李國傑大數據再認識

⑴ 互聯網發展趨勢

趨勢一，顛覆性技術創新催生更多新業態。顛覆性技術有可能使得原有產業發生根本改變，也可能是利用新技術撬動傳統產業。工程院院士李國傑表示，未來10年，對經濟增長貢獻最大的可能不是大數據和人工智慧技術，而是信息技術融入各個產業之後形成的跨界融合新生態。

趨勢二，網路安全與網路發展並重。新時代互聯網發展的主要特點之一，就是安全與發展相輔相成，「以安全保發展、以發展促安全」。網路安全地位的提升，將帶動互聯網發展格局的轉變，導致網路安全風險的商業模式將被叫停。

趨勢三，從消費互聯網時代進入工業互聯網時代。工業互聯網是互聯網與實體經濟深度融合的最新支點。發展實體經濟，重點在製造業，難點也在製造業，製造業是技術創新的主戰場。

⑵ 互聯網發展趨勢

趨勢一，顛覆性技術創新催生更多新業態。顛覆性技術有可能使得原有產業發生根本改變，也可能是利用新技術撬動傳統產業。工程院院士李國傑表示，未來10年，對經濟增長貢獻最大的可能不是大數據和人工智慧技術，而是信息技術融入各個產業之後形成的跨界融合新生態。

趨勢二，網路安全與網路發展並重。新時代互聯網發展的主要特點之一，就是安全與發展相輔相成，「以安全保發展、以發展促安全」。網路安全地位的提升，將帶動互聯網發展格局的轉變，導致網路安全風險的商業模式將被叫停。

趨勢三，從消費互聯網時代進入工業互聯網時代。工業互聯網是互聯網與實體經濟深度融合的最新支點。發展實體經濟，重點在製造業，難點也在製造業，製造業是技術創新的主戰場。

⑶ DOA的DOA意義

李國傑院士在關於大數據應用與研究所面臨的問題與挑戰中指出，大數據時代，「需要考慮對整個 IT 架構進行革命性的重構」。廣義上講，革命指推動事物發生根本性變革，引起事物從舊制到新制的飛躍。我們認為 IT 架構的革命性重構應該從硬體和軟體兩個方面來考慮。雲計算已經較好地解決了硬體方面的問題，並且為軟體方面的革命性重構奠定了重要基礎。但軟體方面，在軟體的體系結構上，目前還沒有很好的解決方案。受軟體體系結構的局限，信息技術領域長期存在的問題在大數據時代愈發突出：
（1）信息共享。經過數十年來信息技術發展和信息化應用的積累，政府部門和企業中建立的各種業務信息系統越來越多。但這些系統間很難實現信息共享，甚至新建的信息系統也難以和其他系統共享信息。信息「孤島」和信息「煙囪」 現象普遍存在，而且問題越來越嚴重。採用「介面」和「信息交換平台」或「數據交換平台」等方案，不能從根本上解決問題。
（2）系統擴展。信息系統建設完成後，應用需求發生變化就要重新修改代碼才能實現功能更改，造成應用信息系統對軟體開發者的依賴。一旦需求變化成為常態，系統的功能擴展問題就變得非常突出。
（3）數據管理。過去的信息系統涉及的多是結構化數據，通過關系型資料庫管理系統（RDBMS, Relational Data Base Management System）就能很好地對數據進行管理。現在面臨的大數據具有海量、異構、多源、動態、實時變化和爆發式增長的特點，數據來源多樣，種類繁多，動態變化，包括來自物聯網的物理空間數據，社交網路的網路空間數據等，至今沒有統一的數據定義和管理辦法。
（4）大數據分析和挖掘支持。大數據需要通過處理、分析和挖掘才能產生價值，才能為決策提供支持。但目前對具有上述特點的大數據缺乏符合數據密集 型模式的數據管理機制和平台，因而對大數據的處理、分析和挖掘難以獲得具有持續、全面、科學和客觀的大數據分析和挖掘結果。
（5）軟體工程。傳統的面向業務的軟體開發過程復雜，開發和維護成本高，無法應對處於常態的業務應用需求變更，軟體生命周期短，更新、淘汰和重新開發帶來的投入大。在互聯網和移動互聯網時代，強調一切業務數據化，就意味著要採集、記錄、存儲和管理一切業務過程中產生的數據，這對於需求分析、數據模型和業務應用等，都充滿了不確定性，也和傳統的軟體開發中要盡量有一個穩定、明確的需求正好相反，這給傳統的面向業務的軟體工程帶來了嚴峻的挑戰。
（6）信息安全。信息安全涉及國家安全、社會穩定、企業利益和個人隱私。傳統的信息安全多是封閉環境下的信息安全，強調的是網路安全、系統安全和應用安全。在信息安全上，我國採用的是分級保護和等級保護的信息安全制度。傳統的數據安全，多強調的是數據中心的安全，雖然有備份、災備等技術保障數據的安全，但還存在著越權訪問等數據泄露隱患。在雲計算、互聯網和移動互聯網應用以及大數據時代下，環境更為開放，對數據安全的要求更高，給信息安全帶來了更為嚴峻的挑戰。所以，信息安全除了網路安全和系統安全保障之外，在安全的軟體體系結構和安全的數據保護機制等方面還要有更深入的研究。
（7）數據提供者利益保障。在大數據時代，以數據建設和提供信息（數據）服務的企業和部門越來越多，對這類數據提供者的利益保護愈發重要。但由於信息具有易復制、易傳輸、難保護的特點，現有的技術體系缺乏對數據保護和授權使用的機制，不足以保障數據提供者的利益，不利於這類企業或部門的發展。

