大數據意識不夠

① 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據量大是大數據具有價值的前提。

當數據量不夠大時，它們只是離散的「碎片」，人們很難讀懂其背後的故事。隨著數據量不斷增加，達到並超過某個臨界值後，這些「碎片」就會在整體上呈現出規律性，並在一定程度上反映出數據背後的事物本質。

這表明，數據量大是數據具有價值的前提，大數據具有大價值。大數據的「大」是相對的，與所關注的問題相關。通常來說，分析和解決的問題越宏觀，所需要的數據量就越大。

2、數據關聯是大數據實現價值的基礎。

運用大數據解決的問題通常涉及多部門、多領域、多個體、多視角，單純的數據量的積累不一定能讓人認識事物的全局，只有將不同側面、不同局部的數據匯聚起來並加以關聯，才能產生對事物的整體性和本質性認識。

數據匯聚使數據可能產生價值，數據關聯使數據實現價值，因此必須推動數據開放共享。政府、企業是大數據的主要擁有者。要推動大數據轉化為發展動能，就要保障數據供給和合理合法開放共享。

3、計算分析使大數據最終產生價值。

大數據通常價值巨大但價值密度低，很難通過直接讀取提煉價值。只有通過綜合運用數學、統計學、計算機等工具進行大數據分析，才能使大數據產生價值，完成從數據到信息再到知識和決策的轉換。

大數據價值鏈包括數據採集、流通、儲存、分析與處理、應用等環節，其中分析與處理是核心。如果只存儲不分析，就相當於只買米不做飯，產生不了實際效益。

當前，我國大數據產業在某些環節（如儲存）過於集中，有產能過剩之虞，但在分析與處理環節的產能又嚴重不足，這應引起關注。還要看到，傳統用於分析數據的統計學方法和數據挖掘方法對於大數據並不適用，必須重建大數據的統計學基礎、計算基礎與數據挖掘方法基礎。

4、廣泛使用使大數據效益倍增。

大數據及其產品具有易復制、成本低、疊加升值、傳播升值等特點，能夠被廣泛、重復、疊加使用，具有較高的邊際效用和正外部性。同一組數據不僅可以在合理合法的前提下以較低成本提供給不同使用方，使單一數據服務多個主體。

而且還可以針對不同目的、使用不同方法進行分析，使單一數據產生多樣價值。因此，大數據能夠一次投入、反復使用，產生倍增效益，有利於提升各行各業應用數據解決困難和問題的能力。

5、大數據是新型生產要素和重要的基礎性戰略資源，蘊藏著巨大價值，經過深入挖掘並加以應用，能夠有力推動經濟轉型發展，重塑國家競爭優勢，提升國家治理現代化水平。

大數據是能夠靠制度、積累、科技撬動的，因而可以成為欠發達地區異軍突起的發展驅動力。大數據具有通用技術性，可以廣泛而深入地應用於企業生產、政府管理和社會治理、民生改善等各個領域。

產生難以估量的價值和效益。各級領導幹部、企業家、創業者乃至全民都應形成大數據思維，提高自覺、合法、有效利用大數據的意識，增強利用數據推進各項工作的本領，使大數據在經濟社會發展中發揮更大作用。

② 我國發展大數據存在哪些問題

您好，一是信息孤島普遍存在。跨部門、跨行業的數據共享仍不順暢，有價值的公共信息資源和商業數據開放程度低，基本處於死鎖狀態，無法順暢流動。
二是對大數據產業發展規律認識不足。全社會尚未形成對大數據產業發展規律的客觀、科學的認識，一些地方誤將數據中心建設視為大數據產業發展重點，盲目追逐硬體設施投資，輕視了數據資源匯聚、積累、處理與應用能力建設，未能主動推進大數據產業發展與應用需求間的對接。
三是技術創新與支撐能力不足。大數據需要從底層晶元到基礎軟體再到應用分析軟體等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平台、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，難以滿足各行各業大數據應用需求。
四是數據資源建設和應用水平低。用戶普遍不重視數據資源的建設，即使有數據意識的機構也大多隻重視數據的簡單存儲，很少針對後續應用需求進行加工整理。數據資源普遍存在質量差，標准規范缺乏，管理能力弱，數據價值難以被有效挖掘利用的問題。
五是信息安全和數據管理體系尚未建立。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標准規范缺乏，技術安全防範和管理能力不夠，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系，制約了大數據發展。
六是人才隊伍建設亟須加強。綜合掌握數學、統計學、計算機等相關學科及應用領域知識的綜合性數據科學人才缺乏，遠不能滿足發展需要，尤其是缺乏既熟悉行業業務需求，又掌握大數據技術與管理的綜合型人才。

