大資料雲端計算網際網路等是怎麼樣實現價值

大資料技術和人類探索複雜性的努力有密切關係。20世紀70年代，新三論（耗散結構論、協同論、突變論）的興起對幾百年來貫穿科學技術研究的還原論發起了挑戰。2023年蓋爾曼等3位諾貝爾獎得主成立以研究複雜性為主的聖菲研究所，提出超越還原論的口號，在科技界掀起了一場複雜性科**動。

雖然雷聲很大，但30年來並未取得預期的效果，其原因之一可能是當時還沒有出現解決複雜性的技術。

積體電路、計算機與通訊技術的發展大大增強了人類研究和處理複雜問題的能力。大資料技術將複雜性科學的新思想發揚光大，可能使複雜性科學得以落地。複雜性科學是大資料技術的科學基礎，大資料方法可以看作複雜性科學的技術實現。

大資料方法為還原論與整體論的辯證統一提供了技術實現途徑。大資料研究要從複雜性研究中吸取營養，從事資料科學研究的學者不但要了解20世紀的「新三論」，可能還要學習與超迴圈、混沌、分形和元胞自動機等理論有關的知識，擴大自己的視野，加深對大資料機理的理解。

大資料技術還不成熟，面對海量、異構、動態變化的資料，傳統的資料處理和分析技術難以應對，現有的資料處理系統實現大資料應用的效率較低，成本和能耗較大，而且難以擴充套件。這些挑戰大多來自資料本身的複雜性、計算的複雜性和資訊系統的複雜性。

（1）資料複雜性引起的挑戰

**檢索、主題發現、語義分析、情感分析等資料分析工作十分困難，其原因是大資料涉及複雜的型別、複雜的結構和複雜的模式，資料本身具有很高的複雜性。目前，人們對大資料背後的物理意義缺乏理解，對資料之間的關聯規律認識不足，對大資料的複雜性和計算複雜性的內在聯絡也缺乏深刻理解，領域知識的缺乏制約了人們對大資料模型的發現和高效計算方法的設計。形式化或定量化地描述大資料複雜性的本質特徵及度量指標，需要深入研究資料複雜性的內在機理。

人腦的複雜性主要體現在千萬億級的樹突和軸突的連結，大資料的複雜性主要也體現在資料之間的相互關聯。理解資料之間關聯的奧祕可能是揭示微觀到巨集觀「湧現」規律的突破口。大資料複雜性規律的研究有助於理解大資料複雜模式的本質特徵和生成機理，從而簡化大資料的表徵，獲取更好的知識抽象。

為此，需要建立多模態關聯關係下的資料分佈理論和模型，理清資料複雜度和計算複雜度之間的內在聯絡，奠定大資料計算的理論基礎。

（2） 計算複雜性引起的挑戰

大資料計算不能像處理小樣本資料集那樣做全域性資料的統計分析和迭代計算，在分析大資料時，需要重新審視和研究它的可計算性、計算複雜性和求解演算法。大資料樣本量巨大，內在關聯密切而複雜，價值密度分佈極不均衡，這些特徵對建立大資料計算正規化提出了挑戰。對於pb級的資料，即使只有線性複雜性的計算也難以實現，而且，由於資料分佈的稀疏性，可能做了許多無效計算。

傳統的計算複雜度是指某個問題求解時需要的時間空間與問題規模的函式關係，所謂具有多項式複雜性的演算法是指當問題的規模增大時，計算時間和空間的增長速度在可容忍的範圍內。傳統科學計算關注的重點是，針對給定規模的問題，如何「算得快」。而在大資料應用中，尤其是流式計算中，往往對資料處理和分析的時間、空間有明確限制，比如網路服務如果迴應時間超過幾秒甚至幾毫秒，就會丟失許多使用者。

大資料應用本質上是在給定的時間、空間限制下，如何「算得多」。從「算得快」到「算得多」，考慮計算複雜性的思維邏輯有很大的轉變。所謂「算得多」並不是計算的資料量越大越好，需要探索從足夠多的資料，到剛剛好的資料，再到有價值的資料的按需約簡方法。

基於大資料求解困難問題的一條思路是放棄通用解，針對特殊的限制條件求具體問題的解。人類的認知問題一般都是np難問題，但只要資料充分多，在限制條件下可以找到十分滿意的解，近幾年自動駕駛汽車取得重大進展就是很好的案例。為了降低計算量，需要研究基於自舉和取樣的區域性計算和近似方法，提出不依賴於全量資料的新型演算法理論，研究適應大資料的非確定性演算法等理論。

（3）系統複雜性引起的挑戰

大資料對計算機系統的執行效率和能耗提出了苛刻要求，大資料處理系統的效能評價與優化問題具有挑戰性，不但要求理清大資料的計算複雜性與系統效率、能耗間的關係，還要綜合度量系統的吞吐率、並行處理能力、作業計算精度、作業單位能耗等多種效能因素。針對大資料的價值稀疏性和訪問弱區域性性的特點，需要研究大資料的分散式儲存和處理架構。