⑷ 李國傑院士談面向大數據的數據科學

如今，大數據對於我們生活的影響是方方面面的，不僅在促進社會經濟發展，促進社會公平法制有很大的推動作用，在科學研究方面也為我們提供新的方向。大數據就像我們觀察自然界的放大鏡和顯微鏡一樣，成為了了解世界的新工具。

大數據一詞是由美國IBM公司提出並炒起來的，最近IBM公司又提出了認知科學一詞，准備用來取代大數據，可能2~3年後，認知科學將會成為我們談論的新的行業名詞。

數據是我們對自然界客觀事物的描述，是從客觀事物中抽象出來的東西。大數據要想發揮出它的價值，就必須與其他學科綜合在一起。所以現在我們常說數據科學，它是綜合了統計、代數、拓撲、計算機科學、基礎科學（物理、化學、生物），應用科學（感測、通信、存儲）等的集大成科學。

大數據對計算機科學帶來的挑戰：
圖靈定義的計算機科學：G = F(x)，計算機科學研究的核心就是演算法F，輸入x可以是任意對象。在大數據時代，輸入對象x的體量非常的大，類型非常混雜，所以x就不能是任意對象了。所以計算機科學的定義也發生了轉變，Computer Science = Science of Algorithm + Science of Data，計算機科學不再單單只研究演算法，也應該研究數據。

大數據對機器學習(ML)和計算機視覺(CV)帶來的挑戰：
機器學習和計算機視覺作為目前人工智慧領域最活躍的兩個部分，由於我們平時的訓練樣本比較小，所以這些經典的演算法表現的還可以。一旦當數據量變的非常大的時候，經典演算法統統失靈了。普林斯頓大學做了一個實驗，讓計算機區分2000萬張圖像，總計2.1萬個類別，計算機表現的非常差。這時候人工領域的深度學習表現的還算可以，但准確率也僅僅只有15%。

