美国航空航天局管理“大数据”洪流惠及全球

1.大数据时代：生活、工作与思维的大变革（图书馆有）《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》是国外大数据系统研究的先河之作，作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。

维克托•尔耶•舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。

也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。

这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。

大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。

维克托认为，大数据的核心就是预测。

这个核心代表着我们分析信息时的三个转变。

第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。

第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。

第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。

书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA 等大数据先锋们最具价值的应用案例。

2.大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活涂子沛《大数据:正在到来的数据革命,以及它如何改变政府、商业与我们的生活》入榜《亚洲周刊》“年度十大好书”，持续畅销；叫醒中国，领跑大数据时代最好的书。

中国高层人物汪洋，读后非常有启发，针对国人数据意识的淡薄由来已久，中国如何应对大数据时代的挑战，他在工作会议上说：“我希望大家能认真读一读这本书，带着问题读，带着想法读。

封二人物Insidecover Characters弄潮数据“洪流”——记上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机系讲席教授过敏意　张静怡这是一个大数据的时代。

一个人的消费行为、支付行为、娱乐行为、社交媒体行为，甚至行动轨迹等都在为大数据这座摩天大楼添砖加瓦。

大数据可以有多大？举一个简单的例子，2019年天猫“双11”开始后，仅14秒成交额就破了10亿元。

2018年天猫“双11”全天交易额为2135亿元，而2019年用了16小时31分就达到了这个数值。

第三方机构数据显示，淘宝A p p当天的日活跃用户比2018年同期增长9638万，达到4.76亿。

对日活过亿的淘宝来说，在类似“双11”这种特殊时刻面临的用户骤然上涨就是一个“突变型峰值”——扛不住的话，轻则响应缓慢，重则系统崩溃。

更重要的是，在大数据时代，不是只有“双11”才会遭遇“突变型峰值”。

春晚当天的实际登录量，可能是“双11”的十几倍；而12306，春运40天每天都是“双11”。

就连新冠肺炎疫情“众宅”期间，中国网民每天花在移动互联网上的时长都比2000年年初增加了21.5%。

截止到2020年6月，中国网民人数已达9.4亿，并且依然处于增长状态。

这意味着，在我国，“突变型峰值”的场景只可能增多，不会减少。

站在数据洪流中，如何应对日益增长的互联网服务应用需求，这也是摆在过敏意面前的重大课题。

云上的“双11”对于一家企业来说，当一台服务器的运算能力不足以满足运算需求时，就需要企业购置多台服务器，甚至演变成为一个具有多台服务器的数据中心。

但问题是，初期建设成本已经很高了，可中心要运营下去，消耗的电费以及维护支出，可能比建设成本还高，普通的中小型企业难以承担。

“云计算”就是为了解决这个问题出现的。

它本质上是一种提供资源的网络，打个比方，这里的“云”就像水、电、燃气一样，用户可以随时取用，不限量，但需要按照使用量付费，这时的使用成本当然远低于用户自己去建造一个“自来水厂”或“电站”。

