王元卓，靳小龍，程學旗

1. 中國科學院計算技術(shù)研究所，北京 100190；2. 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗室，北京 100190

1 引言

近幾年，科技界和企業(yè)界甚至世界各國政府都把大數(shù)據(jù)作為發(fā)展的重點。美國政府更是把大數(shù)據(jù)看作“未來的新石油”，擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模和運用數(shù)據(jù)的能力將成為衡量一個國家綜合國力的重要組成部分，國家間和企業(yè)間對數(shù)據(jù)的占有和控制將成為新的爭奪焦點。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是使用大數(shù)據(jù)的核心關(guān)鍵技術(shù)，對數(shù)據(jù)的深度分析和利用將在推動經(jīng)濟持續(xù)增長、提升國家和企業(yè)競爭力方面起到至關(guān)重要的作用。大數(shù)據(jù)將成為未來新的經(jīng)濟增長點，企業(yè)將向分析即服務(wù)升級轉(zhuǎn)型，并進一步改變行業(yè)的生態(tài)。在這樣的背景下，IBM、Oracle、Google、Microsoft等全球IT界巨頭都已開始了在大數(shù)據(jù)方向的技術(shù)布局。在國家層面，大數(shù)據(jù)時代對數(shù)據(jù)的積累、處理和價值利用能力將成為一個國家國力的新標志[1,2]。

目前，對大數(shù)據(jù)的分析與利用已經(jīng)給國外各行各業(yè)帶來了巨大的變革性的機會，美國麥肯錫咨詢機構(gòu)發(fā)布的一份關(guān)于大數(shù)據(jù)的研究報告中指出，大數(shù)據(jù)已經(jīng)對金融業(yè)、電信行業(yè)、政府公共管理、健康醫(yī)療等行業(yè)產(chǎn)生了重大的影響。其中，在公共管理領(lǐng)域，每年產(chǎn)生約2 500億美元的潛在價值。在政府公共管理領(lǐng)域，英國通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的使用，優(yōu)化政府部門的日常運行，刺激公共機構(gòu)的生產(chǎn)力，為英國政府節(jié)省了130億～220億英鎊；減少福利系統(tǒng)中的詐騙行為和錯誤數(shù)據(jù)量，為英國政府節(jié)省了20億～80億英鎊。在電信行業(yè)，發(fā)達國家的電信運營商（如法國電信、英國O2公司和沃達豐）針對用戶消費的大數(shù)據(jù)進行分析評估，借助大數(shù)據(jù)改善服務(wù)水平，提升了用戶體驗。當前，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為全球信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重點，對大數(shù)據(jù)的分析利用不斷地深入各國各行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，推動了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)新的發(fā)展模式，促進了國民社會的發(fā)展和經(jīng)濟的提升。

在我國，各行各業(yè)也都在積極布局大數(shù)據(jù)的技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。以阿里巴巴集團、百度公司、騰訊公司為代表的互聯(lián)網(wǎng)與IT企業(yè)依靠自身的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，將大數(shù)據(jù)作為公司的重要戰(zhàn)略，引領(lǐng)我國大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展。阿里巴巴集團在其擁有的大規(guī)模數(shù)據(jù)和云平臺基礎(chǔ)上，向移動開發(fā)者提供技術(shù)、數(shù)據(jù)、平臺等基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，幫助開發(fā)者實現(xiàn)數(shù)據(jù)的精準分析挖掘與個性化推送?！鞍俣染W(wǎng)盟推廣”基于大規(guī)模日志數(shù)據(jù)的學習與預(yù)測，大幅提高網(wǎng)站的客流量和廣告收入。中國移動通信集團有限公司提出了大數(shù)據(jù)時代全新的移動互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，包括構(gòu)筑“智能管道”、搭建“開放平臺”、打造“特色業(yè)務(wù)”與提供“友好界面”，構(gòu)建了大云產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，在核心模塊合作、授權(quán)技術(shù)服務(wù)、應(yīng)用開發(fā)技術(shù)攻關(guān)等不同層面展開產(chǎn)業(yè)合作。京東集團優(yōu)先開放“電商云”和“數(shù)據(jù)云”，并進行人工智能和機器學習的方法研究，從海量數(shù)據(jù)中挖掘商業(yè)價值，提高了商業(yè)運營效率。

