnectors，OracleEndecaIntormationDiscovery等）为企业解决大数据问题。公司通过一个集成设计的大数据机（OracleBigDataAPPli－lance）获取及组织海量数据，并通过大数据连接器（BigDataConnectors）与Oracle数据库云服务器和Oracle数据库紧密集成。数据从Oracle 大数据机加载到Oracle数据库云服务器或Oracle数据库之后，用户可以使用甲骨文R统计编程环境企业版（OracleREnterprise）、数据库内的数据挖掘（In－DatabaseDataMining）、数据库内的文本挖掘（In－DatabaseTextMining）、数据库内的语义分析（In－DatabaseSemanticAnalysis）等工具进行高级分析。2014年，甲骨文公司更在甲骨义全球大会（OracleOPen－world）上推出了“甲骨文分析云”（OracleAnalyticsCloud）的云端分析产品组合，该组合包括：①商务智能云服务，专门针对云端环境进行优化，能让使用者从诸如云数据、本地数据、合作厂商应用程序等多个数据来源进行数据组合，从而快速创建丰富的交互式分析应用程序Z②用于行业SaaS用户的嵌人式交易分析，与Oracle软件服务（SaaS）应用完全集成，并将交易商务智能分析功能嵌入到Oracl，软件服务应用程序中，为使用Oracle 软件服务的行业用户提供包括人力资本管理、客户体验、企业资源规划在内的实时分析报告；

③用于行业SaaS用户的深度跨数据源分析，可以用一致的视图将Oracle软件服务（SaaS）

应用程序以及第二方数据源的客户数据、销售数据、市场数据。金融数据、供应链数据等集成到一起，以便进行分析；④大数据服务，用Hadoop框架，以安全。可管理、弹性及易用的方式存储、分析和处理大量数据；⑤大数据发现服务，以可视化的方式，在HadooP上实现数据整理和大数据分析，可让业务分析师、数据科学家及r员工就大数据分析项目进行合作，并且加快价值实现。。．其他IT公司其他IT公司也推出了相关大数据系统，例如，思科公司推出的整合运算系统（UnifiedComPutingSystem），支持数据密集型分布式应用，将运算、网络、管理、虚拟化及储存集成到一个整合架构中。惠普公司推出的HAVEN云服务套件，利用HPHavenOnDemand在惠普Helion云中部署大数据平台，可快速获得数据驱动型的分析结论。（二）大数据服务在大数据管理与应用系统以及新兴信息技术辅助下，众多互联网公司开始结合大数据系统和自身拥有的数据，开展各种大数据服务。1．谷歌公司谷歌公司结合云平台技术推出BiryQuery，是一种为了大数据而诞生的企业级云计算服务，其核心是一项云平台的基础服务（PlatformasaSery－ice），适用于大字节门）级别的大数据分析处理。但是需要注意，B哈Query是一项付费服务，服务对象是需要大规模数据分析但又不想承担硬件设备投资的企业。每月每IGB数据的存储费用是0．020美元；实时分析服务收费标准是每月每处理IGB数据收费5美元，但每月对于前100GB的数据分析是免费的。2．微软公司微软公司推出基于Hortonworks数据平台的HDInsisht，借助大数据解决方案，低成本储存所有类型和规模的数据，使用SQLServer并行数据仓库的volynase功能合并关系数据和非关系数据，进而获取新的数据整合结果，此外，也可以使用微软的“商业智能增强版”（PowerBusinessIntelli－gence）工具合并内部和外部数据并回答各种问题。3．百度公司百度公司凭借开放云、数据工厂及百度大脑的技术积累推出了大数据引擎，包括了开放云、数据工厂和百度大脑三个核；乙组件，以平台化和接口化的方式，对外开放其大数据存储、分析和智能化处理等核。已能力。拥有大数据的行业可以将自己的数据接人到这个引擎进行处理；同时，一些企业在没有大数据的情况下，也可以使用百度数据及其大数据成果。另外，在2014年的百度世界大会上，百度公司还展示出该公司的多种其他大数据服务，包括百度司南（基于网络用户行为数据和分析技术，用数字化形式展现用户行为，从而支持企业营销决策）。百度眼镜（可穿戴式设备，对用户第一视角的视觉信息进行图像分析，结合百度大数据分析能力和自然人机交互技术，提供用户所见实体背后的信息及相关服务）、百度医疗大脑（结合了大数据分析、人工智能、图像识别、机器学习等先进技术及来自于医疗机构的海量数据，支持个人健康管理、智慧医疗等领域）等。4．腾讯公司腾讯公司推出腾讯大数据平台，汇集旗下所有业务数据，开放腾讯分布式数据仓库，支持百PB级数据的存储Z！算，不定期地发布各种专业数据分析报告。腾讯大数据平台包括了腾讯分布式数据仓库门en（，ent山卜tributedDataWarehouse，TDW）、腾讯实时计算（TencentReal－timeCorn－uting，TR）。腾讯数据库（TencenDataBank，TDBank）和盖亚（Gal－a）统一资源调度平台等四个核心模块。其中，TDW用来做批量的离线计算，TRC负责做流式的实时计算，TDBank是统一的数据采集人口，Gala则负责整个集群的资源调度和管理。此外，腾讯大数据平台还整合了”与微信业务的海量数据一5．阿里巴巴集团自2009年，阿里巴巴集团开始布局与云计算相关的各种服务，例如，阿里云、阿里巴巴自主研发的飞天开放平台（APsara）、弹性计算、数据存储、大规模计算、云安全与管理、万网服务等。到2014年，更将“云十端”确立为阿里巴巴集团未来十年的重要战略，以此建立大数据时代中国商业发展的基础设施。6．京东电商2014年10月，京东通过国家发改委、财政部、工信部和科技部的2014年云计算工程审批，开始“跨领域数据分析与创新应用大数据服务平台建设”项目，重点实施海量数据的企业级数据仓库建设、海量数据分析的数据可视化体系建设、电子商务大数据服务体系建设和大数据产品体系建设。7．亚马逊公司推出亚马逊AWS（AmazonWebServices）云计算服务的大数据解决方案，涵盖了大数据的收集、流式传输、存储。分析、可视化和存

