我國科學家的一項腐蝕大數據

1. 大數據時代 如何理解「大數據」

最早提出大數據概念的學科是天文學和基因學，這兩個學科從誕生之日起就依賴於基於海量數據的分析方法。
大數據可以說是計算機和互聯網結合的產物，計算機實現了數據的數字化;互聯網實現了數據的網路化;兩者結合才賦予了大數據生命力!
隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活，加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及，新的數據正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的數據是互聯網出現以後迅速產生的。
不過，拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象，我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變，這種質變表現在以下3個方面：
1)數據思維
大數據時代帶給我們的是一種全新的思維方式，思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!
- 分析全面的數據而非隨機抽樣;
- 重視數據的復雜性，弱化精確性;
- 關注數據的相關性，而非因果關系。
歷來的商業變革都是由思維方式的轉變開始的，舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候，如果大腦不能與時俱進，吸收並轉變為順應潮流的新思維，通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略，那麼貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。這種新思維顛覆巨頭的案例最先發生在信息技術的傳統領域，然後滲透到傳統的商業領域：黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!
當然，這些企業的沒落並不是因為沒有數據思維，但他們都是被新互聯網思維淘汰的昔日巨人。數據思維是最新的思想，其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是，如果不給予足夠的重視，下一波沒落王國的名單中，可能就會有你!
2)數據資產
大數據時代，我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的准確度，因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使用瀏覽器、軟體有意或者無意留下的各種個人信息數據之外，我們正在用手機、智能手錶、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家裡的路由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能並且具備了聯網功能，這些家用電器在更好地服務我們的同時，也在生產大量的數據;甚至我們出去逛街，商戶的路由器，運營商的WLAN和3G，無處不在的攝像頭電子眼，百貨大樓的自助屏幕，銀行的ATM，加油站以及遍布各個便利店的刷卡機都在收集和生產數據。
在互聯網領域，我們喜歡說入口這個詞，入口對應的直接意義是流量，而流量在互聯網領域就意味著金錢，這種流量變現可能是廣告，可能是游戲，也可能是電商。在大數據時代，入口這個詞還有更深刻的意義，那就是數據生產的源頭，用戶通過某個APP或者硬體產品滿足某種需求的同事，也會留下一系列相關的數據，這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!所以，在大數據時代，意識到數據也是資產的公司都已經開始在各個數據生產的源頭進行布局，可能是一個解決剛興需求的WEB網站，也可能是一個單純的工具APP，還可能是一個可穿戴的數碼產品!
3)數據變現
有了數據資產，就要通過分析來挖掘資產的價值，然後變現為用戶價值、股東價值甚至社會價值。
大數據分析的核心目的就是預測，在海量數據的基礎上，通過機器學習相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。
預測事情發生的可能性繼續往下延伸，就可以通過適當的干預，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦商品，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為精準營銷，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。

2. 大數據時代帶來更理性、更可靠的決策

大數據時代帶來更理性、更可靠的決策_數據分析師考試

究竟是什麼魔力，讓「大數據」這一概念得到全球各國的普遍關注？到底什麼是「大數據」？它能夠在多大程度上改變我們的生活？在我們尋求對這些重要問題的解答時，牛津大學網路學院互聯網研究所教授維克托·邁爾-舍恩伯格出現在我們的視野中；希望我們對他的采訪，可以幫助讀者們找到這些疑問的答案。

最近一段時間，「大數據」的熱潮席捲全球，正如美國《福布斯》雜志所說的那樣，如今，在瀏覽新聞網站或者參加行業會議時，想看不見或聽不到「大數據」這個詞幾乎不可能。去年，美國6個聯邦政府部門宣布將啟動「大數據研發計劃」，投資超過2億美元以改進從海量和復雜的數據中獲取知識的能力。同時，我國科技部發布的「『十二五』國家科技計劃信息技術領域2013年度備選項目徵集指南」也把大數據研究列在首位。眼下召開的全國「兩會」上，有全國人大代表提出要把發展「大數據」上升為國家戰略。

