大数据技术论文2000字数要求
大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代,数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强,以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面,大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术,还是一种抽象理念,或者是一个时代背景,它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来,阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化,面临哪些机遇和挑战。一、“大数据”概念的界定(一)“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》(Nature)刊登了一个名为“Big Data”的专辑,首次提出大数据(Big Data)概念,该专辑对如何研究PB级容量的大数据流,目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月,EMC(全球最大的外置存储硬盘供应商)举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会,首次抛出了“大数据”(Big Data)的概念。紧随其后,IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告,2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》(Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity)[2],首次提出“大数据时代”来临。此后,联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击,2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发:机遇与挑战》(Big Data for Development: Challenges & Opportunities)[3]报告,阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一,发布了《大数据、大影响:国际发展新的可能性》(Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development)[4]等系列报告。奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年,美国联邦政府发布《开放政府指令》(The Open Government Directive),作为大数据的前奏推出了Dv公共数据开放网站。2012年3月,美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》(Big Data Research and Development Initiative)[5],正式启动了“大数据发展计划”,宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6];同年5月,联邦政府发布《数字政府战略》( Digital Government Strategy)[7],致力于为公众提供更好的“数字化”服务,围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进,大数据对美国政府的影响逐步显现。(二)大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物,目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段,无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重,尚未形成一套完整的理论体现,因此很难对行进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通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”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者,更侧重于从技术层面界定大数据。2011-2013年,Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书,如“Hype Cycle for Big Data, 2012”,定义了大数据的技术生命周期,报告中指出大数据不只是一项单一的技术,而是一个概念,是一套技术。《互联网周刊》则认为,“大数据是通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力”。[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语,维基百科将其定义为“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”,被概括为“4V”理论:海量化数据(Volume)——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高,网络宽带的成倍增加,以及社交网络技术的迅速发展,使得数据产生量和存储量成倍增长,数据规模从TB级别跃升到PB级别。多样化结构(Variety)——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用,网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。高速化处理(Velocity)——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求,也为其带来了新的机遇,大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析,要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。低密度价值(Value)——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高,相反,这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]尽管对大数据难以明确定义,但大数据所具有的规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)特征被广泛地认同。在3V基础上,人们对大数据的第四特性有不同的看法,IDC认为大数据具有高价值性(Value),尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中,如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在;IBM则认为大数据应该具有真实性(Veracity),真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量,从而创造更高价值(参见图1)。