新石油大數據系統分析論文

　　１大數據的概念與特征

　　１．１大數據的概念釋義

　　對于大數據，維基百科給出了這樣的定義：大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。由于對大數據的研究處于初步階段，人們目前尚沒有得到一個公認的定義，對于大數據的定義有許多，但它們都有一個共同特征，即根據大數據的特征來進行闡釋與歸納。

　　１．２大數據的基本特征

　　大數據特征可以總結為４個Ｖ，即Ｖｏｌｕｍｅ（規模巨大）、Ｖａｒｉｅｔｙ（模態多樣）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（生成飛速）、Ｖａｌｕｅ（價值無限但密度也低）。首先大數據以計量單位Ｐ，甚至Ｅ或Ｚ來計數。據ＩＤＣ的一份研究報告顯示，自２０１２年以來１０年里全球大數據將增加５０倍。其次，大數據種類繁多，包含著結構化、半結構化及非結構化數據，而且近年半結構化和非結構化數據大幅度增長，占據了整個數據量的絕大部分。再次，人、機、物的高度融合使得數據爆炸式增長，日常生活是大數據飆升的主要來源。例如截止２０１４年淘寶網會員數量已超過５億，在線商品數達到１０億件，淘寶網和天貓的交易總額超過１．５萬億。最后，數據復雜相關而又頻繁交互，從海量的數據中剝離出有用的信息就好比深海里淘金，稀疏而又珍貴，價值的密度很低也是大數據的一個重要特征。

　　２大數據的社會價值挖掘

　　２．１大數據為政府管理和科學決策提供數據信息支撐

　　在“全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化”的時代背景與要求下，大數據在政府管理中扮演著重要的角色，對于實現數據治國具有重要的現實意義。河北省目前正面臨著京津冀協同發展的重要戰略機遇，２０１６年１１月在河北大學管理學院召開的“２０１６年京津冀信息資源管理高峰論壇”就是一次在大數據背景下，將大數據、信息資源建設運用于政府治理的研究論壇，是大數據與政府管理結合的大討論、大結合。這可以充分證明大數據對于政府治理和信息建設的重要性和現實意義。對它的研究可以有效提升科學決策水平，能夠有效地整合來自政治、經濟、文化、法律，生態等各個領域的信息資源，為國家治理提供重要決策依據。

　　２．２大數據與新媒體的融合推動社會智能化

　　大數據與微信、微博等新興媒體的多元世界高度融合，可以突破時空的限制，促進政府與民眾之間良性互動，形成公眾參與政府管理的新格局，增強國家治理能力。另外，大數據在云計算的配合下，加快了智能醫療、智能教育、智能交通、智能物流發展的步伐，加速了我國的城鎮化、工業化、信息化、生態化建設進程，有效提高了社會服務效能，促進社會的智能化和信息化。

　　２．３大數據應用廣泛性推動信息社會化

　　大數據在越來越多的行業中發揮著越來越大的作用，其應用廣泛性已經彰顯在方方面面，影響著人們生活和社會發展的各領域，逐步讓信息走向社會化。從經濟領域來看大數據的應用可以為經濟發展提供較為準確的預測功能。在２００８年的金融危機中，阿里平臺通過海量交易記錄預測出經濟指數的下滑，提醒廣大的中小制造商提前做好準備，預防經濟危機。大數據分析也成為了市場營銷的重要手段，不再需要抽取部分數據，而是基于海量幾近完整的數據做出高度準確的預測，進行精準營銷。正如亞馬遜的最終期望那樣：“最成功的書籍推薦應該只有一本書，就是用戶要買的下一本書”。在體育競技中運動健兒甚至可以運用數據取得成功，利用數據建模定量分析不同隊員特點，合理調整，科學組隊。２０１６年里約奧運會中，中國女排再次奪得世界冠軍，這成功離不開總教練郎平的正確指導，也離不開袁靈犀的數據分析。賽中每個回合他都利用代碼將有價值的細節錄入系統，實時提供技術分析數據，幫助郎平做到知己知彼，及時調整隊員布局。

　　３大數據時代帶來的挑戰

　　大數據在造福人類社會的同時，也給人們帶來安諸多方面的挑戰。從理論研究視閾來看，大數據時代的到來對于社會進步尤其是科技發展產生巨大的支撐與推動作用，但從實際應用研究的角度來說其根本挑戰在于其安全保密性、不確定性和預測涌現性對社會行為產生的威脅和隱患，這也影響著大數據的發展趨勢研究進展和應用前景。大數據的研究需要一套全新的理論和方法來進行方向性的指導，需要一個完備的新的理論體系來指導該學科的發展和研究。