档等一系列功能。例如，在数据收集方面，AWS云服务可以对所需要的存储、计算和数据库服务进行预配置，并将各种数据转换成使用者需要的信息；在传输方面，通过亚马逊Kinests 托管服务，可实时处理流媒体大数据讨简单的网络服务接口、实现在互联网的任何位置存储和检索任意数量的数据；在分析方面，提供基于HadooP框架的AmazonElasticMaPReduceD （EMR）．它是一种应用程序开发工具，具有日志分析、Web索引、数据D仓库、机器学习、财务分析等功能，可以完成HadooP集群的管理工作KA何人汉振甘伙伴业。二、未来发展从上述企业的实践应用可以看出，大数据与“云计算”（CloudCorn－uting）关系非常密切，从系统角度说，云计算是大数据应用的基础设施。多数与大数据相关的研究报告都指出，企业在未来会持续增加大数据的投资及应用开发，管理者或决策者会越来越了解结构化和非结构化数据的收集与分析的重要性，这将促使企业把更多的经费投入到大数据系统及分析平台构建，其中云计算是一项重点。2014年毕马威会计师事务所发表的《云调研报告：用云提升业务能力》（LloudSurveyReport：ElevatingBusin，ssIntheCloud）表明，企业的高级管理层对于应用云计算技术的心态已经发生了转变，从过去的降低成本心态，转变成重视以客户和数据为导向。到2020年，公共云市场的规模将达到1910亿美元，相对于2013年的580亿美元有显著增长，其中，云端应用预计将贡献最多，到2020年年营业收人将达到近1330亿美元。同时，企业高级管理层认为采用云计算时有三大挑战，它们是：数据丢失和隐私问题（53％），知识产权遭窃风险（50％），对企业IT部门造成冲击（49％）。与2012年的调查结果相比，企业更注重数据安全和数据保密问题，认为安全和保密比成本效益更加重要。从技术模式看，云计算是网络计算、分布式计算。并行计算等传统软件技术和网络编程模型、分布式数据存储技术和虚拟化技术等新技术融合发展的产物，是信息技术融合趋势、网络化趋势。服务化趋势的具体体现。同时，云计算可以按照用户需要动态地提供计算、存储、网络宽带等资源，具有可动态扩展、使用成本低、可管理性好、节约能耗等优点。以网络为中心的云计算服务功能强大，无处不在，近年来在其应用方面也出现了“云物联”“云教育”“云会议”等。例如，2015年2月中国移动与白度公司联合宣布，双方达成战略合作，共建新一代移动互联网云计算中心，致力于为用户提供更稳定的基础网络通信设施及更丰富、创新的多元互联网应用；2015年2月天津市与阿里巴已集团签署战略合作协议，推进天津云计算大数据、跨境电子商务、农村电子商务、电商人才队伍建设、名优新特及旅游产品网上销售。智能物流、未来医院和银泰线上线下体验中心项目等产业和项目建设。从这两个例子中可以看出，大数据、云技术与具体行业相结合，将是未来的重要发展趋势。大数据分析除了帮助企业营销与拓展业务，对管理人员来说，更可以＿＿……＿＿＿＿＿＿．＿＿＿＿＿＿．＿．＿、。。一＿。～一延伸成为人力资源管理的有效利器，支撑这项利器的基础来自：①通过数据链接技术串联起来的公司员工数据、财务数据、客户数据等Z②通过商务智能系统整合的云计算能力，以提高分析效率；③通过机器学习技术模拟人类的推理过程。例如，2014年＊月，美国的人力资源与财务工具云端软件公司Workday表示，公司的云端软件已整合了大数据分析技术，可帮助公司管理层预测可能会在未来一年内离职的优秀员工，甚至还会为公司提供挽留员工的建议措施，诸如为要挽留的员工加薪或调整其工作内容；等。又例如，2015年3月的《华尔街日报》刊载报道显示，沃尔玛公司、瑞士信贷集团和BOX公司借助大数据分析技术，正在“算”出最有可能跳槽的员工。公司的人力资源部门收集了员工的工作任期数据、员工满意度测评数据、新进员工面谈数据、员工性格测试数据等，建立特定的分析模型，揭示员工的去留动机，分析判断员工的离职倾向性。第四节社会服务领域大数据在社会服务领域应用的目的在于促进公共治理与解决社会服务问题，涉及了信息公开与共享、信息增值与再利用、数据访问与存取、数据保密、数据整合等方面。一、应用现状大数据时代社会信息化和政府信息化程度前所未有，物联网、云计算、数据整合、语义网、关联数据、语义发布等新技术的发展及普及，为社会管理与服务实现“智能化”提供了支撑，

大数据已经成为改变政府治理与社会服务的重要方法或技术，它强化了跨部门之间的数据共享与关联、支持组织学习与绩效管理，并将管理颗粒度细化到个人，从而可广泛地应用于各种政府服务管理。卜）政府治理中的大数据应用政府在行使其职能过程中，采集并积累了大量数据。如何通过对这些数据的分析，创造更多的社会价值，是政府管理的重大关切。例如，北京市海淀区人民政府开展的“网格化社会管理”，就涉及了多源数据或异质异构数据融合和实时分析。为了高度聚合全区信息，整合全区资源，全面加强应急准备，提高应急能力，海淀区建立了“6＋l”信息汇聚网络，搜集政府各部门的现有信息资源，规范数据处理流程，统一数据结构。其中，“6”是指网格监控、视频监控、网络监控、公众监督、专项普查。物联网“六位一体”的多维立体监控体系，“l”是指通过信息联动共享、信息快速报送机制，将N、119、120、122、999等紧急呼叫平台接报的突发事件信息集中汇聚到指挥中心；同时，还统筹公安、综治、民政等业务部门的数据采集和双向更新，内容涵盖了全区人口、社会、企业、房屋等多个领域的实有人口、实有房屋、实有单位、实有用工的“四个实有”数据库，并以“基础地理数据库”为基础，整合全区300余个基础数据图层，800余万条城市管理相关的“人、地、事、物、组织”等数据资源信息。这些数据的高度整合与融合，有效地支撑了全区网格化管理的开展。政府治理的重要特征是在以政府为主体性力量的基础上，广泛地吸收公众参与，这方面，国内外都有成功的范例。以腾讯公司“腾讯大数据服务大社会”项目为例，该项目率先提出大数据服务大社会的理念，通过对大数据的社会化研究，集结各方商业合作伙伴，围绕互联网法律。公共政策、互联网经济、大数据等研究方向，在公共和社会化服务中打破壁垒，实现逐步开放及互助共赢的产业生态体系。其中，腾讯公司推出的“大数据管家”服务旨在研究各类社会治理问题，协助政府改善解决方案，为制度决策者和参与者提供“点对点”的大数据定制服务；“DOC－TORQ”（微保·企鹅博士APP）服务，向公众提供科学。准确和有趣的大数据分析结果及其应用服务。（二）城市管理中的大数据应用大数据及新兴信息技术（如物联网。云计算等）在城市管理中的应用，能够实现信息化、工业化与城镇化的深度融合，提高城市管理的精细化和动态化水平。例如，美国芝加哥市提出的“智慧芝加哥”（SmartChicago）项目，通过传感器节点和手机收集并管理大数据，甚至可以根据居民对某地区垃圾清运不力的电话投诉，预测该地区的鼠患情况。纽约市政府的“纽约市开放数据平台”（NYCOPenData），包括了建筑基础设施、犯罪率、教育、环境、医疗、交通运输、公共安全以及社会保障等各方面数据。政府和其他相关社会组织可以利用这些数据开展各种不同的研究，为城市管理的决策提供参考。以城市火灾预警为例，研究人员根据往年的火灾情况，构建了包括居住者收人（低收人家庭的房子往往更容易发生火灾）、建筑物年龄（建筑物时间越长，设备越容易老化，引起火灾的可能性越大）、建筑物所属环境（环境越差，火灾发生的可能性越高）等在内的60个评估指标，并通过特定的算法，为城市中每一栋房屋进行火灾评估，得出了房屋的火灾危险指数，为城市建筑的维护维修提供了科学依据。城市交通是城市管理的另一种常见应用。例如，IBM公司提出了智慧交通体系，认为智慧交通等于交通的物联化、互联化和智能化。在这个体：系中，利用地感线圈、高速摄像头。RFID射频标记和GPS全球定位系统；等前端传感设备将数据收集上来，再通过无线、有线等方式对数据加以汇总，在统一的平台上对交通状况进行综合分析，针对出现的问题或发生的事故，根据预案进行协调处理。又例如，纽约大学帮助纽约市政府构建了一个名为“城市单车”（CitiBike）的自行车共享系统，搜集来自75000个纽约市内城市自行车的停靠纪录，经分析后绘制出可视化的城市自行车动态路线图。这个动态自行车路线图实际上是一张网状分布的网络图，网络的节点是城市自行车站点（自行车的借还点），节点之间的点状连线就是自行车的行驶轨迹，图中的网络形状会随时间的变化而变化。这项应用服务除了能协助政府了解民众骑车路线的喜好外，也能快速掌握城市交通高峰时间的分布，针对交通繁忙时段提供更有效的疏解方案。此外，瑞典皇家理工学院帮助斯德哥尔摩市政府打造了一