大數據對統計學帶來的挑戰：
以前我們在學習統計學的時候，我們都會假定所有樣本服從獨立同分布，然後我們才能夠求得樣本分布的均值、中位數、方差等，能夠繪制樣本的分布規律。在如今的大數據時代，數據往往並不滿足獨立同分布的要求，所以經典統計學也存在著很大的不足。
在經典統計學中，數據往往是樣本量遠遠大於維度數，samples >> features。而大數據是立體式，全方位的數據，維度 >> 樣本數，所以我們在處理數據的時候往往需要對其進行降維處理。
大數據分析是對全樣本的分析，這一點顯著區別於統計學中的抽樣分析。在經典統計學中，我們先研究樣本的規律，進而推廣到整體。在大數據中，我們先研究整體的規律，然後用這一規律來驗證局部樣本。

大數據時代要培養「π」型人才：
「π」型人才就是要兩條腿走路，既要掌握自己的專業知識，也要懂得計算機科學。以前，我們在想要取得研究上的突破往往需要花費很長的時間，如今我們將數據科學引入，通過讓計算機分析研究過程中的所有數據，從而極大的（成千上萬倍）加速了科學研究的進展。院校在計算機科學的設置上也要引入數據採集，傳輸，整理，分析，應用等專業，形成完整的數據科學體系。

⑸ 人類進入數據化生存時代 大數據蘊含大價值

人類進入數據化生存時代 大數據蘊含大價值_數據分析師考試

移動互聯技術的普及，將每一個人都納入到互聯網之中，並隨之產生海量的數據。那麼，這些數據意味著什麼，對人類有何價值？這就是當前計算機領域最熱門的「大數據」研究。10月20日，中國計算機學會大數據專家委員會成立，在隨後的「大數據」論壇上，與會嘉賓認為，人類已經進入了一個「數據化生存」的時代，「大數據」中蘊含著巨大的價值，並且已經在日常生活中發揮著潛移默化的作用。

據經濟之聲《天下財經》報道，「數據」是什麼？數據就是資源，它像空氣和水、石油和煤炭一樣，就在你的周圍自然而然的存在著，你每一次點擊滑鼠，每一次刷卡消費，其實就已經參與到了數據的生成，可以說，每一個人既是數字的生產者，也是數據的消費者。英國帝國理工學院教授、海量數據分析專家郭毅可就是這種理念的堅定支持者。

郭毅可：以前數據不是人類的資源，現在數據是一種自然資源，和水、油、氣一樣，沒有數據不能生活，這就是數據。

其實，數據一直存在，但為什麼現在人們會如此重視它？美國羅格斯－新澤西州立大學商學院教授熊暉認為，這是因為當前的技術手段為「大數據」的收集和分析提供了保障。

熊暉：現在這個大數據，我們第一次有了這么精細的觀測手段，比如說，以前我們不可能知道每一個人的地理信息，現在我可以非常精細的知道你每時每刻在什麼地方出現，然後就可以產生非常精細化的數據，可以用來描述人、社會和整個環境的行為，這些東西我們了解的更深了，可以幫助我們減少社會的復雜度。

今年3月，美國奧巴馬政府宣布了「大數據研究和發展計劃」，並設立了2億美元的啟動資金，希望增強收集海量數據、分析萃取信息的能力，認為這事關美國的國家安全和未來競爭力，鼓勵大學培養下一代的「大數據科學家」。

如果拋開政府行為，「大數據」分析其實早已經在商業領域大顯身手。金蝶國際軟體集團首席科學家張良傑介紹，他們參與搭建的全國中小企業信息平台，上面匯集了4000萬家企業，通過對這些企業海量數據的挖掘和分析，能夠對經濟運行狀況做出准確的預警，有助於國家相關部門做出應對決策。此外，張良傑還舉例說，在微觀經濟領域，「大數據」的作用也越發凸顯。

張良傑：(美國一家公司)把天氣預報的信息和數據，利用跟天氣相關的大數據，在亞馬遜的雲平台上做處理，然後可以幫助農業的種植者能夠很好地保障他們的收益。另外一個領域就是在企業的管理上，大數據可以幫助他們做決策。