究竟是什麼魔力，讓「大數據」這一概念得到全球各國的普遍關注？到底什麼是「大數據」？它能夠在多大程度上改變我們的生活？眼前對「大數據」的關注度是否已經過高了呢？在我們尋求對這些重要問題的解答時，英國牛津大學網路學院互連網研究所教授維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）出現在我們的視野中，討論「大數據」，他如果不是最合適的人選，也起碼是合適人選之一。

20多年來，維克托一直致力於網路經濟、信息與創新、信息監管、網路規范與戰略管理的研究。還在「大數據」這一概念眾說紛紜時，維克托就已進行了系統深入的研究，2010年，他在英國《經濟學人》雜志上和數據編輯肯尼思·庫克耶一起，發表了長達14頁的大數據專題文章。稱他為最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，並不為過。

《經濟學人》說，在大數據領域，維克托是最受人尊敬的全方位發言人之一；美國《科學》雜志說，若要發起一場關於這個問題的深入討論，沒有比他更好的發起者了。

除了理論研究以外，維克托還非常接近實戰世界，早在上大學期間，他就先後成立了兩家數據安全和製作反病毒軟體的公司，而在他寫就的《大數據時代》一書中，那些最前沿、最嶄新的大數據應用案例，都得益於他多年來緊跟企業與商業應用的步伐。他的咨詢客戶中，不乏微軟、惠普、IBM、亞馬遜、臉書、推特、VISA等大數據先鋒們。

目前，維克托還是歐盟互聯網官方政策背後的重要制定者與參與者，尤為重要的是，他還任職過新加坡商務部、汶萊國防部、科威特商務部等部門，特別熟悉亞洲信息產業的發展與戰略布局。

希望我們通過電子郵件對維克托的采訪，可以幫助讀者們找到這些疑問的答案。

失去微觀層面上的精確度，為的是獲取宏觀層面上的洞察力

文匯報：今天，「大數據」已經成為全球炙手可熱的詞彙，您是從何時開始關注它的？

邁爾-舍恩伯格：多年來，我一直致力於研究數據在信息經濟的發展中所扮演的重要角色，我與肯尼思·庫克耶（Kenneth Cukier，我的合著者）一起發布了一系列相關研究報告。大約三年前，在我自己組織的一次會議上，我倆都意識到「大數據」的存在已經不僅僅是一種炒作或者什麼宏大的宣言了，而將實實在在地改變我們的工作、生活以及整個社會，於是，我們決定就此專題寫一本書。

文匯報：那麼在您看來，究竟什麼是大數據時代？它和傳統數據時代到底有什麼差別？我們知道，像沃爾瑪這樣的公司早在多年前，就已經將大數據運用到了商業實踐中。

邁爾-舍恩伯格：事實上，過去幾個世紀以來，數據已經在科學家們制定決策的過程中扮演了一定的角色，而過去幾十年間，這一做法又延伸到了一些公司的決策制定過程。但在大數據時代之前，數據是非常匱乏的，我們擁有的數據非常少。因此，我們的決策、我們構建的制度都是建立在這樣一種數據匱乏的基礎上。今天，一切變得非常不同，它體現在三個不同的方面，我們稱之為「更多」、「更亂」和「相關性」。

文匯報：這三個特徵也是您在《大數據時代》一書中非常強調的，它們甚至會顛覆我們過去的整個思維方式。您能否具體描述一下這到底是怎樣的過程？

邁爾-舍恩伯格：好的。我所說的「更多」，是指圍繞任何一個我們想要調查的特定問題，或者是需要我們回答的疑問，我們都可以比過去任何時候獲取更多的數據。在大數據時代，我們可以利用海量的數據得到非常詳盡的見解，這是傳統方法所不能做到的。

可以這么說，大數據時代和傳統數據時代的區別，就像解析度在200萬像素的舊數碼照片，一下子提高到2400萬像素那樣。後者是一個非常非常大的文件，它可以提供更多細節。它可以讓我們不斷放大，看清楚小到顆粒狀的細部，而具有較低解析度的圖像在這些細節方面就會非常模糊。