个出租车行驶预测分析平台！“斯德哥尔摩出租车”门axiStockholm），利用GPS全球定位系统搜集全市1500台出租车的实时位置信息，并搭配交通传感器、大众运输系统。环境污染监控设备、水利设备等各种监控数据，用出租车在街道＿卜行驶的位置信息来分析未来的交通情况，甚至还为市民提供出行参考，出行者只要输人出发地点、抵达地点和出行时间，系统就可以提供推荐的路线、可供使用的车辆、沿途的气象情况等。二、未来发展从卜怵而用立例来看其于物联网林大的“智等城市”（SmartOtv）将是卜一步大数据在社会服务初域的王妥应用，也就是通过物附的孜不头现物品的自动识别和信息的互联与共享。2014年美国高盛公司发表的《物联网：下一个大趋势的意义》（TheIlltemetOfThillgS：M。killgSeflseO （thenextmeaa—tren山报生指出．物联网的向用领域将从个人的可穿戴式沿么诉他至的普降水却绔宁南知著饰市首丕扩展工奖他相羊产业。根据商务智能情报研究机构（BIIntelligence）估计，到2017年，涉及机器对机器技术（Machine－to－Machine，MZM）的设备出货量将超越智能手机，所谓MZM技术是指是指机器与机器间的数据交换，利用机器对远程机器进行操控与通信的技术。哈伯（Harbor）市场调查机构发表的《2013年智能系统预测报告》（2013SmartSystemsForecastRePort）报告也指出，2018年物联网的服务收益将超过5000亿美元。例如，谷歌买下的内丝特（Nest）智能家居设备制造商，研发照明方面的物联网技术，所开发的LIFX智能型LED灯是一种智能型家用照明设备，这种LED灯不仅可以彼此相连接，也与Nest的其他产品如NestPro－tect烟雾侦测器、Nest智能自动调温器等相连接，一旦NestProtect烟雾侦测器检测到家中起火，家中所有的LIFX智能型LED灯都会亮起红色警告，让居住者马上有所警觉；而当居住者长期外出，LIFX智能型LED灯还会不时随机亮起，佯装屋内有人以免小偷光顾。又例如，在美国芝加哥市的“智慧芝加哥”项目中，由芝加哥大学和阿贡国家实验室合作的“物联阵列项目”（ThArragofThings），旨在利用芝加哥道路照明系统收集城市管理的相关数据。部署后的路灯，不仅有优美的造型，而且还安装有传感器，这些传感器不仅能传感到路灯的工作情况，还可以收集环境信息，如气温、雨量、风向、风力、空气质量、日照亮度、城市噪声等，更可以采集附近人群的移动电话通话量，进而估算出区域内的人群聚集情况。这些数据最终被传送到一个名为“芝加哥市数据门户”（CityOfChi－cagoDataPortal）的数据平台上，供政府部门、社会组织、公有和私有企业、科研单位使用。2015年3月我国两会期间，浪潮集团董事长兼CEO孙丕恕提出：要基于大数据技术，整合政府、机构组织数据并纳人互联网数据，形成全国统一的综合信用数据资源平台。其实，浪潮集团早在2012年11月，就与济南市公安局签署了云计算合作协议，打造济南的“公安云计算中心”。“公安云计算中心”以“公安内网、互联网、图像专网、安全接人网”四网为基础，以“存储平台、网络平台、安全平台、应用平台、管理平台”五平台为依托，＿以“指挥、情报、刑侦、治安、户政、网监、技侦”等各公安业务应用为重点，将原有的154个应用系统、30亿条数据信息全部运作在“云”L，并全面采用大数据技术，对数据进行深度的分析和挖掘，实现人像、指纹比对、卡口监控视频等数据的融合处理，开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、舆情分析等多种研判手段，为指挥决策、各警种情报分析研判提供支持，做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。．事实上，目前许多国家的许多城市都有类似的智慧城市计划，包括新．加坡、法国巴黎、丹麦哥本哈根、美国迈阿密、爱尔兰都柏林、挪威奥斯陆、西班牙巴塞罗那等城市。我国在2013年也审批通过90个首批国家智慧城市试点，包括北京市东城区、北京市朝阳区、河北省石家庄市、江苏D省无锡市、上海市浦东新区等城市区域，将集约、低碳、生态、智慧等先进理念融合到城镇化过程中，借助新一代的物联网、云端运算、决策分析优化等信息技术，将人、商业、运输、通信、水和能源等城市运行的各个核心组件整合起来，以一种更智能的方式开展运行管理，以创造更好的城市生活。．第五节其他领域的大数据应用现状除了医疗