③ 大學生怎麼運用大數據建設社會主義

一、大數據及其特點
大數據目前尚無明確定義。維基網路對大數據的定義是：大數據是指所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到截取、管理、處理並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息【1】。徐子沛在《大數據》一書中將大數據定義為：指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般的軟體工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據【2】。《大數據時代》的作者維克·托邁爾·舍恩伯格認為，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。」【3】8-9《人民日報》在采訪他時，他曾說：「在我看來，大數據是一種價值觀、方法論，我們面臨的不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。這是一場思維的大變革，更是一個互動的過程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大數據，並得到不一樣的結果與好處。」【4】據此，筆者認為：大數據是大規模數據中，可以通過有效技術手段快速獲取、存儲、管理並分析出可以推動社會發展的有價值的數據。
目前普遍認可大數據的四個基本特徵，即4V特性：規模大（Volume）、來源廣泛且類型多樣（Variety）、獲取及處理速度快（Velocity）、價值密度低（Value）。
數據規模大（Volume）。現代意義上的「數據」，范疇比信息還要大。進入信息時代，「數據」二字的內涵開始擴大：不僅指代「有根據的數字」，還統指一切保存在電腦中的信息，包括文本、圖片、視頻等。數據也逐漸成為「數字、文本、圖片、視頻」等的統稱，也即「信息」的代名詞。【6】256-257
數據來源廣泛、類型多樣（Variety）。信息時代，數據的獲取途徑不僅限於計算，還包括大記錄，即人們通過手機、個人電腦、ipad等終端上傳到網路的海量數據以及個人存儲在手機、個人電腦等終端中的數據。數據的類型也不再局限於原始的計算數據、結構化數據，還包括人們在日常生活中隨手記錄、保存、上傳至網路平台的圖片、音頻、視頻等非結構化數據。
數據獲取及處理速度快（Velocity）。數據來源的多樣化致使數據日益公開化、社會化，數據獲取更為方便、快捷、全面。伴隨大數據發展而誕生的數據處理技術使得數據處理速度遠遠快於傳統數據時代，數據處理日益規模化、軟體化、智能化。
價值密度低（Value）。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，大數據本身的價值密度是相對較低的，需要對海量的數據進行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用戶價值。【5】基於海量數據基礎上形成的某一領域或某一特定內容形成的信息，相關性更強、信息更為全面，效果更佳明顯，價值高於傳統小數據分析得出的結論。
二、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的重要性
大數據已經融入到大學生日常生活中，大學生學習、生活、工作無處不體現大數據。一方面，大學生通過互聯網獲取學習資料、娛樂資訊、工作模板，成為大數據的享用者；另一方面，大學生搜索、下載學習資料留下數據痕跡，在微博等社交網路平台發表狀態、上傳生活照片以及工作過程中通過網路發布通知、活動內容，成為大數據的貢獻者。大數據與大學生息息相關，透過大學生可以了解學生的思想動態，亦可推動社會主義核心價值觀建設。
（一）大數據為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境。
