课题研究报告(2)

四．大数据应用与案例分析

1. 大数据应用案例之：医疗行业

Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未

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来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2. 大数据应用案例之：能源行业

智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

3. 大数据应用案例之：通信行业

XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。

电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。

中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。

数据化生存

IT行业的“指数效应”威力惊人，比如，IT的基石芯片行业有个摩尔定律，每18个月芯片上集成的晶体管数会翻番，由此会带来一系列指数式连锁反应——CPU的性能翻番，芯片的成本折半，功耗也会折半。这也就是大家为什么看到电子产品快速降价的根本原因。

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市场调研公司IDC认为，大数据行业也有“摩尔定律”。英特尔中国研究院院长吴甘沙非常认同这个说法，他曾是英特尔中国研究院首位“首席工程师”，主持大数据研究。“如果说摩尔定律是我们所在的指数社会的基因，那么大数据就是指数社会的蛋白质。”吴甘沙说。

有人说大数据是新的原材料、新的原油、新的资产，甚至是新的货币，而吴甘沙认为，人类现在的生存就是一场数据化生存。人类社会的各类设备在不停地感知、传输、存储数据。今天，人们认为谷歌可能是最大的数据拥有者之一，但按照指数增长规律，到2020年，一年所产生的数据将是1000个今天的谷歌或10000个百度。

“我们看到数据和计算能力在过去15年间一直呈现指数级增长，这种增长给我们带来了根本性变化——不能再看单独的数据，而是把全部数据放在一起来考虑，来描绘出对人、企业或是业务的高清晰图像。”大数据之父Doug Cutting说，“这件事是一个革命性、阶段性的变化。”Doug Cutting是开源技术世界中一个很具影响力的人物，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的开源技术Hadoop。他是Apache 基金会主席，也是大数据平台企业Cloudera的首席技术官。

大量、快速增长的数据需要实时储存、整合和分析，过去的IT架构已经无法应付，这就促成了一种名为Hadoop开源新架构的诞生，这是个可以无限扩容的分布式计算结构。

在这个无限扩容开放式架构的发展大势下，IT业界才倡导了“软件定义基础设施”的趋势，把计算、存储和网络做成开放式的标准模块，降低设施的门槛；在基础设施之上，推动开放、可信数据处理平台Hadoop；在此之上，推动整个生态圈的创新，实现各类分析应用，把高级分析功能平民化，使得它能迈入主流市场，实现规模经济。

五．结束语

“大数据”时代的来临，是机遇也是挑战，其中存在的一个明显问题就是，传统的计算机病毒、服务器受到恶意攻击与盗版软件的问题依然存在，还出现了操纵和篡改他人数据以及伪造和假冒他人身份等许多新问题，这些问题对互联网的服务品质造成了很大的冲击。这些问题对软件的设计提出了更高的要求，计算机软件必须能够在运行过程中对于互联网的环境进行判断，进而对其进行控制。而且，人们已经致力于内容感知网络技术的研究，相信不久的将来就能够为人们服务。

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参考文献

[1] Mayer-Schonberger Vikto:著.周涛译.大数据时代.杭州:浙江人民出版社，2012. [2] Manyika J. Chui M, Brown B, et al. Big data: The Next Frontier for Innovation. Competition, and Productivity. Technical Report，McKinley Global Institute, 2011. [3] Cants J，Reinsel D, Arend C. The Digital Universe in

2020;Big Data, Bigger Digital Shadows. IDC Country Brief Report, 2013.

[4] Tolle KM. The fourth paradigm; Data-intensive scientific discovery. Proceedings of IEEE, 2011，99(8):1334一1337.

[5] 李国杰.大数据研究的科学价值.中国计算机学会通讯.2012, 8(9):8-15.

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Scientific Research On Big Data

【Abstract】

Based on the 89th Shuangqing Forum sponsored by National Natural Science Foundation of China entitled “The Challenging Scientific Problems in the Fields of Technologies and Applications of Big Data”， we summarized progress in the subject of technologies and applications of big data, including big data acquisition, big data memory and management, big data processing and computing, and big data applications. According to discussions at the 89th Shuangqing Forum, we also proposed the nine frontiers scientific problems need to be highlighted and solved in the forthcoming research plans；and suggested some policies and solutions associated with research on technologies and applications of big data. Key words Big data，Acquisition, Memory and management, Processing and computing, Applications

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