李国杰大数据再认识

⑴ 互联网发展趋势

趋势一，颠覆性技术创新催生更多新业态。颠覆性技术有可能使得原有产业发生根本改变，也可能是利用新技术撬动传统产业。工程院院士李国杰表示，未来10年，对经济增长贡献最大的可能不是大数据和人工智能技术，而是信息技术融入各个产业之后形成的跨界融合新生态。

趋势二，网络安全与网络发展并重。新时代互联网发展的主要特点之一，就是安全与发展相辅相成，“以安全保发展、以发展促安全”。网络安全地位的提升，将带动互联网发展格局的转变，导致网络安全风险的商业模式将被叫停。

趋势三，从消费互联网时代进入工业互联网时代。工业互联网是互联网与实体经济深度融合的最新支点。发展实体经济，重点在制造业，难点也在制造业，制造业是技术创新的主战场。

⑵ 互联网发展趋势

趋势一，颠覆性技术创新催生更多新业态。颠覆性技术有可能使得原有产业发生根本改变，也可能是利用新技术撬动传统产业。工程院院士李国杰表示，未来10年，对经济增长贡献最大的可能不是大数据和人工智能技术，而是信息技术融入各个产业之后形成的跨界融合新生态。

趋势二，网络安全与网络发展并重。新时代互联网发展的主要特点之一，就是安全与发展相辅相成，“以安全保发展、以发展促安全”。网络安全地位的提升，将带动互联网发展格局的转变，导致网络安全风险的商业模式将被叫停。

趋势三，从消费互联网时代进入工业互联网时代。工业互联网是互联网与实体经济深度融合的最新支点。发展实体经济，重点在制造业，难点也在制造业，制造业是技术创新的主战场。

⑶ DOA的DOA意义

李国杰院士在关于大数据应用与研究所面临的问题与挑战中指出，大数据时代，“需要考虑对整个 IT 架构进行革命性的重构”。广义上讲，革命指推动事物发生根本性变革，引起事物从旧制到新制的飞跃。我们认为 IT 架构的革命性重构应该从硬件和软件两个方面来考虑。云计算已经较好地解决了硬件方面的问题，并且为软件方面的革命性重构奠定了重要基础。但软件方面，在软件的体系结构上，目前还没有很好的解决方案。受软件体系结构的局限，信息技术领域长期存在的问题在大数据时代愈发突出：
（1）信息共享。经过数十年来信息技术发展和信息化应用的积累，政府部门和企业中建立的各种业务信息系统越来越多。但这些系统间很难实现信息共享，甚至新建的信息系统也难以和其他系统共享信息。信息“孤岛”和信息“烟囱” 现象普遍存在，而且问题越来越严重。采用“接口”和“信息交换平台”或“数据交换平台”等方案，不能从根本上解决问题。
（2）系统扩展。信息系统建设完成后，应用需求发生变化就要重新修改代码才能实现功能更改，造成应用信息系统对软件开发者的依赖。一旦需求变化成为常态，系统的功能扩展问题就变得非常突出。
（3）数据管理。过去的信息系统涉及的多是结构化数据，通过关系型数据库管理系统（RDBMS, Relational Data Base Management System）就能很好地对数据进行管理。现在面临的大数据具有海量、异构、多源、动态、实时变化和爆发式增长的特点，数据来源多样，种类繁多，动态变化，包括来自物联网的物理空间数据，社交网络的网络空间数据等，至今没有统一的数据定义和管理办法。
（4）大数据分析和挖掘支持。大数据需要通过处理、分析和挖掘才能产生价值，才能为决策提供支持。但目前对具有上述特点的大数据缺乏符合数据密集 型模式的数据管理机制和平台，因而对大数据的处理、分析和挖掘难以获得具有持续、全面、科学和客观的大数据分析和挖掘结果。
（5）软件工程。传统的面向业务的软件开发过程复杂，开发和维护成本高，无法应对处于常态的业务应用需求变更，软件生命周期短，更新、淘汰和重新开发带来的投入大。在互联网和移动互联网时代，强调一切业务数据化，就意味着要采集、记录、存储和管理一切业务过程中产生的数据，这对于需求分析、数据模型和业务应用等，都充满了不确定性，也和传统的软件开发中要尽量有一个稳定、明确的需求正好相反，这给传统的面向业务的软件工程带来了严峻的挑战。
（6）信息安全。信息安全涉及国家安全、社会稳定、企业利益和个人隐私。传统的信息安全多是封闭环境下的信息安全，强调的是网络安全、系统安全和应用安全。在信息安全上，我国采用的是分级保护和等级保护的信息安全制度。传统的数据安全，多强调的是数据中心的安全，虽然有备份、灾备等技术保障数据的安全，但还存在着越权访问等数据泄露隐患。在云计算、互联网和移动互联网应用以及大数据时代下，环境更为开放，对数据安全的要求更高，给信息安全带来了更为严峻的挑战。所以，信息安全除了网络安全和系统安全保障之外，在安全的软件体系结构和安全的数据保护机制等方面还要有更深入的研究。
（7）数据提供者利益保障。在大数据时代，以数据建设和提供信息（数据）服务的企业和部门越来越多，对这类数据提供者的利益保护愈发重要。但由于信息具有易复制、易传输、难保护的特点，现有的技术体系缺乏对数据保护和授权使用的机制，不足以保障数据提供者的利益，不利于这类企业或部门的发展。

