大数据技术的概念
大数据技术指的是人与物体通过计算机这一第三方媒介将二者之间的数据进行交互上传,而计算机将上传到网络中的数据进行归类、融合与处理的新型信息处理技术。大数据技术的悄然兴起极大地冲击了现有的IT架构,也给计算机网络技术的创新发展带来重大机遇。为了充分发挥大数据技术在网络信息中的作用与价值.网络技术人员应当积极探索大数据技术的运行规律,研究其基础理论与基本方法.在掌握其发展现状的基础上积极展望未来发展趋势。
大数据技术的研究发展现状
当前大数据技术的研究发展状况主要体现在基础理论、关键技术、应用实践、数据安全等四个方面。在基础理论方面,目前相关专家与研究人员尚未解决一些基本的理论问题。例如当前学界对于大数据技术的科学定义、结构模型、数据理论体系等基本问题并未有确切的认识和判定标准,在数据质量和数据计算效率的评估活动中,也缺乏一个统一的标准,这就直接造成了技术人员在数据质量评价活动中工作效率低下的问题。
在关键技术研究方面,大数据格式的转化、数据转移和处理等问题技术亟需处理的核心问题。大数据由于其异构性和异质性的特征,这就说明提高大数据格式转化的效率成为了增加大数据技术应用家价值的必经途径;而提升大数据计算能力的关键在于提高数据的转移速率,这就要求技术人员要及时对大数据进行整合与处理。在大数据的处理中,数据的重组与错误数据的再利用都是有效提高大数据应用价值的措施。
在应用实践研究方面,目前大数据在实际中的研究应用主要体现为数据管理、数据搜索分析和数据集成。其中,数据管理主要用于大型互联网数据库和新型数据储存模型与集成系统中,而数据搜索分析则多用于模型社交网络中,数据集成则通过将不同来源不同作用的数据进行整合从而开发出整体数据库新的功能,目前正处于研究发展的起始阶段。最后,在数据安全方面,大数据技术的用户隐私和数据质量问题是当前数据安全研究工作的重点。
一方面,大数据技术下用户隐私更容易被获取,信息泄露风险更大;另一方面,大数据由于在准确性、冗余性、完整性等方面的偏差,数据质量问题不可避免,亟需开发应用相应的数据自动检测修复系统。
大数据技术发展中面临的问题
当前大数据技术在发展过程中所面临的问题主要有两点。首先,现有的IT技术架构无法适应大数据技术的发展要求。科学技术的迅速发展推动了企业在数据生成、储存等多方面的长足进步,一方面,企业爆炸式的数据增加加剧了原有数据存的储存压力;另一方面,大量的数据给传统的数据分析处理技术带来巨大挑战。
这就要求IT行业必须及时革新数据储存和分析处理能力,重构IT技术架构以满足大数据的技术需求。其次是传统信息安全措施的失效。传统信息安全措施只能在一定程度上保护单个用户在单个地点的单一行为隐私信息,而在大数据技术的网络环境下,单个个人的不同行为信息从不同独立地点在网络数据中汇聚,就有很可能造成隐私泄露的问题,这就加大了大数据环境下对动态数据利用和隐私保护的难度。
大数据技术应用前景展望
1、数据的资源化
在大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源,它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值,产生更多经济收益。因此,要利用好信息资源就要进一步开放研究大数据技术。
信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维,网络技术人员应当将传统信息资源开发管理方法与大数据技术有机地结合起来,通过将不同数据集进行重组和整合,发挥就数据集所不具有的新功能,从而为企业创造出更多的价值。而掌握了数据资源处理技术的企业,在未来还能够通过将数据使用权进行出租或者转让等方式获取巨大的经济收益。
2、科技的交叉融合
大数据技术的发展不仅能够将网络计算中心、移动网络技术和物联网、云计算等新型尖端网络技术充分地融合成一体,促进不同科学技术的交叉融合,同时还能够促进多学科的交叉融合,充分发挥出交叉学科和边缘学科在新时代的新功能与效用。
大数据技术的长足进步与发展既要求工程技术人员要立足于信息科学,通过对大数据技术中的信息获取、储存、处理等各方面的具体技术进行创新发展,也要将大数据技术与企业管理手段结合起来,从企业经营管理的角度研究分析现代化企业在生产经营管理活动中大数据技术的参与度及其可能带来的影响。
3、以人为本的大数据技术发展趋势
科学技术的使用主体归根结底是人,虽然在大数据技术支撑的网络信息环境下,信息数据的及时流通与整合能够满足人类生产生活的所有信息需求,能够为人的科学决策提供有效指导,但大数据技术终究无法代替人脑,这就要求大数据技术在发展过程中要坚持以人为本的基本原则,重视人的地位,将人的生产活动与网络大数据虚拟关系结合起来,在密切人与人之间的交流的同时,充分发挥每一个独立个体的个性和特长。
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