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透过现象看本质，理性建设大数据技术生态系统_数据分析师
2014-12-19
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透过现象看本质，理性建设大数据技术生态系统_数据分析师

2014年12月12-14日，由中国计算机学会(CCF)主办，CCF大数据专家委员会承办，中科院计算所与CSDN共同协办，以推进大数据科研、应用与产业发展为主旨的2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014)暨第二届CCF大数据学术会议在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。
　　
　　2014年，大数据技术已经在互联网、运营商、IT服务提供商，以及众多传统企业中落地实践。在 BDTC2014大会上，我们更近距离、更深入的了解到了众多大数据技术分享实战成果。这包括百度在大数据人工智能上的实践，如通过百度大数据引擎进行大数据预测，包括启用百度地图定位可视化大数据播报了国内春节人口迁徙情况，为中国疾病预防控制中心建成中国首个流感预测系统，对流感进行预测，服务民生。中国移动在网络优化、精准营销和业务创新等领域的大数据实践，如使用ETL工具对其数据库的优化，通过大数据的分析能力用于账详单查询。还有来自Hadoop PMC、OpenStack基金会、Databricks、LinkedIn、Intel、eBay、Dropbox、VMWare、DELL、希捷、阿里巴巴、腾讯、华为、浪潮、搜狐、网易、携程、高德、沃尔玛、亚信等海内外一线IT公司在大数据技术的实践。
　　
　　在众多实践企业的推动下，大数据生态系统得到了飞速发展，各种技术逐渐将数据转化为高价值，那么针对大数据产业发展，形成商业模式是不是最重要的？
　　
　　根据对2015年大数据发展趋势预测，特点是融合、跨界、基础、突破。大数据将实现融合，在企业里面垂直融合，在应用上融合，在技术上融合；基于大数据将使不同学科不同应用领域实现跨界；、我们期待着在大数据的分析，大数据的系统上取得相关性的突破；但大数据在一些基础方面需要进一步夯实，包括生态环境、大数据资源的共享。
　　
　　因此，对于大数据产业的形成，商业模式固然重要，但必须要有一个健康良好的生态环境；大数据产业的发展，需要到数据资源的共享，这更需要一个健康良好的生态环境保障数据所有权以及使用。那么，未来的大数据资源是否能实现共享？如何打造一个健康良好的大数据生态系统？
　　
　　Conviva联合创始人兼CEO，卡内基梅隆计算机科学教授张晖先生指出，数据归属权是生态系统里很重要的组成部分，在国外数据所有权问题已形成一定的规则，虽然有一些灰色地带但基本上很清楚，但在中国规则还在探讨之中。其次，企业的数据是否公开或者数据共享的前提需要先明确其数据归属权，然后考虑到其利益问题。因此，生态系统还需要实现多赢。
　　
　　对于数据的共享或公开问题，中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员李国杰表示，共享和公开其实是有差距的，涉及到一个原则问题，需要明确区分和对待，对待国家政府和企业不同的对象来说，也是有区别对待的，不能对企业要求太苛刻，因为企业是需要考虑到利益问题。
　　
　　大数据卡内基梅隆大学教授，ICML 2014程序委员会主席邢波先生指出，数据的共享或分开，需要考虑到很多方面的问题，比如社会知情权，政府的决策，政府的经济是不是公布，这是安全问题；另一种像科学数据，你照很多星星的照片但是美国是利用公款来公布数据，你可以放一个地方可以存可以放，但是公司自己有权利来保护他们的数据。但是从纯研究角度来讲，邢波先生不觉得现在对于数据公开和非公开影响着所谓的大数据研究，你真正给到教授，他还需要机器研究，在学术层面并没有已经快到了没有数据就不能展开的局面，所以现在可能是一种情绪上的你有我没有，是这么一种感觉，并不是出在我需要的感觉。
　　
　　大数据发展趋势中，结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，那么大数据如何与人工智能、深度学习是否能划等号？
　　
　　大数据卡内基梅隆大学教授，ICML 2014程序委员会主席邢波先生指出，大数据是一个目标，人工智能是一个目标，我们要达到人工智能来理解这个数据，方法论是机器学习或者是智能计算，而深度学习是机器学习里面十个手指头里面的一个指头，它们并没有划等号的关系，也没有包容的关系，这是不同层面上的东西。
　　
　　中科院计算所研究员，CCF大数据专家委员会秘书长程学旗表示，大数据本身未来也可以作为学科，但是它目前还是一个现象。人工智能可以促进大数据的预测决策。
　　
　　中国工程院院士，中国科学院计算技术研究所研究员李国杰表示，在大数据里应用智能化技术只是一个方向，只是大家发现了智能化的要求越来越高，希望它对产业方面的贡献越来越大而已。


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