⑷ 李国杰院士谈面向大数据的数据科学

如今，大数据对于我们生活的影响是方方面面的，不仅在促进社会经济发展，促进社会公平法制有很大的推动作用，在科学研究方面也为我们提供新的方向。大数据就像我们观察自然界的放大镜和显微镜一样，成为了了解世界的新工具。

大数据一词是由美国IBM公司提出并炒起来的，最近IBM公司又提出了认知科学一词，准备用来取代大数据，可能2~3年后，认知科学将会成为我们谈论的新的行业名词。

数据是我们对自然界客观事物的描述，是从客观事物中抽象出来的东西。大数据要想发挥出它的价值，就必须与其他学科综合在一起。所以现在我们常说数据科学，它是综合了统计、代数、拓扑、计算机科学、基础科学（物理、化学、生物），应用科学（传感、通信、存储）等的集大成科学。

大数据对计算机科学带来的挑战：
图灵定义的计算机科学：G = F(x)，计算机科学研究的核心就是算法F，输入x可以是任意对象。在大数据时代，输入对象x的体量非常的大，类型非常混杂，所以x就不能是任意对象了。所以计算机科学的定义也发生了转变，Computer Science = Science of Algorithm + Science of Data，计算机科学不再单单只研究算法，也应该研究数据。

大数据对机器学习(ML)和计算机视觉(CV)带来的挑战：
机器学习和计算机视觉作为目前人工智能领域最活跃的两个部分，由于我们平时的训练样本比较小，所以这些经典的算法表现的还可以。一旦当数据量变的非常大的时候，经典算法统统失灵了。普林斯顿大学做了一个实验，让计算机区分2000万张图像，总计2.1万个类别，计算机表现的非常差。这时候人工领域的深度学习表现的还算可以，但准确率也仅仅只有15%。

大数据对统计学带来的挑战：
以前我们在学习统计学的时候，我们都会假定所有样本服从独立同分布，然后我们才能够求得样本分布的均值、中位数、方差等，能够绘制样本的分布规律。在如今的大数据时代，数据往往并不满足独立同分布的要求，所以经典统计学也存在着很大的不足。
在经典统计学中，数据往往是样本量远远大于维度数，samples >> features。而大数据是立体式，全方位的数据，维度 >> 样本数，所以我们在处理数据的时候往往需要对其进行降维处理。
大数据分析是对全样本的分析，这一点显著区别于统计学中的抽样分析。在经典统计学中，我们先研究样本的规律，进而推广到整体。在大数据中，我们先研究整体的规律，然后用这一规律来验证局部样本。

大数据时代要培养“π”型人才：
“π”型人才就是要两条腿走路，既要掌握自己的专业知识，也要懂得计算机科学。以前，我们在想要取得研究上的突破往往需要花费很长的时间，如今我们将数据科学引入，通过让计算机分析研究过程中的所有数据，从而极大的（成千上万倍）加速了科学研究的进展。院校在计算机科学的设置上也要引入数据采集，传输，整理，分析，应用等专业，形成完整的数据科学体系。

⑸ 人类进入数据化生存时代 大数据蕴含大价值

人类进入数据化生存时代 大数据蕴含大价值_数据分析师考试

移动互联技术的普及，将每一个人都纳入到互联网之中，并随之产生海量的数据。那么，这些数据意味着什么，对人类有何价值？这就是当前计算机领域最热门的“大数据”研究。10月20日，中国计算机学会大数据专家委员会成立，在随后的“大数据”论坛上，与会嘉宾认为，人类已经进入了一个“数据化生存”的时代，“大数据”中蕴含着巨大的价值，并且已经在日常生活中发挥着潜移默化的作用。

