王　勇，靳瑞濤，蘇煜釗，陳禮春（.國(guó)家新聞出版廣電總局二九一臺(tái)，甘肅　蘭州　73005；.國(guó)家新聞出版廣電總局二九三臺(tái)，河南　鄭州　456）

網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

王勇1，靳瑞濤2，蘇煜釗1，陳禮春1
（1.國(guó)家新聞出版廣電總局二九一臺(tái)，甘肅蘭州730105；2.國(guó)家新聞出版廣電總局二九三臺(tái)，河南鄭州451162）

隨著網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)（Big Data）時(shí)代的到來(lái)，“數(shù)據(jù)即服務(wù)”這一觀念思想也不斷植入，“網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)”關(guān)鍵詞在全球迅速升溫。本文在對(duì)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵及其“5V”特征進(jìn)行了一定深度闡述的基礎(chǔ)上，著重總結(jié)分析了網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用及其發(fā)展與挑戰(zhàn)；以促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大發(fā)展，給人們生活帶來(lái)更大的便利。

網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)；服務(wù)；“5V”；

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅猛發(fā)展和智能終端的大量普及，博客、社交網(wǎng)絡(luò)、基于位置的服務(wù)LBS為代表的新型信息發(fā)布方式的不斷涌現(xiàn)，以及云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，給許多行業(yè)帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)和巨大機(jī)遇，整個(gè)信息社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代［1］。

網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的社會(huì)信息，可以看作是對(duì)真實(shí)社會(huì)的網(wǎng)絡(luò)映射。分析網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)其中所暗含的線索與規(guī)律，可以幫助人們更好地感知現(xiàn)在、預(yù)測(cè)未來(lái)［2］。由此可見，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代信息技術(shù)的重要發(fā)展方向之一，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的共享與分析將帶來(lái)不可估量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，同時(shí)也對(duì)社會(huì)產(chǎn)生巨大的推動(dòng)作用。

一、網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與特點(diǎn)

（一）網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)內(nèi)涵

大數(shù)據(jù)（BigData）一詞最早出現(xiàn)在Apache org的開源項(xiàng)目NUTCH中，當(dāng)時(shí)科學(xué)家用大數(shù)據(jù)這個(gè)術(shù)語(yǔ)來(lái)描述在更新網(wǎng)絡(luò)搜索索引的同時(shí)進(jìn)行批量處理或分析的大量數(shù)據(jù)集。

1970年，當(dāng)代著名思想家阿爾文·托夫勒將大數(shù)據(jù)時(shí)代稱為“未來(lái)的沖擊”，并首次提出數(shù)據(jù)組織中的“信息過(guò)載”問(wèn)題。在1980年，他在其《第三次浪潮》中將大數(shù)據(jù)描繪為信息社會(huì)的重要篇章，還將其稱為“第三次浪潮的華彩樂(lè)章［3］”。

什么是網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)？目前業(yè)內(nèi)并沒(méi)有公認(rèn)的說(shuō)法。2010 年Apache Hadoop組織將大數(shù)據(jù)定義為，“普通的計(jì)算機(jī)軟件無(wú)法在可接受的時(shí)間范圍內(nèi)捕捉、管理、處理的規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集”。美國(guó)麥肯錫全球研究院2011年6月對(duì)大數(shù)據(jù)做出一份報(bào)告，即《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的前沿》，指出數(shù)據(jù)是新時(shí)期的基礎(chǔ)生活資料與市場(chǎng)要素，重要程度不亞于物質(zhì)資產(chǎn)和人力資本，大數(shù)據(jù)將成為企業(yè)提高生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)力的主要方式與關(guān)鍵要素。數(shù)據(jù)成為資產(chǎn)、產(chǎn)業(yè)垂直整合、泛互聯(lián)網(wǎng)化是大數(shù)據(jù)時(shí)代的三大發(fā)展趨勢(shì)［4］。Gartner公司的MervAdrian（2011）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)超出了常用硬件環(huán)境和軟件工具在可接受的時(shí)間內(nèi)為其用戶收集、管理和處理數(shù)據(jù)的能力。Dumbill（2012）［5］采用IBM公司的觀點(diǎn)，認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“3V”特點(diǎn)，即規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）、實(shí)時(shí)性（Velocity）。大數(shù)據(jù)及其研究領(lǐng)域極具影響力的領(lǐng)導(dǎo)者的國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）就是其中之一；2011年，在該公司發(fā)布的報(bào)告中（由EMC主辦）［6］，大數(shù)據(jù)被定義為：“大數(shù)據(jù)技術(shù)描述了新一代的技術(shù)和架構(gòu)體系，通過(guò)高速采集、發(fā)現(xiàn)或分析，提取各種各樣的大量數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。”從這一定義來(lái)看，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以總結(jié)為4個(gè)V，即volume、variety、velocity和value。種定義指出大數(shù)據(jù)最為核心的問(wèn)題，就是如何從規(guī)模巨大、種類繁多、生成快速的數(shù)據(jù)集中挖掘價(jià)值。筆者認(rèn)為這種4V定義似乎更加符合網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的研究?jī)r(jià)值和意義。