卫生、科研教育、经济管理和社会服务领域的广泛应用之外，其他领域也十分重视大数据对应用。在农业领域，大数据、物联网及云计算等技术为农业信息化的进一步发展提供了新的思路和解决方案。例如，2014年贵州省推出智能农业云公共服务平台，为农产品生产、销售到智能化配送的整个流程提供服务，利用该平台，通过物联网技术与智能终端的结合，可以大量采集各种农业生产、资源管理、环境生态、市场需求等数据，在生产阶段，帮助农民定期监控大棚的蔬菜生长环境并进行智能灌溉管理，在销售阶段，帮助农民了解市场需求，解决产品出路问题。总体来看，大数据在农业领域的应用，除了帮助农民实时掌握农业生产过程所需要的相关数据，在实时数据基础上进行智能化的精准农业管理外，同时也能帮助农民更好地适应市场的要求，并根据市场需求调整种植品种。通信技术及传感器等的支持下，可以将智能终端设备、存储系统、工业机器等连接成一张大网．随时了解机器的运转情况。例如，2014年福布斯杂志刊载了工业大数据专题，其中美国通用电气公司倡导的工业互联网，肌定注按人饮一UL帝，达八纵储的对价术促同船洲议川邓华、促高工业系统与设备维护效率、提高营运效率等。在体育领域，职业体育的特点本身就会产生大量与赛事相关的数据。过去足球比赛的数据统计只有角球、任意球、红黄牌和射门次数等少量数据，到了大数据时代，将可以获取更多的参数，包括跑动距离。有效比赛时间、移动轨迹、控球时间、传球次数等。例如，在2014年巴西世界杯足球赛期间，白度公司推出足球赛事预测平台，构建赛事预测模型，辅助比赛结果的预测，为球队、球员潜能判断以及体彩等方面提供了相应的参考作用。与此类似，2014年美国网球公开赛主办单位在IBM的支持下推出了“美国网球公开赛”（USOPenTennisChamPionshiPs）应用程序（APP应用），利用该程序，球迷可锁定喜爱的球员，实时接收最新战况，还能直接观看网络直播及全景图像。这个软件还可以提供球场的实时串流影片、球员数据。历史数据。社交媒体动态及大会赛事动态等信息。在体育比赛中运用大数据分析技术已是常见做法。对美国职业棒球大联盟来说，大数据已成为美国棒球赛事的重要战略分析工具，包括球赛的策略、教练如何管理球员，甚至是改变球迷的看球经验等。根据美国Da－tanami数据分析公司的经验，一场棒球比赛可以产生超过ITB的数据，仅一个投手的投球动作，就可以产生超过20种以L的数据，包括投球的角度、球的运动轨迹和手臂运动速度等。利用这些数据，教练可以通过大数据分析对手什么时候可能会出现安打，从而决定场上球员防守的位置等。此外，在非比赛期间，如何监控球员的身体机能与运动状况，预测可能发生的运动伤害，从而采取避免或预防措施，越来越被球队俱乐部的管理层所重视。澳洲的CataPultsPorts运动公司近年研发了OPtimEye穿戴装置，广泛应用于足球、橄榄球、篮球。曲棍球等运动员的管理。球员只要穿LOPtimEye装置，该装置便可采集运动员的跑动距离、速度、变向、加速、减速、弹跳、心跳等多项数据并将这些数据实时地传送给后台计算机，后台计算机中的分析系统对这些数据进行分析，将运动员的运动量和行为方式展现给教练和队医。同时，后台分析系统还可以根据OPtimEye传回的数据结合每名运动员的自身情况进行分析，发现运动员的行为缺陷，纠正某些可能导致伤病的行为习惯。例如，有些球员在跳跃时，总是习惯以左腿为起跳支撑点，这种习惯很有可能导致该运动员左腿的旧疾复发或者造成新的肌肉损伤。为此，分析系统会给出警示，提醒教练或运动员有意识地纠正这种习惯。在文化影视领域，为了解决过去各地区影院经营差异、排片计划、银幕新增数量等不确定因素所造成的电影票房预测失误问题，在预测过程中增加对观众的网络行为及社交网站相关数据的综合分析，将有助于提高电影票房预测的准确度。例如，美国的TheNmuhers．corn网站建立了包括出品公司、影人号召力、拍摄预算、宣传费用、影片类型、光盘售卖情况。影片特质关键词、制片方式、发行策略、影片分级＼创新指数等数据在内的庞大的数据库和分析系统，预测单片票房收益；英国的EPagogix公司f通过电影剧本语义分析，预测影视节目的潜在观众和票房；美国联合人才经纪公司（UnitedTalentAgency）和娱乐数据公司联合推出一种名为“行动之前”（PreAct）的应用程序，该程序使用算法分

析社交媒体如Twitter。汤博乐（Tumblr）。Facehook．电影博客以及其他网站上用户聊天信息或发布的文字，为即将上映的电影项目打分，并反馈给电影制片公司，帮助他们了解观众对新上映影片的态度，以便制定相应的营销策略。在社会救援领域，大数据也有成功的应用案例。例如，2007年东非的肯尼亚共和国发生内乱，当地的程序设计师与网络团体建立了Ushahidi（斯瓦希里语，意为“目击”）系统。该系统是一个开源的平台，任何人都可以利用移动短信、电子邮件、网站向该平台提供信息，Ushahidi对这些信息进行证实之后，利用谷歌地图服务（GooglemaP）进行地理位置标定。借助这个平台，摆脱了肯尼亚国内媒体受控或停止工作的状态，公众可以直接向国际寻求援助。在2010年的海地地震中，Ushahidi很快成为当时非常知名的记录危机事件的地图平台，极大地支持了地震的救援工作。

大数据存储方式概述

大数据存储方式概述随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。一、海量数据存储简介海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。二、企业在处理海量数据存储中存在的问题目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源

大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式数据库(HBase) - 第三课

大数据技术与应用网络与交换技术国家重点实验室交换与智能控制研究中心程祥 2016年9月

2.3 HBase ? 2.3.1 概述 ? 2.3.2 HBase的访问接口? 2.3.3 HBase的数据模型? 2.3.4 HBase的实现原理? 2.3.5 HBased的运行机制? 2.3.6 HBased编程实践

?BigTable –BigTable是Google设计的分布式数据存储系统，用来处理海量的数据的一种非关系型（NoSQL）数据库 –使用谷歌分布式文件系统GFS作为底层数据存储 –采用Chubby提供协同服务管理 –可以扩展到PB级别的数据和上千台机器 –源于解决互联网搜索问题，目前为谷歌旗下的搜索、地图、财经、等业务提供技术支持 OSDI06: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data

