大數(shù)據(jù)發(fā)展前沿趨勢：理論與實踐

大數(shù)據(jù)發(fā)展前沿趨勢：理論與實踐主要內(nèi)容1大數(shù)據(jù)實踐前沿2大數(shù)據(jù)理論創(chuàng)新3大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢12大數(shù)據(jù)實踐發(fā)展演進2008年11月初，IBM彭明盛發(fā)表了《智慧的地球：下一代領(lǐng)導(dǎo)人議程》的主題演講2009年8月，無錫市建立“感知中國”研究中心，中國科學(xué)院、運營商、多所大學(xué)建立了物聯(lián)網(wǎng)研究院2014年，《政府工作報告》首提大數(shù)據(jù)2014年8月29日，八部委印發(fā)《關(guān)于促進智慧城市健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》2014年5月，工信部發(fā)布《云計算白皮書（2014）》、《大數(shù)據(jù)白皮書(2014)》2015年5月，工信部編制軟件和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)“十三五”規(guī)劃2015年6月，工信部提出加快推進云計算與大數(shù)據(jù)標準體系建設(shè)2015年7月，國家自然科學(xué)基金委管理學(xué)部“大數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理與決策研究”重大研究計劃立項2015年9月，國務(wù)院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》2015年11月，《十三五規(guī)劃建議》首提推行國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略2009年物聯(lián)網(wǎng)2008年智慧地球2010年智慧城市2010年云計算2011年

大數(shù)據(jù)2013年認知計算2008年2012年2013年2014年2015年國家戰(zhàn)略與技術(shù)發(fā)展良性互動2013年7月，上海、重慶提出大數(shù)據(jù)行動2014年2月，貴州發(fā)布《關(guān)于加快大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)用若干政策的意見》2014年8月29日，八部委印發(fā)《關(guān)于促進智慧城市健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》智慧電力智慧醫(yī)療智慧城市智慧交通智慧供應(yīng)鏈智慧銀行智能家居智能電網(wǎng)智能物流智能生產(chǎn)智能交通智慧農(nóng)業(yè)食品溯源數(shù)字圖書館環(huán)境與安全監(jiān)測迪比克，智慧社區(qū)新加坡，政務(wù)服務(wù)西雅圖，智慧電力倫敦，智慧交通紐約，火災(zāi)預(yù)防無人駕駛無人機航空航天金融服務(wù)供應(yīng)鏈優(yōu)化個性化教育專車服務(wù)反恐人性化酒店服務(wù)品牌營銷精準營銷精準醫(yī)療流媒體服務(wù)精準推送物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+云計算技術(shù)領(lǐng)域不斷融合應(yīng)用領(lǐng)域不斷細分1.大數(shù)據(jù)實踐前沿2012年2月14日，工信部頒布《物聯(lián)網(wǎng)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》2012年7月，《“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)規(guī)劃》明確提出支持海量數(shù)據(jù)存儲、處理技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化2016年7月，《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》發(fā)布2017年1月，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）頒布各省市紛紛出臺加快發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)行動計劃、促進大數(shù)據(jù)發(fā)展工作要點2016年-2017年1.大數(shù)據(jù)實踐前沿大數(shù)據(jù)實踐：從數(shù)據(jù)融合到計算智能3數(shù)據(jù)整合：金稅三期、精準扶貧、精準反腐、精準醫(yī)療、氣象大數(shù)據(jù)……立足國家戰(zhàn)略需求，應(yīng)用已有模型方法，打通數(shù)據(jù)壁壘，優(yōu)化運營效率、提升管理水平，產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟社會效益?zhèn)€體數(shù)量多，數(shù)據(jù)類型簡單且個體數(shù)據(jù)量較小技術(shù)集成：城市數(shù)據(jù)大腦、金融風(fēng)險、輿情控制……處理大量異質(zhì)（非結(jié)構(gòu)化）數(shù)據(jù)，創(chuàng)新技術(shù)方法，謀求整體效率提升與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能技術(shù)相結(jié)合計算智能：工業(yè)大數(shù)據(jù)、微軟小冰……把海量數(shù)據(jù)收集起來再并行計算處理，正遇到挑戰(zhàn)分布式收集并處理軟硬件數(shù)據(jù)，局部結(jié)果再抽象融合，代表未來發(fā)展方向大數(shù)據(jù)最重要的是理念革新，數(shù)據(jù)的價值被充分重視和挖掘，應(yīng)用領(lǐng)域由商業(yè)向工業(yè)和政府治理領(lǐng)域發(fā)展從技術(shù)深度和問題側(cè)重上，大數(shù)據(jù)實踐可分為以下三類（待商榷）1.