据经济之声《天下财经》报道，“数据”是什么？数据就是资源，它像空气和水、石油和煤炭一样，就在你的周围自然而然的存在着，你每一次点击鼠标，每一次刷卡消费，其实就已经参与到了数据的生成，可以说，每一个人既是数字的生产者，也是数据的消费者。英国帝国理工学院教授、海量数据分析专家郭毅可就是这种理念的坚定支持者。

郭毅可：以前数据不是人类的资源，现在数据是一种自然资源，和水、油、气一样，没有数据不能生活，这就是数据。

其实，数据一直存在，但为什么现在人们会如此重视它？美国罗格斯－新泽西州立大学商学院教授熊晖认为，这是因为当前的技术手段为“大数据”的收集和分析提供了保障。

熊晖：现在这个大数据，我们第一次有了这么精细的观测手段，比如说，以前我们不可能知道每一个人的地理信息，现在我可以非常精细的知道你每时每刻在什么地方出现，然后就可以产生非常精细化的数据，可以用来描述人、社会和整个环境的行为，这些东西我们了解的更深了，可以帮助我们减少社会的复杂度。

今年3月，美国奥巴马政府宣布了“大数据研究和发展计划”，并设立了2亿美元的启动资金，希望增强收集海量数据、分析萃取信息的能力，认为这事关美国的国家安全和未来竞争力，鼓励大学培养下一代的“大数据科学家”。

如果抛开政府行为，“大数据”分析其实早已经在商业领域大显身手。金蝶国际软件集团首席科学家张良杰介绍，他们参与搭建的全国中小企业信息平台，上面汇集了4000万家企业，通过对这些企业海量数据的挖掘和分析，能够对经济运行状况做出准确的预警，有助于国家相关部门做出应对决策。此外，张良杰还举例说，在微观经济领域，“大数据”的作用也越发凸显。

张良杰：(美国一家公司)把天气预报的信息和数据，利用跟天气相关的大数据，在亚马逊的云平台上做处理，然后可以帮助农业的种植者能够很好地保障他们的收益。另外一个领域就是在企业的管理上，大数据可以帮助他们做决策。

在金融领域，“大数据分析”早已经成为一种流派，在美国华尔街，对冲基金、股票分析、高频数据交易等领域，数据分析师都是最抢手的人才；在中国，阿里巴巴旗下的金融业务，也开始利用电子商务数据来发放“信用贷款”，发展势头迅猛。

中科院虚拟经济与数据科学研究中心副主任石勇，是人民银行征信系统的建立者之一，他介绍，“征信系统”也是大数据的一种应用，是一个国家金融业务开展的基础。

石勇：在座的每一个人在银行做的任何事，包括在ATM上取钱，数据都在里面，现在各个商业银行都在用你们的信用评分(这个模型就是我们算出来的)来做贷款处理，这个重要性就不用讲了，美国引发次贷危机的三大指标之一就是信用评分，我们连信用评分都没有，怎么把经济工作搞好？

还有学者预测，谁拥有了数据以及对数据的发掘能力，谁就将占领下一个十年全球经济发展的制高点。但是目前，我国大数据应用刚刚起步，基于大数据的商业模式还在萌芽阶段，从需求来看，很多产业对大数据的使用还没有意识，而供给一方，由于技术和人才储备上的落后，也缺乏深厚的数据分析手段来支撑需求。

此外，在制度层面，中国工程院院士、中国计算机学会大数据专家委员会主任李国杰提醒，当前我国大量的基础数据掌握在政府部门手中，今后要想不输在起跑线上，政府部门就要有更开放的姿态分享手中的数据。

李国杰：政府部门的数据共享一直是个软肋，国外有数据公开法等法律的规定，政府采购的信息要共享等等，相对来说执行的比价好，而中国由于部门的色彩(比较重)，这些大数据怎么共享利用这是要解决的大问题，也呼吁政府要尽快实现数据的共享，实现数据的开发。

