大数据主要依靠什么体现？

Jayden_Shen 2015-03-18 04:01:22

网页端的程序会再次成为主流么？

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原来我不帅007 2015-04-09

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以后，所有的业务处理，都在后台，网页端只负责显示和操作。

lnjzhgwxl 2015-04-09

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随着网络的发展，个人电脑应该更加的简单化，和过去的终端差不多。所有的任务都都通过网络来完成的。

sinat_15801031 2015-04-09

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anythingforyou 2015-04-08

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引用 1 楼 60 的回复:

以后，所有的业务处理，都在后台，网页端只负责显示和操作。

是这样的吗？

060 2015-04-01

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以后，所有的业务处理，都在后台，网页端只负责显示和操作。

十问大数据 作者：杨强来源：《互联网经济》2014年第12期 Q1：大数据是商业炒作吗？业界给大数据的定义是4个"V"：体量大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）和真实性高（Veracity）。但这个定义其实并未抓住大数据本质。如果仅仅看这几个维度，大数据就是一种炒作，因为它们只是表面现象。 大数据的本质应该是如何为企业带来一种更新更好的商业运作模式，而大数据 应用的成功，也是依靠决策者提出好的商业问题及与其相关的商业模式。这些商业问题可以非常简单，但问题背后必须有一系列相关的商业模式。比如，如何运用智能手机应用商城的数据，来提高对用户APP推荐的精度？随后，利用应用商城的大数据，可以产生上百万维的数据表，进而建立可靠准确的推荐模型，使得用户体验水平大幅提升。 大数据应用成功的关键也正取决于是否有一个明确的商业（或科学）目的，商业模式的定义是其前提条件。 Q2：数据越多越有用？首先，如果收集大数据的目的是建立一个对位置数据的预测模型，那么，得到这一模型的训练数据一定要包含所需的信息。但问题恰恰是，事前并不知道哪些特征是重要的，因此，需要把尽量多的数据整合起来，让机器去寻找。然而，这个问题为什么不能去咨询该领域内的专家们呢？事实证明，专家们虽然会自己解决问题，但大都说不清他们是如何解决这些问题的。这也就是为什么在大数据应用中，专家的作用更多体现在帮助连接、聚合尽量多的数据上。除此之外，要建立一个好的预测模型，用来训练模型的数据总量也要足够多。