[編者按]數(shù)據(jù)是與自然資源一樣重要的戰(zhàn)略資源，大數(shù)據(jù)技術(shù)就是從數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復雜、類型眾多的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力，它已成為學術(shù)界、企業(yè)界甚至各國政府關(guān)注的熱點。本講座將分3期對大數(shù)據(jù)進行討論：第1期介紹了大數(shù)據(jù)的提出、含義、特點，大數(shù)據(jù)和云計算的關(guān)系以及大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用；第2期介紹大數(shù)據(jù)獲取、存貯、搜索、分享、分析、可視化等方面的關(guān)鍵技術(shù)，并對當前熱點技術(shù)—可視化進行重點分析；第3期將探討數(shù)據(jù)流挖掘等實時數(shù)據(jù)分析技術(shù)，介紹大數(shù)據(jù)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和挖掘技術(shù)，并給出大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)用前景。

5 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

5.1 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

2011年6月，IBM架構(gòu)師Stephen Watt在《Deriving new business insights with Big Data》文中對大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)進行了簡單描述，提出大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)實際上就是數(shù)據(jù)的生命周期，即數(shù)據(jù)采集、存儲、查找、分析和可視化的過程[1]，見圖1。

在這樣的生態(tài)系統(tǒng)中，每個環(huán)節(jié)都存在著不同的商業(yè)需求，而需求的出現(xiàn)必然會導致創(chuàng)新的產(chǎn)生。所以，在每一個環(huán)節(jié)都有不少企業(yè)在深耕自己所在的領(lǐng)域，試圖通過新技術(shù)和新方法來實現(xiàn)新的商業(yè)模式。

5.2 大數(shù)據(jù)生態(tài)圖譜

隨著大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的逐步形成，很多人在嘗試繪制和更新大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)圖譜，希望通過對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的公司、技術(shù)、產(chǎn)品進行細分，及時了解到大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)全貌。在眾多圖譜當中，比較有代表性的是美國On Grid Ventures公司Matt Turck等人于2012年10月繪制更新的大數(shù)據(jù)生態(tài)圖譜V2.0[2]，如圖2所示。

盡管各個圖譜的分類方法、全面性、時效性、權(quán)威性各不相同，但我們?nèi)钥梢杂^察到：

（1）大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的企業(yè)主要集中在數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)存儲（基礎(chǔ)設(shè)施）、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用4個層面，其中數(shù)據(jù)應(yīng)用層面又包含數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)檢索、商務(wù)智能，可視分析等。這正符合數(shù)據(jù)科學中對數(shù)據(jù)全生命周期管理的描述。此外，很多企業(yè)業(yè)務(wù)覆蓋大數(shù)據(jù)多個層面，有的企業(yè)甚至已經(jīng)建立了完整的大數(shù)據(jù)棧，成為“大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)提供商”。

（2）在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，活躍著的除了IBM、ORACLE等眾多知名公司外，像Splunk、Tableau等專業(yè)大數(shù)據(jù)公司也及時跟上了大數(shù)據(jù)的浪潮，成功地獲得了投資者和業(yè)界的關(guān)注。

（3）開源軟件與大數(shù)據(jù)的結(jié)合迸發(fā)出驚人的顛覆性力量，更多廠商開始使用開源大數(shù)據(jù)工具，以支持其大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。

大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中覆蓋大量的技術(shù)和產(chǎn)品，其中一些在大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展道路中起到了巨大的推動作用。