同時(shí)劉經(jīng)南院士［7］將網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)歸納總結(jié)為以下幾點(diǎn)內(nèi)涵：

一是數(shù)據(jù)不僅規(guī)模大（＞TB），且類型及結(jié)構(gòu)復(fù)雜。所謂網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單來(lái)講就是一種海量的數(shù)據(jù)，往往存儲(chǔ)著相對(duì)較大的信息量，其信息逐漸趨向于多元化的主體，有著相對(duì)較快的更新速度和相對(duì)較低的價(jià)值密度，而這種海量大數(shù)據(jù)有著非結(jié)構(gòu)化的主要特點(diǎn)［8］。不是當(dāng)前的數(shù)據(jù)管理、存儲(chǔ)、處理軟件和硬件體系在可接受時(shí)間內(nèi)能解決的；顯然，大數(shù)據(jù)只會(huì)是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生和運(yùn)轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)。

二是大數(shù)據(jù)是高容量、高速率、高度多樣的信息資產(chǎn)，需要新的處理方式來(lái)強(qiáng)化決策支持，觀點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和過(guò)程優(yōu)化。

三是相關(guān)關(guān)系超過(guò)因果關(guān)系。海量數(shù)據(jù)隱含著更準(zhǔn)確的事實(shí)，研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)量可顯著提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確性；大數(shù)據(jù)集的簡(jiǎn)單算法能比小數(shù)據(jù)集上的復(fù)雜算法生成更好的結(jié)果。

四是大樣本數(shù)據(jù)≈全體數(shù)據(jù)。不再依賴隨機(jī)采樣，數(shù)據(jù)直接表達(dá)問(wèn)題本身，甚至可以從中挖掘新的問(wèn)題。

五是“數(shù)據(jù)即服務(wù)”正在被廣泛接受：對(duì)數(shù)據(jù)在其生命周期中的價(jià)值加以利用，通過(guò)對(duì)高價(jià)值數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)發(fā)掘、處理和聚合，還能創(chuàng)造新的價(jià)值，有時(shí)一條微博就具有顛覆性的價(jià)值。

（二）網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源

那么網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)主要來(lái)源于哪里呢？從數(shù)據(jù)來(lái)源性質(zhì)方面來(lái)看，主要?dú)w納為兩方面：一是來(lái)自物理世界的數(shù)據(jù)；二是來(lái)自人類社會(huì)數(shù)據(jù)。這兩類數(shù)據(jù)包含的數(shù)據(jù)種類繁多，數(shù)據(jù)類型多元化。物理世界的數(shù)據(jù)是指通過(guò)傳感器、科學(xué)觀測(cè)獲得的，如地理時(shí)空數(shù)據(jù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)、生物特征數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、天文觀測(cè)數(shù)據(jù)等。人類社會(huì)數(shù)據(jù)是指來(lái)自人類社會(huì)活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、金融貿(mào)易活動(dòng)數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)網(wǎng)數(shù)據(jù)、軍事安全數(shù)據(jù)、車輛交通數(shù)據(jù)、通訊信息數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等。