基因信息就是一個很好的例子。美國有一家叫23andMe的新公司提供個人的DNA測試分析，以發現一些疾病徵兆。它的成本只有兩三百美元，並提醒客戶關注會發展成嚴重疾病的個人癖好。但是公司並不對每個客戶的全基因組進行測序，而是針對已知特徵的位點（經研究得知因某種疾病存在，而可能會出問題的DNA片段）進行比對。這意味著，當一個新的特徵被研究發現時，23andMe公司就不得不再次對客戶的DNA進行測序並建立更完整的檔案。

蘋果公司的史蒂夫·喬布斯嘗試了非常不同的方法。他得了癌症後，就有了自己全部的基因密碼，數十億的鹼基對測序。這花費了他超過10萬美元的成本，但這可以讓醫生完整地洞察他的基因密碼。每當葯物由於喬布斯的癌症病變而失去有效性，他們就可以根據喬布斯特定的基因信息，尋找到有效的替代葯物。遺憾的是，這也沒有保住喬布斯的命，但是在這一過程中獲得的數據，已經延長了他的生命。

由於技術創新，現在收集大量信息的成本變得越來越低。數年前，史蒂夫·喬布斯花費了六位數的金額才做到的事情，今天，不到1000美元就可以獲得同樣的服務了。

而「更亂」指的是，在小數據時代，因為數據是如此稀少，我們可以確保自己收集的每一個數據點都是非常准確的。相比較而言，大數據往往是凌亂和質量參差不齊的。但是，相比以高額代價來保證測量和收集少量數據的精確性，在大數據時代，我們將接受這種雜亂，因為我們通常需要的只是一個大方向，而不是努力了解一種現象的細枝末節。我們並不是要完全放棄精確性，我們只是放棄對精確性的熱衷。我們失去微觀層面上的精確度，為的是獲取在宏觀層面上的洞察力。

電腦翻譯就是其中一個例子。1990年代，IBM的研究人員使用了一套非常精確的文件（加拿大議會記錄的法語和英語版）來訓練計算機。盡管計算機完全按照規則行事，但基於此的翻譯質量卻非常低。然後，谷歌在2006年開始介入這一領域，他們沒有使用來自加拿大政府的幾百萬句標准翻譯，而是使用隨手可得的任何語言。他們在整個互聯網上，利用數十億頁質量參差不齊的翻譯，這些翻譯不怎麼標准——但是，這是一個小的權衡——他們能夠使用的數據大大增加了，結果翻譯質量反而提高了。與更少、更標準的數據相比，更多凌亂的資料完勝了。

「更多」和「更亂」組合到一起，產生了第三個特點，「相關性」，這也是大數據帶給我們的最根本性的轉變。我們的思維將從因果關系轉向相關關系。至今為止的整個人類歷史里，全世界的人們都在尋找事件發生的原因，探尋「為什麼」。但我們對原因的執著探索往往帶領我們走向錯誤的方向。所以，我們建議，在大數據時代，在許多情況下，我們可以僅僅尋找「是什麼」，而不必完全理解「為什麼」。例如，對於大數據的分析中，我們可以發現機器震動中一些非常微小的變化，這些變化表明機器將很快損壞。這使我們能夠在部分機器零件報廢前更換它們，這被稱為「預測性維護」，它可以節省不少錢。但除了提高消費效率，「相關性」還可以做更多的事情。

比如對早產兒而言，即使他們長大成人，這些小寶寶仍舊是非常脆弱的，哪怕是遇上很小的感染。醫生卡羅琳·麥格雷戈研究如何給這些嬰兒最好的生存機會。使用大數據分析，每分鍾可以搜集這些嬰兒超過一千個數據點，麥格雷戈發現一個令人震驚的事實：每當這些早產兒出現非常穩定的標志時，他們的身體其實並不穩定，正在准備發病。有了這方面的知識，她就能在一個非常早期的階段，確定嬰兒是否需要葯物治療，從而挽救更多孩子的生命。