（1）Hadoop

在大數(shù)據(jù)時代，Hadoop可以說是最耀眼的明星。憑借其開源和易用的特性，Hadoop不僅是大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)處理的首選，也是擁有海量數(shù)據(jù)處理需求的公司的標準配置。此外，許多商業(yè)創(chuàng)新也都圍繞Hadoop展開的，并在大數(shù)據(jù)時代占據(jù)一席之地，如Cloudera推出的軟件發(fā)布包可以幫助企業(yè)更方便地搭建以Hadoop為中心的數(shù)據(jù)管理平臺；MapR則將Hadoop的速度改造為原來的3倍；海量數(shù)據(jù)管理軟件商Platfora旨在提供一個更為友好且更具操作性的用戶界面，它可以兼容包括Cloudera和MapR等多種Hadoop版本，能夠大大降低使用Hadoop的門檻；而AsterData（已被TeraData收購）的核心技術(shù)SQL-to-MapReduce可將海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理技術(shù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)結(jié)合，以彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的公司所欠缺的高速處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力。

（2）NoSQL

與Hadoop密切相關(guān)的NoSQL也一直是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點。NoSQL憑借其高性能和可擴展性等優(yōu)勢，成為關(guān)系數(shù)據(jù)庫的強勁對手，在大數(shù)據(jù)時代占據(jù)一席之地。根據(jù)存儲模型和特征，NoSQL大致可分為列存儲、文檔存儲、key-value存儲、圖存儲、對象存儲、XML數(shù)據(jù)庫等類型，雖然也存在個別數(shù)據(jù)庫可被歸為多種類別的現(xiàn)象，其中，HBase、MongoDB、Cassandra、CouchDB、Neo4j、HyperTable等NoSQL已被相當多的企業(yè)和開發(fā)人員所熟知。

（3）NewSQL

無論NoSQL是被解釋為NoSQL，還是后來的Not Only SQL，其不支持結(jié)構(gòu)化查詢語言 （SQL）語言的特性為開發(fā)人員帶來諸多不便。因此，為了同時滿足高性能和支持SQL兩個方面，NewSQL被設(shè)計出來。NewSQL作為全新的關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，或?qū)㈥P(guān)系模型的優(yōu)勢發(fā)揮到分布式體系結(jié)構(gòu)中，或?qū)㈥P(guān)系數(shù)據(jù)庫的性能提升到不必進行橫向擴展的程度，這使得NoSQL面臨前所未有的挑戰(zhàn)。典型的NewSQL有VoltDB、Marklogic、Xeround、NuoDB等。

（4）Data Marketplace

除了解決大數(shù)據(jù)處理、存儲問題之外，開放數(shù)據(jù)資源也在相當大程度上加速了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。目前大部分的企業(yè)所面對的數(shù)據(jù)都是由內(nèi)部系統(tǒng)或者交易記錄日志之類的東西所產(chǎn)生的，然而如果能夠獲得企業(yè)自己無法獲得，或者已經(jīng)被處理過的外部數(shù)據(jù)，那么內(nèi)外數(shù)據(jù)融合分析后產(chǎn)生的價值將不可估量。因此，能夠下載或者訪問數(shù)據(jù)集，自然而然也就成為了商業(yè)需求，甚至美國政府都推出了官方的數(shù)據(jù)集網(wǎng)站。

2009年5月，美國聯(lián)邦政府正式啟用了官方公共數(shù)據(jù)資源分享網(wǎng)站Data.gov，其數(shù)據(jù)內(nèi)容涵蓋了所有美國聯(lián)邦政府行政部門在運營管理過程中采集、生產(chǎn)或轉(zhuǎn)換而來的、有潛在價值的、可供再次開發(fā)利用的數(shù)據(jù)集。Data.gov鼓勵個人開發(fā)者使用政府發(fā)布的數(shù)據(jù)集，開發(fā)出新穎的應(yīng)用。值得一提的，該網(wǎng)站于近期正式對外發(fā)布了全新的“開源政府平臺”（OGPL），該平臺的代碼將會對全球的開發(fā)者開放。