從社會(huì)宏觀角度來(lái)看，可以根據(jù)其使用主體分為三類，即政府大數(shù)據(jù)、企業(yè)大數(shù)據(jù)、個(gè)人大數(shù)據(jù)。政府大數(shù)據(jù)：各級(jí)政府各個(gè)機(jī)構(gòu)擁有海量的原始數(shù)據(jù)，構(gòu)成社會(huì)發(fā)展與運(yùn)行的基礎(chǔ)，包括形形色色的環(huán)保、氣象、電力等生活數(shù)據(jù)，道路交通、自來(lái)水、住房等公共數(shù)據(jù)，安全、海關(guān)、旅游等管理數(shù)據(jù)，教育、醫(yī)療、信用及金融等服務(wù)數(shù)據(jù)。企業(yè)大數(shù)據(jù)：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)成為企業(yè)的核心資產(chǎn)和基本要素，數(shù)據(jù)變成產(chǎn)業(yè)進(jìn)而成長(zhǎng)為供應(yīng)鏈模式，慢慢連接為貫通的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，互相自由連通的外部數(shù)據(jù)的重要性逐漸超過(guò)單一的內(nèi)部數(shù)據(jù)，企業(yè)個(gè)體的內(nèi)部數(shù)據(jù)更是難以和整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相提并論。綜合提供數(shù)據(jù)，推動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)用、整合數(shù)據(jù)加工的新型公司明顯具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。個(gè)人大數(shù)據(jù)：每人都能通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)建立屬于自己的信息中心，積累、記錄、采集、儲(chǔ)存?zhèn)€人的一切大數(shù)據(jù)信息［9］。

這些大數(shù)據(jù)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的傳播與共享，根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）的研究報(bào)告稱，全球90%的數(shù)據(jù)為近兩年產(chǎn)生，截止2012年全球數(shù)據(jù)量約為2.8ZB（1ZB=103EB=109TB），全球每天生產(chǎn)約7.8EB的數(shù)據(jù)，未來(lái)十年將以40%的速度增長(zhǎng)，并預(yù)測(cè)全球數(shù)據(jù)量到2020年將達(dá)到40ZB。

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)持有數(shù)據(jù)總量達(dá)到1.9EB；2011年，全球被創(chuàng)建和復(fù)制數(shù)據(jù)量為1.8ZB；2013年，我們生成這樣規(guī)模的信息量只需10分鐘?！边@是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（DCCI）在2012 年7月26日的“Adworld2012互動(dòng)營(yíng)銷世界”給出的一組數(shù)據(jù)。由這些數(shù)據(jù)可以看出，數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代人、機(jī)、物三者交互的語(yǔ)言媒介，人通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)連入網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)和產(chǎn)品進(jìn)行控制，同時(shí)它們也通過(guò)數(shù)據(jù)流向人反饋所得出的結(jié)果或是收集到的所得。隨著互聯(lián)網(wǎng)的全民化普及，和物聯(lián)網(wǎng)的大大發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)了爆炸式的增長(zhǎng)，完全超過(guò)了摩爾定律的18個(gè)月翻一番［10］。

圖1　.IDC全球數(shù)據(jù)量預(yù)測(cè)

（三）網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的“5V”特點(diǎn)

根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）給出的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的“4V”特點(diǎn)外，劉念真則認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)還應(yīng)具有不定性（Veracity）特點(diǎn)，即“5V”特點(diǎn)：

Volume，數(shù)據(jù)量巨大。大數(shù)據(jù)通常指10TB規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。由于互聯(lián)網(wǎng)的快捷方便，許多終端產(chǎn)品都接入互聯(lián)網(wǎng)，如此多的聯(lián)網(wǎng)的終端產(chǎn)品每天都會(huì)產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量。例如，手機(jī)、平板電腦、PC終端的通話、瀏覽網(wǎng)頁(yè)等都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)并被一些部門或者公司加以利用、分析或儲(chǔ)存。2015年約有150億設(shè)備聯(lián)網(wǎng)；未來(lái)每18個(gè)月產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量等于有史以來(lái)的數(shù)據(jù)量之和。