這是典型的大數據應用：醫生麥格雷戈通過更全面的感測器，可以比以往搜集到更多的數據。她也接受，在這種情況下，並不是所有的數據都是准確的，從而也會導致她分析中存在不精確的可能。她把「為什麼」這個問題放在一邊，而用一種更務實的方式來提供幫助，她尋找「是什麼」，這才是一個更好的預見感染的辦法。

我們應該記住：大數據也可以挽救生命。

正確使用大數據，可以改善醫療、教育水平，促進人類發展

文匯報：大數據時代的到來，是否將會引領新一輪的產業革命？我們應該怎樣客觀地看待它的價值？

邁爾-舍恩伯格：大數據將會極大地改變社會生活的方方面面，但是它的價值能否等同於工業革命，這個問題目前還不好說。我個人猜想可能不能，原因是在19世紀初工業革命剛剛開始的時候，經濟發展還處於非常低的水平上，所以相對來說，當時的人們從工業化過程中所能獲得的生活水平的提升是非常巨大的，今天則非常不一樣了。

我們真正想強調的是，大數據時代將推動我們從根本上改變企業的運作方式，以及我們在社會中的生活方式。大數據可以提高人類制定決策的能力，這種提高將是大幅度的。有了大數據，我們不是簡單地提高經濟效率，而是將挽救人類生命，延長我們自己的壽命。我們還將改善教育，促進發展。同樣的道理，我們必須要小心。大數據同樣也有「陰暗面」，正如我們在書中討論的那樣。如果應用錯誤，大數據也可能會化為一個強有力的武器。因此，我們必須確保正確使用大數據。

文匯報：您提到了大數據時代的「陰暗面」，它的到來會加深數字化鴻溝嗎？

邁爾-舍恩伯格：大數據是一個強大的工具。因此，如果我們使用了錯誤的方式，它就可能會加深數字鴻溝。但是，如果我們用得好，相信大數據就可能會改善我們的生活，尤其是對那些不那麼幸運的人而言。在這一點上，你可以把它想像成火、電或是抗生素等等。

文匯報：也就是說，您對大數據的價值認知，是基於一個更長時段的歷史發展。

邁爾-舍恩伯格：如果以非常廣闊的視角來看人類歷史，我認為，人類一直想要理解世界。起初，許多人的「知識」是基於迷信和預感。知識的發展非常慢，人們需要非常深層次的思考，再通過實踐進行檢驗，以確保知識是可用的。

但即使如此，我們的知識仍舊不是百分之百可靠的。例如，19世紀，路易·巴斯德一直在研究狂犬病疫苗，當時有一個被狗嚴重咬傷而染上狂犬病的小孩，父母擔心孩子會死去，懇求巴斯德試試他的試驗性疫苗。巴斯德照做了，孩子活了下來。隨後的慶祝活動上，巴斯德以一個英雄的身份出現，他挽救了年輕孩子的性命。但是事實的確如此嗎？今天，通過更深入的研究，我們知道，在被類似病狗咬到的兒童中，只有25%會感染狂犬病。所以75%的兒童哪怕使用了無效的疫苗，仍舊可以存活下來。這個故事告訴我們，我們以為自己生活在非常科學的世界中，但其實，我們擁有的數據非常少。一種新的治療方法在被證明安全之前，需要做幾十個甚至幾百個醫學實驗來進行測試。但這仍舊太少，人們還是會受到傷害，因為我們依靠的數據太少。在大數據時代，我們可以告別數據匱乏，做出的決策將更理性，更基於事實，當然也更可靠。這是大數據時代帶給我們的希望——更好的決策將會代替我們過往那些可疑的迷信和不可靠的人類預感。

文匯報：我們看到，麥肯錫公司2011年就發布報告推測，如果把大數據用於美國的醫療保健，一年可產生潛在價值3000億美元，用於歐洲的公共管理可獲得年度潛在價值2500億歐元；服務提供商利用個人位置數據可獲得潛在的消費者年度盈餘6000億美元；利用大數據分析，零售商可增加運營利潤60%，製造業設備裝配成本會減少50%。「數據創造價值」的預測已經非常振奮人心。在您看來，大數據是否只是一門價值不菲的生意？