大数据时代信息的洪流与应用的革新随着互联网的发展和智能设备的普及，大数据时代的到来已经成为不可阻挡的潮流。

大数据时代，信息以庞大的洪流形式涌向我们，这不仅对我们的个人生活产生了深远的影响，也给各行各业带来了前所未有的革新机遇。

一、大数据时代的信息洪流在大数据时代，信息如洪流般源源不断地涌现。

人们每天通过互联网，社交媒体以及各种数字平台生成大量的数据，这些数据包含了丰富的信息资源。

同时，智能设备如智能手机、智能家居设备等也在不断产生着数据。

无论是个人行为数据，社交网络数据，还是物联网设备数据，这些数据都构成了信息的洪流，为我们提供了大量的信息资源。

二、大数据的应用革新大数据的到来为各行各业带来了前所未有的挑战和机遇。

在各个领域，大数据正在被广泛地应用和探索。

1. 商业领域在商业领域，大数据的应用已经成为企业竞争力的重要驱动因素之一。

通过对消费者行为数据的分析，企业可以更加准确地了解消费者的需求和偏好，从而进行精准营销和产品创新。

同时，大数据也为企业提供了更好的风险管理和决策支持，帮助企业更好地预测市场变化和调整战略。

2. 健康医疗领域在健康医疗领域，大数据的应用正在改变我们的医疗方式和健康管理方式。

通过搜集和分析大量的医疗数据，医生可以更加准确地诊断疾病和预测患者的健康风险。

同时，大数据还可以帮助研究人员发现新的药物和治疗方案，加速疾病的治疗进程。

3. 城市管理领域在城市管理领域，大数据的应用可以帮助城市提高效率，提升居民生活品质。

通过对交通流量、环境数据等的分析，城市管理者可以更好地规划城市交通、资源分配等，提供更加便捷的城市服务。

4. 教育领域在教育领域，大数据的应用正在改变传统的教育教学方式。

通过对学生学习数据的分析，教师可以更好地了解学生的学习状态和问题，为学生提供个性化的学习指导。

同时，大数据还可以帮助学校进行教学质量评估和课程改进，提高教育教学的效果。

三、大数据时代的挑战然而，大数据时代的到来也带来了一系列的挑战。

【侦查研究】2021 年 3 月第 2 期 March 2021No.2北京警察学院学报Journal of Beijing Police College大数据背景下侦查的“变”与“不变”王容刚（中国刑事警察学院，沈阳 110854）摘 要：随着物联网、云计算、移动互联等技术的不断发展，人类社会产生的数据量激增，大数据时代已经到来。

大数据在生产生活中的应用俨然成为当今时代背景下的热门主题，在侦查领域中也是如此。

大数据在侦查领域的应用和发展，拓展了传统侦查措施、丰富了侦查方式、提升了侦查破案的效率。

在大数据掀起的时代变革中，以辩证的角度看待侦查的“变”与“不变”，避免盲目追赶大数据潮流而忽略侦查的本质，正确认识大数据的局限和不足。

与此同时，将基于现代科技手段的大数据侦查方法与传统侦查理念精髓相结合、继承和发扬，促进侦查工作良性发展。

关键词：大数据；大数据背景；侦查；大数据侦查中图分类号：D918 文献标识码：A 文章编号：2095-5758（2021）02-0077-07DOI：10.16478/ki.jbjpc.20201224.001收稿日期： 2020-09-30作者简介： 王容刚（1997—），男，中国刑事警察学院2019 级公安学专业刑事犯罪侦查方向研究生。

① 参见中国互联网络信息中心（CNNIC）：《 第 46 次 < 中国互联网络发展状况统计报告 >》，载/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/202009/t20200929_71257.htm。

② 1ZB 大约为一万亿GB。

一、引言2020年9月29日中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的数据显示,截至2020年6月，我国网民规模达9.40亿，互联网普及率达67.0％。

① 互联网的发展和移动终端的普及，使社会上的每一个人的行为都被数据网络所记录，大数据也成为家喻户晓的概念和词语。

“大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步。

2020年第19卷第3期产业与科技论坛高校大数据分析人才培养模式探讨□陈悦【内容摘要】随着科学技术的不断发展，从网络信息化时代走进大数据云共享时代，大数据这一技术的诞生对人民生活的影响较为深远。

为祖国培养优秀的社会人才是当前高校的主要责任和职责，当大数据走进高校，通过大数据分析高校人才培养模式是科学全面的。

大数据分析是一种科技手段，它是以全面数据作为对象，通过云计算的现代计算方法对数据进行分析，决策者根据数据分析结果结合现状作出相对应的决策。

我国目前众多高校能够最早一批地引进大数据分析方法，这样有利于我国高校办学水平的发展，有利于帮助国内众高校培养优秀人才。

【关键词】大数据；人才培养模式；高等院校【作者简介】陈悦（1973 ），女，北京人；北京信息职业技术学院讲师，硕士；研究方向：大数据技术、数据分析技术、网店数据分析我国高校数目众多，教育部门也非常重视高校教育水平的发展，每年国家都会为高校提供资金、人才、资源上的帮助，我国众多高校教育水平参差不齐，国家将我国重点高校分为985、211或者省重点高校，每年大学生毕业人数达到几百万。