如果历史数据少于一定规模，就会出现所谓"过拟合"（为了得到一致假设而使假设变得过度复杂）现象。例如，如果一个服装品牌按照某一个模特的身材来设计，衣服很可能做得偏瘦，以至于绝大多数其他消费者无法使用。这种"过拟合"现象在建立大数据下的预测模型时也会发生。那么，数据的总量越大，是不是预测模型需要学习的时间就一定越长呢？答案是否定的。研究成果表明，在一定条件下，当数据变得越大，实际所需要的训练时间反而越短。为什么会这样呢？可以想象：如果一个学生在学习某种概念时，只有少数习题，那么这个学生想透彻学会这个概念，就需要把每一个习题翻来覆去地看，加以扩展，这样学习的过程会比较慢。相反，如果他有许多不同类的习题，只需要把每一个习题过一遍，即可应付未来的大部分情况。因此，习题多的学生，学到同样水平的时间反而会短。 Q3：人工智能将超过人类大脑？经过几十年的探索，可以相信：机器的智能只能从针对大数据的学习中得来，而大数据只能从人与人的交互、人与机器的交互中得来。如果想要这些交互产生足够多的数据，就一定要让这些交互为人类提供有用的服务。如今，什么数据最为充分？充分的数据首先是最容易被记录的那一部分，比如语音、图像、文字等。能不能直接获取人类大脑活动信息，并以此来充实我们的智能呢？当今的这种技术（如磁共振脑图成像技术）还不够精确，因此，通过学习得到的系统虽然在单方面可以超过人类大脑（如IBM Watson），但就通用性而言，现阶段的人工智能比起人类大脑还差得很远！有没有可能在不久之后的某天，具有人工智能的机器人成为人类的敌人呢？这是有可能的。但前提是：这些机器人的领袖一定是人类。 Q4：用户隐私问题如何解决？隐私问题的出现其实比大数据要早，但隐私真正成为家喻户晓的议题，却是在 大数据成为热点之后。从斯诺登揭秘到苹果数据上传，随着越来越多媒体的爆料，大家对隐私的关心程度也与日俱增。隐私问题的最大矛盾在于，一方面，数据被严严实实地包起来，另一方面，它又要被运用来发现有用的东西，不得不将之开放和上传。目前看来，数据隐私问题有三个考虑：1.技术;2.用户利益;3.社会接受程度。从技术上来说，以前有关数据的解决方式大都是把数据从终端迁移到计算端（如计算中心），得出结果后再把结果送到终端。这种方式无疑会引发隐私问题，因为一旦数据离开用户的个人终端，就无从保证谁将有权利接触数据，数据的隐私也就无从保护了。要保护隐私，一种新的模式是"计算随着数据走"，也就是利用终端自身的强大计算功能，在终端算好一个结果（如一个预测模型，即本地模型），再把这个模型与某一个通用模型加以整合。这种模式无疑会引入更多计算量与复杂性，目前还属于前沿研究领域。这种方法就像是有人要买股票，但又不想别人知道他自己的需求，只读取网上有关股票的信息，与自己知道的需求结合起来，做出买卖决策。只要每个人足够聪明，又有足够的计算能力，这样的系统就会最大程度地保护每个人的隐私。另一种做法是，仍把数据传输到计算中心，但在传输之前，将数据加以改变，使其中的关键隐私信息在传输和计算中被隐藏起来，让人无法反推原始的敏感数据（如用户性别、住址等）