?特点 1.适合大规模海量数据，PB级数据； 2.分布式、并发数据处理，效率高； 3.易于扩展，支持动态伸缩； 4.适用于廉价设备 5.适合于读操作，不适合写操作； 6.非关系型（NoSQL）数据库

?应用举例-网页搜索 –建立索引 ①爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每页一行地存储到 BigTable里 ②MapReduce计算作业运行在整张表上，生成索引，为网络搜索应用做准备 –处理搜索请求 ①用户发起网络搜索请求 ②网络搜索应用利用建立好的索引，从BigTable得到结果网页 ③搜索结果返回给用户

?行名是一个翻转了的URL。Contents列族包含了页面内容，anchor列族包含了涉及页面中的所有anchor 的文本。CNN 主页被sports illustrated 和my-look 主页引用，所以，本行包含了名为anchor:https://www.wendangku.net/doc/483564110.html,和anchor:my.look.ca的列。contents列在根据时间戳t3,t5和t6有三个对应的版本;每个anchor单元都有一个版本。图存储Web页面的表中的一部分

大数据存储技术研究

大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和

大数据时代下的信息安全

大数据时代下的信息安全来到信息工程大学后，我接触到了许多信息安全与网络空间安全的知识，在这一学期选报的信息安全创新实践后，我对信息安全的重要性的理解越来越深入，也对信息安全相关内容产生了浓厚的兴趣，基于我所学的大数据专业，结合自己近一年来所学的零碎内容，结合网上和图书馆中的文献资料，谈谈我的理解。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

大数据安全与存储第四讲

考试：大数据安全与存储 ?试卷年份：2015年 ?题量：10题 ?答题时间：分钟 ?总分：100分 ?合格线：60分1 【单选】下面哪种不属于硬盘（） ? A. SSD盘 ? B. HDD盘 ? C. 混合硬盘 ? D. 光盘 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 2 【单选】不属于基于大数据的威胁发现技术的优点是哪项( ) ? A. 分析内容的范围更大 ? B. 对已知威胁的检测 ? C. 分析内容的时间跨度更长

? D. 攻击威胁的预测性 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 3 【单选】（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据? A. 高速缓冲存储器 ? B. 主存储器 ? C. 外存储器 ? D. CPU寄存器 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 4 【多选】数据存储介质分为（） ? A. 磁带

? B. 磁盘 ? C. 光盘 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 5 【多选】存储器设计目标是（） ? A. 容量大 ? B. 速度快 ? C. 成本低 ? D. 体积小 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B C 6 【多选】NoSQL数据库的分类有（）? A. 键值(Key-Value)存储数据库

? B. 列存储数据库 ? C. 文档型数据库 ? D. 图形(Graph)数据库 ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】基于大数据的数据真实性分析技术能够提高垃圾信息的鉴别能力( ) ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】光盘存储技术是一种光学信息存储技术，通过调制激光束在光学圆盘镀膜介质中把信息编码以光点下来( ) ? A. 正确 ? B. 错误

PB级大数据存储与分析解析

PB级大数据存储与分析解析部门： xxx 时间： xxx 制作人：xxx 整理范文，仅供参考，可下载自行修改

PB级大数据存储技术与分析技术解读 2018年12月2日目录一、PB级大数据存储技术解读2 二、大数据分析系统应规避的问题5 三、剖析Hadoop和大数据的七误解8 四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析13 五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO (17) 六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？21 七、畅谈阿里巴巴的大数据梦26 八、Twitter利用Storm系统处理实时大数据35 一、PB级大数据存储技术解读对于存储管理人员来说，大数据应该分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是——大数据存储是用于大数据分析的。然而，到目前为止这是两种截然不同的计算机技术领域。本文就重点解读一下PB级大数据存储技术，希望对您有所帮助。b5E2RGbCAP

越来越多的存储产品都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产品的一大卖点。但对于从事存储管理的专业人员来说，对“大数据”在具体应用场景中的特点和区别有所了解。p1EanqFDPw 大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。DXDiTa9E3d 在快速变化的技术趋势中有两个特点需要存储管理人员重视起来。第一，大数据分析流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其已经变成了业务部门级别和数据中心级别的关键应用。这也是存储管理员的切入点。随着基础平台(分布式计算或其它架构>变得业务关键化，用户群较以往更加地依赖这一平台，这也使得其成为企业安全性、数据保护和数据管理策略的关键课题。RTCrpUDGiT

大数据时代下的数据安全

大数据面临的数据安全数据在当前学术界和产业界扮演至关重要的角色，它被认为是对我们生活、工作和思维方式的重大变革。然而，大数据时代在安全和个人隐私的方面存在许多风险，由此所引起的隐私泄露为个人带来困扰，同时伴随而来的虚假信息也将导致错误的分析结果。因此人们迫切需要技术以确保数据安全。本文将总结并分析大数据时代所带来的安全挑战和机遇，并提供相对应的关键对策。一、引言在信息技术中，“大数据”是指一些使用目前现有数据库管理工具或传统数据处理应用很难处理的大型而复杂的数据集。其挑战包括采集、管理、存储、搜索、共享、分析和可视化。更大的数据集的趋势是由于从相关数据的单一大数据集推导而来的额外信息，与分离的较小的具有相同数据总量的数据集相比，能够发现相关性来“识别商业趋势（spot business trends）、确定研究的质量、预防疾病、法律引用链接、打击犯罪以及实时确定道路交通状态”。近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的。目前大数据的发展仍然面临着许多问题，数据安全与隐私问题是人们公认的关键问题之一。当前，人们在互联网上的一言一行都掌握在互联网商家手中，包括购物习惯、好友联络情况、阅读习惯、检索习惯等等．多项实际案例说明，即使无害的数据被大量收集后，也会暴露个人隐私．事实上，大数据安全含义更为广泛，人们面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏．与其它信息一样，大数据在存储、处理、传输等过程中面临诸多安全风险，具有数据安全与隐私保护需求。本文介绍大数据时代的到来，重点分析了当前大数据所带来的安全挑战，详细阐述了当前大数据安全与隐私保护的关键技术．同时必须承认，大数据在引人新的安全问题和挑战的同时也为信息安全领域带来了新的发展机遇，即基于大数据的信息安全相关技术可以反过来用于大数据的安全和隐私保护。

