中国工程院院士:大数据研究,不要成为无关痛痒的“白开水”

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

大数据正以两年翻一倍的速度爆发性增长,国家对大数据在产业政策层面向好,阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头都在布局大数据领域……我们对大数据的关注前所未有。不过,中国工程院院士、同济大学教授郭重庆日前在复旦大学举办的一场论坛上指出,目前国内大数据研究与产业发展均处在起步阶段。“数据研发尚停留在处理阶段,数据开放五到十年难见成效,大数据人才是最大的劣势……”他呼吁,要用反思与批判性思维看待大数据研究,不要无关痛痒的“白开水”。

数据采集是大数据研究的基础,对数据开放的呼声一直很高。但郭重庆认为,目前数据的跨部门、跨行业、跨地域流动还很难,而真正实现数据开放恐怕在五到十年都难以实现。

数据分析是大数据研究的核心。“数据只有经过挖掘、分析、优化、决策,并提供解决方案,才能最终产生价值,但目前我国大数据研究还停留于数据处理。能进行大数据分析的引擎产品仍为国外产品主导。”郭重庆说,在最近发布的全球“大数据产业发展趋势全景图3.0”中,共标注了全球358家涉及大数据分析处理的权威公司,但没有一家中国公司来入围。

数据交易是促进大数据产业发展的基石,但这方面发展也不理想。郭重庆指出,当下数据的权属不明,行业标准和规范缺失,数据交易的合规性也存在争议。

此外,在数据科学理论、发展与解读新知识的技术能力,数据产业发展水平以及数据人才教育等诸多方面,我国都尚处于起步阶段,不能乐观高估。

不过, 郭重庆也指出,我国发展大数据还是有很多优势。如,在大数据产业发展的政策层面向好。国务院发布有关纲要要求,2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局,2018年建成国家政府数据统一开放门户等。又如,我国数据存储、运算技术,芯片、服务器及软件技术以及移动互联和消费、服务等领域都走在世界前列。“可以预计在五年到十年以内,中国庞大的大数据市场足以支持不同行业出现若干个世界级大数据平台的企业。”

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
3月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
超级计算与大数据:推动科学研究的发展
【9月更文挑战第30天】在信息时代,超级计算和大数据技术正成为推动科学研究的关键力量。超级计算凭借强大的计算能力,在尖端科研、国防军工等领域发挥重要作用;大数据技术则提供高效的数据处理工具,促进跨学科合作与创新。两者融合不仅提升了数据处理效率,还推动了人工智能、生物科学等领域的快速发展。未来,随着技术进步和跨学科合作的加深,超级计算与大数据将在科学研究中扮演更加重要的角色。
|
4月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
大数据环境下的房地产数据分析与预测研究的设计与实现
本文介绍了一个基于Python大数据环境下的昆明房地产市场分析与预测系统,通过数据采集、清洗、分析、机器学习建模和数据可视化技术,为房地产行业提供决策支持和市场洞察,探讨了模型的可行性、功能需求、数据库设计及实现过程,并展望了未来研究方向。
234 4
大数据环境下的房地产数据分析与预测研究的设计与实现
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 大数据
2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛 赛道B 北京移动用户体验影响因素研究 问题一建模方案及代码实现详解
本文详细介绍了2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛赛道B的题目——北京移动用户体验影响因素研究,提供了问题一的建模方案、代码实现以及相关性分析,并对问题二的建模方案进行了阐述。
99 0
2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛 赛道B 北京移动用户体验影响因素研究 问题一建模方案及代码实现详解
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据可视化
基于Python大数据的京东产品评论的情感分析的研究,包括snwonlp情感分析和LDA主题分析
本文探讨了基于Python大数据技术对京东产品评论进行情感分析的研究,涵盖了文本预处理、情感分类、主题建模等步骤,并运用了snwonlp情感分析和LDA主题分析方法,旨在帮助电商企业和消费者做出更明智的决策。
171 1
基于Python大数据的京东产品评论的情感分析的研究,包括snwonlp情感分析和LDA主题分析
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 大数据
2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛 赛道B 北京移动用户体验影响因素研究 问题二建模方案及代码实现详解
本文详细介绍了2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛赛道B的问题二的建模方案和Python代码实现,包括数据预处理、特征工程、模型训练以及预测结果的输出,旨在通过数据分析与建模方法帮助中国移动北京公司提升客户满意度。
81 2
|
6月前
|
数据采集 搜索推荐 大数据
基于大数据的市场分析与消费者行为研究
【6月更文挑战第5天】大数据在市场分析与消费者行为研究中扮演关键角色。通过海量数据分析,企业能更全面、精准地了解消费者偏好和市场趋势。Python等工具帮助处理数据,揭示购买习惯,支持个性化营销策略。同时,大数据使深入理解消费者心理、决策过程成为可能,助力企业优化产品,提升客户满意度和忠诚度。在这个数据驱动的时代,大数据是洞悉市场和消费者的魔法力量。
225 2
|
7月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
[AIGC ~大数据] 深入理解Hadoop、HDFS、Hive和Spark:Java大师的大数据研究之旅
[AIGC ~大数据] 深入理解Hadoop、HDFS、Hive和Spark:Java大师的大数据研究之旅
194 0
|
7月前
|
人工智能 安全 大数据
喜报|瓴羊Dataphin入选上海市经信委2023创新攻关成果、IDC企业大数据治理研究代表产品
喜报|瓴羊Dataphin入选上海市经信委2023创新攻关成果、IDC企业大数据治理研究代表产品
107 0
|
存储 人工智能 Cloud Native
云原生大数据架构实践与思考-DataFunTalk
导读: 作者:振策-阿里云计算平台-产品解决方案, 20230805 本文将分享当前云原生大数据架构的发展历程/架构定义/核心能力/应用场景及趋势思考。主要包括以下四个部分: - 从大数据上云看架构 - 云原生数据平台的核心能力 - Data+AI with Cloud-Native - 未来趋势与思考
2131 0
|
机器学习/深度学习 存储 运维
论文阅读--异常检测中实时大数据处理的研究挑战
论文阅读--异常检测中实时大数据处理的研究挑战