邁爾-舍恩伯格：不，大數據可以做更多。醫療方面，我們前面已經提過，只是分析一些重要的徵兆，早產嬰兒的感染出現明顯症狀的數小時前，醫生就可以預見其生病。

同樣，通過大數據分析，我們也可以找出學校教科書中的哪一部分對學生而言效果最好，也可以找出效果不好的部分。到現在為止，我們只能按照人類的預感，即教師自己判斷學生在理解特定課程時是否會有疑問；但在大數據時代，我們有實際的數據可以參考，例如數據顯示，電子書籍的某些頁面被看過許多遍，因為它讓學生感覺費解，據此可以調整我們的教材。這將從根本上改變教育。

或者舉公共政策為例：Inrix是為智能手機提供導航軟體的公司，它還提供實時的交通數據。之所以能做到這一點，是因為每個用戶本身都成為了交通流量狀況的感測器，把位置和速度信息都發回Inrix公司。這樣一來，就可以給行進在交通堵塞路段周圍的客戶提供良好服務。Inrix公司有一大堆人們的活動數據，這還將有助於城市規劃者了解大家的通勤模式，人們從哪裡出發去工作，然後返回，並建設基礎設施，如道路和鐵路。這是最有效的應用。節省錢的同時，也有利於整個社會的管理。

文匯報：大數據對於商業決策、學術研究乃至國家治理的作用是顯而易見的；但是對日常生活中的普通人而言，他們一定會從中受益嗎？為什麼在大數據時代，還是有不少人主張遠離過載的信息和數據、返璞歸真回到傳統的社群生活之中呢？個人生活空間一定得從「簡單平面」轉變到「多維存在」才有意義嗎？

邁爾-舍恩伯格：千百年來，人類已經經歷的世界，都是在少量數據的基礎上產生很多想法的世界。海員們結束長途航行後回來，地圖才會在這一次經驗的基礎上進行重新繪制。這顯然不會很精確。經過試驗和犯錯的周而復始，人類發展得非常緩慢。但是，當我們只有非常少的數據時，這是理所當然的結果。今天，我們有這么多的數據，難怪人類會不堪重負。但是，現在大數據可以提供幫助。如果人類不太善於消化這些過多的信息，大數據分析可以幫助我們將信息進行過濾，並進一步可視化，使我們能夠輕松地加以使用。

人們尚未普遍具備與大數據時代相匹配的思維和技能

文匯報：有專家認為，大數據的未來是數據的APP（加速並行處理）而非基礎構架；也就是說，僅僅有數據平台和基礎構架是無法創造長期價值的。對此您怎麼看？

邁爾-舍恩伯格：我們認為，大數據時代將至少需要和過去時代一樣多的人的獨創性。同時，巨大的資源才是未來時代的金礦，那些擁有這些數據資源的人將獲得的回報是不可想像的。

文匯報：大數據時代，數據都是透明的，我們如何在保護個人隱私、商業機密和國家安全之間取得平衡？您所謂的「互聯網遺忘運動」會是最佳葯方嗎？

邁爾-舍恩伯格：大數據時代所面臨的挑戰是，我們發現了隱藏在數據背後的價值，所以，保留這些數據，然後一遍遍地重復使用數據，往往成為一種明智的選擇。同時，現行的保護個人隱私的法律，特別在西方，針對的是一個傳統數據的世界，而不是一個大數據世界。這就需要我們在保護隱私的規則方面作出調整。我們建議，可以通過調整相關保護規則來實現這一目標，正像你所提到的，我們可以在一定時間以後，選擇遺忘這些數據。

文匯報：大數據時代是一個海量數據有待處理的時代，同時又是一個海量無用信息需要刪除的時代。這是否就是您在《刪除》一書中強調我們要有所取捨的原因所在？

邁爾-舍恩伯格：是。在某種程度上，大數據本身也可以加強隱私的保護。因為如果有一百萬個數據點，一個單獨的數據點就不再那麼重要了，這和傳統數據時代非常不一樣。隨著時間的推移，忘記其中一些數據，並不會破壞整個大數據的運行和使用。