大數(shù)據(jù)實踐前沿大數(shù)據(jù)政務(wù)：金稅三期4個稅代扣代繳系統(tǒng)由各省自主開發(fā)改為全國統(tǒng)一以自然人為中心的大數(shù)據(jù)管理體系更加強大的大數(shù)據(jù)評估及云計算杜絕增值稅發(fā)票虛開評估納稅人的稅號下，進項發(fā)票與銷項發(fā)票的行業(yè)相關(guān)性、法人相關(guān)性、地址相關(guān)性、數(shù)量相關(guān)性……比你自己更了解庫存狀況增加了商品編碼，未來增加單位編碼，保證庫存賬實一致精準增值稅計算商品增值額，庫存存量額（以及增值稅的留抵）精準企業(yè)所得稅明確固定資產(chǎn)、消費費用，精確評估企業(yè)利潤精準個人所得稅五證合一，稅務(wù)、工商、社保隨時合并接口1.大數(shù)據(jù)實踐前沿大數(shù)據(jù)治理：杭州城市數(shù)據(jù)大腦5對整個城市進行全局實時分析，自動調(diào)配公共資源，修正城市運行中的Bug，讓數(shù)據(jù)幫助城市做思考和決策，最終進化成為能夠治理城市的超級人工智能將交通、能源、供水等基礎(chǔ)設(shè)施全部數(shù)據(jù)化，連接散落在城市各個單元的數(shù)據(jù)資源，打通“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”交通管理數(shù)據(jù)公共服務(wù)數(shù)據(jù)運營商數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)……數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)：末梢神經(jīng)和小腦，源源不斷向大腦輸送數(shù)據(jù)超大規(guī)模計算平臺：基于阿里云ET人工智能技術(shù)的飛天操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換中心：腦核，全面融合政府數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和社會數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的多維性和多樣性開放算法平臺：皮質(zhì)層，通過各類算法和模型的搭建，進行決策數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺：決策輸出到城市管理和城市服務(wù)的各個場景1.大數(shù)據(jù)實踐前沿工業(yè)大數(shù)據(jù)：從信息集成、人機交互到人機一體化6產(chǎn)業(yè)鏈跨界數(shù)據(jù)、工業(yè)信息化數(shù)據(jù)、設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)以大數(shù)據(jù)為核心，模塊化、數(shù)字化、柔性化，軟硬一體的智能解決方案與商業(yè)大數(shù)據(jù)不同，更注重數(shù)據(jù)科學(xué)與行業(yè)經(jīng)驗的融合大多數(shù)企業(yè)仍停留于使用軟件的階段，少數(shù)企業(yè)也只是實現(xiàn)了信息集成，即達到數(shù)字化工廠的水平；極少數(shù)企業(yè)，能夠?qū)崿F(xiàn)人機的有效交互，也就是達到智能工廠的水平——上海模具技術(shù)協(xié)會領(lǐng)先企業(yè)開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用，但數(shù)據(jù)模型及經(jīng)驗積累成為全流程、全系統(tǒng)應(yīng)用的瓶頸主要內(nèi)容1大數(shù)據(jù)實踐前沿2大數(shù)據(jù)理論創(chuàng)新3大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢7大數(shù)據(jù)技術(shù)似乎無法解決矛盾的核心問題，期待新的跨越式大數(shù)據(jù)技術(shù)革命用數(shù)據(jù)說話的思維已深入人心，但大數(shù)據(jù)技術(shù)本身發(fā)展不盡如人意，在計算機或數(shù)學(xué)領(lǐng)域的進展緩慢大數(shù)據(jù)管理理論的重大創(chuàng)新遠遠落后于實踐當前的大數(shù)據(jù)理論創(chuàng)新仍處于炒作期。大數(shù)據(jù)實踐如火如荼，但從實踐中提煉出的新的流程、范式、模式、文化等較少基于大數(shù)據(jù)的管理決策范式正在醞釀形成，但以技術(shù)應(yīng)用為主，針對于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的管理決策理論研究的文獻幾乎沒有，似乎占主流的是“偽大數(shù)據(jù)研究”？82.大數(shù)據(jù)理論創(chuàng)新大數(shù)據(jù)技術(shù)+管理決策：偽大數(shù)據(jù)研究？9大數(shù)據(jù)管理理論創(chuàng)新評估：綜合集成人的知識、經(jīng)驗和智慧與各種客觀數(shù)據(jù)，并設(shè)計可視化的交互式界面，為管理決策提供理論和方法支持預(yù)測：傳統(tǒng)“少數(shù)據(jù)”“貧信息”的小規(guī)模、經(jīng)驗性預(yù)測讓位于以數(shù)據(jù)為核心、以計算為手段的大規(guī)模、精準性預(yù)測決策：自上而下的、線性的精英決策模式被顛覆，決策思維轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)導(dǎo)向、探索導(dǎo)向，面向不確定性的、自下而上的非線性決策模式正在形成2.大數(shù)據(jù)理論創(chuàng)新理論研究的需求和應(yīng)用導(dǎo)向明顯，利用大數(shù)據(jù)認知世界的第四范式，進展不大！10大數(shù)據(jù)研究英文論文知識圖譜分析2.