羅軍鋒+鎖志海

摘 要：目前大數(shù)據(jù)是IT產(chǎn)業(yè)又一次劃時(shí)代的技術(shù)發(fā)明。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，高等教育不可避免地將發(fā)生一次變革。本文介紹了大數(shù)據(jù)的概念及關(guān)鍵技術(shù)，描述了大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，并對大數(shù)據(jù)時(shí)代的高等教育信息化進(jìn)行了初步探討。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；高等教育；信息化

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-8454（2014）01-0008-02

一、引言

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起與發(fā)展，數(shù)據(jù)正以前所未有的速度飛快增長和累積，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，整個(gè)學(xué)術(shù)界、工業(yè)界、政府都開始關(guān)注大數(shù)據(jù)問題。 2012 年 3 月 29 日 美國政府宣布了“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議（Big Data Research and Development Initiative）”， 正式啟動“大數(shù)據(jù)發(fā)展計(jì)劃”，并承諾政府將為此投資超2億美元，許多重要國家機(jī)構(gòu)都將參與其中。 2012 年 7 月 10 日 ，聯(lián)合國發(fā)布大數(shù)據(jù)政務(wù)白皮書《大數(shù)據(jù)促發(fā)展： 挑戰(zhàn)與機(jī)遇》，指出各國政府應(yīng)當(dāng)使用極豐富的數(shù)據(jù)資源，更好地響應(yīng)社會和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。隨著數(shù)據(jù)的不斷增多，海洋一般浩瀚的數(shù)據(jù)已成為一種戰(zhàn)略資源。大數(shù)據(jù)技術(shù)的目標(biāo)就是從這些數(shù)據(jù)中挖掘信息、判斷趨勢、 提高效益。大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用可創(chuàng)造出超萬億美元的價(jià)值， 將是未來 IT 領(lǐng)域最大的市場機(jī)遇之一， 其作用堪稱又一次工業(yè)革命。[1]

二、大數(shù)據(jù)的概念及特點(diǎn)

目前，大數(shù)據(jù)沒有一個(gè)公認(rèn)的定義，不同的定義基本都是從大數(shù)據(jù)的特征出發(fā)給出的。比如國際數(shù)據(jù)公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)具有價(jià)值性，大數(shù)據(jù)的價(jià)值往往呈現(xiàn)稀疏性的特點(diǎn)。IBM認(rèn)為大數(shù)據(jù)必然具有真實(shí)性。維基百科對大數(shù)據(jù)的定義為：大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過可容忍時(shí)間的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)有四個(gè)典型的4V特點(diǎn)，即數(shù)量（Volume）、多樣性（Variety）、速度（Velocity）和價(jià)值（Value）。

數(shù)量：是指數(shù)據(jù)規(guī)模超大。數(shù)量級別從TB（1TB=1024GB）級別，躍升到 PB（1PB=1024TB）、EB（1 EB = 1024 PB ）乃至 ZB （1 ZB =1024 EB ）級別。

多樣性：是指管理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源如傳感器、智能設(shè)備， 數(shù)據(jù)種類和格式?jīng)_破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，包括文本、微博、音頻、視頻等等。

速度：是指處理數(shù)據(jù)快，包含大量或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)分析處理的時(shí)間要求非常短，符合1秒定律。速度影響數(shù)據(jù)時(shí)延——從數(shù)據(jù)創(chuàng)建或獲取到數(shù)據(jù)可以訪問的時(shí)間差。

價(jià)值：是指價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高。以視頻為例，連續(xù)不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫也有明顯的區(qū)別，兩者在數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)處理方式和數(shù)據(jù)思維等方面都有很大的變化。正像孟小峰[2]所言，兩者的區(qū)別就是“池塘捕魚”和“大海捕魚”的區(qū)別，前者代表著傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫時(shí)代的數(shù)據(jù)管理方式，后者則對應(yīng)著大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)管理方式，其在數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)模式、數(shù)據(jù)對象、處理工具上都有巨大的差異。