徐子沛在《數據之巔：大數據革命，歷史、現實與未來》中提到一個案例：2013年7月，有報道稱，華東師范大學的一位女生收到校方的簡訊：「同學你好，發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難？」這條溫暖的簡訊也要歸功於數據挖掘：校方通過挖掘校園飯卡的消費數據，發現其每頓的餐費都偏低，於是發出了關心的詢問，但隨後發現這是一個美麗的錯誤——該女生其實是在減肥。【6】275這個案例說明可以通過大數據了解實時了解學生狀態，在當前東西方價值觀激烈碰撞的環境下，通過分析數據可以了解並掌握學生思想動態，做到早發現、早處理，對於為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境有極為重要的意義。
（二）大數據為社會主義核心價值觀建設提供更為行之有效的方法。
價值觀教育並非一成不變、形式單一，目前高校社會主義核心價值觀教育方式主要有課堂教學、主題班會、高校講座、社會實踐以及網路自主獲取等形式。那麼，這些方式哪些是學生更喜聞樂見、接受主動性更強的方式？有沒有尚未發掘的、學生潛意識中更易於接受的價值觀教育方式？以課堂教學為例，學生是更傾向於教師講課學生聽的形式還是互動教學形式？如果把視頻教學納入到課堂教學中，那麼視頻內容是什麼樣的，多長的視頻最優化，以何種形式展現，等等，都是值得探討的問題。問卷調查、抽樣調查等方式獲取的數據量小、不夠全面、不完全具有代表性，且學生填寫調查問卷具有自我意識，問卷結果未必是學生真實想法。大數據是通過高校大學生在網路上發布海量資訊中獲取，如學生通過QQ、微信、飛信等溝通軟體，人人網、新浪微博、大學生在線等網路社交平台以及郵箱、Dropbox等數據共享平台發布的數據。數據更公開、更廣泛、更全面、更真實，通過分析得出的結論更具有說服力。通過分析高校大學生思想動態大數據，可以全面、時時了解學生接受價值觀教育的趨向性方式。依據不同年級、不同專業、不同高校學生特點，採用不同形式進行價值觀教育，真正做到「因材施教」。
（三）大數據有效掌握高校社會主義核心價值觀建設動態情況。
社會主義核心價值觀建設是一項艱巨的長期工程，其過程具有動態性、延展性，需要提前、時時把握價值觀建設狀態、發展動態、發展趨勢，隨時調整價值觀建設的方法、形式、重點。基於網路數據的信息挖掘，不需要逐一調查，成本低廉，更重要的是，這種分析是實時的，沒有滯後性【6】268。
三、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的途徑
（一）樹立大數據觀念
大數據絕不僅僅是科研的高端產品，大數據存在於我們的日常生活中。沃爾瑪通過數據挖掘發現顧客潛在意識——父親在買尿布時往往會順便買啤酒——捆綁「啤酒和尿布」提高銷量；亞馬遜通過數據挖掘——分析顧客的購買規律——「預判發貨」，即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出；奈飛公司利用客戶的網上點擊記錄，預測其喜歡觀看的內容，實現精準營銷。
在高校中，數據和數據分析的價值更是隨處可以得到體現，高校思想政治教育工作已經具備了大數據的特徵【7】。建設核心價值觀，充分發揮大數據的價值，需要高校學生工作者強化大數據意識，提高對數據的敏感意識、前瞻意識，培養數據共享意識、動態意識，數據不是一成不變的，要不斷接受新數據、挖掘新信息。根據對數據的分析，個性化推動社會主義核心價值觀建設。
（二）建立大資料庫
數據是大數據時代社會主義核心價值觀建設的基礎。建立大資料庫的方式有兩種：對內，匯總校園內通過高校信息網路中心的數據及學生在各平台發布的信息；對外，搜集政府、社會發布的與核心價值觀建設相關的信息。學校電子網路信息、學生交流使用的網路電子平台、校園各單位為方便服務管理而統計保存的各種信息匯總以及校園安全服務網路使用的攝像頭、門禁器等產生的信息數據。
（三）培養大數據工作隊伍
光有數據沒有分析人才，那麼數據永遠只是一堆數字，沒有任何價值。大數據價值密度低的特點要求數據分析者設計能完成特定任務的軟體或程序，智能分析海量數據。高校社會主義核心價值觀建設工作人員主要以高校學生工作處、思政教師及輔導員為主，需要在這批人員中培養一批思想政治覺悟高、政治理論水平高人員專門從事該項事務，提高他們的大數據意識和大數據處理能力，適應大數據時代社會對大學生數據能力的需求。

④ 《給孩子講大數據》：增強數據意識，打造數據思維

大數據究竟是什麼？它和我們熟知的數字、數學又有著什麼樣的聯系？大數據對孩子們的生活又產生了什森猛么樣的影響？《給孩子講大數據》詳細介紹了大數據的相關知識，為孩子們打開了大數據之門，可以增強孩子們的數據意識，讓孩子們練就數據思維。

