摘要

  近日,中科院计算所研究员、CCF大数据专家委员会秘书长程学旗在“2014中国大数据技术大会”上发布了《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》和《2015年大数据十大发展趋势预测》。据了解,该趋势预测是由大数据专家委的委员和中关村产业联盟的会员共同投票得出的结果。  1、结合智能计算的大数...

  近日,中科院计算所研究员、CCF大数据专家委员会秘书长程学旗在“2014中国大数据技术大会”上发布了《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》和《2015年大数据十大发展趋势预测》。据了解,该趋势预测是由大数据专家委的委员和中关村产业联盟的会员共同投票得出的结果。

  1、结合智能计算的大数据分析成为热点

  大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识,而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标,需要提升对数据的认知计算能力,让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力,其背后的核心技术就是人工智能。近年来,人工智能的研究和应用又掀起新高潮,这一方面得益于计算机硬件性能的突破,另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展,使得信息处理速度和质量大为提高,能够快速、并行处理海量数据。

  2、数据科学带动多学科融合,但是数据科学作为新兴的学科,其学科基础问题体系尚不明朗,数据科学自身的发展尚未成体系

  在大数据时代,许多学科表面上看来研究的方向大不相同,但是从数据的视角来看,其实是相通的。随着社会的数字化程度逐步加深,越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。数据科学作为一个与大数据相关的新兴学科出现,真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。针对大数据处理的理论研究上,新型的概率和统计模型将是主要的研究工具,学科基础理论的突破还难以在2015年出现。

  3、与行业数据结合,实现跨领域应用

  跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地,因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。

  由于现有的大数据平台易用性差,而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模,目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟,缺少相互的交叉融合。因此,迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究,促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。

  4、与“物云移社”融合,产生综合价值

  大数据将与物联网、云计算、移动互联、社会计算、等热点技术领域相互交叉融合,产生很多综合性应用。近年来,计算机和信息技术发展的趋势是,前端更前伸,后端更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合,大数据和云计算加强了后端的数据存储管理和计算能力。未来,这几个热点技术领域将相互交叉融合,产生很多综合性应用。

  5、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实

  内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。以Spark为代表的内存计算逐步走向商用,并与Hadoop融合共存。专为大数据处理优化的系统和硬件出现。由于大数据系统在计算、存储、高速缓存方面的需求不平衡,传统服务器与存储已经不适合构建高可靠和高性价比的大数据处理系统。

  大数据处理多样化模式并存融合,一体化融合的大数据处理平台逐渐成为趋势。

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