摘 要：大數(shù)據(jù)是體量巨大需要更快、更強(qiáng)的能力處理的信息資產(chǎn)。它的特征是數(shù)據(jù)數(shù)量巨大、數(shù)據(jù)有多樣性、價(jià)值真實(shí)性高且密度低、處理速度較快。大數(shù)據(jù)的發(fā)展面臨新的挑戰(zhàn)，可能使得個(gè)人隱私泄露，大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要更多的模型和計(jì)算方法。加強(qiáng)立法活動(dòng)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)開發(fā)，加大對(duì)人才培養(yǎng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的策略。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 特點(diǎn) 問題 對(duì)策

大數(shù)據(jù)（Big Data）是極其龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資料，因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)體量巨大，需要更快、更強(qiáng)的能力才能夠處理，使其變成有價(jià)值的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)具有重要的戰(zhàn)略意義，通關(guān)對(duì)原有數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)加工，挖掘有價(jià)值的信息，從而提升企業(yè)利潤(rùn)和加強(qiáng)政府管理能力。

一、大數(shù)據(jù)發(fā)展的特點(diǎn)和問題

1、大數(shù)據(jù)的4V特征

大數(shù)據(jù)發(fā)展是維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提出的概念，大數(shù)據(jù)應(yīng)該對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，而不是采用單一的抽樣調(diào)查處理[1]。在業(yè)界，通常用4V來形容大數(shù)據(jù)發(fā)展的特點(diǎn)，即是Volume（數(shù)據(jù)數(shù)量巨大）、Variety（數(shù)據(jù)有多樣性）、Value（價(jià)值真實(shí)性高且密度低）、Velocity（處理速度較快）。大數(shù)據(jù)數(shù)量大，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在不斷膨脹，在PB（=1000TB）、EB、ZB級(jí)別；數(shù)據(jù)類型多樣性包括圖片、視頻、位置等；數(shù)據(jù)雖然特別巨大，但是能夠在很短的時(shí)間內(nèi)提取信息。

2、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式通常有三種：第一類是，采用MPP架構(gòu)新型數(shù)據(jù)庫集群，采用列存儲(chǔ)、粗粒度索引等技術(shù)，使用MPP架構(gòu)高效的分布式計(jì)算模式，對(duì)企業(yè)分析類應(yīng)用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；第二類是，采用Hadoop技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)擴(kuò)展和封裝，利用Hadoop衍生的幾十種NoSQL技術(shù)，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計(jì)算，可以有效處理非結(jié)構(gòu)、復(fù)雜數(shù)據(jù)計(jì)算，充分挖掘其特點(diǎn)；第三種是采用大數(shù)據(jù)一體機(jī)，專門為大數(shù)據(jù)分析而開發(fā)的服務(wù)器，在里面可以對(duì)數(shù)據(jù)有效存儲(chǔ)、查詢、分析等。大數(shù)據(jù)主要包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

二、大數(shù)據(jù)發(fā)展的問題

1、大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)安全面臨挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不同，它的存儲(chǔ)周期為復(fù)雜多鏈條形態(tài)，數(shù)據(jù)共享、交易、存儲(chǔ)、挖掘分析等使得數(shù)據(jù)應(yīng)用多樣化，在信息系統(tǒng)軟硬件架構(gòu)變革的背景下，黑客可能對(duì)數(shù)據(jù)篡改、偽造、重放，控制關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，使其成為高數(shù)量級(jí)僵尸網(wǎng)絡(luò)。大數(shù)據(jù)采用開放的分布式存儲(chǔ)和計(jì)算架構(gòu)，深層的程序設(shè)計(jì)復(fù)雜，高級(jí)持續(xù)性威脅APT攻擊和大規(guī)模分布式拒絕服務(wù)DDoS攻擊，傳統(tǒng)的防御技術(shù)無法抵御外界攻擊，有的甚至將大數(shù)據(jù)作為APT攻擊的載體，這些新型手段的破壞方式給大數(shù)據(jù)管理帶來了挑戰(zhàn)。

2、大數(shù)據(jù)發(fā)展使得個(gè)人隱私泄露

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如百度、騰訊、阿里巴巴等企業(yè)既是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者，又是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、使用者，他們?cè)诓煌瑘?chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)收集處理，這很難確保數(shù)據(jù)不被匿名、隱蔽、清楚個(gè)人關(guān)鍵信息。有的企業(yè)為了追求利潤(rùn)目的，不同企業(yè)之間互相共享客戶數(shù)據(jù)，缺乏有效監(jiān)管，主要靠企業(yè)自律，用戶無法確定自己隱私信息的用途。再則，服務(wù)商內(nèi)部人員偷盜售賣個(gè)人隱私信息，或者是網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商數(shù)據(jù)被木馬、釣魚網(wǎng)站、病毒等劫持盜用，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用使隱私保護(hù)和公民權(quán)益面臨嚴(yán)重威脅。

3、大數(shù)據(jù)的使用和分析的問題

由于大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)體量巨大，數(shù)據(jù)常常以雜亂無序的方式呈現(xiàn)，有效、有價(jià)值的數(shù)據(jù)應(yīng)該是精確完整、有價(jià)值的，在對(duì)數(shù)據(jù)采集與獲取以后，需要用到不同的分析過濾技術(shù)，將多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合計(jì)算，對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)與修復(fù)，提高數(shù)據(jù)源的質(zhì)量。在對(duì)數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)建模也是重要核心的方法，由于數(shù)據(jù)海量式呈現(xiàn)，需要構(gòu)建眾多模型構(gòu)成的模型庫，挖掘出數(shù)據(jù)背后的共性特征和個(gè)性化的差異特征。大數(shù)據(jù)產(chǎn)生具有動(dòng)態(tài)性和涌現(xiàn)性特點(diǎn)，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與多少都是不確定的，在分析過程中，需要對(duì)這些不確定的問題進(jìn)行有效配置和彈性地調(diào)度，探索動(dòng)態(tài)相應(yīng)的策略與算法，不斷優(yōu)化和改進(jìn)，才能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的開發(fā)和有效利用。