《給孩子講大數據》回溯了大數據的發展歷程，詳細介紹了大數據在中大納外 歷史 重大事件中的全方位應用，從遠古時期的刻痕計數、物物交換到貨幣的發明、數學的發展；從矽谷的誕生、滑鼠的發明，再到 科技 發展背後的數據支撐……該書系統講解了這些大數據的應用滾春沒，還講述了一些大數據專家的故事，可以讓孩子們全面了解大數據背後鮮為人知的 歷史 ，深入感受數據的力量。

《給孩子講大數據》將中小學數學課堂必學知識點巧妙地融入故事中，比如「數」的產生、分類計數、數據的整理和分析、統計調查、指數運算等，可以幫助孩子們更好地學習數學。該書還加入了大量有趣的插圖，還有數據可視化圖表，與內容相輔相成，可以激發孩子們的閱讀興趣，讓孩子們更全面了解大數據的相關知識，並引導孩子們用大數據的思維和眼光看世界。

⑤ 如何用大數據解決辦案中的意識形態問題

在辦案中，意識形態問題往往涉及到相關人員的價值觀、信仰、情感等方面，具有復雜性和主觀性。使用大數據技術可以從多個角度收集、分析、處理大量的數據，從而更客觀、全面地了解相關事實和規律，幫助解決意識形態問題。在辦案中，意識敗鎮形態問題往往涉及到相關人員的價值觀、信仰、情感等方面，具有復雜性和主觀性。使用大數據技術可以從多個角度收集、分析、處理大量的數據，從而更客觀、全面地了解相關事實和規律，幫助解決意察慶粗識形態問題。根據大數據平台，以下是一些應用方法：
1、基於大數據的輿情監測：通過搜索引擎、社交媒體等平台對相關話題進行監測和分析，掌握輿論動態、輿情變化趨勢，預測事件走向，並就此制定反應策略。
2、數據挖掘與分析：從海量數據中提取關鍵信息、抽象規律，發現隱藏在數據背後的因果關系和聯系，為案件調查和研判提供支持和參考。
3、語言模型與情感分析：利用自然語言處理技術，對大量文本數據進行語義理解和情感差鋒分析，獲取相關人員的言論、態度、情感等信息，更好地理解其意願和行為動機。
4、可視化分析與展示：將大數據結果以圖表、地圖、詞雲等形式直觀呈現，幫助檢察機關、律師、法官等相關人員更好地理解案件信息和分析結果，以便做出更准確的決策。

⑥ 如何看待我國大數據發展

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。無論是國家、企業還是社會公眾，都越來越認識到數據的價值。因此，近年來，各地紛紛成立大數據發展局，企業紛紛推動數據資產治理，大數據輻射的行業也從傳統的電信、金融逐漸擴展到工業、醫療、教育等。一時間，彷彿各行各業都在談大數據，人人都在談大數據。但也有聲音說大數據迎來了「七年之癢」，面對大數據熱潮也需要一些「冷思考」。我國大數據究竟發展得如何？未來我國大數據發展還有哪些機遇和挑戰？