在中國，數(shù)據(jù)堂（datatang.com）是目前最為專業(yè)的科研數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺，該平臺致力于為全球科研機構(gòu)、企業(yè)及個人提供科研數(shù)據(jù)支持，其數(shù)據(jù)內(nèi)容主要是科研數(shù)據(jù)集，同時也提供浮動車歷史數(shù)據(jù)、路況歷史數(shù)據(jù)和車牌數(shù)據(jù)等，用戶也可以上傳發(fā)布自己的數(shù)據(jù)。通過該平臺不僅使得中國的科研機構(gòu)、企業(yè)、高校和個人之間可以充分共享數(shù)據(jù)，也促進各類科研數(shù)據(jù)價值的最大化。

在全球范圍的大數(shù)據(jù)熱潮中，對于大多數(shù)企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)與自己有什么關(guān)系？如何快速直觀地理解和發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的價值？沒有足夠“大”數(shù)據(jù)的情況下如何才能在大數(shù)據(jù)時代獲益？雖然這些問題還沒有完美的答案，但許多企業(yè)已經(jīng)進行了積極的嘗試，通過數(shù)據(jù)可視化嘗到了大數(shù)據(jù)的甜頭。

6 可視化和可視分析

在眾多描述大數(shù)據(jù)的詞語中，“金礦”、“油田”等的描述最為常見，這意味著人們開始意識到大數(shù)據(jù)中蘊含著豐富的價值。然而，巨大的數(shù)量、數(shù)據(jù)的固有復雜性及未知的分析目標都放大了任務(wù)的難度。如果能夠有一種簡單的方式對數(shù)據(jù)規(guī)律進行直觀展現(xiàn)，必將使大數(shù)據(jù)中的價值得到快速理解和發(fā)現(xiàn)，可視化就是這樣的方式。

6.1 數(shù)據(jù)可視化、信息可視化和可視

分析概述

可視化由來已久，1861年法國工程師Charles Joseph Minard繪制了《拿破侖征俄戰(zhàn)役圖》可以看作可視化領(lǐng)域的經(jīng)典案例。到了18世紀后期數(shù)據(jù)圖形學誕生，抽象信息的視覺表達手段一直被人們用來揭示數(shù)據(jù)及其他隱匿模式的奧秘。隨著20世紀50年代計算機圖形學的出現(xiàn)，信息技術(shù)加速了可視化的演變。時至今日，可視化已經(jīng)發(fā)展為數(shù)據(jù)可視化、科學可視化、信息可視化、可視分析這幾大方向。

數(shù)據(jù)可視化起源于20世紀50年代，其基本思想是將數(shù)據(jù)庫中每個數(shù)據(jù)項作為可視化圖形中單個元素，同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，通過從不同維度觀察數(shù)據(jù)而達到對數(shù)據(jù)深入洞察和分析的目的。

科學可視化是一個典型的交叉學科，源于1987年布魯斯·麥考梅克等人編寫的網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）報告《Visualization in Scientific Computing》（意為“科學計算之中的可視化”）?？茖W可視化主要是將具有幾何結(jié)構(gòu)的三維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像，應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋科學和工程的多個方面。

信息可視化也是一個跨學科領(lǐng)域，出現(xiàn)于20世紀90年代，旨在為許多應(yīng)用領(lǐng)域之中大規(guī)模非數(shù)值型信息資源的視覺呈現(xiàn)提供支持，這些信息資源可能是軟件系統(tǒng)之中眾多的文件、大規(guī)模并行程序的日志蹤跡信息、網(wǎng)站內(nèi)容等。與科學可視化相比，信息可視化側(cè)重于異質(zhì)數(shù)據(jù)集，如非結(jié)構(gòu)化文本當中的點。

可視分析則起源于2005年，它是一門通過交互可視界面來分析、推理和決策的科學，通過將可視化和數(shù)據(jù)處理分析方法結(jié)合，提高可視化質(zhì)量的同時也為用戶提供更完整的大規(guī)模數(shù)據(jù)解決方案[3]。如今，針對可視分析的研究和應(yīng)用逐步發(fā)展，已經(jīng)覆蓋科學數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、電力等多個行業(yè)。