[11]随着大数据应用的深入,人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量(Volume)、多样性(Variety)、速度(Velocity)和精确性(Veracity)。IBM认为,尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性,但真实性是当前亟需考虑的重要维度,将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量,从而创造更高价值。[12]2014年,IBM发布了《践行大数据承诺:大数据项目的实施应用》(Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects)白皮书,在该报告中对进一步扩展了大数据的特性,首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上,增加了数据粘度(Viscosity),主要用来衡量数据流间的关联性(resistance to flow of data);数据易变性(Variability),主要衡量数据流的变化率;数据有效性(Volatility),主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为,未来随着大数据技术的发展成熟,以及人们对大数据应用的深入,大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号, 经在高等学校或科学研究部门学习和研究,成绩达到有关规定,由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机 忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了
大数据技术论文2000字
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机 忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。 不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)
大数据技术论文1500字数要求
云计算技术的发展趋势一、数据中心向整合化和绿色节能方向发展目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题,云计算数据中心与传统数据中心有所不同,它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题,同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点,整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。数据中心的整合首先是物理环境的整合,包括供配电和精密制冷等,主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。进一步的整合是构建针对基础设施的管理系统,引入自动化和智能化管理软件,提升管理运营效率。还有一种整合是存储设备、服务器等的优化、升级,以及推出更先进的服务器和存储设备。艾默生公司就提出,整合创新决胜云计算数据中心。兼顾高效和绿色节能的集装箱数据中心出现。集装箱数据中心是一种既吸收了云计算的思想,又可以让企业快速构建自有数据中心的产品。与传统数据中心相比,集装箱数据中心具有高密度、低PUE、模块化、可移动、灵活快速部署、建设运维一体化等优点,成为发展热点。国外企业如谷歌、微软、英特尔等已经开始开发和部署大规模的绿色集装箱数据中心。通过服务器虚拟化、网络设备智能化等技术可以实现数据中心的局部节能,但尚不能真正实现绿色数据中心的要求,因此,以数据中心为整体目标来实现节能降耗正成为重要的发展方向,围绕数据中心节能降耗的技术将不断创新并取得突破。数据中心高温化是一个发展方向,低功耗服务器和芯片产品也是一个方向。二、虚拟化技术向软硬协同方向发展按照IDC的研究,2005年之前是虚拟化技术发展的第一阶段,称之为虚拟化0,从2005年到2010年时虚拟化发展的第二阶段,称之为虚拟化0,目前已经进入虚拟化5阶段,虚拟化0阶段在不久也将会到来。根据Gartner的预测,到2016年中国70%的X86企业服务器将实现虚拟化。ArsTechnica网站上刊出的一篇文章评论到,当前的虚拟化市场当中,VMware是老大,微软Hyper-V老二,思杰Xen第三,红帽和甲骨文在争夺第四把交椅。随着服务器等硬件技术和相关软件技术的进步、软件应用环境的逐步发展成熟以及应用要求不断提高,虚拟化由于具有提高资源利用率、节能环保、可进行大规模数据整合等特点成为一项具有战略意义的新技术。首先,随着各大厂商纷纷进军虚拟化领域,开源虚拟化将不断成熟。Gartner也指出,虽然目前开源虚拟化的市场还比较小,但到2014年底其市场份额将翻番,而且未来也会快速增长。其次,随着虚拟化技术的发展,软硬协同的虚拟化将加快发展。在这方面,内存的虚拟化已初显端倪。第三,网络虚拟化发展迅速。网络虚拟化可以高效地利用网络资源,具有节能成本、简化网络运维和管理、提升网络可靠性等优点。VMware和思科公司通过四年的合作,在网络虚拟化领域取得突破创新,推出了VXLAN(虚拟可扩展局域网)。VXLAN已获得多个行业领先厂商的支持。三、大规模分布式存储技术进入创新高峰期在云计算环境下,存储技术将主要朝着从安全性、便携性及数据访问等方向发展。分布存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器不能满足的存储需求,它要求存储资源能够被抽象表示和统一管理,并且能够保证数据读写操作的安全性、可靠性、性能等各方面要求。为保证高可靠性和经济性,云计算采用分布式存储的方式来存储数据,采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性,以高可靠软件来弥补硬件的不可靠,从而提供廉价可靠的海量分布式存储和计算系统。在大规模分布式存储技术中,基于块设备的分布式文件系统适用于大型的、海量数据的云计算平台,它将客户数据冗余部署在大量廉价的普通存储上,通过并行和分布式计算技术,可以提供优秀的数据冗余功能。且由于采用了分布式并发数据处理技术,众多存储节点可以同时向用户提供高性能的数据存取服务,也保证数据传输的高效性。目前国外很多大学、研究机构和公司已经或正在着手开发分布式文件系统,已经涌现出一批著名的分布式文件系统,如PVFS、GPFS、zFS、Google FS、Hadoop FS等,进一步更深入的研发也还在进行中。除了大规模分布式存储技术,P2P存储、数据网格、智能海量存储系统等方也是海量存储发展的趋势体现。其中,P2P存储可以看做是分布式存储的一种,是一个用于对等网络的数据存储系统,旨在提供高效率、鲁棒和负载均衡的文件存取。数据网格是有机的智能单元的组合,类似于计算网格。智能海量存储系统包括主动的数据采集、数据分析、主动调整等。云计算中存储的海量数据应用将为云计算提供新的价值高点,也必将成为云计算发展的重点方向之一。