学者观点

　　随着数据爆炸的信息时代来临，“大数据”孕育而生。近几年更是口口相传，但大数据到底是什么？又有什么用呢？

　　近日，电子科技大学经济与管理学院的袁华副教授为成都市电子协会的成员和校友们举行了一场关于“大数据分析与应用”的精彩讲座，和大家一起就此进行了深入的探讨。

大数据有多重要？

　　研究机构Gartner对大数据的定义是：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　当前，业界、学术界、国家政府，都对大数据越发重视。袁老师举例，星巴克推出了“Big Data+IoT”的创业主题；清华大学、传媒大学都纷纷成立专门的大数据研究组织，来培养大数据人才；2012年，美国就发布了《大数据研究与发展倡议》。2015年，中国也紧跟步伐，颁布了《促进大数据发展行动纲要》。即使有人质疑各界对大数据过誉了，但不可否认，大数据的确越来越重要。

　　探讨大数据的重要性时，袁老师把大数据的价值分为“内部价值”和“外部价值”两部分。大数据的“内部价值”即数据内部隐藏的信息。这些数据背后的规律和信息，在企业（组织） 决策中担当着越来越重要的角色。因此大数据也成了公司、政府等机构的重要研究课题。大数据的“外部价值”就是将大数据作为商品交易。综合上述两类价值，所以有人说：数据已成为战略性资源，谁拥有更多数据，谁就拥有未来。

无处不在的大数据应用

　　基于数据内部价值的应用十分广泛，在互联网、金融行业、城市数据网络、智能家居等方面都被大量应用。以政府为例，政府通过大量的多类型数据，综合了解和分析现状，提高运作效率和决策的科学性，从而实现高效和精细化管理。

　　马云曾说，“我们是通过卖东西收集数据，数据是阿里最值钱的财富”。数据背后信息的价值，使数据本身也有了价值，成为交易的商品。数据交易平台的存在，也使得用户的数据在数据拥有者、数据中介和数据技术公司中流通，形成了大数据的生态系统。

　　大数据一方面帮助企业降低成本，提高运营效益；一方面，提高了服务水平，优化了营销方式，为用户提供更好的数据产品和服务。但是如何应用大数据是企业面临的一道难题，袁老师认为大数据在技术层面主要用于知识归纳（找出数据中的知识）和机器学习（学习出数据中的信息结构），帮助企业在价值创造、竞争优势以及生产率提高等方向产生价值。

大数据面临的问题

　　袁华老师谈到，虽然大数据行业正在蓬勃发展，但仍面临许多问题。

　　他说，大数据本身就存在许多技术和管理方面的难题。比如互联网可以在短时间内生成大量的多样数据，为大数据提供了基础。但是其数据形式的多样化特征，也为处理数据带来困难。另外，多维度数据融合带来的大数据“外部性”，是有效利用数据资源的关键。但是，当前很多数据的存储及所有权呈现出碎片化、各自为政的特征。许多有潜在关联关系的数据都散落在互不相通的数据库中，而且属于不同部门所有。如何将这些孤立错位的数据库打通、互联，并且实现技术共享，是最大化大数据价值的关键管理问题。而要解决好这类问题，信息安全以及社会决策伦理也终将纳被入考虑范围。

　　此外，人才培养与储备，数据分析团队不仅包括一般的信息技术人员，而且应当包括各个组织部门的专业技术人员。对海量数量的分析不能仅仅局限在一般数据规律和模型的把握水平上，而且要有理论思维和全面把握的综合深入能力。那么怎样的处理方法更科学、更高效？零散的数据如何统筹、共享？同时，数据收集和挖掘的高要求对硬件、软件甚至技术人员也是考验。

　　在大数据时代背景，袁华老师提出，大数据为研究人类行为提供了新的方式和渠道，我们需要建立合理的“大数据新思维”，包括数据存在性思维、数据价值性思维以及信息服务思维。