雖然在這幾大方向之間的邊界還未完全清晰，不過，其相互關(guān)系和區(qū)別可以總結(jié)如下：數(shù)據(jù)可視化外延不斷擴大，可以認為數(shù)據(jù)可視化包含科學可視化、信息可視化和可視分析；科學可視化處理的是那些具有天然幾何結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)；信息可視化處理的是異質(zhì)的抽象的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；可視分析則主要通過意會、推理、互動融合的方式來挖掘數(shù)據(jù)中的問題和原因。

可視化融合了問題的求解和藝術(shù)表現(xiàn)方式兩個方面，允許我們同時通過理性和感官方式來感受數(shù)據(jù)，那么怎樣才是成功的可視化？Noah lliinsky在《數(shù)據(jù)可視化之美》一書中提到[4]，一個稱得上“美”的可視化，必須具備新穎、充實、高效和美觀4個關(guān)鍵要素。新穎性體現(xiàn)在必須從嶄新的視角觀察數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)可視化展現(xiàn)方式（如柱形圖）雖易理解，但不夠新奇有趣，是不足以激發(fā)讀者新的理解的；充實性體現(xiàn)在可視化一定要為讀者提供獲取信息的途徑，從而向讀者傳遞信息甚至知識；高效性指成功的可視化須盡可能直截了當，而不允許展示太多與目標和主題無關(guān)的信息；美觀是指合理的圖形構(gòu)建（坐標軸、布局、色彩、線條等）是實現(xiàn)可視化之美的必要因素。這四要素必須同時具備，否則不能對數(shù)據(jù)進行有意義地呈現(xiàn)。

6.2 可視化之美

美麗的可視化作品不同于傳統(tǒng)的可視化，它們能夠通過創(chuàng)造不同于慣例的圖形構(gòu)建方式，揭示數(shù)據(jù)顯性和隱性的特征，使讀者在對可視化效果感到驚喜的同時收獲啟示。通過以下的一些案例我們可以充分體會到這一點。

（1）電信數(shù)據(jù)可視化——《都市移動族》

當今城市被通訊數(shù)據(jù)所充斥，每個打電話發(fā)短信的人都生成特定時間地點的數(shù)據(jù)包，然而這些數(shù)據(jù)中有何規(guī)律？2008年，法國faberNovel公司對巴黎國際音樂節(jié)和新年夜產(chǎn)生的手機數(shù)據(jù)進行監(jiān)測和可視化，幫助法國電信運營商Orange建立《都市移動族Urban Mobs》（圖3）[5]。它不僅讓我們發(fā)現(xiàn)城市活動中豐富的一面，同時也使電信運營商在流量分析、業(yè)務(wù)推薦等方面獲得啟示。

（2）電信數(shù)據(jù)可視化——《活力日內(nèi)瓦》

手機可以看作是實時記錄并上傳用戶地理位置信息的移動傳感器，2011年，瑞士日內(nèi)瓦市政府與Interactive Things公司合作，將市民每天在日內(nèi)瓦市的行動軌跡的手機GPS數(shù)據(jù)進行記錄，并制作城市生活（Ville Vivante） [6] 動態(tài)顯示瑞士電信每時每刻的數(shù)據(jù)流向。圖4展示的是晚上六點到午夜之間人們移動的軌跡。這種融合基于位置的服務(wù)（LBS）和電信數(shù)據(jù)的可視化方式不僅使政府和公眾對城市生活有了重新認識，同時也產(chǎn)生不可估量的經(jīng)濟政治效益。