大数据安全与隐私保护在互联网技术快速普及的影响下，人们已经进入了大数据时代，这对人们的工作、学习与生活产生了颠覆性的影响。以网络为依托的大数据已经成为了产业界学者研究的焦点。由于网络所附有的开放性特质，所以我们必须要重视大数据时代下数据的安全性，做好数据的安全管理，采用先进的技术做好隐私保护。降低大数据的风险，才能够让其发挥应有的作用。下文中笔者对大数据安全与隐私保护方面的问题进行了总结，旨在对相关工作的落实有所帮助。标签：大数据；安全；隐私保护；信息安全；研究现如今，大数据依托于科技以及相关产业已经逐渐受到了人们的关注，它已经成为" 云计算"之后信息产业发展的新的增长点。大数据在创造巨大的经济效益的同时，其中暴露出来的问题我们也无法忽视。每天都有数以亿计的人在依靠大数据获取互联网信息，这个过程中他们的个人信息也暴露在了互联网之上，为了保障用户的信息隐私，我们需要提高对于安全以及隐私保护问题的重视程度，革新现有的技术。一、大数据的基本概述 1、来源从概念层面来说，大数据主要指的是复杂且数量庞大、无法用现有的数据管理工具来进行处理的数据群。大数据的来源渠道主要包括以下几种：首先人为产生，人们使用计算机网络在互联网上发布的图片、文字、音频以及视频等数据信息是大数据的主要来源，人为增加的这类数据信息会对人们筛选获取信息的过程产生一定阻碍。其次机器产生，存储在计算机中并且由机器产生的各类日志、数据库以及文件等数据信息也是大数据 的主要来源。最后计算机进行的设备数据记录也是大数据中非常重要的一部分来源，例如企业仓库记录的各类产品信息，天文望远镜中计算所得的物品属性类信息等等。【1】 2、特征 大数据的特征主要体现在以下几个方面：首先规模性。依托于大数据而集结的信息庞大、复杂，信息总量也一直处在不断上涨的趋势之下。综合相关数据分析，近些年总信息量已经达到了8ZB，因此规模性是大数据最典型的特征。其次多样性。过去大都依靠文本来完成对于数据的搜集，此种状态下的数据也大都是结构化的数据，这降低了数据储存以及查看的难度。【2】现如今在技术发展的影响之下，信息储存的样式也在不断增加，在储存文本的同时我们也通常需要储存图片、视频以及音频等资料，如此非结构化的数据越来越多。最后价值性。大数据的价值性主要指的是对储存的数据信息进行分析統计的过程，提取出其中有价值的信息让使用者使用，以满足不同的需求。此外，当前人们对信息处理效率的要求正在不断提高，对实时信息的需求量也在不断增加，从某种层面分析，信息的时效性也是其价值的体现。二、大数据时代所面临的安全挑战 1、用户隐私的保护因为大数据中的信息量非常庞杂，所以为了保证用户隐私信息的安全性必须要对其进行妥善的处理。就用户隐私保护而言，我们可以将其分为未知隐私保护、标识符匿名隐私保护以及连接关系间的匿名隐私保护等类别。企业依托于大数据，对用户的行为以及生活状态进行分析预测，更助于企业掌握用户的生活习惯、爱好以及消费记录情况。【 3】以此为切入点，有针对性的进行广告推荐取得的效果更好。结合实际分析，"匿名处理"因操作简便等优势已经成为了首选的隐私保护手段，但实际工作中，这种方式取得的效果实在非常有限。单纯的隐藏用户的真实姓名根本无法完成对于用户隐私的保护，若继续沿用此种模式必然会引发一系列的问题。综上，大数据时代下我们需要创新用户的隐私保护模式。 2、大数据的可信度基于大数据，在人们的认识里逐渐形成了一个错误的观点：数据可以说明一切，数据本身即是事实。殊不知这一观点不仅片面而且没有根据，如果不能仔细甄别数据信息，那么即便是大数据也会诱导我们作出错误的结论。这就像人如果一味的相信自己的眼睛，必然会在自己"看不到"的地方出错一样。当前大数据可信度的威胁主要包括伪造、刻意捏造数据以及数据在传播中逐步失真两部分内容。首先若数据的应用场景已知，那么数据信息的发布者为了诱导信息使用者得出某种有利的结论，便会刻意伪造某些数据来营造出某种"假象"。这些伪造的数据信息会藏在大量真实的数据信息之中，人们在短时间内根本无法鉴别其真伪，此时在这些被伪造的信息影响之下人们往往会得出错误的结论。这类问题常见于点评网站之上，某些商品的虚假评论会混在真实评论之中，用户根本无法分辨，最终有可能会选择劣质的服务以及商品。互联网之上虚假信息的产生以及传播越来越容易，仅依靠现有的信息安全手段想要甄别所有信息的来源是不现实的。此外，人工干预的数据采集过程很容易会出现误差，由此而导致的数据失真或是出现偏差最终会影响数据分析的准确性。数据版本的变更也有可能会导致数据逐步失真，由此现实情况的变化，早期采集的数据根本无法反映真实的状况，这也会影响信息使用者的判断。