2 大數(shù)據(jù)分析的共性技術(shù)與工程化瓶頸

盡管各行各業(yè)都在積極開展大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)創(chuàng)新與布局，但我國大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的發(fā)展應(yīng)用仍然面臨眾多挑戰(zhàn)[3-5]。

（1）大數(shù)據(jù)分析處理的深度與智能化程度不足，導致分析程度淺，利用率低

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的途徑也在不斷增加，數(shù)據(jù)類型的數(shù)量也在持續(xù)增長，這就給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)（如檢索、主題發(fā)現(xiàn)、語義和情感分析等）帶來很大的困難。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法面臨著不同數(shù)據(jù)類型有機融合的新挑戰(zhàn)。與此同時，隨著數(shù)據(jù)生成方式愈來愈多樣化，半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)逐漸成為大數(shù)據(jù)的主流數(shù)據(jù)源，大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)同樣也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法帶來了巨大的挑戰(zhàn)。另外，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，需要刻畫的數(shù)據(jù)特征數(shù)量必然在增加，而數(shù)據(jù)特征組成的數(shù)據(jù)內(nèi)在模式則會呈指數(shù)性增長。數(shù)據(jù)類型的多樣化導致了數(shù)據(jù)模式的復雜化、多樣化，這使得網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常蘊含更多的無用信息和噪音，因此需要高效、頑健的方法實現(xiàn)去冗存精。一般來說，大數(shù)據(jù)有維度高的特征，這就會引發(fā)數(shù)據(jù)高度稀疏以及“維度災(zāi)難”等問題。

（2）大數(shù)據(jù)分析計算不貫通，數(shù)據(jù)模型參數(shù)復雜，導致處理效率低，時效性差

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)計算模式缺乏對數(shù)據(jù)全生命周期的計算，使得很多數(shù)據(jù)分析的任務(wù)無法深入、融合計算。大數(shù)據(jù)分析面臨模型復雜度高、任務(wù)周期長、實時性要求強等難題。對大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)、計算框架、處理方法提出了新的挑戰(zhàn)，更對大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的運行效率提出了要求。

（3）大數(shù)據(jù)算法易用性差、分析處理鏈路缺失，導致使用門檻高，工程化難

大數(shù)據(jù)技術(shù)起源于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，目前最成功的應(yīng)用也在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，在其他行業(yè)的應(yīng)用還處于初級階段。我國的各級政府機關(guān)和各類傳統(tǒng)行業(yè)在日常管理和業(yè)務(wù)運行中也積累了大量的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的真正價值所在是深度價值發(fā)現(xiàn)和行業(yè)應(yīng)用，如何推進大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，喚醒這些沉睡的大數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)管理上的科學決策，開創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式，是這些數(shù)據(jù)擁有者關(guān)心的問題。

（4）大數(shù)據(jù)發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)條件要求高，需要產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的企業(yè)達成競爭與合作的平衡

大數(shù)據(jù)對產(chǎn)業(yè)鏈中的企業(yè)提出了更多的合作要求。如果沒有對整體產(chǎn)業(yè)鏈的宏觀把控，單個企業(yè)僅僅基于自己掌握的獨立數(shù)據(jù)無法探究產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，因此對消費者的刻畫和判斷會十分有限，甚至片面。

3 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)創(chuàng)新平臺

針對我國數(shù)據(jù)資源開放共享不足、綜合分析能力薄弱、創(chuàng)新應(yīng)用領(lǐng)域不廣等問題，國家發(fā)展和改革委員會2017年正式批復由中國科學院計算技術(shù)研究所負責組建大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗室，將重點建設(shè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)創(chuàng)新平臺，支撐開展大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)理論(如大數(shù)據(jù)復雜性和不確定性分析、大數(shù)據(jù)機器學習理論）研究、異構(gòu)大數(shù)據(jù)預(yù)處理、挖掘與分析計算系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與決策支持、基于大數(shù)據(jù)的智能知識獲取算法、可視化交互與開放接口和大數(shù)據(jù)分析示范應(yīng)用等技術(shù)的研發(fā)和工程化，形成面向大數(shù)據(jù)分析全生命周期的技術(shù)與應(yīng)用環(huán)路，如圖1所示。