大数据技术与应用习题答案第5-6章

1）请阐述大数据存储的定义。大数据存储通常是指将那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集持久化到计算机中。在进行大数据分析之前，首先的步骤就是要将海量的数据存储起来，以便今后的使用。因此，大数据的存储是数据分析与应用的前提。 2）文件存储和对象存储有什么区别？文件存储（NAS）相对块存储来说更能兼顾多个应用和更多用户访问，同时提供方便的数据共享手段。对象存储是一种新的网络存储架构。存储标准化组织SINA早在2004年就给出了对象存储的定义，但早期多出现在超大规模系统中，所以并不为大众所熟知，相关产品一直也不温不火。一直到云计算和大数据的概念全民强推，才慢慢进入公众视野。对象存储的优势是互联网或者公网，主要解决海量数据，海量并发访问的需求。总体上讲，对象存储同时兼具SAN高级直接访问磁盘特点及NAS的分布式共享特点。它的核心是将数据通路(数据读或写)和控制通路(元数据)分离，并且基于对象存储设备(OSD)，构建存储系统，每个对象存储设备具备一定的职能，能够自动管理其上的数据分布。 3）什么是NoSQL，有什么特点？ NoSQL数据库又叫作非关系数据库，它是英文“Not Only SQL”的简写，即“不仅仅是SQL”。和数据库管理系统（RDBMS）相比，NoSQL不使用SQL作为查询语言，其存储也可以不需要固定的表模式，用户操作NoSQL时通常会避免使用RDBMS的JION操作。NoSQL数据库一般都具备水平可扩展的特性，并且可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型也可以很好地支持Web 2.0应用，此外还具有强大的横向扩展能力。典型的NoSQL数据库包含以下几种：键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库。值得注意的是：每种类型的数据库都能够解决传统关系数据库无法解决的问题。 4）什么是NewSQL，有什么特点？ NewSQL 数据库是对各种新的可扩展/高性能数据库的简称，它是一种相对较新的形式，旨在使用现有的编程语言和以前不可用的技术来结合SQL和NoSQL中最好的部分。这类数据库不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL 等特性。因此，NewSQL 数据库也被定义为下一代数据库的发展方向。作为一种相对较新的形式，NewSQL旨在使用现有的编程语言和以前不可用的技术来结合SQL和NoSQL中最好的部分，它的目标是将SQL的ACID保证与NoSQL的可扩展性和高性能相结合。 NewSQL数据库改变了数据的定义范围。它不再是原始的数据类型，如整数、浮点，它的数据可能是整个文件。此外，NewSQL数据库是非关系的、水平可扩展、分布式并且是开源的。 5）什么是云数据库？云数据库是指被优化或部署到一个虚拟计算环境中的数据库，是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法，它极大地增强了数据库的存储能力，消除了人员、硬件、软件的重复配置，让软、硬件升级变得更加容易。因此，云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点，可以实现按需付费和按需扩展。

大数据论文

计算机系统结构（论文）题目大数据的分析院系信息工程系专业计算机科学与技术年级2014级班级1471 姓名杜航学号201442051029 指导教师: 孙杨 2015 年12 月22 日

目录 1 绪论 (3) 2 大数据概述 (3) 2.1 什么是大数据 (3) 2.2 大数据的三个层次 (4) 2.3 云存储对大数据的促进作用 (5) 2.4 大数据未来的行业应用 (6) 3 大数据时代的机遇与挑战 (7) 3.1 机遇与挑战并存 (7) 3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7) 4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9) 4.1 境外的大数据发展 (9) 4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较…………………………………………………… 10 5 参考文献…………………………………………………………………………………………………

11 1 绪论说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托?迈尔?舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一。第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。

智慧城市大数据的特征及业务管理

智慧城市大数据的特征及业务管理随着经济的发展和技术的进步，城市建设呈信息化、智慧化的发展趋势。2013年1月29日，住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单，同时颁布了《国家智慧城市试点暂行管理办法》和《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系》，这标志着我国智慧城市发展进入规模推广的阶段。智慧城市是新一代信息技术支撑下的城市形态。智慧城市基于物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术，令城市生活更加智能、资源利用更加节约、城市管理更加高效，改进服务交付和生活质量，减少对环境的影响，推动城市向低碳化、可持续发展的生态文明城市转型。

智慧城市与大数据的关系智慧城市的建设架构分为“感、传、知、用”四个组成部分，如图1所示。在感知层，采用视频监控摄像机、射频识别其多种不同设备进行信息采集；在传输层，构建视频专网，实现信息的可靠传输；在认知层，搭建应用支撑平台，提供公共信息接入、信息整合、信息交换等云服务；在应用层，提供动态监控、预测预警、智能分析等功能。感知层由无处不在的末端设备和设施组成，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、视频监控系统、家庭智能设施等和“外在智能”，贴上RFID的各种资产，携带智能终端的个人与车辆等智能化物件，通过各种无限的或有限的长距离或短距离通信网络均可实现互连互通、应用集成，在内网、专网或者互联网环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线检测、定位追溯、应急联动、调动智慧、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、决策支持等管理与服务功能，实现“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。不同种类、数量众多的末端设备和设施的接入，必然会产生大量的数据。智慧城市的建设和应用离不开大数据做支撑，智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用过程。如何从纷繁复杂、不同类型的结构化、非结构化数据中准确无误的提取出有价值的信息，需要IT服务提供商打破行业堡垒，深度挖掘行业应用，使大数据在政府决策、工业经济发展、公共安全、城市应急防控、社会公共服务等方面发挥更大的作用。智慧城市大数据的特征智慧城市大数据的特征通常用4个V来概括，即：V olume Variety Value Velocity

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望一、定义著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“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。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价值高。第四，处理速度快。在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。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。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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的海量、高增长率和多样化的信息资产。二、大数据的技术技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识

2017年公需课试卷及答案(大数据安全与存储)考试

考试：大数据安全与存储 ?题量：10题 ?答题时间：分钟 ?总分：100分 ?合格线：60分1 【单选】（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据 ? A. 高速缓冲存储器 ? B. 主存储器 ? C. 外存储器 ? D. CPU寄存器 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】下列哪条不属于隐私保护防护策略( ) ? A. 确保身份安全 ? B. 安全检查 ? C. 密钥管理的不良状况 ? D. 安全步骤 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 3

【单选】下面哪种不属于硬盘（） ? A. SSD盘 ? B. HDD盘 ? C. 混合硬盘 ? D. 光盘 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 4 【多选】目前影响大数据产业发展主要大问题有（）? A. 大数据应用场景 ? B. 大数据分析 ? C. 大数据隐私保护 ? D. 大数据挖掘 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A C 5 【多选】构造数据仓库的方式有（） ? A. 自上而下 ? B. 自下而上 ? C. 自左而右 ? D. 自右而左 ? A ? B