理论·政策·产业 大数据专题 大数据专题讲座体会陕西日报2014年2月11日赵正永：大力推进信息化发展，对于调整经济结构、转变发展方式、保障和改善民生意义重大。尽管目前我省的信息化还存在一些问题，但我们要发挥科教大省的资源和人才优势，逐年增加信息化发展专项资金，出台更加有力的政策措施，努力推进我省信息化建设走在西部的前列，走进全国的前列。娄勤俭：我省是中国的集散中心，在扩大信息流、资金流和物流结合发展方面有区域优势，为大数据基础设施建设提供很好地保证。同时我省是一个欠发达省份，要充分认识到大数据在人事保障、医疗保障等社会管理中既花钱少又能满足服务的作用，整合资源、节省投资、快速响应服务，依靠大星通信运营企业提供的服务来推动我省信息服务建设。编者按随着技术创新和行业需求的推动，大数据产业和市场已步入快车道。我国"十二五 "规划以将大数据作为建设重点，各级政府也着手建立大数据库，进入了大数据管理时代。目前，我国已成为全球IT巨头布局大数据战略的重要集聚地。我省网络基础优势，科教实力雄厚，拥有发展大数据产业的多重优势。但是，我们也是清楚看到，眼下大数据 应用还处于初期发展阶段，面临不少观念和技术等优势。本期周末讲座邀请到西北工业大学计算机学院周兴社教授，想大家讲解大数据及其应用发展，并针对我省发展大数据 产业提出相应建议。专家讲义摘要早在19801年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为"第三次浪潮的华彩乐章"。不过从2009年开始，"大数据"才真正的走入了大众的视野。大数据是建立在数据分析、处理、服务技术快速提升和海量数据快速积累基础上的。随着IT技术快速发展和网络应用日益深化，正在积累起前所未有的海量数据，例如淘宝网站、交通图像、微信服务、电子病历以及物联网等新兴服务应用正每日产生 PB级数据；我们每天打电话、发短信、刷卡也在不断产生海量的大数据。著名的咨询机构IDC（国际数据公司）预测，在未来几年中，大数据和分析市场将获得快速发展，人类正在快速步入大数据（BigData）时代。一、大数据具有自身特点 1、大数据概念依据全球著名管理咨询公司麦肯锡给出的定义，所谓大数据是指无法在一定时间内用传统软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。而大数据技术是从海量复杂数据中获得信息所需要的软件、硬件及其读物技术。 大数据特点目前，学界和业界关于大数据特点，归纳总结为"4V"，即Volume（大体量）、Vari ety(多样性)、Velocity(快变化)和Valve(含价值)。、Volume:PB级数据成为常态；当然，"大"具有相对性，并非必须是PB级数据量，其与领域相关，不同领域数据规模会有较大差异。 Variety:大数据的类型具有多样性，例如，文本、表格、图像、视频等数据形式均可能同时存在。 Velocity:数据快速动态变化，例如交通数据、装备运行状态数据等时刻处在变化之中，对此需要高效快速处理方法。 Valve:价值隐藏在海量数据之中，往往价值密度很低，如平安城市PB级视频记录数据，面对特定事件，需经历大量分析处理才能体现出其价值。 3、创新大数据技术 大数据处理的理念、"4V"特点以及处理方式均确定了传统的数据处理方式及其软件硬件实现，也要创新大数据应用模式。从技术研究角度来讲，在不损失价值前提下，以提高数据质量、减少数据规模为目标的大数据整理技术，以提炼价值为目标的大数据关联分析与深度挖掘技术以及以快速高效为目标的大数据新型计算方式，如大规模数据流实时分析、可扩展统计分级、数据并行处理与增量处理以及异质数数据混合计算等。 大数据带来思维和管理模式变革 大数据发展，不断产生思维方式的变革和创新。大数据直接分析PB级数据，不再依赖于随机采样；大数据处理不再过分追求个体数据的精确性，预测成为重点；大数据处理不再过分关注因果，更加重视数据集合的相关性。同时，多个领域的初步应用案例说明，大数据时代在技术进步的同时，也会引起商业变革和管理创新。在社会服务领域，大数据正在快速推动政府社会管理模式的创新，提升公众服务能力；在生产、制造、服务等领域，大数据推动运行效率的提升，实现经济内涵式增长；在科学研究领域，大数据促进多学科进步以及新型数据科学发展，产生以数据集计算为核心的新兴科学研究模式创新。国际国内高度关注大数据发展 大数据研究与应用及其产业形态已引起国际上政府、学术界以及企业界的高度关注。美国2012年启动国家大数据研究计划，数据科学逐步演变为新兴的独立学科，数据工程师正在成为新型的IT职业。在企业界，IBM通过汇聚专家、并购公司、申报专利、发布平台，力求成为大数据和分析领域的全球领导者；GE公

