中国工程院倪光南:大数据为生产力

11月17日下午,中国工程院院士,中国科学院计算科学研究所倪光南在第三届世界互联网会议上发表演讲。他说,大数据作为生产力,可能比财富的数据更好,更全面。强调大数据生产力,将促进生产关系的发展,促进社会发展,将创造无尽的财富,甚至未来的发展我们的思维将造成巨大的变化。

倪光南认为,大数据的四大价值包括大量数据融合为云计算带来的大数据提供价值,发现所有东西之间的关系和事情将发生的方式,这些“做政府科学治理制度的建设是非常有价值的。

大数据的四大能力,第一次融合融合,是数量和质量的升级。云计算。三,洞察,意味着我们可以解释事件,用大数据,世界可以分析出所有事物之间的关系。第四,可预测性。这四大能力是我们的大数据,政府科学的管理体系建设非常有价值。

以下是现场演讲的简写:

倪光南

中国工程院,中国科学院计算技术研究所研究员倪光南(中国青年网络图片)

大数据许多人说大数据是财富,在这里我们说它是一个生产力,生产力肯定能产生财富,但生产力不比财富更合适吗?因为一些经济学家告诉我们,生产力是最基本的,生产力决定着生产关系,至少有些经济学家这么说,今天的理论是这样说的。所以我们把大数据作为生产力,可能比大数据更好的一个财富,更全面的点。我们强调,大数据生产力,会促进生产关系的发展,促进社会发展,当然会创造无穷的财富供大家参考,我们喜欢把大数据作为生产力,进入大数据时代的手段进入新的生产驱动时代,所以未来为我们整个思维的发展将带来巨大变化。

大数据的四个能力,或四个大数据的值。

第一个是Fusion。当然,包括集成,集成意味着数据的物理聚合,聚合的数量。这里更侧重于定性的变化,当数据一起收敛后,其值会更加改善,比原始数据要简单得多的算术。所以我们使用融合的意思,融合在中文可以理解为融合和融合,是数量和质量的升级,是大数据为我们提供能力或提供价值。

云计算。当大量的数据达到一定的时间时,你必须快速使用它,当我们需要能够使用时,传统的计算架构是不适用的,这次使用云。而云计算提供了这种能力,而大数据要适应,云计算是大数据诞生的,或大数据与云计算相辅相成,互相促进,互相促进,是一个非常典型的例子。

第三,Insight,意思是我们可以解释事件,当你有一个大数据,世界之间的关系,你可以分析一切,很多人说我们不在乎什么因果关系,我们关心的是关系。谁和谁在相位,反正我们有大数据,可以发生在过去没有想象过,我们在啤酒和尿之间的商业上面有关系,现在我们将结合新的数据大法,人类可以发现新的法律,新的原则或新的科学创作。毫无疑问,通过理论分析,通过计算机对大数据,这是一切事物之间的关系。

第四,可预测性。前瞻性的大数据给了我们一种可预测性,可以走得更远。我们预测未来会发生什么,很可能发生在预测的情况下,通过上下文分析,可以预测前进的时间。

这四个要求,四个价值,四个能力是我们的大数据,以前不是,对我们非常有意义,政府做科学管理系统建设是非常有价值的。

政府使用大数据来做信息的建设,这里是使用某些部委,可能有相当相似,从顶层到中央政府到地方已经到了基层,信息化建设部。作为一个中央部,它将命令一个请求,实现一个目的,一般具有相当大的普遍性。

底部我们要处理的是什么?

毫无疑问,大量的数据,你必须面对一个数据部,我们从当地的条件知道,有200多个地级市,2800个县和镇,我们认为中国的部委信息系统的难度比世界上任何国家的信息系统或电子政务系统都更加困难。

第二,我们是一个异质性,因为与历史的关系,我们不能在现在作为一个新的系统,我们要整合信息系统的历史。这些数据,信息系统可能在不同的时间,不同的公司做,所以你发现异构是相当清楚的,是一个完全不同的异构系统,你想整合是一个很大的挑战。

第三,保护部门,各部门之间难以整合。毫无疑问,东南和西北的不同地区是非常不同的,和地理差异,这是我们的挑战。

我们要做电子政务数据,我们要实现什么目的?根据这三个需求,我们必须将它们结合在一起,集成在一起,将这些信息和大数据资源整合在一起。

审计,监管,政府部门做这些事情,我们的大数据被用来支持当前的工作,使其更有效地完成;这不可能在以前做,现在可以做,如果我们可以有大数据科学决策。一个政策会产生什么效果?我们预测这种政策,你可以看到这是可行或不可行,包括如何改进。这是为政府的科学决策,给予科学工具支持。所以我认为这些地方更重要,我们在这三个方面。

第一件整合是一个很难的地方,当你想建立一个信息系统时,你不能停止政府的工作,因为你可以说信息我关掉这个部门,所以我做好了两年后打开它是不可能的。每天继续工作,不能停止。第一个业务不能停止,信息系统必须在正常工作条件下,那么有什么对策?

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第二块,所有政府部门都在全国各地,事实上,被几家中国运营商使用。我们想谈谈一起做,做平行,这可以想象的价格多一点。另一点是难以对不同的数据类型,因为历史数据不是一次性建,不同厂家,不同规格。例如,面对数据,我们知道你可能是一个不同的结构,你的数据库的不同厂商,你的资源定义是不一样的,你的数据模型是不一样的。所以当你想使用一个数据,你会发送这个数据库使用,用一个方法收集投资组合,但另一个是完全不同的。这里是智能数据切片,其实用一个等效的阴影,没有一个地方我放另一个投影,另一个数据库到另一个投影,最终效果与新的解决方案相同。最后,我们的数据不是很好,而且一些数据有很多垃圾,不是很合理,你需要使用一些非常灵活的模型,各种进化方法不断改进。

我们看到最后的效果,以这样的方式我们支持1700台服务器,在全国的1700台服务器上支持系统。在200个城市可以有3个PB数据,但我想大约一年没有什么十多个PB,增加,可能覆盖到98%,或相当大的覆盖。应该说是足够大的尺寸,这是目前的效果。

只是告诉未来满足法规要求,相对来说,我们知道原报告数据是向领导报告的,比如一个星期我们知道每个部门不一样,有一个星期,半个月,有一个月。现在在自动实时报告方面,没有报告,实时从系统抓取您的数据。在过去的政策很难保证没有问题。在你知道之前很难改变,现在是实时数据,这是没有问题的,现在可以有权力分配和更合理地使用这个我们可以想象这样的数据信息系统的信息调节有没有怀疑很大影响。

实时效果可以实现10秒,10秒的任何数据提取,这在管理方面有很大的影响。另外,我们知道所有历史变化都可以得到,而且我们知道权限可以明确分配,谁可以访问什么数据,不同的权限可以看到不同的结果,包括系统管理看不到重要数据,这需要良好的分配的权威。

最后,我们预测效果。在过去这个信息系统是一个大数据系统所不能做的,我们希望在未来实现。在过去由于信息孤岛的问题,现在我们已经通过集成数据的手段可以统一,使得整个权限数据可以互连。

我们过去不一定是从历史数据的角度来看,未来的历史数据应该始终保持发展,在过去某些东西会被删除,现在这些将继续积累;过去的数据会滞后,业务也可以链接,集成的业务决策不是单一的决策。谢谢大家。

第三届互联网大会

本文是2016年第三届世界互联网会议系列专题文章。

本文标签:大数据   数据
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