三、大數(shù)據(jù)發(fā)展的對(duì)策研究

1、加強(qiáng)大數(shù)據(jù)立法活動(dòng)，確保大數(shù)據(jù)信息安全

2017年6月1日開始實(shí)施的《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》明確規(guī)定了，“任何個(gè)人和組織不得從事非法侵入他人網(wǎng)絡(luò)、干擾他人網(wǎng)絡(luò)正常功能、竊取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等危害網(wǎng)絡(luò)安全的活動(dòng)；不得提供專門用于從事侵入網(wǎng)絡(luò)、干擾網(wǎng)絡(luò)正常功能及防護(hù)措施、竊取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等危害網(wǎng)絡(luò)安全活動(dòng)的程序、工具”，“網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營者不得收集與其提供的服務(wù)無關(guān)的個(gè)人信息，不得違反法律、行政法規(guī)的規(guī)定和雙方的約定收集、使用個(gè)人信息，并應(yīng)當(dāng)依照法律、行政法規(guī)的規(guī)定和與用戶的約定，處理其保存的個(gè)人信息”[2]。國家從法律的角度規(guī)范了數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、使用、刪除等行為，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)完善個(gè)人信息保護(hù)的規(guī)定，并制定相關(guān)的配套政策供具體執(zhí)行，確實(shí)著力保護(hù)個(gè)人信息安全。

2、加大對(duì)數(shù)據(jù)開發(fā)力度

用云存儲(chǔ)技術(shù)應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)，解決儲(chǔ)存容量、設(shè)備、位置等問題，確保數(shù)據(jù)的安全可用。云存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，“基于云計(jì)算理念架構(gòu)數(shù)據(jù)，以云服務(wù)等級(jí)協(xié)議為基礎(chǔ)，采用并行編程模型的調(diào)度分割，并行數(shù)據(jù)庫和分布式文件系統(tǒng)，對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)儲(chǔ)存”，并為客戶提供所需的服務(wù)。針對(duì)海量的數(shù)據(jù)，應(yīng)該提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，針對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等，將不同類型的數(shù)據(jù)分類處理，動(dòng)態(tài)增減，加強(qiáng)數(shù)據(jù)理論和技術(shù)研究，篩選有價(jià)值數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)的分析，需要優(yōu)化模型庫和知識(shí)庫，修正相關(guān)參數(shù)，加強(qiáng)復(fù)雜模型庫的設(shè)計(jì)與研究，使得擴(kuò)展的數(shù)據(jù)分析模型能夠應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的需求分為周期性和非周期性需求，針對(duì)非周期性需求可以采用彈性的廣布分配的計(jì)算方法來處理，構(gòu)架彈性和虛擬云計(jì)算處理體系以實(shí)現(xiàn)技術(shù)動(dòng)態(tài)平衡[3]。

3、加大對(duì)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)

我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)整體實(shí)力與國外相比仍有較大差距，作為大數(shù)據(jù)發(fā)展的核心專業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)不足是一個(gè)重要原因之一。當(dāng)前我國的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)主要是以統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)培養(yǎng)為核心，統(tǒng)計(jì)學(xué)人才主要注重基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)挖掘、分析和建模，計(jì)算機(jī)人才大培養(yǎng)包括了計(jì)算機(jī)設(shè)施、系統(tǒng)集成與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)建模和管理、深層次的數(shù)據(jù)分析和挖掘以及計(jì)算機(jī)安全等多方面。與國外日趨成熟的培養(yǎng)模式相比，我國國內(nèi)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才刻不容緩，要完善大數(shù)據(jù)培養(yǎng)方式，增加大數(shù)據(jù)專業(yè)方向，積極借鑒國外經(jīng)驗(yàn)，快速、全面的獲取先進(jìn)的人才，為我國大數(shù)據(jù)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的人才基礎(chǔ)[4]。在打造高端人才的同時(shí)，要積極引進(jìn)高端人才，把懂大數(shù)據(jù)分析和管理的國際高層次人才引進(jìn)國內(nèi)，讓重點(diǎn)高校和科研院所培養(yǎng)更多高端專業(yè)人才。另外，為適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)需要，要加強(qiáng)對(duì)在職人員相關(guān)技能的專業(yè)培訓(xùn)，提升他們的大數(shù)據(jù)收集、分析、應(yīng)用能力。

參考文獻(xiàn)

[1]維克托·邁爾-舍恩伯格.《大數(shù)據(jù)時(shí)代》[M]，浙江人民出版社，2013年1月1日

[2]中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法（附草案說明）[M]， 法律出版社，2016年11月

[3]官思發(fā)、孟璽、李宗潔、劉揚(yáng)，大數(shù)據(jù)分析研究現(xiàn)狀、問題與對(duì)策[J]，情報(bào)雜志，2015年5月18

[4]劉宏晶，國內(nèi)外高校大數(shù)據(jù)高端人才培養(yǎng)途徑與啟示[D]，北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2017年3月

作者簡(jiǎn)介

南東辰（1995-），男，陜西咸陽，西安翻譯學(xué)院，大專，15級(jí)，專業(yè)：工商企業(yè)管理。