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大數據的發展背景和研究意義

幾年來，隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。動輒達到數百TB甚至數十至數百PB規模的行業/企業大數據已遠遠超出了現有傳統的計算技術和信息系統的處理能力，因此，尋求有效的大數據處理技術、方法和手段已經成為現實世界的迫切需求。百度目前的總數據量已超過1000PB，每天需要處理的網頁數據達到10PB～100PB;淘寶累計的交易數據量高達100PB;Twitter每天發布超過2億條消息，新浪微博每天發帖量達到8000萬條;中國移動一個省的電話通聯記錄數據每月可達0.5PB～1PB;一個省會城市公安局道路車輛監控數據三年可達200億條、總量120TB。據世界權威IT信息咨詢分析公司IDC研究報告預測：全世界數據量未來10年將從2009年的0.8ZB增長到2020年的35ZB(1ZB=1000EB=1000000PB)，10年將增長44倍，年均增長40%。

早幾年人們把大規模數據稱為“海量數據”，但實際上，大數據(BigData)這個概念早在2008年就已被提出。2008年，在Google成立10周年之際，著名的《自然》雜志出版了一期專刊，專門討論未來的大數據處理相關的一系列技術問題和挑戰，其中就提出了“Big Data”的概念。

隨著大數據概念的普及，人們常常會問，多大的數據才叫大數據?其實，關于大數據，難以有一個非常定量的定義。維基百科給出了一個定性的描述：大數據是指無法使用傳統和常用的軟件技術和工具在一定時間內完成獲取、管理和處理的數據集。進一步，當今“大數據”一詞的重點其實已經不僅在于數據規模的定義，它更代表著信息技術發展進入了一個新的時代，代表著爆炸性的數據信息給傳統的計算技術和信息技術帶來的技術挑戰和困難，代表著大數據處理所需的新的技術和方法，也代表著大數據分析和應用所帶來的新發明、新服務和新的發展機遇。

由于大數據處理需求的迫切性和重要性，年來大數據技術已經在全球學術界、工業界和各國政府得到高度關注和重視，全球掀起了一個可與20世紀90年代的信息高速公路相提并論的研究熱潮。美國和歐洲一些發達國家政府都從國家科技戰略層面提出了一系列的大數據技術研發計劃，以推動政府機構、重大行業、學術界和工業界對大數據技術的探索研究和應用。

早在2010年12月，美國總統辦公室下屬的科學技術顧問委員會(PCAST)和信息技術顧問委員會(PITAC)向奧巴馬和國會提交了一份《規劃數字化未來》的戰略報告，把大數據收集和使用的工作提升到體現國家意志的戰略高度。報告列舉了5個貫穿各個科技領域的共同挑戰，而第一個最重大的挑戰就是“數據”問題。報告指出：“如何收集、保存、管理、分析、共享正在呈指數增長的數據是我們必須面對的一個重要挑戰”。報告建議：“聯邦政府的每一個機構和部門，都需要制定一個‘大數據’的戰略”。2012年3月，美國總統奧巴馬簽署并發布了一個“大數據研究發展創新計劃”(Big DataR&D Initiative)，由美國國家自然基金會(NSF)、衛生健康總署(NIH)、能源部(DOE)、國防部(DOD)等6大部門聯合，投資2億美元啟動大數據技術研發，這是美國政府繼1993年宣布“信息高速公路”計劃后的又一次重大科技發展部署。美國白宮科技政策辦公室還專門支持建立了一個大數據技術論壇，鼓勵企業和組織機構間的大數據技術交流與合作。

2012年7月，聯合國在紐約發布了一本關于大數據政務的白皮書《大數據促發展：挑戰與機遇》，全球大數據的研究和發展進入了前所未有的高潮。這本白皮書總結了各國政府如何利用大數據響應社會需求，指導經濟運行，更好地為人民服務，并建議成員國建立“脈搏實驗室”(Pulse Labs)，挖掘大數據的潛在價值。

由于大數據技術的特點和重要性，目前國內外已經出現了“數據科學”的概念，即數據處理技術將成為一個與計算科學并列的新的科學領域。已故著名圖靈獎獲得者Jim Gray在2007年的一次演講中提出，“數據密集型科學發現”(Data-IntensiveScientific Discovery)將成為科學研究的第四范式，科學研究將從實驗科學、理論科學、計算科學，發展到目前興起的數據科學。