文匯報：大數據現在在全球究竟發展到了什麼階段？處理大數據的技術是否已經在全世界范圍內普及？

邁爾-舍恩伯格：管理和處理大數據的技術都已經存在了，而且並不是非常昂貴。但是，有一樣東西目前仍舊非常缺乏，那就是我們的思維——以理解數據背後所隱藏的巨大價值，以及提取這種價值的專門技能。今天，全球范圍內，人們還沒有普遍具備這種思維和技能，但是我相信，在未來，這種情況會發生改變。我們預計，世界各地的許多大學將提供針對大數據分析的課程，來培訓大數據時代所需要的技能。

文匯報：歷次產業技術革命，中國似乎都是學習者和模仿者；和上幾輪產業技術革命不同的是，大數據時代，中國幾乎和歐美發達國家同時開始技術研發，中國人口又居世界首位，將會成為產生數據量最多的國家。您看好中國在新時代的發展前景嗎？中國在大數據時代是否有創新和領先的可能？

邁爾-舍恩伯格：是的，我們對此非常樂觀。中國很可能成為大數據這一領域的先驅。在大數據時代，中國有很多優勢：中國人都受過良好的教育，特別是在數學和統計方面（這是非常重要的）。中國是一個巨大的多元化社會，這會創造大量機會來創造大數據這一資源，並建立大數據應用。同樣的道理，對於大數據的蓬勃發展，我們還需要相匹配的思維方式，有嘗試新事物和持續創新的願望，以實證事實來作為我們決策的依據。因此，和許多其他社會一樣，大數據時代的確也會給中國帶來非常大的變化。

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3. 我國科學家獲取了全球什麼數據集

我國科學家獲取了全球高解析度地表太陽輻射數據集。
1、這是目前我國發布時間序列最長的地表太陽輻射數據，由中國科學院青藏高原研究所國家青藏高原科學數據中心研製成功的
2、全球高解析度地表太陽輻射數據集近日已經正式上線了，用戶可免費下載1983年7月至2017年6月的相關高解析度數據。
3、在這之前，我們國家此類數據集較少，分別率也不高，時間長度較短。
4、這個成果以數據論文形式正式發表在《地球系統科學數據》上。

4. 什麼是大數據技術大數據的概念

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(4)我國科學家的一項腐蝕大數據擴展閱讀：

大數據的三個層面：

1、理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

2、技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

3、實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

參考資料來源：網路-大數據

5. 關於數據科學與大數據技術

數據科學與大數據技術專業都學些什麼?
屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。
數據科學與大數據技術專業人才需求情況怎樣?
根據領英發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是中國護理萬網行業需求最旺盛的職位。
目前國內有30萬數據人才，預計2018年，大數據人才需求將有大幅增長，高端人才如大數據科學家的缺口在14萬至19萬之間;懂得利用大數據做決策的分析師和經理缺口達到150萬，數據分析師現在需求就很旺盛了，2年工作經驗的月薪可達到8K，碩士學歷的數據分析師月薪可達到12K，5年工作經驗的可達到40萬至60萬元。
數據科學與大數據技術專業可以從事的工作有哪些?
重視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類。
數據科學與大數據技術專業報考建議：
1、當下企業用人現象：一個專業集群對應一個行業熱點。大數據是交叉學科，走的是「復合型」培養路線，行業內從事相關職能的人專業背景各異。大數據作為人才培養方向在探索中，如果直接從各專業人才中遴選學苗開展碩士研究生階段的教育會更適合一些，直接開設本科階段的教育還相對不夠成熟。
2、人才培養與行業發展存在差距。由於教學大綱更新不會太及時，大數據人才7年畢業(本科四年、碩士研究生三年)後，所學恐怕落後於行業發展。
3、大數據人才的典型勝任特徵：善於做需求分析、寫代碼;善於與人溝通，喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維;需要持續保持學習狀態;內性格上能動能靜。
4、不同辦學層次的院校開設此專業，培養模式會有差異。例如，高職類院校學生由於數學基礎相對薄弱，會跟多偏向於工具的使用，如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;本科院校會傾向於大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學，在研究生段則會專攻某一技術領域，比如數據挖掘、數據分析、商業智能、人工智慧等。