? C ? D ?正确答案：A B 6 【多选】NoSQL数据库的分类有（） ? A. 键值(Key-Value)存储数据库 ? B. 列存储数据库 ? C. 文档型数据库 ? D. 图形(Graph)数据库 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】基于大数据的认证技术是建立在大量用户行为和设备行为数据分析的基础上，而初始阶段不具备大量数据。因此，无法分析出用户行为特征，或者分析的结果不够准确( ) ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统( ) ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误

大数据时代下的安全问题

大数据时代下的安全问题摘要：随着云计算、移动互联网和物联网等新兴信息技术的蓬勃兴起，各类信息数据正在迅速膨胀变大。大数据时代为企业和个人带来了新的服务和机遇。随着数据结构不断变化和数据格式的日趋复杂化，安全已经成为“大数据时代”的尖锐问题。关键词：大数据;信息安全;网络安全;数字资产 1.关于大数据的概述 1.1发展大数据的意义大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模大，巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据时代已经成为当今世界的重要发展趋势。我们相信，在不久的将来，数据将成为一切组织运行的基本要素，对大数据时代我们赋予它比土地、人力、技术、资本更高的战略地位。我们正在进入真正的数据技术时代，在这个时代，掌握了数据资源，数据挖掘技术，以及有效转化利用数据的应用模式的行为体，将为人类的发展获得巨大的优势。一个国家拥有的数据的规模和分析运用数据的能力将逐渐成为

评价一个国家的综合国力的重要组成部分，对数据的拥有和控制也成为国际上国家间新的争夺焦点。 1.2大数据的发展背景科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从先前的Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。数据来源和数据的承载方式都来自于手机、平板电脑，PC等的传感器。这些数据绝大多数是“非结构化数据”，这就导致了传统的据库不能满足这类数据的存储要求[1]。各类数据的迅速膨胀，云计算的快速发展，互联网和物联网信息技术的兴起都给大数据时代的到来进行了深层铺垫。大数据作为一种重要的战略资产，已经渗透到如今的每个行业每个业务领域。 2.大数据的安全面临的问题大数据安全的意义不仅仅单指各人的隐私泄露。它更多的指向数据的存储、处理、传输等过程中面临的危险，具有数据安全和隐私保护两种需求。 2.1大数据环境下的信息安全面临的隐患 2.1.1非结构化数据带来的隐患：相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据。非结构化数据库是指其字段长度可

解析大数据存在的五大安全问题

解析大数据存在的五大安全问题互联网时代，数据已成为公司的重要资产，许多公司会使用大数据等现代技术来收集和处理数据。大数据的应用，有助于公司改善业务运营并预测行业趋势。然而，若这项技术被恶意利用，没有适当的数据安全策略，就有可能对用户隐私造成重大威胁。因此，公司必须意识到大数据的安全问题及其负面影响。下面，我们就来深入解析大数据存在的五大安全问题。大数据存在的五大安全问题一.分布式系统大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统上，以便更快地进行处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，并避免产生单点故障。然而，这样的系统很容易受到安全威胁，黑客只需攻击一个点就可以渗透到整个网络。因此，网络犯罪分子可以很容易地获取敏感数据并破坏连网系统。二.数据访问大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能将其用于恶意目的。此外，网络犯罪分子可以侵入与大数据系统相连的系统，以窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查并验证每个用户的身份。如果公司使用不正确的身份验证

方法，则他们可能会将访问权限授予未经授权的用户或黑客。这种非法访问会危及敏感数据，而这些数据可能会在网上泄露或出售给第三方。三.不正确的数据网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。为此，网络罪犯分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统，例如，医疗机构可以使用大数据系统来研究患者的病历，而黑客可以修改此数据以生成不正确的诊断结果。这种有缺陷的结果不容易被发现，公司可能会继续使用不准确的数据。此类网络攻击会严重影响数据完整性和大数据系统的性能。四.侵犯隐私权大数据系统通常包含机密数据，这是许多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全球的专家们讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统，以破坏敏感数据。此类数据泄露已成为头条新闻，致使数百万人的敏感数据被盗。此类机密数据也可以在网上被泄漏，例如，最近有8.85亿人的银行交易、社会保险号和其他机密数据在网上被泄露。这些安全问题会威胁人们的隐私。五.云安全不足

(完整版)大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。研究机构Gartner概念： "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的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。二、大数据分析从所周知，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。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者

大数据存储平台方案

目录大数据需要大存储 (3) 将大数据集成到业务活动中 (3) 大数据存储解决方案的推荐选择标准 (5) IBM Spectrum Scale 的优势 (6) 更重要的真相 (7) 所有商标名称均归其各自的公司所有。本出版物中包含的信息均通过已获 The Enterprise Strategy Group (ESG) 认可的来源获得，但 ESG 不就此提供任何保证。本出版物可能包含ESG 的观点，ESG 可不时予以更新。本出版物的版权归属于The Enterprise Strategy Group, Inc。在未取得The Enterprise Strategy Group, Inc. 明确同意的情况下，对本出版物全部或部分内容的任何复制或再发布，无论其采取硬拷贝形式、电子方式或是提供给未获授权的个人，都应视为违反美国版权法，可能会受到民事赔偿起诉以及适当的刑事检控。如有任何问题，请随时联系ESG 客户关系部门。电话： 508.482.0188。

大数据需要大存储将大数据集成到业务活动中针对大数据的潜能存在大量宣传。这种宣传源自对潜在应用真真切切的热忱。组织机构希望借助大数据与分析来推动对其客户及其自己业务运营更具体的洞察力，从而实现产品与服务的创新。他们希望决策不是由“企业内部职位最高的人”所决定，而是由“最了解局势的人”所决定。对于许多企业而言，这个目标需要成功地进行文化革新与技术革新。组织机构正在投资此类革新。ESG 的 2015 年 IT 开支计划调查 (2015 IT Spending Intentions Survey) 探讨了 IT 各个方面的投资重点，结果显示：大数据、商务智能与分析的综合领域是增速最快的部分之一。与声称该论断不具持续性的悲观主义者相反，企业与终端市场受访者均表明他们会继续专注于分析，同时计划增加该方面支出的公司比率较去年也在增长。图 1 表明了这种趋势。1 图 1. BI 、智能、分析或大数据解决方案方面的年度支出变化 - 2014 对比 2015 针对业务智能、分析或大数据技术解决方案的总体年度支出变化，2014 vs. 2015。（受访者百分比） 0%10%20%30%40%50%60% 70% 来源：Enterprise Strategy Group ，2015 年该支出正在一系列的数据导向技术中进行分配，包括传统的关系数据库和数据仓库；Hadoop 和 NoSQL 数据库等更新的数据平台；高级分析；直观的可视化和报告工具。增长的大部分投资都流向了需要用来支持各种分析方法的基础架构。有趣的是，正如在软件的多种选择上存在诸多争论一样，在如何构建理想的底层存储环境方面也未达成共识。当今，在架构模型与组件方面存在广泛的选择，包括商品或专门构建、企业预置型或云方案、开源型或专有型、专用型或共享型。所有选择对该综合解决方案的整体功能均有极大的不同影响。正如许多客户现在开始意识到的那样，大数据的绝对范围正在推动着需求日益增长。对于许多客户而言，如今大数据正在接近传统高性能计算 (HPC) 空间的极限，而这在过去常常只是资金充足的高级研究实验室和政府数据中心的专利。在这些极端环境中所获得的许多教训将运用至更广泛的大数据世界。大型企业发现他们如要实现目标，急需大规模分析功能。 1 来源：ESG 研究报告，《2015 IT 消费意愿调查 (2015 IT Spending Intentions Survey)》，2015 年 2 月 BI/分析支出将增加 BI/分析支出将保持平稳 BI/分析支出将减少60% 2015 (N=175) 2014 (N=187)

