大数据在带来巨大技术挑战的同时,也带来巨大的技术创新与商业机遇。不断积累的大数据包含着很多在小数据量时不具备的深度知识和价值,大数据分析挖掘将能为行业/企业带来巨大的商业价值,实现各种高附加值的增值服务,进一步提升行业/企业的经济效益和社会效益。因此,在未来,一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分,对数据的占有、控制和运用也将成为国家间和企业间新的争夺焦点。
首先,目标驱动型 → 数据驱动 决策方式传统科学思维中,决策制定往往是“目标”或“模型”驱动的——根据目标(或模型)进行决策。然而,大数据时代出现了另一种思维模式,即数据驱动型决策,数据成为决策制定的主要“触发条件”和“重要依据”。例如,近年来,很多高新企业中的部门和岗位设置不再是“固化的”,而是根据所做项目与所处的数据环境,随时动态调整其部门和岗位设置。然而,部门和岗位设置的敏捷性往往是基于数据驱动的,根据数据分析的结果灵活调整企业内部结构。
其次, 基于知识的方法 → 基于数据的方法 方法论我们传统的方法论往往是“基于知识”的,即从 “大量实践(数据)”中总结和提炼出一般性知识(定理、模式、模型、函数等)之后,用知识去解决(或解释)问题。因此,传统的问题解决思路是“问题→知识→问题”,即根据问题找“知识”,并用“知识”解决“问题”。然而,数据科学中兴起了另一种方法论——“问题→数据→问题”,即根据问题找“数据”,并直接用数据(不需要把“数据”转换成“知识”的前提下)解决问题。
由于大数据行业应用需求日益增长,未来越来越多的研究和应用领域将需要使用大数据并行计算技术,大数据技术将渗透到每个涉及到大规模数据和复杂计算的应用领域。不仅如此,以大数据处理为中心的计算技术将对传统计算技术产生革命性的影响,广泛影响计算机体系结构、操作系统、数据库、编译技术、程序设计技术和方法、软件工程技术、多媒体信息处理技术、人工智能以及其他计算机应用技术,并与传统计算技术相互结合产生很多新的研究热点和课题。大数据时代的到来正在改变人们的生活方式、思维模式和研究范式。
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