具體地，在大數(shù)據(jù)復雜性與不確定性分析以及大數(shù)據(jù)機器學習理論支撐下，建設(shè)融合計算架構(gòu)、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、深度分析挖掘、智能知識計算與決策輔助、可視化交互與開放語言的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與標準體系，形成大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)工程化能力。建立標準化、系統(tǒng)化和協(xié)同的大數(shù)據(jù)資源匯聚平臺，建設(shè)并完善一套分布全國的大數(shù)據(jù)分析云基礎(chǔ)設(shè)施與分析系統(tǒng)，形成面向科學發(fā)現(xiàn)和政府治理的示范應(yīng)用，并通過開放的數(shù)據(jù)資源、技術(shù)與應(yīng)用生態(tài)，服務(wù)萬眾創(chuàng)新，輻射帶動社會和經(jīng)濟的發(fā)展。

構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)創(chuàng)新平臺的技術(shù)框架主要包含平臺支撐、基礎(chǔ)理論、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與系統(tǒng)，具體的技術(shù)框架關(guān)系如圖2所示[6-10]。

著重突破大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)面臨的技術(shù)瓶頸，針對性地實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的單點深入、縱向加速和橫向打通。

圖1 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的價值環(huán)路

結(jié)合機器學習、認知計算和知識工程，研制深度智能的大數(shù)據(jù)分析系列算法，提高大數(shù)據(jù)的價值利用率，具體包括以下內(nèi)容。

● 研究大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)分析算法：利用表達學習與增強學習，提升分類、聚類、查詢、檢索、匹配、關(guān)聯(lián)分析、回歸分析等基礎(chǔ)算法的精準性和適用性。

● 研究大數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)：利用認知計算與深度學習，提升異構(gòu)表達、跨媒體抽取與內(nèi)容理解、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析、異常模式識別等高級算法的效能。

● 研究大數(shù)據(jù)預(yù)測決策與可視化：利用機器學習與知識建模，突破大數(shù)據(jù)預(yù)測、知識推演、可視化分析、輔助決策等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

研制智能分析硬件與彈性流式分析引擎，提高復雜大數(shù)據(jù)分析的時效性和規(guī)模可擴展性，具體包括以下內(nèi)容。

● 研究智能芯片與垂直化硬件加速：利用智能分析芯片和硬件重構(gòu)技術(shù)，跨越式提升復雜大數(shù)據(jù)分析計算的速度。

● 研究泛流式分析架構(gòu)：研制彈性泛流式分析引擎，支持批式、流式和在線分析。

研制全鏈路大數(shù)據(jù)分析軟件棧和分層開放編程語言，極大程度提升大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的易用性和工程化能力，具體包括以下內(nèi)容。

● 開發(fā)全鏈條的通用算法工具集：覆蓋大數(shù)據(jù)分析鏈路的各個環(huán)節(jié)。

● 研發(fā)層次化開放編程語言：實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的敏捷開發(fā)與應(yīng)用技術(shù)部署。

4 實現(xiàn)科學決策，提升政府治理能力

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)創(chuàng)新平臺將為提升政府治理能力提供有力支撐。

首先，大數(shù)據(jù)特別是政府大數(shù)據(jù)的交叉匯聚與分析利用將加速政府治理體制從碎片化向網(wǎng)格化的轉(zhuǎn)變。當前，政府治理碎片化是我國政府治理體制存在的主要問題，這種體制給我國的政府治理帶來了高成本、低效率的問題。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，所有政府治理主體都可以使用政府大數(shù)據(jù)進行一系列的處理分析。在這種情況下，將加速實現(xiàn)政府治理大數(shù)據(jù)的完全共享，不斷提升其使用效能、效率和效益，有助于推動各政府治理主體之間的協(xié)同與合作，進而加速政府治理體制從碎片化向網(wǎng)格化轉(zhuǎn)變。