人工智能如何提升大数据存储与管理效率

人工智能如何提升大数据存储与管理效率随着大数据的大量来源以及企业可用数据量的增加，存储容量规划已成为存储管理员的问题。据估计，每天产生2.5万亿字节的数据。现在，如果以神经元计算的话，那就是相当于2.5亿个人类大脑的海量数据。而且，相同的估计表明，全球总数据的90％是从2016年到2018年生成的。可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。但是，人工智能可以拯救存储管理员，帮助他们高效地存储和管理数据。通过使用AI数据存储，供应商和企业可以将存储管理提升到一个新的水平。而且，存储管理员可以找到他们目前正在努力管理的指标的解决方案。存储管理员需要努力的主要指标存储管理员在管理存储问题时面临一些挑战。而且，如果他们克服了这些挑战，将帮助他们在数据存储的各个方面之间找到适当的平衡，例如在哪里分配工作负载，如何分配工作负载以及如何优化堆栈等等。一般而言，吞吐量是指处理某事物的速率。在网络级别，吞吐量的度量单位是Mbps（兆位/秒），而在存储级别，吞吐量的度量单位是MB /秒（兆字节/秒）。由于一个字节等于八兆位，因此生产率在存储级别上提高了。并且，变得难以管理提高的生产率。延时延迟是服务器完成请求所花费的时间。关于存储，这是指满足单个存储块的请求所花费的时间。存储块或块存储是将数据存储在卷中的块。纯延迟不受吞吐量影响，但是如果单个块请求很大，则应用延迟可能会随着吞吐量的增加而偏离。 IOPS（每秒输入/输出操作） IOPS是指存储堆栈每秒可以处理的离散读写任务的数量。存储堆栈是一种允许过程调用的数据结构。这意味着将多个过程彼此存储在堆栈中，然后在调用和返回的基础上一个接一个地执行所有过程。例如，如果一个过程被调用，它将被执行，然后返回，以便在堆栈中调用下一个过程。而且，在谈论IOPS 时，基础输入/输出任务可以达到存储系统的堆栈限制。例如，读取一个大文件

大数据与应用系统怎样管理

大数据与应用系统怎样管理《易达乐-DT大数据营销系统-创富平台》推荐：大数据时代是信息时代新的起点，大数据概念是对思维模式的冲击，大数据改变的是人们对于事物的常规理解思路，对社会理解提供了更为广阔的信息空间和数据支撑；“大数据”对于应用系统的运营管理提出了新的挑战，也提供了更好的机遇；大数据对于本单位的业务开展提供了更好的机会：1、充分挖掘本单位现有数据，本单位每天各个系统产生的数据约近100G，从交易数据到客户申请信息、客户服务请求信息等等，这些数据并未完全被应用，我们已有的数据尚不能充分运用，更何谈外部的社会数据，这些数据可以为活跃客户提供更佳的服务目标、市场目标等，目前的数据分析还基于样本数据抽取的模式，与大数据的全本数据要求有差距，是否能在数据分析上开拓云分析的模式；2、系统稳定是业务开展的基础，大数据时代对系统的开发、运行、分析都提出了更高的要求，现有的基础设施基本上都是基于传统模式的，为了适应大数据时代，基础架构上是否可以思考别的方式，譬如分布式内存数据库等，同时我们也缺乏对系统数据的收集分析工具；3、传统客户服务中心对于每一个客户的服务内容都是一样的，而电销商城之类的，往往会记录每一个用户在网站上的活动轨迹，并根据活动轨迹来分析客户近期对于商品的购买意愿，并推送不同的服务给不同客户，我们的客户服务中心是否也能根据客户的交易、请求等活动信息进行分析，为每一个客户定制

不同的服务。大数据改变了人类的思维方式。互联网、移动、存储、计算能力等科技的发展催生了“大数据”的产生，大数据的“大”是相对的，大数据是指被数据化的信息，随着科学的进步，能够被数据化的信息会越来越多，而目前只是数据爆炸时代的开始，就如同宇宙的发现一样。大数据的概念，一方面反映了信息时代数据到了一个爆炸式突变的年代，一方面也反映出人类对于这样一个突变年代的心理感知。无论如何，当下正处于数据爆炸发展的起始阶段，正如同当年的工业革命、信息革命年代开始一样，因此，思维模式的转变才是迎接大数据时代的根本。社会数据化是大数据时代的标志，这个标志是随着互联网技术，特别是移动互联网技术的发展而突出出来的，10多年前互联网时代开始，在网上冲浪的人数有限，特别是需要一定的空间和时间，还需要那么一点点技术知识，能够在网上分享的数据已经很多，虚拟社区类的网站逐步兴起，电子商务也慢慢改变着人们的传统供需手段，而智能终端最终成为互联网技术的最有力推进器，越来越简单的上网方式使得更多的人参与进来，虚拟社会的雏形已经形成，可以预见，未来社会必定会存在一个实体社会和一个虚拟社会，而目前的各种移动社区、互联社区将成为虚拟社会的起源并不断发展，若干科幻片中描述的场景将成为现实，而这一切，都源于大数据时代，未来将证明，今天就是大数据的爆发点。大数据时代的改变在于，越来越多、越来越复杂、越来越广阔的信息将被数据化，数据化的方式各种各样，数据的社会化越来越完整，而因为共享程度的放开，越来越多的人也将参与进来，这些数据被用于各种

大数据时代 第六章