大数据战略助力中国经济从高速增长转向高质量发展.doc

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1、大数据战略助力中国经济从高速增长转向高质量发展　　2018中国国际大数据产业博览会于5月26日-29日在贵州召开，主题为“数据、智能、融合”。　　国家主席习近平向会议致贺信，其强调，中国高度重视大数据发展。我们秉持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，围绕建设网络强国、数字中国、智慧社会，全面实施国家大数据战略，助力中国经济从高速增长转向高质量发展。此外，参加高峰会议、高峰论坛的嘉宾不乏BAT、高通、微软、甲骨文、Facebook等国际巨头负责人。　　当前，我国数字经济总量已超过22万亿元，占GDP比重逾30%，此次数博会的规模之大、质量之高彰显出中央政府对于发展大数据、人工智能等前

2、沿科技产业极为重视。　　大数据的定义　　　　大数据是一个宽泛的概念，从2001年“大数据”一词在Gartner的研究报告出现至今，大数据一直没有统一的定义。　　Gartner认为大数据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。　　麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。　　国际数据公司（IDC）从大数据的4个特征来定义，即海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系

3、（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）。　　维基百科对“大数据”的定义是“无法在可承受的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”。　　无论各方对于大数据的定义有何不同，但均体现了大数据“大”的特征。但体量大、结构多样体现更多的是数据特征，对于数据的处理与应用，则需要新技术（新型计算架构、智能算法等）、新理念与新知识。因此大数据不仅“大”，而且“新”，是新资源、新工具和新应用的综合体。　　对于大数据的处理与应用，则需要新技术（新型计算架构、智能算法等）、新理念与新知识。因此大数据不仅“大”，而且“新”，是新资源、新工具和新应用

4、的综合体。　　大数据的四大特征　　在IT界虽然对大数据都有着自己不同的解读。但大家都普遍认为，大数据有着4“V”特征，即Volume(容量大)､Variety(种类多)､Velocity(速度快)和最重要的Value(价值密度低)。　　Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性。十几年前，由于存储方式､科技手段和分析成本等的限制，使得当时许多数据都无法得到记录和保存。即使是可以保存的信号，也大多采用模拟信号保存，当其转变为数字信号的时候，由于信号的采样和转换，都不可避免存在数据的遗漏与丢失。那么现在，大数据的出现，使得信号得以以最原始的状态保存下来，数据量的大小已不是最重要的，数据

5、的完整性才是最重要的。　　Variety意味着要在海量､种类繁多的数据间发现其内在关联。在互联网时代，各种设备连成一个整体，个人在这个整体中既是信息的收集者也是信息的传播者，加速了数据量的爆炸式增长和信息多样性。这就必然促使我们要在各种各样的数据中发现数据信息之间的相互关联，把看似无用的信息转变为有效的信息，从而做出正确的判断。　　Velocity可以理解为更快地满足实时性需求。目前，对于数据智能化和实时性的要求越来越高，比如开车时会查看智能导航仪查询最短路线，吃饭时会了解其他用户对这家餐厅的评价，见到可口的食物会拍照发微博等诸如此类的人与人､人与机器之间的信息交流互动，这些都不可避免

6、带来数据交换。而数据交换的关键是降低延迟，以近乎实时的方式呈献给用户。　　大数据特征里最关键的一点，就是Value。Value的意思是指大数据的价值密度低。大数据时代数据的价值就像沙子淘金，数据量越大，里面真正有价值的东西就越少。现在的任务就是将这些ZB､PB级的数据，利用云计算､智能化开源实现平台等技术，提取出有价值的信息，将信息转化为知识，发现规律，最终用知识促成正确的决策和行动。　　大数据的关键技术　　大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构。　　　　大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”

7、。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。　　大数据的关键技