1、大數據產業進展顯著
過去幾年，大數據理念已經深入人心，「用數據說話」已經成為所有人的共識，數據也成了堪比石油、黃金、鑽石的戰略資源。五年來，我國大數據產業政策日漸完善，技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。
在政策方面，我國從中央到地方的大數據政策體系已經基本完善，目前已經進入落地實施階段。自從2014年「大數據」這個詞寫入政府工作報告以來，我國大數據發展的政策環境掀開了全新的篇章。在頂層設計上，國務院《促進大數據發展行動綱要》對政務數據共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務信息資源共享管理暫行辦法》《大數據產業發展規劃（2016-2020）》等文件也都已經出台。十九大報告中提出「推動大數據與實體經濟深度融合」，「十三五」規劃中提出「實施國家大數據戰略」。衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出台了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初，所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃，十幾個省市設立了大數據管理局，8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說，大數據的政策體系已經基本搭建完成，目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。
在技術方面，我國大數據技術發展屬於「全球第一梯隊」，但國產核心技術能力嚴重不足。我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式，促進了大數據領域技術創新速度和能力水平，處於國際領先地位。在技術全面性上，我國平台類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究；在應用規模方面，我國已經完成大數據領域的最大集群公開能力測試，達到了萬台節點；在效率能力方面，我國大數據產品在國際大數據技術能力競爭平台上也取得了前幾名的好成績；在知識產權方面，2018年我國大數據領域專利公開量約佔全球的40%，位居世界第二。但我國大數據技術大部分為基於國外開源產品的二次改造，核心技術能力亟待加強。例如，目前國內主流大數據平台技術中，自研比例不超過10%。
在產業方面，我國大數據產業多年來保持平穩快速增長，但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年，我國大數據產業延續多年來的增速，繼續保持相對高速的增長。根據中國信息通信研究院的測算，2018年我國大數據產業整體規模有望達到5400億元，同比增長15%。然而，綜合國內外環境、新興技術發展等多種因素，大數據產業的增速出現了下滑。我國的大數據產業也面臨著從高速發展向高質量發展的關鍵轉型期。
在應用方面，大數據的行業應用更加廣泛，正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大數據工具的門檻降低以及企業數據意識的不斷提升，越來越多的行業開始嘗到大數據帶來的「甜頭」。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等，行業應用「脫虛向實」趨勢明顯，與實體經濟的融合更加深入。
2、產業的五大困局
雖然我國大數據總體發展形勢良好，也面臨難得的發展機遇，但仍然存在一些困難和問題。
一是，涉及核心技術的產業發展薄弱，未能有效提升我國核心技術競爭力。核心技術的影響力在大數據產業有著極高的重要性。由於大數據企業在完成產品開發後，可以近乎零成本無限制的復制，因此擁有核心技術的大企業，很容易將技術優勢轉化為市場優勢，即憑借具體的信息產品贏得海量用戶獲得壟斷地位。當前，從大數據技術與產品的供給側看，我國雖然在局部技術實現了單點突破，但大數據領域系統性、平台級核心技術創新仍不多見。大數據處理工具都是「他山之石」，大部分企業用的都是國外的數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化技術，自主核心技術突破還有待時日。尤其是開源產品的技術標准方面，我國的影響力尚亟待提升。
二是，數據孤島和壁壘降低了大數據產業資源配置效率。大數據產業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。無論是政府數據、互聯網數據還是其他數據，數據擁有者往往不願對其進行開放流通。受制於前期信息基礎設施建設，目前我國政府數據往往還存在著諸多「數據孤島」和「數據煙囪」，數據價值難以發揮。
三是，數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險。大數據技術為經濟社會發展帶來創新活力的同時，也使數據安全、個人信息保護乃至大數據平台安全等面臨新威脅與新風險。海量多源數據在大數據平台匯聚，來自多個用戶的數據可能存儲在同一個數據池中，並分別被不同用戶使用，極易引發數據泄露風險。利用大數據技術對海量數據（21.90 -5.19%,診股）進行挖掘分析所得結果可能包含涉及國家經濟社會等各方面的敏感信息，需要對分析結果的共享和披露加強安全管理。
四是，產業壟斷與惡性競爭現象頻發，「劣幣驅逐良幣」現象明顯。由於資源型產業門檻低、利潤高，新興的大數據企業往往首先將目光盯在獲取數據資源上面。大量依託數據資源優勢的企業誕生，為大數據產業帶來了低附加值的壟斷經濟模式，使得依靠技術壁壘打江山的企業不得不面對殘酷的市場競爭，放緩了技術研發的步伐。同時，數據壟斷問題也愈發明顯。少數互聯網巨頭企業擁有巨大數據，不但對產業發展不利，甚至存在巨大的數據聚集隱患。
五是，各地發展同質化嚴重，普遍存在重存儲輕應用的現象。由於缺乏統一的大數據產業分類統計體系和產業運行監測手段，各地大數據產業的定位相似，同質化競爭加劇。而盲目的重復建設，更是可能導致大數據產業過剩。同時，由於部分地區信息化發展程度有限，大數據應用場景不夠豐富，更是以數據中心等大數據存儲設施的建設作為發展大數據產業的關鍵，且規模巨大，目標動輒以百萬台計，後期若無法有效利用，將造成巨大的資源浪費。