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⑹ 互联网发展趋势

当今世界网络信息技术日新月异，互联网正在全面融入经济社会生产和生活各个领域，引领了社会生产新变革，创造了人类生活新空间，带来了国家治理新挑战，并深刻地改变着全球产业、经济、利益、安全等格局。互联网正在成为21世纪影响和加速人类历史发展进程的重要因素，成为推动全球创新与变革、发展与共享、和平与安全的重要议题。把握互联网发展趋势，深化互联网应用，加强互联网治理，才能让互联网更好地服务人类发展。
当前全球互联网呈现出了以下发展趋势：
一是互联网将成为全球产业转型升级的重要助推器。互联网正在为全球产业发展构建起全新的发展和运行模式，推动产业组织模式、服务模式和商业模式全面创新，加速产业转型升级。众包、众创、众筹、网络制造等无边界、人人参与、平台化、社会化的产业组织新模式将让全球各类创新要素资源得到有效适配和聚合优化，移动服务、精准营销、就近提供、个性定制、线上线下融合、跨境电商、智慧物流等服务将让供求信息得到及时有效对接，按需定制、人人参与、体验制造、产销一体、协作分享等新商业模式将全面变革产业运行模式，重塑产业发展方式。互联网构建的网络空间，将让产业发展更好地聚集创新要素，更好地应对资源和环境等外部挑战，将推动全球产业发展迈入创新、协调、绿色、共享、开放的数字经济新时代。

⑺ 大数据的权威定义

大数据是IT行业的术语，指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
大数据起源 2008年9月，美国《自然》杂志，正式提出“大数据”概念

2011年2月1日，美国《科学》杂志，通过社会调查的方式，第一次分析了大数据对人们生活的影响

2011年5月，麦肯锡研究院分布报告。大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取，存储，管理和分析能力的数据集。
具有4V特征（value，volume，velocity，variety）

Value：价值高。

Volume：体量大。（数据每个18月翻一番，而每年产生的数据量增长到44万亿GB）

Velocity：速度快。（数据生成，存储，分析，处理远远超过人们的想象力）

Variety：种类多。
大数据的来源
按产生主体

（1）企业（关系型数据库，数据仓库）

（2）人（浏览信息，聊天，电子商务......）

（3）机器（服务器产生日志，视频监控数据）

数据来源的行业划分

（1）BAT三大公司为代表

（2）电信、金融、保险、电力、石化系统

（3）公共安全、医疗、交通领域

（4）气象、地理、政务等领域

（5）制造业和其他产业

3.按数据存储的形式划分

（1）结构化

（2）非结构化

二．大数据技术支撑

大数据运用场景
环境，教育，医疗，农业，智慧城市，零售业，金融业。

大数据的处理方法
数据采集
数据抓取，数据导入，物联网设备自动抓取

数据预处理
数据清理，数据集成，数据转换，数据规约。

转换：过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

规约：寻找依赖于发现目标的数据的有用特征，缩减数据规模，最大限度地精简数据量。

统计与分析
统计与分析主要是利用分布式数据库，或分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总，以满足大多数常见的分析需求，在这些方面需要使用不同的框架和方法。

Hadoop：大数据的核心，主要组成部分包括：maprece（处理）和HDFS（存储）和yarn（集群资源管理和调度）；

Hbase：常用数据库；spark：实时数据处理框架；sqoop：数据导入导出；flume：日志采集工具

Hive：数据仓库，必须有SQL基础，可以做离线的数据分析，把复杂的maprece代码转化为简单的sql语句，

而且可以处理的数据类型更加丰富，对接的工具也更多，是整个大数据学习中非常主要的一部分。

⑻ 数据科学与数据技术有哪几个大学

中国科学院大来学（简称国科大自）首次“大数据技术与应用”方向人才培养研讨会在京召开。中国工程院院士李国杰表示，该专业应发挥中科院相关研究所在大数据领域的优势，把人才培养与科研优势结合起来，让有条件的学生参与到研究所大数据技术及应用的科研实践中来。
该专业方向具体实施单位、国科大工程管理与信息技术学院院长于华介绍说，他们将逐步开展与金融、电信、气象、电子商务、科学计算、物流、遥感、航天等领域的合作，把人才培养落到实处，切实为相关行业的发展提供优质教育服务。
据了解，国科大将面向科研发展及产业实践，培养复合型大数据人才。不同于普通本科生和研究生培养，该方向首先瞄准具有一定行业背景的在职人员，通过整合中科院及合作伙伴在大数据技术及应用领域的优质资源，力争打造具有中科院特色和优势的专业方向。
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⑼ 如何解释'信息技术的发展趋势'