6. 關於數據科學領域，你知道哪些科學趣事

科學大數據處理已經涉及到各個領域，天文學家也開始利用天文望遠鏡的大數據處理，來進行宇宙天體的計算和預測。

根據天文學家多年收集的數據，我們生活的銀河系，大約存在4000億顆恆星，開普勒天文望遠鏡在進行天文觀測的同時，進行了大數據分析，發現在銀河系中，類似太陽的黃矮星大約占據7%的比例，也就是280億顆。

但是一顆健康的恆星，並不意味著擁有適合生命生存的星球，於是天文學家開始觀測恆星系中的行星，在這些宜居恆星周圍，大約每檢測5顆恆星，就可以發現處在宜居帶、有可能存在生命的岩石行星，在整個銀河系，至少有60億顆類似地球的宜居行星。

隨著各個科學領域的發展，不同科學領域已經開始逐漸交互融合，數據處理也可以和天文學交互，形成與眾不同的數據。

當所有科學理論都融合到一起時，我們或許就可以得到「大一統理論」！

7. 中國的科技成果有哪些

1、全球首對體細胞克隆猴姐妹「中中」「華華」誕生

2018年1月24日，中國科學院宣布我國在國際上首次實現了非人靈長類動物的體細胞克隆：2017年11月27日，世界上首個體細胞克隆猴「中中」誕生；12月5日第二個克隆猴「華華」誕生。多年來，與人類相近的靈長類動物的體細胞克隆一直沒有解決，成為世界性難題。該成果標志中國率先開啟了以體細胞克隆猴作為實驗動物模型的新時代，實現了我國在非人靈長類研究領域由國際「並跑」到「領跑」的轉變。

2、「慧眼」衛星填補我國空間X射線探測衛星空白

2018年1月30日，硬X射線調制望遠鏡衛星「慧眼」正式投入使用，標志著其進入科學成果產出的新階段。據介紹，「慧眼」衛星已多次參加了國際空間和地面的聯測，獲得了銀道面掃描巡天、黑洞、中子星、太陽耀發等的大量觀測數據，發布了30多個伽馬射線暴的觀測結果，直接測量到了目前最強的中子星磁場迴旋吸收線，完成了國內最高精度的脈沖星導航試驗。

3、我國科學家實現全球首例人類肺臟再生

從患者支氣管刷取出的幾十個幹細胞，在體外擴增數千萬倍之後，被移植到患者肺部的病灶部位；經過3至6個月的增殖、遷移和分化，這些幹細胞逐漸形成了新的肺泡和支氣管結構，進而完成了對患者肺部損傷組織的修復替代——同濟大學醫學院左為教授團隊在國際上率先利用成年人體肺幹細胞移植技術，在臨床上成功實現了人類肺臟再生。

4、「3010份水稻基因組計劃」揭示水稻遺傳信息密碼

2018年4月25日，國際權威學術期刊《自然》雜志長文刊登了「3010份水稻基因組計劃」研究成果。研究人員用新一代基因組測序技術和高性能計算機平台，對這些水稻種質資源進行了大規模基因組重測序和大數據分析，解析了水稻種群基因組多樣性本質。

5、「天鯤號」海試成功中國疏浚事業邁向深藍

「天鯤號」於2018年6月8日-11日進行海上試航，期間，「天鯤號」完成多項考驗，如航速測定、停船試驗、回轉試驗、拋錨試驗、操舵裝置試驗、船舶動力系統功能試驗及其他輔助系統功能試驗。除了航行時需要進行慢車、停車、全回轉、溺水救生等一系列緊急動作外，還要對雷達、電羅經、磁羅經等助航輔助設備進行調試校正，返航後開始為後期挖泥試驗做准備。