在金融領域，「大數據分析」早已經成為一種流派，在美國華爾街，對沖基金、股票分析、高頻數據交易等領域，數據分析師都是最搶手的人才；在中國，阿里巴巴旗下的金融業務，也開始利用電子商務數據來發放「信用貸款」，發展勢頭迅猛。

中科院虛擬經濟與數據科學研究中心副主任石勇，是人民銀行徵信系統的建立者之一，他介紹，「徵信系統」也是大數據的一種應用，是一個國家金融業務開展的基礎。

石勇：在座的每一個人在銀行做的任何事，包括在ATM上取錢，數據都在裡面，現在各個商業銀行都在用你們的信用評分(這個模型就是我們算出來的)來做貸款處理，這個重要性就不用講了，美國引發次貸危機的三大指標之一就是信用評分，我們連信用評分都沒有，怎麼把經濟工作搞好？

還有學者預測，誰擁有了數據以及對數據的發掘能力，誰就將佔領下一個十年全球經濟發展的制高點。但是目前，我國大數據應用剛剛起步，基於大數據的商業模式還在萌芽階段，從需求來看，很多產業對大數據的使用還沒有意識，而供給一方，由於技術和人才儲備上的落後，也缺乏深厚的數據分析手段來支撐需求。

此外，在制度層面，中國工程院院士、中國計算機學會大數據專家委員會主任李國傑提醒，當前我國大量的基礎數據掌握在政府部門手中，今後要想不輸在起跑線上，政府部門就要有更開放的姿態分享手中的數據。

李國傑：政府部門的數據共享一直是個軟肋，國外有數據公開法等法律的規定，政府采購的信息要共享等等，相對來說執行的比價好，而中國由於部門的色彩(比較重)，這些大數據怎麼共享利用這是要解決的大問題，也呼籲政府要盡快實現數據的共享，實現數據的開發。

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⑹ 互聯網發展趨勢

當今世界網路信息技術日新月異，互聯網正在全面融入經濟社會生產和生活各個領域，引領了社會生產新變革，創造了人類生活新空間，帶來了國家治理新挑戰，並深刻地改變著全球產業、經濟、利益、安全等格局。互聯網正在成為21世紀影響和加速人類歷史發展進程的重要因素，成為推動全球創新與變革、發展與共享、和平與安全的重要議題。把握互聯網發展趨勢，深化互聯網應用，加強互聯網治理，才能讓互聯網更好地服務人類發展。
當前全球互聯網呈現出了以下發展趨勢：
一是互聯網將成為全球產業轉型升級的重要助推器。互聯網正在為全球產業發展構建起全新的發展和運行模式，推動產業組織模式、服務模式和商業模式全面創新，加速產業轉型升級。眾包、眾創、眾籌、網路製造等無邊界、人人參與、平台化、社會化的產業組織新模式將讓全球各類創新要素資源得到有效適配和聚合優化，移動服務、精準營銷、就近提供、個性定製、線上線下融合、跨境電商、智慧物流等服務將讓供求信息得到及時有效對接，按需定製、人人參與、體驗製造、產銷一體、協作分享等新商業模式將全面變革產業運行模式，重塑產業發展方式。互聯網構建的網路空間，將讓產業發展更好地聚集創新要素，更好地應對資源和環境等外部挑戰，將推動全球產業發展邁入創新、協調、綠色、共享、開放的數字經濟新時代。

⑺ 大數據的權威定義

大數據是IT行業的術語，指的是無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據起源 2008年9月，美國《自然》雜志，正式提出「大數據」概念

2011年2月1日，美國《科學》雜志，通過社會調查的方式，第一次分析了大數據對人們生活的影響

2011年5月，麥肯錫研究院分布報告。大數據是指其大小超出了常規資料庫工具獲取，存儲，管理和分析能力的數據集。
具有4V特徵（value，volume，velocity，variety）