其次，大數(shù)據(jù)分析將促進政府治理方法從以有限個案為基礎(chǔ)到“用數(shù)據(jù)說話”的轉(zhuǎn)變。在大數(shù)據(jù)時代，政府治理大數(shù)據(jù)的價值在于提高政府治理決策的科學化與政府治理過程的精細化。為了實現(xiàn)這一目標，各政府治理主體必須對原有的政府治理方法進行大力的改進，重視培養(yǎng)大數(shù)據(jù)意識，促進相關(guān)數(shù)據(jù)的完全共享，更多地依賴具體數(shù)據(jù)進行決策，實現(xiàn)從以有限個案為基礎(chǔ)向“用數(shù)據(jù)說話”的轉(zhuǎn)變。

再次，大數(shù)據(jù)分析將加速政府治理模式從靜態(tài)治理到動態(tài)治理的轉(zhuǎn)變。長期以來，我國政府治理的目標被設(shè)定為維持社會穩(wěn)定，而以這一目標為中心開展的政府治理實踐屬于靜態(tài)治理的政府治理模式。與時俱進的大數(shù)據(jù)技術(shù)為全面、及時地掌握政府治理相關(guān)數(shù)據(jù)的變動情況和變動趨勢提供了技術(shù)保障。對于承擔政府治理職責的各個社會主體而言，全面、及時地掌握政府治理相關(guān)數(shù)據(jù)的變動情況和變動趨勢，對于實現(xiàn)從靜態(tài)政府治理模式向動態(tài)模式的轉(zhuǎn)變具有非常重要的意義。

最后，大數(shù)據(jù)分析將有利于推動政府治理方式從簡單粗糙向科學決策過渡。目前，我國正處于社會矛盾的凸顯期和集中爆發(fā)期。在這一階段，協(xié)調(diào)利益矛盾，化解社會沖突，維護社會秩序，促進社會穩(wěn)定，成為大家面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，亟須對我國原有的自上而下的利益矛盾化解機制進行根本變革，逐步建立上下互動、主體多元的利益矛盾化解機制，促進我國政府治理方式的科學化。大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)創(chuàng)新平臺的建設(shè)將為各政府治理主體實現(xiàn)從簡單粗糙向精確分析、從關(guān)注宏觀數(shù)據(jù)向關(guān)注微觀數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變提供有效支撐，并根據(jù)大數(shù)據(jù)的流程設(shè)置相應(yīng)機構(gòu)和工作崗位，加速政府治理方式從簡單粗放到科學決策的轉(zhuǎn)變。

5 提供平臺和工具，推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)

當前，大數(shù)據(jù)已成為一種重要資源，對大數(shù)據(jù)的分析有利于推動創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)分析對于創(chuàng)業(yè)的非比尋常的價值主要體現(xiàn)在以下兩點。

（1）大數(shù)據(jù)分析模式可激發(fā)創(chuàng)造力

相比先提出假設(shè)，然后通過收集和分析數(shù)據(jù)來驗證這種假設(shè)的傳統(tǒng)研究方法，大數(shù)據(jù)時代探索世界的方法不再始于假設(shè)，而是始于數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)以往不曾發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系。

（2）大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能預(yù)測和滿足個性化需求

大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測，預(yù)測則是基于對大量結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)進行的相關(guān)性分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對人的需求進行分析預(yù)測，以個性化數(shù)據(jù)為支撐的大數(shù)據(jù)服務(wù)將變得更為精準、有效。

利用大數(shù)據(jù)分析進行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的主要應(yīng)用前景如下。

● 訂閱式定價模式在大數(shù)據(jù)分析服務(wù)中展現(xiàn)優(yōu)勢，訂閱式定價模式是未來大數(shù)據(jù)分析服務(wù)的方向。使用這種模式的創(chuàng)業(yè)服務(wù)更個性，創(chuàng)業(yè)人群更普遍，從而可以有效擴大創(chuàng)業(yè)人群。

