中科院計(jì)算所研究員，CCF大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)程學(xué)旗

程學(xué)旗指出，《中國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)(2014年)》是在中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)和中關(guān)村大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟得精心組織下，來(lái)自20多家單位60多名專家直接撰稿，集中了130多名專家委員和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟會(huì)員的知識(shí)和智慧，花了大半年時(shí)間撰寫出來(lái)的。白皮書(shū)主要介紹了大數(shù)據(jù)的背景與動(dòng)態(tài)，大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)展，大數(shù)據(jù)IT產(chǎn)業(yè)鏈與生態(tài)環(huán)境，以及大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與建議等內(nèi)容。

白皮書(shū)針對(duì)2015年度大數(shù)據(jù)發(fā)展做了十大預(yù)測(cè)，他們分別是：

一、結(jié)合智能計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析成為熱點(diǎn)，包括大數(shù)據(jù)與神經(jīng)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)義計(jì)算以及人工智能其他相關(guān)技術(shù)結(jié)合，成為大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)分析的核心是從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值，價(jià)值體現(xiàn)在從大數(shù)據(jù)中獲取更準(zhǔn)確、更深層次的知識(shí)，而非對(duì)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析。要達(dá)到這一目標(biāo)，需要提升對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)知計(jì)算能力，讓計(jì)算系統(tǒng)具備對(duì)數(shù)據(jù)的理解、推理、發(fā)現(xiàn)和決策能力，其背后的核心技術(shù)就是人工智能。近些年，人工智能的研究和應(yīng)用又掀起新高潮，這一方面得益于計(jì)算機(jī)硬件性能的突破，另一方面則依靠以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為代表的計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展，使得信息處理速度和質(zhì)量大為提高，能夠快速、并行處理海量數(shù)據(jù)。

二、數(shù)據(jù)科學(xué)帶動(dòng)多學(xué)科融合，但是數(shù)據(jù)科學(xué)作為新興的學(xué)科，其學(xué)科基礎(chǔ)問(wèn)題體系尚不明朗，數(shù)據(jù)科學(xué)自身的發(fā)展尚未成體系。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，許多學(xué)科表面上看來(lái)研究的方向大不相同，但是從數(shù)據(jù)的視角來(lái)看，其實(shí)是相通的。隨著社會(huì)的數(shù)字化程度逐步加深，越來(lái)越來(lái)多的學(xué)科在數(shù)據(jù)層面趨于一致?？梢圆捎孟嗨频乃枷雭?lái)進(jìn)行的統(tǒng)一的研究。數(shù)據(jù)科學(xué)作為一個(gè)與大數(shù)據(jù)相關(guān)的新興學(xué)科出現(xiàn)，真正支撐大數(shù)據(jù)發(fā)展的學(xué)科跨越還沒(méi)有出現(xiàn)。針對(duì)大數(shù)據(jù)處理的理論研究上，新型的概率和統(tǒng)計(jì)模型將是主要的研究工具，學(xué)科基礎(chǔ)理論的突破還難于在2015年出現(xiàn)。

三、跨學(xué)科領(lǐng)域交叉的數(shù)據(jù)融合分析與應(yīng)用將成為今后大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用發(fā)展的重大趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的目標(biāo)是應(yīng)用落地，因此大數(shù)據(jù)研究不能僅僅局限于計(jì)算技術(shù)本身。由于現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)平臺(tái)易用性差，而垂直應(yīng)用行業(yè)的數(shù)據(jù)分析又涉及到領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)和領(lǐng)域建模，目前在大數(shù)據(jù)行業(yè)分析應(yīng)用與通用的大數(shù)據(jù)技術(shù)之間存在很大的鴻溝，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要進(jìn)行跨學(xué)科和跨領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用研究，促進(jìn)和推動(dòng)大數(shù)據(jù)在典型和重大行業(yè)中的應(yīng)用和落地。

四、大數(shù)據(jù)將與物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、云計(jì)算、社會(huì)計(jì)算、等熱點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域相互交叉融合，產(chǎn)生很多綜合性應(yīng)用。近年來(lái)計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)是，前端更前伸，后端更強(qiáng)大。物聯(lián)網(wǎng)與移動(dòng)計(jì)算加強(qiáng)了與物理世界和人的融合，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算加強(qiáng)了后端的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理和計(jì)算能力。今后，這幾個(gè)熱點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域?qū)⑾嗷ソ徊嫒诤?，產(chǎn)生很多綜合性應(yīng)用。

五、大數(shù)據(jù)多樣化處理模式與軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施逐步夯實(shí)。內(nèi)存計(jì)算將繼續(xù)成為提高大數(shù)據(jù)處理性能的主要手段。以Spark為代表的內(nèi)存計(jì)算逐步走向商用，并與Hadoop融合共存，專為大數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的系統(tǒng)和硬件出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)處理多樣化模式并存融合，一體化融合的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)逐漸成為趨勢(shì)。其中有一個(gè)觀點(diǎn)這種多元化一定程度上成為一體化，未來(lái)大數(shù)據(jù)多樣化處理模式并存并且有可能成為一體化的平臺(tái)。

六、大數(shù)據(jù)安全和隱私，這是我們第三年關(guān)于大數(shù)據(jù)熱點(diǎn)問(wèn)題趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，每一年這都是非常靠前關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私問(wèn)題，這個(gè)反映我們專家我們用戶一種期盼一種理解一種關(guān)注度，但是我們?cè)诖髷?shù)據(jù)的安全和隱私保護(hù)方面，以及大數(shù)據(jù)涉及到資源國(guó)家主權(quán)這層面，實(shí)際上技術(shù)層面沒(méi)有比較多的，這兩年多以來(lái)沒(méi)有比較長(zhǎng)足的進(jìn)步，這方面有一定的問(wèn)題的，所以說(shuō)大數(shù)據(jù)的安全持續(xù)令人擔(dān)憂。

七、新的計(jì)算模式講取得突破，去年前年我們?cè)趪?guó)內(nèi)大量的去講深度學(xué)習(xí)，今天我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)很有意思的現(xiàn)象，在一些特定的領(lǐng)域發(fā)揮了作用，但是我們專家和工業(yè)界的人士更關(guān)注眾包技術(shù)，也就是說(shuō)可能未來(lái)不光是大數(shù)據(jù)講深度學(xué)習(xí)。

八、各種可視化技術(shù)和工具提升大數(shù)據(jù)分析。進(jìn)行分析之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索式地考察。在此過(guò)程中，可視化將發(fā)揮很大的作用。對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以后，為了方便用戶理解結(jié)果，也需要把結(jié)果展示出來(lái)。

九、大數(shù)據(jù)技術(shù)課程體系建設(shè)和人才培養(yǎng)是需要高度關(guān)注的問(wèn)題。

十、開(kāi)源系統(tǒng)將成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主流技術(shù)和系統(tǒng)選擇。

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