Value：價值高。

Volume：體量大。（數據每個18月翻一番，而每年產生的數據量增長到44萬億GB）

Velocity：速度快。（數據生成，存儲，分析，處理遠遠超過人們的想像力）

Variety：種類多。
大數據的來源
按產生主體

（1）企業（關系型資料庫，數據倉庫）

（2）人（瀏覽信息，聊天，電子商務......）

（3）機器（伺服器產生日誌，視頻監控數據）

數據來源的行業劃分

（1）BAT三大公司為代表

（2）電信、金融、保險、電力、石化系統

（3）公共安全、醫療、交通領域

（4）氣象、地理、政務等領域

（5）製造業和其他產業

3.按數據存儲的形式劃分

（1）結構化

（2）非結構化

二．大數據技術支撐

大數據運用場景
環境，教育，醫療，農業，智慧城市，零售業，金融業。

大數據的處理方法
數據採集
數據抓取，數據導入，物聯網設備自動抓取

數據預處理
數據清理，數據集成，數據轉換，數據規約。

轉換：過平滑聚集、數據概化、規范化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。

規約：尋找依賴於發現目標的數據的有用特徵，縮減數據規模，最大限度地精簡數據量。

統計與分析
統計與分析主要是利用分布式資料庫，或分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總，以滿足大多數常見的分析需求，在這些方面需要使用不同的框架和方法。

Hadoop：大數據的核心，主要組成部分包括：maprece（處理）和HDFS（存儲）和yarn（集群資源管理和調度）；

Hbase：常用資料庫；spark：實時數據處理框架；sqoop：數據導入導出；flume：日誌採集工具

Hive：數據倉庫，必須有SQL基礎，可以做離線的數據分析，把復雜的maprece代碼轉化為簡單的sql語句，

而且可以處理的數據類型更加豐富，對接的工具也更多，是整個大數據學習中非常主要的一部分。

⑻ 數據科學與數據技術有哪幾個大學

中國科學院大來學（簡稱國科大自）首次「大數據技術與應用」方向人才培養研討會在京召開。中國工程院院士李國傑表示，該專業應發揮中科院相關研究所在大數據領域的優勢，把人才培養與科研優勢結合起來，讓有條件的學生參與到研究所大數據技術及應用的科研實踐中來。
該專業方向具體實施單位、國科大工程管理與信息技術學院院長於華介紹說，他們將逐步開展與金融、電信、氣象、電子商務、科學計算、物流、遙感、航天等領域的合作，把人才培養落到實處，切實為相關行業的發展提供優質教育服務。
據了解，國科大將面向科研發展及產業實踐，培養復合型大數據人才。不同於普通本科生和研究生培養，該方向首先瞄準具有一定行業背景的在職人員，通過整合中科院及合作夥伴在大數據技術及應用領域的優質資源，力爭打造具有中科院特色和優勢的專業方向。
望採納

⑼ 如何解釋'信息技術的發展趨勢'

近幾年媒體上頻繁出現「新一代信息技術」這一概念。新一代信息技術，不只是指信息領域的一些分支技術如集成電路、計算機、無線通信等的縱向升級，更主要的是指信息技術的整體平台和產業的代際變遷。上世紀80年代以前普遍採用的大型主機和簡易的啞終端，被認為是第一代信息技術平台。從上世紀80年代中期到本世紀初，廣泛流行的是個人計算機和通過互聯網連接的分散的伺服器，被認為是第二代信息技術平台。近10年來，以移動互聯網、社交網路、雲計算、大數據為特徵的第三代信息技術架構蓬勃發展。概括地說，新一代信息技術，「新」在網路互聯的移動化和泛在化、信息處理的集中化和大數據化、信息服務的智能化和個性化。新一代信息技術發展的熱點不是信息領域各個分支技術的縱向升級，而是信息技術橫向滲透融合到製造、金融等其他行業，信息技術研究的主要方向將從產品技術轉向服務技術。以信息化和工業化深度融合為主要目標的「互聯網+」是新一代信息技術的集中體現。