⑦ 大數據安全面臨哪些風險及如何防護

現如今大數據已經逐漸改變了我們的生活方式，成為必不可少的存在，在我們享野首受大數據給我們帶來的便利時，安全性無論對於企業還是個人都是必須要解決的重大課題。

總結大數據面臨的三大風險問題如下

1.個人隱私問題凸顯

例如大數據中的精準營銷定位功能，通常是依賴於高度採集個人信息，通過多種關聯技術分析來實現信息推廣，精準營銷。企業會掌握用戶大量的數據，不排除隱私部分的敏感數據，一旦伺服器遭到不法分子攻擊導致數據泄露，很可能危及用戶的隱私、財產甚至是人身安全。

2.數據准確與權威性

大數據通過各種渠道獲取大量數據進行計算分析，企業通常直接通過分析結果進行支持決策，有時候企業只看結果，卻忽略了源頭數據的准確性，不準確的數據直接影響大數據分析的結果和企業的利益，錯誤的指導會對企業帶來一定的風險與損失。

3.基礎設施維護壓力

數據量越大，對基礎設施的性能要求就越高，同樣對於網路的安全、恢復、防範依賴性就越強，一定程度上對企業設施安全的維護造成了壓力，基礎設施建設不完善、維護不到位，抱有沒出問題就得過且過的態度，時刻面臨被攻擊的危險可能。

針對上述問題的防護措施如下

1.對用戶早脊嘩而言

雖然在互聯網時代下要完全保護自己的隱私是比較困難的，但也要加強自身信息的防範意識。注冊賬號時，遵循最少原則，不要隨意泄露敏感信息，降陸行低隱私信息被泄露的危險；

2.對企業而言

加強數據安全管理，實現數據的治理與清洗，從源頭保證數據的一致性、准確性。首先升級基礎伺服器環境，建立多重防護、多級互聯體系結構，確保大數據處理環境可信度。其次全方位實時監控、審計、防護，防止敏感數據泄露、丟失，確保數據風險可控，並不斷通過體系化的大數據安全評估，形成數據安全治理的閉環管理；

3.對政策而言

應該加強對數據信息的保護，對數據的使用進行一定的監管與限制，對非法盜用、濫用數據信息者嚴懲，之後加強對技術安全研發使用的推廣與實施，保證數據安全，加強對數據治理的力度。

大數據時代的到來，可以為我們的生活帶來切實的利益，行業的數據規范正在建立並逐步趨於完善，對於我們來說，既不要因為安全風險問題而排斥大數據，也不要疏忽於對個人/企業信息的保護，合理看待和利用大數據，讓其發揮真正的價值。

⑧ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

⑨ 大數據 掌握話語權要關注基礎技術

大數據：掌握話語權要關注基礎技術

《2015年中國大數據交易白皮書》顯示，預計到2020年，中國大數據產業市場規模將是2014年規模的10倍，由2014年的767億元擴大至8228.81億元。全球大數據市場高速增長，已經成為全球IT領域中的增長亮點。在中國盡管大數據仍處於起步階段，但各地發展大數據的積極性較高，行業應用推廣迅速。在這個熱情高漲的大數據市場，中國要想進一步釋放大數據的價值，掌控大數據的技術話語權，必須關注大數據的基礎技術。

眼下，雖然中國對大數據的熱情很高，但我們必須看到目前中國在大數據關鍵技術上的布局其實是有所欠缺的。目前世界各國都在搶先布局大數據的關鍵技術、基礎技術，因為從目前的技術架構和技術基礎來看，用現成的技術來解決大數據的問題還面臨諸多的挑戰。不久前，IBM中國研究院院長沈曉衛接受《中國電子報》記者采訪時坦言，我們要想真正從數據中獲得洞察、獲得價值，需要更高效、更智能的數據處理和分析平台，以及相應的工具。其一，傳統的IT技術，需要有更大的突破。比如物聯網處理系統需要一秒鍾處理上百萬信息，比如對非結構化的數據進行存儲和處理，需要新的技術。其二，需要引入物理模型來模擬物理世界。比如對天氣的理解，比如對疾病的風險控制的理解，比如對智能工廠的理解，都需要構建大量的物理模型，並挑出更合適的模型，對物理世界作出更好的模擬和理解。其三，需要更強大的認知計算，要求認知計算有更強大的自然語言的能力、更強的機器學習能力等。