四、分布式计算技术不断完善和提升资源调度管理被认为是云计算的核心,因为云计算不仅是将资源集中,更重要的是资源的合理调度、运营、分配、管理。云计算数据中心的突出特点,是具备大量的基础软硬件资源,实现了基础资源的规模化。但如何合理有效调度管理这些资源,提高这些资源的利用率,降低单位资源的成本,是云计算平台提供商面临的难点和重点。业务/资源调度中心、副本管理技术、任务调度算法、任务容错机制等资源调度和管理技术的发展和优化,将为云计算资源调度和管理提供技术支撑。不过,正成为业界关注重点的云计算操作系统有可能使云计算资源调度管理技术走向新的道路。云计算操作系统是云计算数据中心运营系统,是指架构于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理海量的基础硬件资源和软件资源的云平台综合管理系统,可以实现极为简化和更加高效的计算模型,以低成本实现指定服务级别、响应时间、安全策略、可用性等规范。现在云计算的商业环境对整个体系的可靠性提供了更高的需求,为了支持商业化的云计算服务,分布式的系统协作和资源调度最重要的就是可靠性。未来成熟的分布式计算技术将能够支持在线服务(SaaS),自从2007年苹果iPhone进入市场开始,事情发生很大的变化,智能手机时代的到来使得Web开始走进移动终端,SaaS的风暴席卷整个互联网,在线应用成为一种时尚。分布式计算技术不断完善和提升,将支持在跨越数据中心的大型集群上执行分布式应用的框架。五、安全与隐私将获得更多关注云计算作为一种新的应用模式,在形态上与传统互联网相比发生了一些变化,势必带来新的安全问题,例如数据高度集中使数据泄漏风险激增、多客户端访问增加了数据被截获的风险等等。云安全技术是保障云计算服务安全性的有效手段,它要解决包括云基础设施安全、数据安全、认证和访问管理安全以及审计合规性等诸多问题。云计算本身的安全仍然要依赖于传统信息安全领域的主要技术。不过另一方面,云计算具有虚拟化、资源共享等特点,传统信息安全技术需要适应其特点采取不同的模式,或者有新的技术创新。另外,由于在云计算中用户无法准确知道数据的位置,因此云计算提供商和用户的信任问题是云计算安全要考虑的一个重点。总体来说,云计算提供商要充分结合云计算特点和用户要求,提供整体的云计算安全措施,这将驱动云计算安全技术发展。适应云计算的特点和安全需求,云计算安全技术在加密技术、信任技术、安全解决方案、安全服务模式方面加快发展。此外,未来的安全趋势,势必会涉及终端及移动终端各个层面,包括各类PC、手机在内的智能终端、可穿戴设备,都有可能会面临攻击者的挑战,这样的攻击对多种设备会变得日益难以防护。解决终端安全,云安全是首先需要解决的,即从云端首先判断安全的趋势,而不是孤立的从一台终端来判断。通过云端安全的大数据分析,可以清晰发现其中存在的多种威胁趋势,从而及时拦截新木马以及防止网络入侵和攻击。隐私权保护问题虽是云计算普及过程中需要解决的一大难题,但随着云计算的发展及相关标准的成熟。相信隐私权会得到更好地保护,云计算也将像互联网上的其他应用环境一样,深刻地影响我们的生活方式。六、SLA细化服务质量监控实时化要想让用户敢于将关键业务应用放在云计算平台上,粗放的服务协议显然无法让人放心,用户需要知道云计算厂商能否快速地将数据传遍全国、网络连接状况又能好到何种程度。对于激增的商业需求而言,性能的拓展是不够的,而云计算提供商能够多快地拓展性能也事关重要。用户需要能够让他们高枕无忧的服务品质协议,细化服务品质是必然趋势。云计算对计算、存储和网络的资源池化,使得对底层资源的管理越来越复杂,越来越重要,基于云计算的高效工作负载监控要在性能发生问题之前就提前发现苗头,从而防患于未然,实时的了解云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验,也是未来发展的方向。此外,开源云计算技术进一步普及应用。数据表明,目前全世界有90%以上的云计算应用部署在开源平台上。据Black Duck统计,2010年年底,平台型的开源云计算项目达到470多项,2011年启动的开源项目中40%都是跟云计算相关(另外19%与移动相关,15%与企业应用相关)。云计算对于安全、敏捷、弹性、个性化开源平台的需求以及突出的实用、价廉的特性,也决定了开源计算平台在云时代的领军位置。很多云计算前沿企业和机构如亚马逊、谷歌、Facebook都在开发部署开源云计算平台。开源云计算平台不仅减少了企业在技术基础架构上的大量前期投入,而且大大增强了云计算应用的适用性。开源云计算技术得到长足发展的同时,必将带动云计算项目更快更好落地,成为企业竞争的核心利益。为此,开源云计算技术将进一步得到重视和普及。
自己写吧 需求都不明
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机 忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了
"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。 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,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。 三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
大数据技术概论论文2000字数
大数据的定义首先,还是要重新审视大数据的定义。行业里对大数据的定义有很多,有广义的定义,也有狭义的定义。广义的定义,有点哲学味道——大数据,是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征,从而做出提升效率的决策行为。狭义的定义,是技术工程师给的——大数据,是通过获取、存储、分析,从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。相比较而言,我还是喜欢技术定义,哈哈。大家注意,关键词我都在上面原句加粗了哈!要做什么?——获取数据、存储数据、分析数据对谁做?——大容量数据目的是什么?——挖掘价值获取数据、存储数据、分析数据,这一系列的行为,都不算新奇。我们每天都在用电脑,每天都在干这个事。例如,每月的月初,考勤管理员会获取每个员工的考勤信息,录入Excel表格,然后存在电脑里,统计分析有多少人迟到、缺勤,然后扣TA工资。但是,同样的行为,放在大数据身上,就行不通了。换言之,传统个人电脑,传统常规软件,无力应对的数据级别,才叫“大数据”。大数据,到底有多大?我们传统的个人电脑,处理的数据,是GB/TB级别。例如,我们的硬盘,现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。TB、GB、MB、KB的关系,大家应该都很熟悉了:1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)而大数据是什么级别呢?PB/EB级别。大部分人都没听过。其实也就是继续翻1024倍:1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)只是看这几个字母的话,貌似不是很直观。我来举个例子吧。1TB,只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐,或者是671部《红楼梦》小说。