浅谈大数据国家战略的驱动力和应用前景 - 安防知识网

最近，十多位院士向高层建议，我国应制定大数据国家战略，并在发展目标、发展原则、关键技术等方面作出顶层设计。此前，美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，并将对大数据的研究上升为国家意志，这一定程度上对我国制定大数据国家战略产生推动力量。大数据专项研究的重点任务主要有布局关键技术、推进示范应用、完善支持政策等三方面，其中最关键的是应用。

　　最近，十多位院士向高层建议，我国应制定大数据国家战略，并在发展目标、发展原则、关键技术等方面作出顶层设计。与此同时，国家发改委与中科院正在启动“基础研究大数据服务平台应用示范项目”。权威人士透露，有关部门正在积极研究，大数据国家战略或将提上议程。

多位院士的建议方案认为，所要制定的大数据国家战略是国家层面的顶层规划。其主要内容包括：构建大数据研究平台，整合创新资源，实施“专项计划”，突破关键技术；构建大数据良性生态环境，制定支持政策，形成行业联盟，制定行业标准；构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效嫁接。

什么是大数据

舍恩伯格在《大数据时代》中对大数据的定义简洁而清晰：所谓大数据就是大量的数据。那么，究竟多少数据才称得上“大量”呢?日本野村综合研究所的分析师城田真琴在《大数据的冲击》一书中对大数据的表述是：用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合。可见，当数据量达到“现有一般技术难以管理”时，它们就足够“大”了。所谓“用现有的一般技术难以管理”，举例来说，就是用目前在企业数据库占主流地位的关系型数据库无法进行管理、具有复杂结构的数据。

更确切地说，几帕字节(10^15)到几埃字节(10^18)的数据量才可谓“大”。当然，从多样性的角度来说，除了传统的销售、库存数据，现在企业所采集和分析的数据还包括网站的日志数据、呼叫中心通话记录、微博等社交媒体中的文本数据、智能手机内置GPS所产生的位置信息，甚至还有图片和视频。另外，数据产生和更新的频率，也是衡量大数据的一个重要特征。例如，日本全国公路上安装的交通堵塞探测器和路面状况传感器每时每刻都在产生着庞大的数据，波音客机的引擎每秒也产生数个GB的数据。

大数据国家战略的驱动力

人、机、物三元世界的高度融合引发了数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度复杂化，世界已进入了网络化的大数据（Big Data）时代。以数据为中心的传统学科（如基因组学、蛋白组学，天体物理学和脑科学等）的研究产生了越来越多的数据。此前，美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，并将对大数据的研究上升为国家意志，这一定程度上对我国制定大数据国家战略产生推动力量。

据著名咨询公司IDC的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（10的21次方），其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB）。传感网和物联网的蓬勃发展是大数据的又一推动力，各个城市的视频监控每时每刻都在采集巨量的流媒体数据。工业设备的监控也是大数据的重要来源。例如，劳斯莱斯公司对全世界数以万计的飞机引擎进行实时监控，每年传送PB数量级的数据。

大数据科学作为一个新兴的交叉学科方向，其共性理论基础将来自多个不同的学科领域，包括计算机科学、统计学、人工智能、社会科学等。因此，将来推出一个国家科技和产业专项来引导和支持大数据的研究和产业发展，也会对相关学科的领域知识与研究方法论产生推动作用。

大数据应用前景

大数据专项研究的重点任务主要有布局关键技术、推进示范应用、完善支持政策等三方面，其中最关键的是应用。

大数据最大的应用之一是预测。大家都对航班晚点痛苦不已，怎么才能提前知道我订的航班是否会晚点呢?FlightCaster网站可以让你提前知道航班的晚点概率。这家美国公司的预报是基于交通统计局、联邦航空局交通管制中心警报、美国气象局和FlightStats(一个航班运行状况信息的网站)的数据而发布的。FlightCaster能在航空公司正式发布晚点信息前6小时告诉你，你乘坐的航班“正点概率只有3%，轻微晚点概率14%，晚点一个钟头以上的概率是83%”。

　　这家网站所采用的是过去十年上述单位保存的庞大统计数据，通过人工智能分析，得出准确率高达90%的预测。至于过去十年数据和未来某次航班是否晚点之间有何因果关系，暂时并不能解释清楚——这便是大数据的另外一个特征：用相关关系取代因果关系。

对个人用户而言，大数据还可以预测机票价格走势，为自费旅游者省钱；预测交通拥堵情况，帮助人们选择更好的时段和路线节省出行时间；也可以像亚马逊那样，为你提供更准确的书单，帮你发现更多好书。谷歌还通过分析用户的搜索关键词，预测出了2009年禽流感在美国本土的严重程度以及未来的流行趋势，成功帮助卫生部门抑制住了疾病的大规模爆发。

现代商业环境变化十分剧烈，对于企业，在大数据时代做好准备，利用好大数据尤为重要。如著名文具制造商万宝龙，通过分析监控摄像机的数据，将最想卖出去的商品摆到最容易吸引顾客目光的位置，使得销售量提高了20%。开源分析机构Wikibon预计，2012年全球大数据企业营收为50亿美元，未来5年的市场复合年增长率将达到58%，2017年将达到500亿美元。

通过运用过去无法获取的数据来催生新的服务，这才是人们对未来大数据时代的最大期望。