為了緊跟全球大數據技術發展的浪潮，我國政府、學術界和工業界對大數據也予以了高度的關注。央視著名“對話”節目2013年4月14日和21日邀請了《大數據時代??生活、工作與思維的大變革》作者維克托?邁爾-舍恩伯格，以及美國大數據存儲技術公司LSI總裁阿比分別做客“對話”節目，做了兩期大數據專題談話節目“誰在引爆大數據”、“誰在掘金大數據”，國家央視媒體對大數據的關注和宣傳體現了大數據技術已經成為國家和社會普遍關注的焦點。

而國內的學術界和工業界也都迅速行動，廣泛開展大數據技術的研究和開發。2013年以來，國家自然科學基金、973計劃、核高基、863等重大研究計劃都已經把大數據研究列為重大的研究課題。為了推動我國大數據技術的研究發展，2012年中國計算機學會(CCF)發起組織了CCF大數據專家委員會，CCF專家委員會還特別成立了一個“大數據技術發展戰略報告”撰寫組，并已撰寫發布了《2013年中國大數據技術與產業發展白皮書》。

大數據在帶來巨大技術挑戰的同時，也帶來巨大的技術創新與商業機遇。不斷積累的大數據包含著很多在小數據量時不具備的深度知識和價值， 大數據分析挖掘將能為行業/企業帶來巨大的商業價值，實現各種高附加值的增值服務，進一步提升行業/企業的經濟效益和社會效益。由于大數據隱含著巨大的深度價值，美國政府認為大數據是“未來的新石油”，對未來的科技與經濟發展將帶來深遠影響。因此，在未來，一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分，對數據的占有、控制和運用也將成為國家間和企業間新的爭奪焦點。

大數據的研究和分析應用具有十分重大的意義和價值。被譽為“大數據時代預言家”的維克托?邁爾-舍恩伯格在其《大數據時代》一書中列舉了大量詳實的大數據應用案例，并分析預測了大數據的發展現狀和未來趨勢，提出了很多重要的觀點和發展思路。他認為：“大數據開啟了一次重大的時代轉型”，指出大數據將帶來巨大的變革，改變我們的生活、工作和思維方式，改變我們的商業模式，影響我們的經濟、政治、科技和社會等各個層面。

由于大數據行業應用需求日益增長，未來越來越多的研究和應用領域將需要使用大數據并行計算技術，大數據技術將滲透到每個涉及到大規模數據和復雜計算的應用領域。不僅如此，以大數據處理為中心的計算技術將對傳統計算技術產生革命性的影響，廣泛影響計算機體系結構、操作系統、數據庫、編譯技術、程序設計技術和方法、軟件工程技術、多媒體信息處理技術、人工智能以及其他計算機應用技術，并與傳統計算技術相互結合產生很多新的研究熱點和課題。

大數據給傳統的計算技術帶來了很多新的挑戰。大數據使得很多在小數據集上有效的傳統的串行化算法在面對大數據處理時難以在可接受的時間內完成計算;同時大數據含有較多噪音、樣本稀疏、樣本不衡等特點使得現有的很多機器學習算法有效性降低。因此，微軟全球副總裁陸奇博士在2012年全國第一屆“中國云/移動互聯網創新大獎賽”頒獎大會主題報告中指出：“大數據使得絕大多數現有的串行化機器學習算法都需要重寫”。

大數據技術的發展將給我們研究計算機技術的專業人員帶來新的挑戰和機遇。目前，國內外IT企業對大數據技術人才的需求正快速增長，未來5～10年內業界將需要大量的掌握大數據處理技術的人才。IDC研究報告指出，“下一個10年里，世界范圍的服務器數量將增長10倍，而企業數據中心管理的數據信息將增長50倍，企業數據中心需要處理的數據文件數量將至少增長75倍，而世界范圍內IT專業技術人才的數量僅能增長1.5倍。”因此，未來十年里大數據處理和應用需求與能提供的技術人才數量之間將存在一個巨大的差距。目前，由于國內外高校開展大數據技術人才培養的時間不長，技術市場上掌握大數據處理和應用開發技術的人才十分短缺，因而這方面的技術人才十分搶手，供不應求。國內幾乎所有著名的IT企業，如百度、騰訊、阿里巴巴和淘寶、奇虎360等，都大量需要大數據技術人才。