● 開放數(shù)據(jù)和開源技術(shù)降低了創(chuàng)業(yè)門檻，大大增加了創(chuàng)業(yè)機會。大數(shù)據(jù)時代，人們尋找創(chuàng)業(yè)機遇，最重要的是通過數(shù)據(jù)采集和分析，從數(shù)據(jù)中找到好點子。通過對大數(shù)據(jù)的收集和分析，可以為創(chuàng)業(yè)者提供關(guān)于創(chuàng)業(yè)的好點子，同時根據(jù)市場大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果和創(chuàng)業(yè)者自身的條件為其量身定制合適的創(chuàng)業(yè)項目。通過市場大數(shù)據(jù)的分析，使項目能夠迅速融入市場。

● 大數(shù)據(jù)技術(shù)本身的發(fā)展帶來全新的創(chuàng)業(yè)方向。大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，將會創(chuàng)造出一些新的方向，從而引領(lǐng)一些新的市場需求。比如數(shù)據(jù)采集業(yè)，包括定位、支付、社會性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（social networking services，SNS）、郵件等行業(yè)；數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)，包括硬件方面的智能管道、數(shù)據(jù)平臺等；數(shù)據(jù)加工業(yè)，包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)咨詢等產(chǎn)業(yè)。這些都為創(chuàng)業(yè)者們提供了新機遇。

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗室基于對大數(shù)據(jù)復雜性和不確定性等內(nèi)在特性的深入研究，建立大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論，在此基礎(chǔ)上對大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)進行深入而系統(tǒng)性的分析與探索，建立相關(guān)的技術(shù)研發(fā)和工程化驗證平臺，進而實現(xiàn)技術(shù)的工程化和產(chǎn)品化，并通過建設(shè)大數(shù)據(jù)開放資源和遍布全國的云分析基礎(chǔ)，實現(xiàn)典型的示范應(yīng)用，最終為社會應(yīng)用推廣提供支撐。通過建設(shè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗室，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的創(chuàng)新突破，并利用大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)工程實驗室的機制不斷更新與完善該系統(tǒng)的核心技術(shù)，可以不斷保持我國大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的先進性。

6 建設(shè)開放生態(tài)，推廣技術(shù)輻射

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗將針對大數(shù)據(jù)科研、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的需求，產(chǎn)學研用多方共投共建，集產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)和成果轉(zhuǎn)化、企業(yè)孵化、技術(shù)服務(wù)、人才培訓交流于一體，以產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用為目的，促進國家產(chǎn)業(yè)標準和產(chǎn)業(yè)政策制訂，推動科技成果的產(chǎn)業(yè)落地；建設(shè)成為國內(nèi)在學科、學術(shù)、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、機制5個方面均具有引領(lǐng)地位的大型創(chuàng)新平臺。構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的開放產(chǎn)學研用生態(tài)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的推廣輻射，如圖3所示。

圖3 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)開放生態(tài)

依托中國計算機學會大數(shù)據(jù)專家委員會，通過組建開放數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，組織大數(shù)據(jù)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽與大數(shù)據(jù)技術(shù)、學術(shù)、產(chǎn)業(yè)大會等形式，大力促進大數(shù)據(jù)開源社區(qū)的建設(shè)，包括構(gòu)建開放共享數(shù)據(jù)資源池，制訂大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用標準測試集與測試床等；還將聯(lián)合中關(guān)村大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等行業(yè)協(xié)會與產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，共同促進大數(shù)據(jù)產(chǎn)學研用特別是大數(shù)據(jù)人才教育培養(yǎng)體系的構(gòu)建。

我國經(jīng)濟的高速發(fā)展急需大數(shù)據(jù)分析和管理的復合型人才。政府與業(yè)務(wù)部門更需要能理解數(shù)據(jù)分析并善于從數(shù)據(jù)中提煉知識的高層次人才從事現(xiàn)代化公共管理和知識管理活動。大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)工程實驗室的建立將加強對新一代大數(shù)據(jù)分析和管理復合型人才的培養(yǎng)，營造一個開放、輕松、活潑、創(chuàng)新的科研環(huán)境，使實驗室成為新學科——“數(shù)據(jù)科學”的發(fā)源地。