1PB,需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐,可以听1900年。1EB,需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜,可以连绵2公里那么长。如果摆放在机房里,需要21个标准篮球场那么大的机房,才能放得下。阿里、百度、腾讯这样的互联网巨头,数据量据说已经接近EB级。EB还不是最大的。目前全人类的数据量,是ZB级。1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)2011年,全球被创建和复制的数据总量是8ZB。而到2020年,全球电子设备存储的数据,将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据,那么,这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。数据量不仅大,增长还很快——每年增长50%。也就是说,每两年就会增长一倍。目前的大数据应用,还没有达到ZB级,主要集中在PB/EB级别。大数据的级别定位:1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)数据的来源数据的增长,为什么会如此之快?说到这里,就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。大致来说,是三个重要的阶段。第一个阶段,就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后,使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据,从而被记录在数据库中。这时的数据,以结构化数据为主(待会解释什么是“结构化数据”)。数据的产生方式,也是被动的。如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以戳我加入大数据技术学习交流群,私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料第二个阶段,是伴随着互联网0时代出现的。互联网0的最重要标志,就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及,人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络,从而主动产生了大量的数据。第三个阶段,是感知式系统阶段。随着物联网的发展,各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据,例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展,最终导致了人类数据总量的极速膨胀。大数据的4Vs行业里对大数据的特点,概括为4个V。前面所说的庞大数据体量,就是Volume(海量化)。除了Volume之外,剩下三个,分别是Variety、Velocity、Value。我们一个一个来介绍。Variety(多样化)数据的形式是多种多样的,包括数字(价格、交易数据、体重、人数等)、文本(邮件、网页等)、图像、音频、视频、位置信息(经纬度、海拔等),等等,都是数据。数据又分为结构化数据和非结构化数据。从名字可以看出,结构化数据,是指可以用预先定义的数据模型表述,或者,可以存入关系型数据库的数据。例如,一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格,这些都是结构化数据。而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等,都属于非结构话数据。在互联网领域里,非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。大数据,就符合这样的特点:数据形式多样化,且非结构化数据占比高。Velocity(时效性)大数据还有一个特点,那就是时效性。从数据的生成到消耗,时间窗口非常小。数据的变化速率,还有处理过程,越来越快。例如变化速率,从以前的按天变化,变成现在的按秒甚至毫秒变化。我们还是用数字来说话:就在刚刚过去的这一分钟,数据世界里发生了什么?Email:04亿封被发出Google:200万次搜索请求被提交Youtube:2880分钟的视频被上传Facebook:5万条状态被更新Twitter:98000条推送被发出12306:1840张车票被卖出……怎么样?是不是瞬息万变?Value(价值密度)最后一个特点,就是价值密度。大数据的数据量很大,但随之带来的,就是价值密度很低,数据中真正有价值的,只是其中的很少一部分。例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌,也许几TB的视频文件,真正有价值的,只有几秒钟。
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机 忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。 不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)
大数据技术应用论文2000字数
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机 忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了
大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代,数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强,以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面,大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术,还是一种抽象理念,或者是一个时代背景,它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来,阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化,面临哪些机遇和挑战。一、“大数据”概念的界定(一)“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》(Nature)刊登了一个名为“Big Data”的专辑,首次提出大数据(Big Data)概念,该专辑对如何研究PB级容量的大数据流,目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月,EMC(全球最大的外置存储硬盘供应商)举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会,首次抛出了“大数据”(Big Data)的概念。紧随其后,IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告,2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》(Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity)[2],首次提出“大数据时代”来临。