8. 我國科學家應對疫情，為何能入選2020中國科學十大進展

2月27日，科學技術部高技術研究發展中心（基礎研究管理中心）發布2020年度中國科學十大進展。

其中，我國科學家積極應對新冠肺炎疫情取得突出進展、嫦娥五號首次實現月面自動采樣返回、“奮斗者”號創造中國載人深潛新紀錄等10項重大科學進展入選。具體如下：

1、我國科學家積極應對新冠肺炎疫情取得突出進展；

2、嫦娥五號首次實現月面自動采樣返回；

3、“奮斗者”號創造中國載人深潛新紀錄；

4、揭示人類遺傳物質傳遞的關鍵步驟；

5、研發出具有超高壓電性能的透明鐵電單晶；

6、2020珠峰高程測定；

7、古基因組揭示近萬年來中國人群的演化與遷徙歷史；

8、大數據刻畫出迄今最高精度的地球3億年生物多樣性演變歷史；

9、深度解析多器官衰老的標記物和干預靶標；

10、實驗觀測到化學反應中的量子干涉現象。

在疫苗和中和性抗體研發方面，同時開展了滅活疫苗、病毒載體疫苗、蛋白亞單位疫苗、核酸疫苗等的研發，腺病毒載體疫苗在全球率先開展1期臨床試驗，滅活疫苗在全球率先開展3期臨床試驗，並獲批附條件上市；鑒定並創制靶向新冠刺突蛋白S和受體結合域RBD的一系列中和單克隆抗體，形成抗病毒“雞尾酒”中國抗體組合方案。

據了解，“中國科學十大進展”遴選活動由科學技術部高技術研究發展中心（基礎研究管理中心）牽頭舉辦，至今已成功舉辦16屆，旨在宣傳我國重大基礎研究科學進展，激勵廣大科技工作者的科學熱情和奉獻精神，開展基礎研究科學普及，促進公眾理解、關心和支持基礎研究，在全社會營造良好的科學氛圍。

9. 我國重大科技成果有哪些

中國近年來的重大科技成就：

1964年10月16日，第一顆原子彈爆炸成功;

1966年10月27日，第一顆裝有核彈頭的地地導彈飛行爆炸成功;

1967年6月17日，第一顆氫彈空爆試驗成功;

1970年4月24日，第一顆人造衛星(東方紅一號)發射成功;

1999年11月20日，神舟一號飛船升天;

2001年1月10日，神舟二號成功升天;

2002年3月25日，神舟三號成功升天。

(9)我國科學家的一項腐蝕大數據擴展閱讀：

基本特徵：

(1)是新穎性與先進性：沒有新的創見、新的技術特點或與已有的同類科技成果相比較為先進之處，不能作為新科技成果。

(2)是實用性與重復性：實用性包括符合科學規律、具有實施條件、滿足社會需要。重復性是可以被他人重復使用或進行驗證。

(3)是應具有獨立、完整的內容和存在形式，如新產品、新工藝、新材料以及科技報告等。

(4)是應通過一定形式予以確認：通過專利審查、專家鑒定、檢測、評估或者市場以及其它形式的社會確認。

中國科學院在《中國科學院科學技術研究成果管理辦法》中把「科技成果」定義為：某一科學技術研究課題,通過觀察試驗和辯證思維活動取得的,並經過鑒定具有一定學術意義或實用意義的結果。

10. 結合材料，運用追求真理的知識說明我國科學家是如何發

(1)物質決定意識，要求我們一切從實際出發。當前我國環境生態問題突出，我們要根據這一實際，堅持推進生態建設，促進生態保護和修復，建設環境友好型社會，實現生產發展、生活富裕、生態良好的文明發展道路。 (2)意識對物質具有反作用，其中正確的意識對事物的發展起促進作用。政府要加強對環境的監測，高度重視環境保護工作，實現環境生態與生產、生活發展的良性互動。 (3)既要尊重客觀規律，又要充分發揮主觀能動性，把尊重客觀規律與發揮主觀能動性有機結合起來。要尊重經濟社會發展的規律，又要充分發揮主觀能動性，堅持保護環境的國策，採取一切可行措施，實現環境生態與生產、生活發展的良性互動。