由此可见，我国高校数据之庞大，所以依然使用传统的方法必然是落后的。

通过大数据分析方法探讨高校人才培养的模式，可以参考全国数据，甚至是将全世界数据作为数据基数，通过对数据的分析，探讨出高校大数据分析人才培养的最佳模式。

一、高校大数据分析下人才培养的现状（一）高校培养大数据分析人才存在的问题。

随着科学技术的不断进步和网络的不断普及，网络的发展带来网络数据的洪流，云数据应用而生。

庞大的数据让开发者们头疼，如何利用数据分析帮助决策成为了新时代的课题。

目前，我国高校培养数据分析人才有三个主要问题，数据型人才培养体系欠缺、大数据人才培养意识不充足、大数据人才培养的模式十分落后。

数据型人才培养体系欠缺，大数据分析还是新型学科，很多高校还处于摸索研究阶段，该专业课程体系还未成熟，完善的人才培养计划还在探索当中。

TRS技术（拓尔思）1. 概述随着信息技术特别是信息通讯技术的发展，互联⽹、社交⽹络、物联⽹、移动互联⽹、云计算等相继进⼊⼈们的⽇常⼯作和⽣活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。

根据国际数据公司 IDC 发布的研究报告，2011 年全球创建和复制的数据总量为 1.8ZB（约 1.8 万亿 GB），预计全球数据量⼤约每两年翻⼀番，到 2020 年全球将达到 35ZB 的数据信息量。

随着前所未有巨量数据信息的聚集，“⼤数据”呈现出两⼤发展趋势：⼀，⼤数据从商业⾏为上升到国家发展战略。

美国 2012 年 3 ⽉启动“⼤数据研究和发展计划”，同时，联合国和很多国家都加⼤了对⼤数据的投⼊均印证⼤数据已经越来越被视为国家的⼀种战略资源。

⼆，从⼤数据技术到⼤数据科学的发展趋势。

美国“⼤数据研究和发展计划”以政府资⾦⽀持⼤数据科学研究，来推动⼤数据科学核⼼技术发展的模式显⽰了⼤数据科学不可阻挡的发展趋势。

同时，⼤数据科学核⼼技术在众多领域所展现的积极作⽤激励了⼴⼤科研⼈员研究⼤数据的热情。

⼤数据不仅仅是消费驱动的，也并⾮互联⽹公司的专属。

政府中⼤量⾮结构化数据的存量，以及企业内部⼤量数据的处理需求都是⼤数据发展的驱动⼒。

⼤数据的包容性将有利于推进我国政府信息公开的进度，打开政府各部门间、政府与市民间的边界，同时⼜能通过⼤数据应⽤提升政府管理服务⽔平。

通过⼤数据对⽤户⾏为进⾏分析，有助于企业在创新经营模式和技术时更加贴近消费者、深刻理解需求、⾼效分析信息并作出预判，从⽽改善企业⾃⾝经营⽔平、提升经营效率，这将是当今企业核⼼竞争⼒所在。

北京拓尔思信息技术股份有限公司（以下简称拓尔思）凭借在⾮结构化数据管理⽅⾯和海量信息处理⽅⾯的优势及多年积累的实践经验，以平台 + ⾏业解决⽅案 + 服务的综合产品线，把海量⾮结构化信息处理技术和 Hadoop 架构进⾏有效结合集成，并结合企业在⼤数据采集、管理、分析挖掘、可视化⽅⾯的具体需求，开发出了针对企业数据、机器数据、社会化数据相关的产品及服务。