近几年媒体上频繁出现“新一代信息技术”这一概念。新一代信息技术，不只是指信息领域的一些分支技术如集成电路、计算机、无线通信等的纵向升级，更主要的是指信息技术的整体平台和产业的代际变迁。上世纪80年代以前普遍采用的大型主机和简易的哑终端，被认为是第一代信息技术平台。从上世纪80年代中期到本世纪初，广泛流行的是个人计算机和通过互联网连接的分散的服务器，被认为是第二代信息技术平台。近10年来，以移动互联网、社交网络、云计算、大数据为特征的第三代信息技术架构蓬勃发展。概括地说，新一代信息技术，“新”在网络互联的移动化和泛在化、信息处理的集中化和大数据化、信息服务的智能化和个性化。新一代信息技术发展的热点不是信息领域各个分支技术的纵向升级，而是信息技术横向渗透融合到制造、金融等其他行业，信息技术研究的主要方向将从产品技术转向服务技术。以信息化和工业化深度融合为主要目标的“互联网+”是新一代信息技术的集中体现。

网络互联的移动化和泛在化。近几年互联网的一个重要变化是手机上网用户超过桌面计算机用户，以微信为代表的社交网络服务已成为我国互联网的第一大应用。移动互联网的普及得益于无线通信技术的飞速发展，4G无线通信的带宽已达到100Mb。我国提出的TD—LTE制式被认定为4G无线通信的国际标准之一，已率先在国内部署，这是我国从通信大国走向通信强国的重要机遇。正在研发的5G无线通信不只是追求提高通信带宽，而是要构建计算机与通信技术融合的超宽带、低延时、高密度、高可靠、高可信的移动计算与通信的基础设施。当前，基于IPv4协议的互联网在可扩展性、服务质量和安全性等方面已遇到难以突破的瓶颈，近来各大企业和研究者们正在积极发展软件定义的互联网和以内容为中心的互联网，这可能是未来互联网发展的重要方向。过去几十年信息网络发展实现了计算机与计算机、人与人、人与计算机的交互联系，未来信息网络发展的一个趋势是实现物与物、物与人、物与计算机的交互联系，将互联网拓展到物端，通过泛在网络形成人、机、物三元融合的世界，进入万物互联时代。

信息处理的集中化和大数据化。上世纪末流行个人计算机，由分散的功能单一的服务器提供各种服务，但这种分散的服务效率不高，难以应付动态变化的信息服务需求。近几年兴起的云计算将服务器集中在云计算中心，统一调配计算和存储资源，通过虚拟化技术将一台服务器变成多台服务器，能高效率地满足众多用户个性化的并发请求。过去长期以来计算机企业追求的主要目标是“算得快”，每隔11年左右超级计算机的计算速度提高1000倍。但为了满足日益增长的云计算和网络服务的需求，未来计算机研制的主要目标是“算得多”，即在用户可容忍的时间内尽量满足更多的用户请求。这与传统的计算机在体系结构、编程模式等方面有很大区别，需要突破计算机系统输入输出和存储能力不足的瓶颈，未来10年内具有变革性的新型存储芯片和片上光通信将成为主流技术。同时，社交网络的普及应用使广大消费者也成为数据的生产者，传感器和存储技术的发展大大降低了数据采集和存储的成本，使得可供分析的数据爆发式增长，数据已成为像土地和矿产一样重要的战略资源。人们把传统的软件和数据库技术难以处理的海量、多模态、快速变化的数据集称为大数据，如何有效挖掘大数据的价值已成为新一代信息技术发展的重要方向。大数据的应用涉及各行各业，例如互联网金融、舆情与情报分析、机器翻译、图像与语音识别、智能辅助医疗、商品和广告的智能推荐等等。大数据技术大概5—10年后会成为普遍采用的主流技术。

信息服务的智能化和个性化。过去几十年信息化的主要成就是数字化和网络化，今后信息化的主要努力方向是智能化。“智能”是一个动态发展的概念，它始终处于不断向前发展的计算机技术的前沿。所谓智能化本质上是计算机化，即不是固定僵硬的系统，而是能自动执行程序、可编程可演化的系统，更高的要求是具有自学习和自适应功能。无人自动驾驶汽车是智能化的标志性产品，它融合集成了实时感知、导航、自动驾驶、联网通信等技术，比有人驾驶更安全、更节能。美国已有几个城市给无人驾驶汽车颁发了上路许可证，估计10年内计算机化的智能汽车将开始流行。德国提出的工业4.0，其特征也是智能化，设备和被加工的零件都有感知功能，能实时监测，实时对工艺、设备和产品进行调整，保证加工质量。建设智慧城市实际上是城市的计算机化，将为发展新一代信息技术提供巨大的市场。
（来源：人民日报作者：李国杰 中国工程院院士）