Variety，數(shù)據(jù)種類繁多。不同形式（音頻，文本，圖像和視頻等）；異構(gòu)以及非結(jié)構(gòu)化。隨著傳感器種類的增多以及智能設(shè)備、社交網(wǎng)絡(luò)等的流行，數(shù)據(jù)類型也變得更加多種多樣化，不僅包括傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)類型，還有我們?yōu)g覽的網(wǎng)頁(yè)，上傳的音頻和視頻，以及我們發(fā)送和接收的E-mail等形式存在的未加工的、半結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。例如：Facebook每天都有數(shù)以億計(jì)的狀態(tài)更新，2012年1月，Youtube網(wǎng)站的視頻日上傳量就達(dá)到了40億，每分鐘上傳視頻長(zhǎng)度約60個(gè)小時(shí)。

Velocity，流動(dòng)速度快。我們之前的數(shù)據(jù)處理大多是在自己的電腦上，或者機(jī)構(gòu)的大型計(jì)算機(jī)上進(jìn)行，受限制于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的不夠發(fā)達(dá)，傳輸速度的不夠迅速，數(shù)據(jù)流通量很小，速度慢。如今我們的網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)足夠發(fā)達(dá)，傳輸速度有了很大的提升，但是數(shù)據(jù)量也開始急劇增加，現(xiàn)在我們強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)的快速動(dòng)態(tài)變化，形成流式數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特征。每分鐘Google有200萬(wàn)次查詢；流數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)響應(yīng)（毫秒級(jí)）

Value，價(jià)值密度低。大量的不相關(guān)信息；高價(jià)值總量，低價(jià)值密度；深度復(fù)雜分析（機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能）在大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨的今天，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)，隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息的比例卻沒(méi)有增長(zhǎng)，這無(wú)疑給我們?cè)诰蘖康臄?shù)據(jù)中獲取有用信息增加了巨大難度。例如：每天數(shù)十億條的搜索申請(qǐng)中，只有對(duì)少數(shù)固定詞條的搜索量對(duì)某些分析有用處；每天24小時(shí)的監(jiān)控錄像中，只有那么1、2秒的畫面是有用處的等等。

Veracity，不定性。不連貫的語(yǔ)法或語(yǔ)義；即由數(shù)據(jù)不一致和不完整引發(fā)的不確定性；真?zhèn)坞y辨。

圖2　.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的“5V”特征

二、網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀及其機(jī)遇挑戰(zhàn)

（一）網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀

1.全球網(wǎng)絡(luò)信息化邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代?！熬W(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)”關(guān)鍵詞全球迅速升溫，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的研究層面和內(nèi)容涉及方方面面。黃宣華在其《大數(shù)據(jù)的技術(shù)層面和主要內(nèi)容》中，將網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)主要分為四個(gè)研究層次，分別為：應(yīng)用層、算法層、系統(tǒng)層以及平臺(tái)層。例如應(yīng)用層主要指電信、公安、金融、遙感遙測(cè)、生物制藥以及行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)等；算法層包括應(yīng)用算法層（如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、商業(yè)智能、三維建模與可視化計(jì)算等）和基礎(chǔ)算法層（并行化機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘算法等）。

2.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)成為各國(guó)關(guān)注的戰(zhàn)略資源。奧巴馬政府更是將大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略提升為國(guó)家戰(zhàn)略。奧巴馬政府為了進(jìn)一步推動(dòng)大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在2012年宣布投資2億美元，將大數(shù)據(jù)看作未來(lái)的新資源，像石油一樣重要，一個(gè)國(guó)家擁有的數(shù)據(jù)規(guī)模及運(yùn)用的能力將成為綜合國(guó)力的重要組成部分，對(duì)數(shù)據(jù)的占有權(quán)和控制權(quán)將成為陸權(quán)、海權(quán)、空權(quán)之外的國(guó)家核心權(quán)力。數(shù)據(jù)成為和土地、資本、人力同樣重要的關(guān)鍵生產(chǎn)要素。從我國(guó)整體投資規(guī)模來(lái)看，到2012年底全國(guó)開建智慧城市的城市數(shù)超過(guò)180個(gè)，通信網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)平臺(tái)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資規(guī)模接近5000億元，“十二五”期間智慧城市建設(shè)將成為大規(guī)模投資的重點(diǎn)，僅僅設(shè)備等基礎(chǔ)投資將達(dá)1萬(wàn)億元人民幣。建設(shè)智慧城市各方面各層級(jí)的決策都離不開大數(shù)據(jù)支持［10］。