（3）智慧城市——《實時新加坡》

現(xiàn)代城市中每天都在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，如何才能讓政府和市民更快了解城市每時每刻的變化，幫助政府提高管理效能，為市民提供生活便利？2011年，美國麻省理工大學可感知實驗室為新加坡建立了“LIVESingapore”實時新加坡平臺[7]（圖5），該平臺能夠為公眾提供實時的城市活動及環(huán)境信息。其中，“實時通訊”顯示新加坡語音通訊、短信及網(wǎng)絡(luò)使用情況，“等時地圖”實時呈現(xiàn)新加坡居民交通耗時情況；“雨天打車”結(jié)合降雨監(jiān)測和出租車數(shù)據(jù)進行可視化，從而在雨天智能調(diào)配出租車；“城市熱島”將新加坡區(qū)域溫度與能源消耗的關(guān)系進行可視化。通過對城市生活、環(huán)境數(shù)據(jù)的可視化，可助力提高城市公共服務(wù)質(zhì)量，改善市民生活，真正意義上實現(xiàn)智慧城市。

（4）北京大學PKUVIS微博可視分析工具

結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析中的概念和可視化的呈現(xiàn)方法，佐以統(tǒng)計和智能數(shù)據(jù)挖掘的方法，可以為海量復雜社會網(wǎng)絡(luò)提供快速、直觀和智能的分析和呈現(xiàn)方法[8]。2012年北京大學可視化與可視分析小組開發(fā)了支持可視化瀏覽和分析微博熱點事件的“PKUVIS微博可視分析工具”（圖6）[9]。該工具將一條條獨立的微博連接起來，通過直觀的視圖清晰地呈現(xiàn)出一個事件中微博轉(zhuǎn)發(fā)的過程，從而讓用戶能夠迅速地發(fā)現(xiàn)事件中的關(guān)鍵人物、關(guān)鍵微博、重要觀點，同時通過可視化的方式可以更好地分析新浪微博傳播脈絡(luò)以及事件的發(fā)生與發(fā)展的過程。

（5）電力大數(shù)據(jù)可視化

美國Space-Time是一家提供新一代地理空間和可視化解決方案的創(chuàng)業(yè)公司，2011年，Space-Time為美國加州獨立系統(tǒng)運營商設(shè)計了一套可以實時監(jiān)控電力傳輸系統(tǒng)能源基礎(chǔ)設(shè)施的可視化軟件Space-Time Insight（圖7）[10]，該可視化系統(tǒng)通過控制室中的一個80英寸的顯示屏，在地圖上實時展示長達25 000 km的輸電線路狀況，工作人員一旦發(fā)現(xiàn)一個地區(qū)出現(xiàn)了問題，就可以根據(jù)該地區(qū)問題的嚴重性和臨近地區(qū)的反應(yīng)來做出決策。不僅簡化了日常運營復雜度，還在盡可能降低影響的情況下解決問題。這種大數(shù)據(jù)可視化實踐對中國的電力大數(shù)據(jù)分析展示乃至整個能源相關(guān)行業(yè)都具有巨大的參考價值。

6.3 開源可視化工具

如果讀者已經(jīng)被以上可視化案例所吸引，并且愿意嘗試將企業(yè)數(shù)據(jù)進行可視化，那么開源的數(shù)據(jù)可視化編程語言和環(huán)境將會是不錯的選擇。可視化領(lǐng)域中重要而常用的可視化編程語言和環(huán)境有Processing、Processing.js、R、D3、Impure、ParaView、Circos等，它們具備的一個共同特點就是為用戶提供了常見的專業(yè)可視化模版或圖形庫，用戶可以通過簡單調(diào)用即可很快實現(xiàn)可視化效果，此外，由于軟件的開源優(yōu)勢，專業(yè)用戶可以根據(jù)其需求，對圖形源代碼進行定制修改。

在可見的未來，大數(shù)據(jù)可視化機遇挑戰(zhàn)并存[11]，大數(shù)據(jù)可視化將越來越廣泛地為各領(lǐng)域所使用，也將引發(fā)新一輪的投資熱潮，而構(gòu)建面向電子政務(wù)、電信、電力等特定行業(yè)大數(shù)據(jù)的可視分析工具是一個可以深入探索的重要發(fā)展方向。 （待續(xù)）

參考文獻

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