三、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)

文件系統(tǒng)：該系統(tǒng)提供最底層存儲能力的支持，是支撐上層應(yīng)用的基礎(chǔ)。Google公司最早開發(fā)出了自己的文件系統(tǒng)GFS（Google file system），隨后微軟也開發(fā)了自己的Cosmos，后來開源也有了HDFS。

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：由于關(guān)系模型的分布式數(shù)據(jù)庫不能應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代大規(guī)模的壓力，相應(yīng)地提出了許多新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如Google的Bigtable、Amazon的Dynamo等等，直到現(xiàn)在形成統(tǒng)一的NoSQL（not only SQL）。雖然NoSQL沒有準(zhǔn)確的定義，但一般認(rèn)為具有模式自由、簡易備份、最終一致性、支持海量數(shù)據(jù)等特征。同時(shí)，形成了對應(yīng)的索引與查詢技術(shù)。

數(shù)據(jù)分析：其上最著名的計(jì)算模型為Google的MapReduce，目前，Google公司針對MapReduce離線處理模式的不足，提出了基于Web數(shù)據(jù)級別的交互式數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Dremel，能夠?qū)崿F(xiàn)極短時(shí)間內(nèi)的海量數(shù)據(jù)分析。在離線與實(shí)時(shí)處理模式上，已經(jīng)出現(xiàn)了二者融合的趨勢。

大數(shù)據(jù)處理工具：Hadoop是目前最為流行的大數(shù)據(jù)處理平臺，目前，將該平臺進(jìn)行改進(jìn)，以便應(yīng)用到各種場景是研究的熱點(diǎn)之一。當(dāng)然，除了Hadoop，還有其他處理工具，這里就不一一提出。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代高校信息化面臨的挑戰(zhàn)

高校也是數(shù)據(jù)生產(chǎn)大戶，中國高校規(guī)模一般都比較大，一般萬人以上的大學(xué)非常多，在高校里上學(xué)的學(xué)生從招生、學(xué)籍、選課、成績、飯?zhí)谩⒒顒拥葧a(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)；教師的上課音視頻、課件、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等也會有龐大的數(shù)據(jù)；校務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行、圖書館、微博、博客等都會產(chǎn)生很大的數(shù)據(jù)；尤其重要的是科研和教學(xué)數(shù)據(jù)，是高等教育的兩大核心功能的重要數(shù)據(jù)。在這個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，只有用好這些數(shù)據(jù)，才能更好地幫助教學(xué)、科研，做好招生推廣、學(xué)生管理等各個(gè)方面的工作，用好這些數(shù)據(jù)，毋庸置疑將會大大提高高校的信息化水平。要用好大數(shù)據(jù)，至少面臨以下幾個(gè)方面的挑戰(zhàn)：

大數(shù)據(jù)集成與分析：大數(shù)據(jù)的多樣性特點(diǎn)決定了數(shù)據(jù)來源的廣泛性、復(fù)雜性，這種數(shù)據(jù)環(huán)境給大數(shù)據(jù)的處理帶來了很大的挑戰(zhàn)，必須對多種數(shù)據(jù)來源進(jìn)行抽取集成，先進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，經(jīng)過關(guān)聯(lián)和聚合，采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲這些數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析無疑是整個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心所在，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的價(jià)值就產(chǎn)生于數(shù)據(jù)分析過程中。當(dāng)然，數(shù)據(jù)分析是基于集成處理后的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)分析的原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析一般是根據(jù)不用的應(yīng)用需求從數(shù)據(jù)中的部分或者全部進(jìn)行分析。傳統(tǒng)的分析技術(shù)如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析在大數(shù)據(jù)時(shí)代需要做出調(diào)整，主要原因是大數(shù)據(jù)時(shí)代的“大”字，具體的調(diào)整包括分析前數(shù)據(jù)的預(yù)處理、算法、評價(jià)質(zhì)量等等。