（二）網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)研究正處在期望膨脹期，距離成熟期還需要5～10年時(shí)間［11］。在此初期階段，仍需要進(jìn)行更多的研究工作。2012年7月10日，聯(lián)合國(guó)發(fā)布《大數(shù)據(jù)促發(fā)展：挑戰(zhàn)和機(jī)遇》，這就意味著網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)將面臨著許多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

1.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代下將呈現(xiàn)出諸多的機(jī)遇。一是網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)可以為智能交通、資源管理、健康監(jiān)測(cè)、公共安全、政務(wù)管理、商業(yè)模型等智慧城市各領(lǐng)域提供全方面的支撐；二是網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)可以很好地滿足精密農(nóng)業(yè)對(duì)定位精度的要求；三是網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)還可以為應(yīng)急管理、天氣預(yù)報(bào)等提供有力的支持等。

2.同時(shí)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代下也將面臨著許多的挑戰(zhàn)。一是網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)面臨著許多科學(xué)問(wèn)題，例如數(shù)據(jù)復(fù)雜度理論、數(shù)據(jù)的復(fù)雜計(jì)算理論、數(shù)據(jù)全生命周期的系統(tǒng)架構(gòu)與效能模型以及數(shù)據(jù)科學(xué)的分類譜系等；二是同時(shí)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)還面臨著許多技術(shù)問(wèn)題，例如數(shù)據(jù)的感知、融合與表達(dá)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理，數(shù)據(jù)挖掘，計(jì)算推斷和數(shù)據(jù)可視化等問(wèn)題；三是同時(shí)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)還面臨著許多應(yīng)用問(wèn)題，例如數(shù)據(jù)的資源化與共享、領(lǐng)域應(yīng)用需求和計(jì)算模型、安全與隱私問(wèn)題、產(chǎn)業(yè)鏈及產(chǎn)業(yè)生態(tài)等問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)正在引發(fā)一場(chǎng)思維革命，大數(shù)據(jù)正在改變?nèi)藗兛疾焓澜绲姆绞椒椒ǎ郧八从械乃俣纫鹕鐣?huì)、經(jīng)濟(jì)、學(xué)術(shù)、科研、國(guó)防、軍事等領(lǐng)域的深刻變革。大數(shù)據(jù)除了將更好的解決商業(yè)問(wèn)題，科技問(wèn)題，還有各種社會(huì)問(wèn)題，形成以人為本的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略［9］。

［1］王仿坤.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用［J］.電信技術(shù)，2015，（06）：10-13.

［2］程學(xué)旗，王元卓，靳小龍.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)與應(yīng)用綜述［J］.科研信息化技術(shù)與應(yīng)用，2013，（06）：3-14.

［3］阿爾文·托夫勒.第三次浪潮［M］.朱志焱譯.北京：新華出版社，1996.

［4］http：//www.teradatamagazine.com/v11n01/Features/Big-Data/：MervAdrian.BigData［N/OL］.Teradata Magazine.

［5］Edd Dumbill.WhatIsBigData［EB/oL］.http：//strata.oreilly.com/2012/01/what-is-big-data.html，2013.1.24.

［6］GantzJ，ReinselD.Extractingvalue fromchaos.IDC iView，2011：1-12.

［7］劉經(jīng)南，方媛，郭遲，高柯夫.位置大數(shù)據(jù)的分析處理研究進(jìn)展［J］.武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2014，04：379-385.

［8］袁永波，胡元蓉.探析大數(shù)據(jù)時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題［J］.網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2015，02：165-168.

［9］張?zhí)m廷.大數(shù)據(jù)的社會(huì)價(jià)值與戰(zhàn)略選擇［D］.北京：中共中央黨校，2014.

［10］王浩.大數(shù)據(jù)時(shí)代下的思維方式變革［D］.上海：東華大學(xué)，2015.

［11］張引，陳敏，廖小飛.大數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀與展望［J］.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，（02）：216-233.

（編輯：張瓊瓊）

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1673-9019（2016）04-0021-04

2016-01-15

王勇（1984-），男，寧夏固原人，助理工程師，主要從事大數(shù)據(jù)在廣播電視節(jié)目?jī)?nèi)容監(jiān)管中應(yīng)用的研究。