此后,联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击,2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发:机遇与挑战》(Big Data for Development: Challenges & Opportunities)[3]报告,阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一,发布了《大数据、大影响:国际发展新的可能性》(Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development)[4]等系列报告。奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年,美国联邦政府发布《开放政府指令》(The Open Government Directive),作为大数据的前奏推出了Dv公共数据开放网站。2012年3月,美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》(Big Data Research and Development Initiative)[5],正式启动了“大数据发展计划”,宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6];同年5月,联邦政府发布《数字政府战略》( Digital Government Strategy)[7],致力于为公众提供更好的“数字化”服务,围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进,大数据对美国政府的影响逐步显现。(二)大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物,目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段,无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重,尚未形成一套完整的理论体现,因此很难对行进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通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”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者,更侧重于从技术层面界定大数据。2011-2013年,Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书,如“Hype Cycle for Big Data, 2012”,定义了大数据的技术生命周期,报告中指出大数据不只是一项单一的技术,而是一个概念,是一套技术。《互联网周刊》则认为,“大数据是通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力”。[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语,维基百科将其定义为“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”,被概括为“4V”理论:海量化数据(Volume)——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高,网络宽带的成倍增加,以及社交网络技术的迅速发展,使得数据产生量和存储量成倍增长,数据规模从TB级别跃升到PB级别。多样化结构(Variety)——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用,网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。高速化处理(Velocity)——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求,也为其带来了新的机遇,大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析,要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。低密度价值(Value)——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高,相反,这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]尽管对大数据难以明确定义,但大数据所具有的规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)特征被广泛地认同。在3V基础上,人们对大数据的第四特性有不同的看法,IDC认为大数据具有高价值性(Value),尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中,如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在;IBM则认为大数据应该具有真实性(Veracity),真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量,从而创造更高价值(参见图1)。[11]随着大数据应用的深入,人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量(Volume)、多样性(Variety)、速度(Velocity)和精确性(Veracity)。IBM认为,尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性,但真实性是当前亟需考虑的重要维度,将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量,从而创造更高价值。[12]2014年,IBM发布了《践行大数据承诺:大数据项目的实施应用》(Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects)白皮书,在该报告中对进一步扩展了大数据的特性,首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上,增加了数据粘度(Viscosity),主要用来衡量数据流间的关联性(resistance to flow of data);数据易变性(Variability),主要衡量数据流的变化率;数据有效性(Volatility),主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为,未来随着大数据技术的发展成熟,以及人们对大数据应用的深入,大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。 不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)