大數(shù)據(jù)的存儲：需要研究低成本、高效率的數(shù)據(jù)存儲方式，眾所周知，低成本一般意味著低效率，但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如果處理效率低下，則大數(shù)據(jù)毫無意義，因此，必須打破常規(guī)，要處理好大數(shù)據(jù)的存儲。另外，還要做好大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)存儲的管理問題，因?yàn)榇鎯臻g巨大，無疑給存儲硬件帶來壓力，同時(shí)，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行有序、高效的存儲管理也是面臨的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)的融合與使用：數(shù)據(jù)不融合就發(fā)揮不出數(shù)據(jù)的大價(jià)值，大數(shù)據(jù)面臨的一個(gè)非技術(shù)性的重要問題就是數(shù)據(jù)的融合。作為高等院校，大數(shù)據(jù)的融合應(yīng)該走在前列，必須徹底打通數(shù)據(jù)孤島，將各個(gè)業(yè)務(wù)充分整合，只有有效融合，才能形成高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，才能發(fā)揮大數(shù)據(jù)時(shí)代高等教育信息化對學(xué)校發(fā)展的具體推動作用。

五、大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)對策略

面對大數(shù)據(jù)時(shí)代帶給我們的這些挑戰(zhàn)，作為高等教育信息化從業(yè)人員，必須堅(jiān)持不懈地學(xué)習(xí)，具體學(xué)習(xí)或者做好如下關(guān)鍵技術(shù)或工作：

我們要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的基礎(chǔ)平臺和支撐技術(shù)，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的文件系統(tǒng)，如Google的GFS系統(tǒng)，開源的HDFS、CloudStore系統(tǒng)等等，了解這些技術(shù)，方便我們實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)低成本、高效率的存儲，也方便我們進(jìn)行存儲的管理。學(xué)習(xí)這些技術(shù)，將掌握大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)平臺與技術(shù)。

我們要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，前面提過，大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式如數(shù)據(jù)挖掘等需要調(diào)整，那么我們就要學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式的調(diào)整與方法，研究和學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

做好大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)管理，大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)管理就不是以前傳統(tǒng)的大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫那種管理方式，而是改變成為NoSQL為代表的新型數(shù)據(jù)模型的一類技術(shù)。這種改變是因?yàn)殛P(guān)系型數(shù)據(jù)模型不能應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代的種種挑戰(zhàn)。這種新型的數(shù)據(jù)模型就是為了迎合大數(shù)據(jù)時(shí)代的多樣性、異構(gòu)性等這些數(shù)據(jù)特征而出現(xiàn)的。當(dāng)然，新的數(shù)據(jù)模型是新的一套理論，是截然不同的理論。這就需要我們數(shù)據(jù)管理者積極學(xué)習(xí)，應(yīng)對挑戰(zhàn)。同時(shí)，要積極升級、改造相關(guān)存儲設(shè)備，以滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求。

積極推動業(yè)務(wù)的深入融合，梳理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，形成“大數(shù)據(jù)”，然后利用這些“大數(shù)據(jù)”建設(shè)結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析平臺，通過平臺能提供更加深入、更加全面的高質(zhì)量信息，這些信息能為學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行高質(zhì)量的決策提供依據(jù)。

總之，大數(shù)據(jù)時(shí)代的這些挑戰(zhàn)，有些需要科研人員進(jìn)行研究，有些非技術(shù)挑戰(zhàn)，需要我們積極努力，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)的整合、業(yè)務(wù)的整合，充分利用科研人員的最新研究成果。？筅

參考文獻(xiàn)：

[1]桑慶兵.大數(shù)據(jù)在高校的應(yīng)用與思考[J].南通紡織職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2013（2）：84-87.

[2]孟小峰，慈祥.大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，50（1）：146-169.

[3]陳甜遠(yuǎn).大數(shù)據(jù)時(shí)代的高校信息管理中心對策[J].無線互聯(lián)科技，2013（5）.

（編輯：王天鵬）