網路互聯的移動化和泛在化。近幾年互聯網的一個重要變化是手機上網用戶超過桌面計算機用戶，以微信為代表的社交網路服務已成為我國互聯網的第一大應用。移動互聯網的普及得益於無線通信技術的飛速發展，4G無線通信的帶寬已達到100Mb。我國提出的TD—LTE制式被認定為4G無線通信的國際標准之一，已率先在國內部署，這是我國從通信大國走向通信強國的重要機遇。正在研發的5G無線通信不只是追求提高通信帶寬，而是要構建計算機與通信技術融合的超寬頻、低延時、高密度、高可靠、高可信的移動計算與通信的基礎設施。當前，基於IPv4協議的互聯網在可擴展性、服務質量和安全性等方面已遇到難以突破的瓶頸，近來各大企業和研究者們正在積極發展軟體定義的互聯網和以內容為中心的互聯網，這可能是未來互聯網發展的重要方向。過去幾十年信息網路發展實現了計算機與計算機、人與人、人與計算機的交互聯系，未來信息網路發展的一個趨勢是實現物與物、物與人、物與計算機的交互聯系，將互聯網拓展到物端，通過泛在網路形成人、機、物三元融合的世界，進入萬物互聯時代。

信息處理的集中化和大數據化。上世紀末流行個人計算機，由分散的功能單一的伺服器提供各種服務，但這種分散的服務效率不高，難以應付動態變化的信息服務需求。近幾年興起的雲計算將伺服器集中在雲計算中心，統一調配計算和存儲資源，通過虛擬化技術將一台伺服器變成多台伺服器，能高效率地滿足眾多用戶個性化的並發請求。過去長期以來計算機企業追求的主要目標是「算得快」，每隔11年左右超級計算機的計算速度提高1000倍。但為了滿足日益增長的雲計算和網路服務的需求，未來計算機研製的主要目標是「算得多」，即在用戶可容忍的時間內盡量滿足更多的用戶請求。這與傳統的計算機在體系結構、編程模式等方面有很大區別，需要突破計算機系統輸入輸出和存儲能力不足的瓶頸，未來10年內具有變革性的新型存儲晶元和片上光通信將成為主流技術。同時，社交網路的普及應用使廣大消費者也成為數據的生產者，感測器和存儲技術的發展大大降低了數據採集和存儲的成本，使得可供分析的數據爆發式增長，數據已成為像土地和礦產一樣重要的戰略資源。人們把傳統的軟體和資料庫技術難以處理的海量、多模態、快速變化的數據集稱為大數據，如何有效挖掘大數據的價值已成為新一代信息技術發展的重要方向。大數據的應用涉及各行各業，例如互聯網金融、輿情與情報分析、機器翻譯、圖像與語音識別、智能輔助醫療、商品和廣告的智能推薦等等。大數據技術大概5—10年後會成為普遍採用的主流技術。

信息服務的智能化和個性化。過去幾十年信息化的主要成就是數字化和網路化，今後信息化的主要努力方向是智能化。「智能」是一個動態發展的概念，它始終處於不斷向前發展的計算機技術的前沿。所謂智能化本質上是計算機化，即不是固定僵硬的系統，而是能自動執行程序、可編程可演化的系統，更高的要求是具有自學習和自適應功能。無人自動駕駛汽車是智能化的標志性產品，它融合集成了實時感知、導航、自動駕駛、聯網通信等技術，比有人駕駛更安全、更節能。美國已有幾個城市給無人駕駛汽車頒發了上路許可證，估計10年內計算機化的智能汽車將開始流行。德國提出的工業4.0，其特徵也是智能化，設備和被加工的零件都有感知功能，能實時監測，實時對工藝、設備和產品進行調整，保證加工質量。建設智慧城市實際上是城市的計算機化，將為發展新一代信息技術提供巨大的市場。
（來源：人民日報作者：李國傑 中國工程院院士）