大數(shù)據(jù)理論創(chuàng)新國別美國575中國272英國180德國110澳大利亞109西班牙90意大利81韓國75機構(gòu)ChineseAcadSci40RutgersStateUniv13UnivIllinois13TsinghuaUniv13USGeolSurvey11HarvardUniv11MonashUniv10UnivQueensland9BeihangUniv9UnivHongKong9StanfordUniv9我國大數(shù)據(jù)研究與世界同步國家發(fā)文總數(shù)美國、中國、英國、德國、澳大利亞位列前五機構(gòu)發(fā)文總數(shù)，中科院發(fā)文數(shù)量居首，清華、北航、港大位列前十研究領(lǐng)域聚焦于計算機科學(xué)與信息系統(tǒng)，在環(huán)境、商業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域應(yīng)用較多，大數(shù)據(jù)管理創(chuàng)新的空間很大大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)研究趨緩，特定領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用蓬勃發(fā)展關(guān)鍵詞聚類知識庫信息技術(shù)組織行為資源分配決策支持成本效率服務(wù)科學(xué)移動本體論領(lǐng)域共現(xiàn)計算機科學(xué)工程計算機科學(xué)、跨學(xué)科應(yīng)用計算機科學(xué)、理論與方法信息系統(tǒng)水資源管理環(huán)境科學(xué)與技術(shù)商業(yè)與經(jīng)濟農(nóng)業(yè)11大數(shù)據(jù)研究中文論文知識圖譜分析北京406湖北208江蘇1622.大數(shù)據(jù)理論創(chuàng)新武大、南大、人大、吉大、中科院、北大是主要的研究機構(gòu)，已形成了穩(wěn)定的核心作者群研究以技術(shù)+應(yīng)用為主，信息安全、隱私保護、輿情管理成為近年來的研究熱點涉及傳媒業(yè)、金融業(yè)、教育業(yè)、電子政務(wù)、社會風(fēng)險和圖書館管理等領(lǐng)域數(shù)據(jù)的分析、計算和存儲成為當前和未來大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新的焦點云計算、分布式文件系統(tǒng)UFS、批處理技術(shù)MapReduce、分布式數(shù)據(jù)庫BigTable、開源數(shù)據(jù)處理平臺hadoop等信息處理技術(shù)有待進一步發(fā)展主要內(nèi)容1大數(shù)據(jù)實踐前沿2大數(shù)據(jù)理論創(chuàng)新3大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢12大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)智能加速發(fā)展，認知計算不可或缺數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)控、預(yù)警等如火如荼分布式存儲作用愈加突出物聯(lián)數(shù)據(jù)站上歷史舞臺數(shù)據(jù)合規(guī)和數(shù)據(jù)質(zhì)量成為關(guān)注重點隱私保護、倫理規(guī)范成為極大挑戰(zhàn)更多更高效的分析工具前端到后端的整合能力成為應(yīng)用基礎(chǔ)金融、消費、醫(yī)療、零售、制造等高度集成行業(yè)兩極分化加大，第二等于零數(shù)據(jù)科學(xué)機器人無人駕駛精準越策計算機視覺語言處理數(shù)據(jù)可視化自助式數(shù)據(jù)分析資源整合自主創(chuàng)新用戶體驗機器學(xué)習(xí)與人工智能數(shù)據(jù)治理與實時分析終端整合與跨界應(yīng)用應(yīng)用層次進一步提升：評估→預(yù)測→決策+對策大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒉粩嗉毞郑陬I(lǐng)域末端形成模塊化的知識和應(yīng)用模式，反過來促進不同領(lǐng)域的融合網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)有望成為下一個風(fēng)口大數(shù)據(jù)的資源屬性愈加突出，數(shù)據(jù)安全成為重中之重133.大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)整合方面，數(shù)據(jù)聯(lián)通成為轉(zhuǎn)型創(chuàng)新的核心，助力治理能力提升和產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新治理能力提升包括政民通聯(lián)、智能應(yīng)對、權(quán)利留痕、簡政放權(quán)等產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新包括提升價值、降低消耗、創(chuàng)新業(yè)態(tài)、協(xié)同激活等全量數(shù)據(jù)為決策提供重要支持，以數(shù)據(jù)驅(qū)動制度改革，推動創(chuàng)新技術(shù)集成方面，大數(shù)據(jù)深入滲透至產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟社會生活的各個領(lǐng)域，“大數(shù)據(jù)+”成為產(chǎn)業(yè)價值鏈顛覆與重構(gòu)的主要動力新的技術(shù)集成模式將出現(xiàn)，應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展和細分大數(shù)據(jù)平臺不斷跨界融合，邁向更高層次的創(chuàng)新應(yīng)用計算智能方面，更高量級的軟硬件及數(shù)據(jù)聯(lián)通，創(chuàng)新海量高速大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，應(yīng)對高維、稀疏的復(fù)雜數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)實踐發(fā)展趨勢143.大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢大數(shù)據(jù)分析的底層支撐技術(shù)創(chuàng)新，滿足大數(shù)據(jù)的“實時”處理需求，支撐大數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理決