7 結(jié)束語

本文介紹了大數(shù)據(jù)分析的共性技術(shù)與工程化瓶頸，并介紹了大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗室建設(shè)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)創(chuàng)新平臺，該平臺將有效支撐開展大數(shù)據(jù)復雜性和不確定性特征描述、異構(gòu)大數(shù)據(jù)預(yù)處理、挖掘與分析計算系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與決策支持、基于大數(shù)據(jù)的智能知識獲取算法等技術(shù)的研發(fā)和工程化，形成面向大數(shù)據(jù)分析全生命周期的技術(shù)與應(yīng)用環(huán)路。依托大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗室將實現(xiàn)科學決策，提升政府治理能力；為與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的各行各業(yè)提供平臺和工具，推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)；同時，進一步建設(shè)開放生態(tài)，推廣技術(shù)輻射。

[1] 李國杰, 程學旗. 大數(shù)據(jù)研究: 未來科技及經(jīng)濟社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域[J]. 中國科學院院刊, 2012, 27(6): 647-657.LI G J, CHENG X Q. Big data research:a major strategic area for future science, technology and economic and social development[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2012,27(6): 647-657

[2] 李國杰. 對大數(shù)據(jù)的再認識[J]. 大數(shù)據(jù), 2015,1(1): 2015001.LI G J. Further understanding of big data[J]. Big Data Research, 2015, 1(1):2015001.

[3] 王元卓, 靳小龍, 程學旗. 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)：現(xiàn)狀與展望[J]. 計算機學報, 2013, 36(6):1125-1138.WA N G Y Z, J I N X L, C H E N G X Q.Network big data: present and future[J].Chinese Journal of Computers, 2013,36(6): 1125-1138.

[4] 程學旗, 靳小龍, 王元卓, 等. 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和分析技術(shù)綜述[J]. 軟件學報, 2014, 25(9):1889-1908.CHENG X Q, JIN X L, WANG Y Z, et al.Survey on big data system and analytic technology[J]. Journal of Software, 2014,25(9): 1889-1908.

[5] JIN X L, WAH B W, CHENG X Q, et al.Significance and challenges of big data research[J]. Big Data Research, 2015,2(2): 59-64.

[6] 靳小龍, 王元卓, 程學旗. 大數(shù)據(jù)的研究體系與現(xiàn)狀[J]. 信息通信技術(shù), 2013, 7(6): 35-43.J I N X L, WA N G Y Z, C H E N G X Q.Research system and status quo of big data[J]. Information and Communications Technologies, 2013, 7(6): 35-43.

[7] 孟小峰, 慈祥. 大數(shù)據(jù)管理: 概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J]. 計算機研究與發(fā)展, 2013, 50(1):146-169.MENG X F, CI X. Big data management:concepts, techniques and challenges[J].Journal of Computer Research and Development, 2013, 50(1): 146-169.

[8] 覃雄派, 王會舉, 杜小勇, 等. 大數(shù)據(jù)分析——RDBMS與MapReduce的競爭與共生[J]. 軟件學報, 2012, 23(1): 32-45.QIN X P, WANG H J, DU X Y, et al. Big data analysis—competition and symbiosis of RDBMS and MapReduce[J]. Journal of Software, 2012, 23(1): 32-45.

[9] 張引, 陳敏, 廖小飛. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀與展望[J]. 計算機研究與發(fā)展, 2013, 50(suppl):216-233.ZHANG Y, CHEN M, LIAO X F. Bi g data applications: a survey[J]. Journal of Computer Research and Development,2013, 50(suppl): 216-233.

[10] 雷軍, 葉航軍, 武澤勝, 等. 基于開源生態(tài)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)平臺研究[J]. 計算機研究與發(fā)展,2017, 54(1): 80-93.L E I J, Y E H J, W U Z S, e t a l. B i g data platform based on open source ecosystem[J]. Journal of Computer Research and Development, 2017, 54(1): 80-93.