信息系统工程 2018.9.20 25 REGION INFO 数字地方一、引言在全球经济发展的新形势下，计算机技术和互联网技术在世界上的各个领域的应用越来越广泛。高速发展的社会，科学技术发达，信息资源流通，人们的交流变得更加密切，人与物的互动也更加频繁，生活也越发便利，大数据就是这个高科技时代的产物。二、认知大数据 1. 理论层面简单来说，大数据就是根据海量的数据进行分析，提取有价值的数据，从而获得很大价值的服务或产品。 2. 技术层面 1）云计算云计算与大数据之间是相辅相成的。提到大数据，就一定会提到云计算，他们密不可分。大数据的挖掘处理需要云计算作为平台，而大数据带来的价值能更好的发挥云计算的作用。 大数据无法用单台服务器进行处理，必须依托于云计算。而云计算的关键作用在于整合，它将成千上万台服务器的信息组织到一起，去完成一项任务，保障了大量的计算资源，方便了人与人的共享，云计算的存在为大数据的处理提供了强有力的支撑作用 [1]。 2）存储 大数据存储的目的是支撑大数据的分析。根据处理数据的时间不同，大数据的处理分为两类：一类是流式处理，数据以流的方式到达，大部分数据进行实时处理，小部分数据保存在内存中；另一类是批量处理，数据都必须先存储后分析。 3. 应用层面实践是大数据的最终价值体现。像我们网购时的智能推荐和电视首页的精彩置顶等等，大数据在各个领域都得到了广泛的应用。大数据的核心在于可以预测未来的走势，可以更加科学的决策，它能够发现很多依靠人的常识无法发现的规律。三、大数据的特点 1. 数据量巨大随着高科技和智能化的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录，都成为了数据的制造者，数据也因此被大量生产，而数据的大小也决定了数据的价值和潜在信息的准确度。 2. 数据的类型繁多 大数据时代，数据的类型也越来越多。包括以往便于存储的文本、图片、音频、视频，还有网络的产物网络邮件、互联网日志等大量的非结构化数据。 3. "1 秒定律" 在科技领域，"快"早已贯穿每一个环节。大数据时代，不仅数据生成的快，数据处理的也快。大数据对数据的处理速度要求非常高，一般要在秒级时间范围给出分析的结果，时间太长就失去了它的价值。 4. 数据的复杂性数据量的巨大，为处理数据集方面增加了难度。并且数据的来源不同，格式不同，需要转换成统一的标准。四、大数据的影响科技高速发展的时代，各行各业都会涉及到使用大数据。相对于传统的数据分析方法，大数据技术可以更加精准、更加科学。它可以精准的预测天气；可以实现智慧交通；可以帮助企业制定营销策略；可以让广告做到精准投放；可以帮助医疗机构预测患者的疾病风险，做到及时的预防和治疗 [2]。五、大数据的展望 1. 企业方面大型企业将成为大数据技术研发和应用最为活跃的群体。企业可以利用大数据来提高自身的经济决策，可以积累大量的数据来做技术分析，从而产生突出的经济效益。 2. 个人方面随着技术的不断发展，我们每个人都会成为数据源，个人的数据会随着自己的行为在不经意间被收集，无论是搜索还是购物，无论是医疗还是交通都不可避免地产生大量可以被记录的数据。大数据对个人而言其实是一把双刃剑，一方面让我们生活更加便利，能够享受更好的服务。而另一方面，我们每个人会有很多隐私被记录，一旦泄露会带来很大的负面影响。因此数据的安全也是整个大数据产业甚至政策法律中非常重要的一部分 [3]。六、结论 大数据的出现，开启了一次重大的时代转型。数据在互联网时代，占领着鳌头的地位，信息的重要性日益提高，大数据 不仅改变了社会，也影响着每个人的生活和思维方式。H 参考文献 [1] 李小芳 . 浅谈大数据 [J]. 科学咨询 ,2016(1). [2] 王娟 . 浅谈大数据中心的数据存储问题 [J]. 福建电脑 , 2015(11). [3] 谢武海 . 大数据时代背景下企业管理创新研究 [J]. 经济师 , 2018(6). （作者单位：大港油田信息中心） 大数据前景展望董方摘要：随着大数据时代的到来，我们的生活在逐渐改变，数据的价值和应用越来越能引起我们的重视。论文简单介绍了大数据的特点，从多方面研究了大数据技术应用前景的展望。关键词：大数据；价值；特点；展望