光环大数据_人工智能培训_中国将会很快成为全球人工智能技术的中心中国的人工智能将会在全世界扮演什么样的角色最近，风险投资机构Vertex发表了一份生态研究报告，从业内、技术、政策和投资等角度预测了中国未来AI领域的发展。

报告认为，中国将会很快成为全球人工智能技术的中心。

一、中国AI崛起五大因素五大因素促使中国发展成为全球 AI 中心：(1)多个行业希望利用 AI 实现数字化转型;(2)大量人工智能高端人才;(3)移动互联网市场前景广阔;(4)高性能计算技术;(5)政府政策支持。

其中，前两个因素尤为重要，是中国发展成为全球 AI 中心的独特优势。

1.多个行业希望利用 AI 实现数字化转型企业成长催化剂：非 AI 技术公司发展到一定规模时，往往想要探索如何利用 AI 实现升级。

但仍然有许多中国传统公司在先进技术利用方面落后于美国。

拥有数据和经济实力的公司更希望聘用 AI 专家，利用 AI 技术发现商业发展机会或者节省大量成本。

多行业应用：预计需要AI技术的公司非常多，包括金融、电信、农业传统行业中的国有企业。

其他领域(如教育行业)也可能从AI技术中获得巨大收益。

将 AI 提升到战略层次：中国的科技巨头正在展开AI“军备竞赛”。

如，百度正在开发自动驾驶系统，拥有1300多名专家在内的AI团队;阿里云的机器学习平台PAI为企业数据分析提供AI服务;腾讯建立了250名科学家和工程师组成的专门团队，并投资了中国的一家健康领域AI创业公司碳云智能(iCarbonX)。

经济增长：根据麦肯锡公司调查，中国在过去十年中从人口红利中获得巨大收益，但该优势随着人口老龄化将不复存在。

但是，AI等自动化技术将为中国经济注入能量，根据技术利用速度，AI技术可能为中国GDP贡献0.8到1.4个百分点。

2.大量人工智能高端人才应用研究：中国学者积极务实地投入 AI 研究，致力于发现 AI 应用新领域。

经验和专业：经验丰富的顶级 AI 人才在中国的数量较少。

Forum学术论坛 2013年1月189大数据时代的管理变革暨南大学管理学院 王劲摘 要：大数据时代给企业带来的既是机遇又是挑战。

大数据所积蓄的价值必将掀起一场商业模式和决策制定的管理变革。

本文通过分析大数据的起源与定义、其为企业带来的诸多挑战，阐明企业在发展过程中必须注重管理模式的变革，以抓住机遇。

关键词：大数据 企业 管理 变革中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2013)01(b)-189-02随着信息技术特别是信息通讯技术的发展，互联网、社交网络、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量指数式爆炸增长。

根据国际数据公司IDC 的数据显示，在2006年全世界的电子数据存储量为18万PB ，而如今这个数字已经达到180万PB ，预计全球数据仍将以每年超过50%的速度高速增长，2015年全球的数据信息量会达到如天文数字般的800万PB 。

每时每刻都有海量的数据产生，永不停息，无数的数据被收集、交换、分析和整合，如洪流一般注入世界经济，成为全球各个经济领域的重要组成部分，数据将和企业的固定资产、人力资源一样，成为企业生产经营的基本要素。

大数据所积蓄的价值将掀起一场商业模式和决策制定的管理变革。

通过大数据对用户行为进行分析，有助于企业在创新经营模式和技术时更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，从而改善企业自身经营水平、提升经营效率，这将是当今企业核心竞争力所在。

面对“大数据”的挑战，企业必须顺势而为，抓住时代发展的商业机会，在激烈的竞争中脱颖而出。

1 大数据的起源与定义大数据的概念于近两年兴起并逐渐为人所熟知，但事实上这一概念早在20世纪60年代便已出现。

上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。

尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。