基於對市場需求和技術趨勢的判斷，事實上國外IT巨頭在大數據的關鍵技術上投入了大量人力、物力和財力來進行關於大數據關鍵技術的研發。我們大家都知道現在談及大數據的利用，一定都會提及開源的Hadoop技術，事實上對於大數據的利用僅僅依靠Hadoop是不夠的。我們朝向產業互聯網推進時面臨非常多的挑戰，我們的計算架構、計算模式也面臨很大挑戰。比如傳統的計算機分析和數據整理方式，首先是收集數據，然後儲存在資料庫程序中，然後在收到請求後搜索這些數據。這是一個高效的處理方式，但卻是一個緊綳的結構，而且通常會造成時間的浪費。而在流計算當中，高級軟體的運演算法則在接收流數據時就開始對其進行分析。流計算在實時數據分析領域具有巨大的應用空間，包括天氣、江河、電力、股票交易等等。但目前，中國的IT產業在流計算方面並沒有太多的話語權。面對大數據的挑戰，有非常多類似流計算的新技術，關鍵技術都需要中國IT企業做更多的布局，只有這樣，我們的大數據發展，大數據利用才不會變成「無根」的產業。

事實上不僅僅是在平台和工具等基礎技術維度，中國要想在大數據領域擁有更大的話語權，更好地釋放數據的價值，還必須在數據模型的維度、在數據科學家等維度進行大量的投入。目前全球前1500強的企業都有自己的數據科學家。據國外職業人士社交網站LinkedIn公布的2014年最受僱主喜歡、最炙手可熱的25項技能，統計分析和數據挖掘技能位列榜首。研究機構Gartner預測，2015年，全球將新增440萬個與大數據相關的工作崗位，25%的組織將設立首席數據官職位。

不久前，阿里雲宣布啟動阿里雲大學合作計劃AUCP，聯合國內8所高校開設雲計算與數據科學專業方向，目標是到大學里培養大數據的科學家。應該說阿里巴巴是國內企業中「大數據意識」覺醒比較早的企業。對於大數據這樣的應用學科的人才培養，需要充分藉助企業的資源。在國外企業中，IBM對於全球大數據的人才培養投入了巨大資源，已與全球1000多所大學一同合作，構建一個輸送數據科學家的「通道」。

推進大數據應用需要大量的數據科學家，需要教育體系更重視大數據的人才培養，需要更多的領先企業參與進來，僅僅有阿里巴巴或者是IBM是遠遠不夠的。

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⑩ 如何培養學生的數據分析觀念

  在大數據時代，用數據說話成了常態，作為社會人，其數據分析能力尤為重要。那麼如何培養學生的數據分析觀念呢？

  首先，教師要篩選出能激發學生研究要求的好的問題素材。如在疫情停課不停學期間，我們利用小學階段學猜團生已經掌握的統計知識，讓學生根據自己所調查的西安、寶雞、楊凌三所城市的疫情情況，完成一份數學研究報告——《疫情我關注》。學生通過調查數據，整理數據，繪制統計圖，並弊棗對圖中的數據進行簡單的分析，形成研究報告。這個問題是學生所熟悉的、感興趣的，希望研究的，將此研究素材作為學習的載體，能夠激發學生的興趣，進而產生數據收集、分析的需求。學生對數據進一步解讀和分析的過程中形成自己的觀點：有的對疫情情況進行了預測，有的對疫情期間的居家生活提出了合理化建議，有的對疫情防控給了自己的建議……

  其次，為學生提供充足的自主研究空間，進而讓學生體會數據分析的價值。有了好問題，還需租兆拆要教師為學生創設數據分析的時間與空間，讓學生擁有研讀信息、分析數據的平台，才能真正做到提高學生的數據分析能力。

  總之，首先教師要有雙發現「數據」的慧眼，選擇合適學生研究的載體，設計出好問題；其次教師要敢於放手，讓學生親歷數據分析的過程，讓學生讀數據、找聯系、深思考。只有這樣才能激發學生數據分析意識、提高數據分析能力，進而形成數據分析觀念。