認清大數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮應(yīng)用價值

大數(shù)據(jù)正成為繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)之后又一個被熱議、熱捧的概念。在將大數(shù)據(jù)作為信息技術(shù)未來發(fā)展方向和經(jīng)濟社會諸行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用方向予以關(guān)注的同時，也必須對大數(shù)據(jù)有全面、清醒的認識，才能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值。
   一是要全面認識大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，避免陷入單純的計算能力和存儲能力建設(shè)
    雖然“大數(shù)據(jù)”本指“規(guī)模很大的數(shù)據(jù)（集合）”，但總體上應(yīng)是數(shù)據(jù)、技術(shù)與應(yīng)用三者的統(tǒng)一。從對象角度看，大數(shù)據(jù)是大小超出典型數(shù)據(jù)庫軟件采集、儲存、管理和分析等能力的數(shù)據(jù)集合，這是大數(shù)據(jù)分析的對象，不以之為基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)分析與利用就無從談起。同時，大數(shù)據(jù)并非大量數(shù)據(jù)簡單、無意義的存儲與堆積，數(shù)據(jù)間是否具有關(guān)聯(lián)性，是“大數(shù)據(jù)”與“大規(guī)模數(shù)據(jù)”的重要差別，也是大數(shù)據(jù)能夠得以應(yīng)用的基礎(chǔ)。從技術(shù)角度看，大數(shù)據(jù)技術(shù)是從各種各樣類型的大數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的技術(shù)及其集成，這種對數(shù)據(jù)對象的動態(tài)處理行為是“大數(shù)據(jù)”與“大規(guī)模數(shù)據(jù)”、“海量數(shù)據(jù)”等類似概念間的最大區(qū)別。這其中，大數(shù)據(jù)技術(shù)是使大數(shù)據(jù)中所蘊含的價值得以發(fā)掘和展現(xiàn)的重要工具。從應(yīng)用角度看，大數(shù)據(jù)是對特定的大數(shù)據(jù)集合，集成應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲得有價值信息的行為。大數(shù)據(jù)所以成為熱點，就在于各個行業(yè)領(lǐng)域具有了對大數(shù)據(jù)分析和利用的巨大現(xiàn)實需求和具體應(yīng)用需求。如果不與具體應(yīng)用相聯(lián)系，大數(shù)據(jù)的作用和價值就無從談起。同時，不同領(lǐng)域、不同企業(yè)、不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)集合和分析挖掘目標(biāo)存在差異，所運用的大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)也可能存在相當(dāng)大不同。正由于與具體應(yīng)用緊密聯(lián)系，甚至是一對一的聯(lián)系，才使“應(yīng)用”成為大數(shù)據(jù)不可或缺的內(nèi)涵之一。可見，只有全面認識并堅持“數(shù)據(jù)、技術(shù)、應(yīng)用”三位一體共同發(fā)展，所發(fā)展的才是真正的大數(shù)據(jù)。若只是加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，只是將很多數(shù)據(jù)存儲起來，可能連大數(shù)據(jù)的皮毛都難以摸到。
   二是要清醒認識大數(shù)據(jù)發(fā)展的成熟度，避免過度建設(shè)下的目標(biāo)落空
    在多方的擂鼓助威下，投身大數(shù)據(jù)研發(fā)與應(yīng)用已成為新的熱潮，其廣泛應(yīng)用和巨大收益似乎觸手可及。但大數(shù)據(jù)畢竟是由商業(yè)機構(gòu)率先提出并加以推進的概念，為了在軟硬件產(chǎn)品和信息服務(wù)方面獲得更多收益，跨國信息技術(shù)企業(yè)在推廣大數(shù)據(jù)概念的過程中也難免包含炒作的成分。若不加分辨，盲目跟隨，很可能會起大早、趕晚集，甚至趕錯集。
    全球大數(shù)據(jù)的發(fā)展還處于起始階段，理論展望尚多于實踐探索。特別要注意到的是，與藉成熟技術(shù)積累推動應(yīng)用模式創(chuàng)新的云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域不同，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)尚未完全成熟，在多源異構(gòu)信息融合、大規(guī)模數(shù)據(jù)智能清洗、大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)并行挖掘、大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)在線分析處理、大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)領(lǐng)域還需要做大量研究創(chuàng)新工作，尤其是決定大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力高低的人工智能技術(shù)尚未取得革命性突破，將在一定時間內(nèi)限制大數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用。這種背景下，對大數(shù)據(jù)的發(fā)展必須從基礎(chǔ)做起，注重核心關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用模式創(chuàng)新的協(xié)同并進；對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用必須考慮技術(shù)實現(xiàn)能力，避免目標(biāo)過于理想，難以落地。
   三是要客觀分析用戶自身的應(yīng)用基礎(chǔ)和應(yīng)用目標(biāo)，避免多做無用功
   大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以分為多個層次，例如，對大規(guī)模數(shù)據(jù)的初步加工整理、運用已有知識規(guī)則對大數(shù)據(jù)信息的分析發(fā)掘，運用人工智能工具自動發(fā)現(xiàn)新的知識規(guī)則并挖掘新的關(guān)聯(lián)信息等。從廣義上看，這些都可以歸屬于大數(shù)據(jù)層次；從實際看，不同的企業(yè)、相同企業(yè)在不同應(yīng)用階段，在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面也確實有著不同的應(yīng)用要求。因此，在運用大數(shù)據(jù)時，必須與用戶自身實際情況相結(jié)合。同時，在系統(tǒng)頂層設(shè)計時，采用開放可擴展的體系結(jié)構(gòu)，以便在未來功能需求增多增強時實現(xiàn)快速、靈活的升級。