　　３．１大數據的安全性存在信息泄露隱患

　　“棱鏡門”事件更加劇了人們對大數據安全的恐慌。即使經過匿名處理，個人隱私仍會有泄露的風險。租賃商Ｎｅｔｆｌｉｘ曾為提高電影推薦系統的準確度，公布了約５０萬用戶的信息，這些信息與其它數據源結合時，部分用戶竟被識別出來。大數據帶來的新的安全問題也終將由大數據來解決，而今天對于大數據安全與隱私保護的相關研究處于初級階段，技術手段與法律法規相結合才是解決問題的根本之道。

　　３．２大數據的預測涌現性引起隱私恐慌

　　大數據在沒有全局控制和預先定義的情況下，通過對來自大量自發個體的語義進行互相融合和連接而形成語義，整個過程隨著數據的變化而持續演進，從而形成大數據的涌現語義，也可以稱之為預測涌現。大數據這種預測涌現性對人們行為進行預測也構成了所面臨的威脅。一個較為典型的案例即是北美Ｔａｒｇｅｔ數據營銷事件，銷售商通過分析歷史記錄，捕捉用戶懷孕的事實，并向其推薦嬰幼兒優惠券，引起了《大數據功力：比父親更了解女兒沖進大賣場》的深刻反思。

　　３．３大數據的不確定性影響社會穩定

　　原始數據的不準確以及數據采集處理粒度、應用需求與數據集成與展示等因素使得數據在不用維度、不同尺度上都有不同程度的不確定性。也就是說，這些本身帶有不確定性的數據并非可以說明事實，因為可能數據本身就是虛假的。存在需要核實、考證與分析，不確定性的數據一旦進入公眾社圈就會引發一系列社會問題，危害社會穩定。諸如在點評網站中的虛假評論有目的地誘導民眾接受并傳播某種思想或服務的例子不勝枚舉。

　　４關于大數據未來發展的展望與對策設計

　　４．１完善大數據的頂層設計，建立良性大數據生態系統

　　國家應在宏觀層面上做出全面系統的長期規劃和短期目標。國家應在大數據人才培養，平臺構建以及行業應用方面提供人財物多方面深層次的資源支持，同時給予積極的政策引導，鼓勵創新，同社會各界建立起良性的大數據生態系統。２０１５年８月國務院出臺了《促進大數據發展行動綱要》，契合當下，放眼未來，內容全面涉及范圍廣，而要保證其貫徹落實，更要及時跟進，制定配套制度予以配合，做到及時反饋、及時糾正；同時在新的國際背景下也應注重信息基礎設施建設，提升信息作戰能力，加強國家信息安全，贏得新科技競爭中的戰略制高點。

　　４．２加強政企合作，搭建準確高效的大數據合作平臺

　　大數據企業應積極主動加強與政府之間的戰略合作。大數據的數據源以企業為主，政府利用企業數據可以完善補充統計數據，提高統計信息質量，為社會治理謀求最大利益；企業則可以根據更為準確的大數據把握市場信息，占據市場份額，贏得發展機遇，政企合作是當代在大數據背景下一個必然選擇。２０１３年國家統計局與阿里、百度等１１家企業一同啟動國家統計局大數據合作平臺便是政企合作的一個縮影。

　　４．３深化大數據基礎理論研究，提升數據收集與分析能力

　　注重大數據基礎理論研究，提高數據收集與分析能力，是解決大數據信息安全的關鍵途徑。數據是分析的基礎，只有全面而真實的數據才會產生價值，片面的數據分析出的結果往往有較大的偏差；深度發展大數據分析能力，包括：大數據認證技術、威脅發現技術、水印技術、網絡匿名保護技術等等，這些技術在部分領域已有所應用，但同時存在反應速度慢、缺乏安全性、用戶負擔重等某些方面的不足，只有克服相關技術的不足，才能更好的解決大數據信息安全問題。

　　５結語

　　大數據既是時代快速發展的產物，也是推動時代飛速發展的強大驅動力。它給社會發展帶來了機遇，也帶來了前所未有的挑戰。迎接這項挑戰不只是政府，企業或其他組織的責任，而是時代賦予我們整個社會每位公民的責任。大數據沒有那么神秘，真正擁有力量的也不是數據本身，而是擁有數據掌握技術的我們。今后應不斷加強大數據理論研究，完善學科發展方向和體系，為大數據學科建設與發展提供理論支撐和技術支持，持續切實加強政企合作，搭建大數據合作平臺，建立良性大數據生態系統，使大數據真正推動科技繁榮、社會發展、人類進步。

　　參考文獻

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