大数据变现作者：张莺来源：《中国名牌》2015年第19期中国企业联合会和清华大学数据研究院共同举办的"基于大数据的商业模式创新 "高峰论坛在南宁举行。与会企业代表普遍认为，大数据时代颠覆了很多行业的传统运营理念和模式；企业想要借助大数据实现商业模式创新、数据变现，仍需要政府搭建平台整合来自政府、企业等不同层面的数据信息，并使这些大数据信息能被便捷地交易应用。 大数据助企业寻找客户清华大学经济管理学院副院长陈煜波教授说，中国经历了二三十年的市场经济发展，有过三个阶段的变化：从生产导向到销售导向再到市场导向。以前企业在经营中对所有用户基本上没有选择，但现在要在现有客户中找到最有价值的客户，这是大数据 对商业影响最重要的一面。 "数据比你更了解你自己。"清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜提出，以前企业是将做好的产品推到用户面前，如今则是个性化定制，需要生产者从多纬度了解客户才能真正知道客户的需要。远东控股集团有限公司董事局主席蒋锡培说，大数据是值得被企业好好利用的资产和资源。远东从电缆起步，到现在定位于全球投资管理专家、智慧能源、智慧城市的系统服务商，对相关的数据有很多需求。蒋锡培指出："现在交易成本很高，互相之间取得信任很难，某种程度就是信息不对称、没有好好利用大数据的结果。" 颠覆传统商业模式当前数据的收集、储存、加工、传输、使用都发生了很大变化，随着大数据信息化的发展，全球工业会发生颠覆。陈煜波表示，大数据时代商业模式确实正产生相当大的变化，以前是"企业创造价值、顾客消费价值"，现在则是"用户创造价值、企业消费价值"，企业角色发生了根本性变化。 大数据很重要的价值是进行顾客洞察，帮企业挖掘顾客潜在的需求，"可能顾客还不一定知道"。当客户都不确定自己需要什么时，制造商利用数据分析，让客户确定" 他需要什么"，进而生产他需要的产品。在物流领域，依靠大数据发展的部分电商正在享受"数据红利"。 "我们通过行业大数据对商业模式做了颠覆性转变。"广西糖网食糖批发市场有限公司董事长胡诗科说，糖网在全球有150个仓库仓储点、配送点，公司根据客户每年采购的历史数据以及对品牌的要求，对各种糖不同的需求进行数据分析，提前备货。"只要客户需要糖，我们就会第一时间从最近的仓库发糖配送到客户厂门口，客户只需要下单打款。" 埃森哲大中华区副总裁李广海提出，企业在大数据运用中应当注重数据价值变现。数据是企业未来的核心资产，固定资产已经排在第二位了。对企业而言，如果光生产产品而没有数据，很快就会被淘汰。"现在很多企业没有经营效益，就是因为这些企业不知道怎样将数据拥有量、客户拥有量变现。"李广海说。企业亟待扶持搭建平台论坛举行之前的2015年8月19日，国务院通过《关于促进大数据发展的行动纲要》强调，要推动政府信息系统和公共数据互联共享，消除信息孤岛，加快整合各类政府信息平台，避免重复建设和数据"打架"，增强政府公信力。优先推动交通、医疗、就业、社保等民生领域政府数据向社会开放，在城市建设、社会救助、质量安全、社区服务等方面开展大数据应用示范，提高社会治理水平。对此，与会的一些企业代表深表赞同。不少企业负责人提出，当前我国还未形成成熟的大数据行业，需要政府扶持。"目前我国的大数据产业发展尚处于起步阶段，面临着技术创新驱动不足，产业链与创新链缺乏有效衔接的问题。"中国工程院院士潘云鹤在2015年初曾表示，我国目前的大数据无法形成合力，难以有效支撑产业做大做强。相关专家呼吁，应让大数据成为经济社会发展的"智慧引擎"。有企业代表提出，不少政府及所属部门掌握大量气象、金融、电力、住房、医疗、环保等原始数据，长期"沉睡"在文件和档案袋中，没有发挥应有的作用，建议政府从公布数据开始，启动"数字城市"建设，让各类主体公平分享大数据带来的技术、制度和创新红利。壳牌石油中国零售首席信息官徐斌在此次论坛上说，政府有海量数据，应当把这种海量数据产生一些平台，让各个企业用好这一平台，产生社会价值和社会效益。大数据因其数量比较大，来源比较广泛，单个企业很难拥有所有数据，因此数据的交易交流应该有一个信任的平台，政府就是最好的角色去建立互信平台。值得借鉴的是，贵阳大数据交易所暨贵州通TSM平台于2015年4月试运营，具有会员资格的企业可通过交易所实现大数据交易。建议各地政府依据当地实际建设相关数据交易平台，助力企业开启数据应用模式。相关链接：大数据为汽车行业带来哪些影响？汽车工业在信息的利用、数据的处理上极具代表性。汽车召回可以精确到每辆车，完全是基于对数据的加工处理，以及产品本身的可追溯性。广州汽车集团股份有限公司常务副总经理冯兴亚认为，大数据给汽车行业的影响主要体现在四个方面。

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