大資料應用涉及幾乎所有的領域，大資料的優勢是能在長尾應用中發現稀疏而珍貴的價值，但一種優化的計算機系統結構很難適應各種不同的需求，碎片化的應用大大增加了資訊系統的複雜性，像昆蟲種類一樣多（500多萬種）的大資料和物聯網應用如何形成手機一樣的巨大市場，這就是所謂「昆蟲綱悖論」[6]。為了化解計算機系統的複雜性，需要研究異構計算系統和可塑計算技術。

大資料應用中，計算機系統的負載發生了本質性變化，計算機系統結構需要革命性的重構。資訊系統需要從資料圍著處理器轉改變為處理能力圍著資料轉，關注的重點不是資料加工，而是資料的搬運；系統結構設計的出發點要從重視單任務的完成時間轉變到提高系統吞吐率和並行處理能力，併發執行的規模要提高到10億級以上。構建以資料為中心的計算系統的基本思路是從根本上消除不必要的資料流動，必要的資料搬運也應由「大象搬木頭」轉變為「螞蟻搬大米」。

5 .發展大資料應避免的誤區

3樓：百度使用者

摘要：基於雲端計算的資訊化系統必須保障有堅強穩定的網路，還具有資訊化、自動化、互動化的特徵，海量儲存、智慧分析都是需要具備的功能。

雲端計算技術的出現被認為是繼個人電腦、網際網路之後資訊科技的又一波浪潮，將對傳統的產業鏈和商業模式帶來改變。

而隨著社會資訊化和行業資訊化的普及，企業的競爭力不再僅僅依賴於規模經濟所帶來的效益，也取決於企業的網際網路化能力、市場快速響應能力、應變能力和持續創新能力。

但是，企業原有的資訊服務水平已經很難滿足市場競爭變化的需要，而云計算技術的出現將逐漸代替原有的服務模式。

同時，在it界不斷有各類公有云、私有云平臺出現，為網路使用者帶來更多的雲體驗。

近年來，傳統it服務商和新興的雲端計算服務商在通過不斷推出各種基於雲端計算的相關產品和服務，從而在企業降低it費用支出、提升競爭力、創造更多商業價值等方面發揮作用，最終推動企業加速升級成為網際網路化企業。

**性增長的資料為企業帶來了新的機遇和挑戰：

一方面，資料的不斷更新擴張給資料儲存、管理和分析利用帶來了挑戰;

另一方面，這些包括個人資訊、消費記錄在內的海量資料當中，蘊含著大量有價值的資訊，可以為企業經營、管理提供參考。

在這些資料當中，埋藏著消費者的消費習慣、市場變化、產品走勢以及大量的歷史記錄，這些關鍵資料對於企業和組織的後續運營和發展至關重要。

雲端計算技術的出現被認為是繼個人電腦、網際網路之後資訊科技的又一波浪潮，將對傳統的產業鏈和商業模式帶來改變。

而隨著社會資訊化和行業資訊化的普及，企業的競爭力不再僅僅依賴於規模經濟所帶來的效益，也取決於企業的網際網路化能力、市場快速響應能力、應變能力和持續創新能力。

但是，企業原有的資訊服務水平已經很難滿足市場競爭變化的需要，而云計算技術的出現將逐漸代替原有的服務模式。

同時，在it界不斷有各類公有云、私有云平臺出現，為網路使用者帶來更多的雲體驗。

近年來，傳統it服務商和新興的雲端計算服務商在通過不斷推出各種基於雲端計算的相關產品和服務，從而在企業降低it費用支出、提升競爭力、創造更多商業價值等方面發揮作用，最終推動企業加速升級成為網際網路化企業。

基於雲端計算的資訊化系統必須保障有堅強穩定的網路，還具有資訊化、自動化、互動化的特徵，海量儲存、智慧分析都是需要具備的功能;　　再次，多元化與標準化的矛盾。

我們知道，現有it系統過於分散、it企業組織架構複雜，業務支撐體系、網管體系、單獨的資訊管理體系架構非常複雜、欠標準化」;　　最後，統一的it管理體系。

打字不易，如滿意，望採納。

什麼叫大資料，與雲端計算有何關係。

4樓：u愛浪的浪子

1，大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產

2，大資料與雲端計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式計算架構。它的特色在於對海量資料的挖掘，但它必須依託雲端計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術。

他倆之間的關係你可以這樣來理解，雲端計算技術就是一個容器，大資料正是存放在這個容器中的水，大資料是要依靠雲端計算技術來進行儲存和計算的。

大資料的4v特點：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（價值）。

大資料正是因為資料的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何儲存如今網際網路時代所產生的海量資料，如何有效的利用分析這些資料等等。

大資料的趨勢：

趨勢一：資料的資源化

何為資源化，是指大資料成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大資料營銷戰略計劃，搶佔市場先機。

趨勢二：與雲端計算的深度結合

大資料離不開雲處理，雲處理為大資料提供了彈性可拓展的基礎裝置，是產生大資料的平臺之一。自2023年開始，大資料技術已開始和雲端計算技術緊密結合，預計未來兩者關係將更為密切。除此之外，物聯網、移動網際網路等新興計算形態，也將一齊助力大資料革命，讓大資料營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大資料的快速發展，就像計算機和網際網路一樣，大資料很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的資料探勘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變資料世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

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