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大数据技术的发展历程及其演化趋势
上海科学技术情报研究所   陶翔 罗天雨    2014-08-14
关键字:大数据技术 浏览量:

最早提出词汇“Big Data”的是2011年麦肯锡全球研究院发布的《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告。之后,经Gartner技术炒作曲线和2012年维克托·舍恩伯格《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》的宣传推广,大数据概念开始风靡全球。

基于Web of Science数据库中1994年后涉及大数据概念的4495篇文献,采用Citespace知识图谱工具,通过热点关键词和高被引文献分析,能够勾勒出大数据技术从萌芽到成熟的发展历程。

上世纪90年代至本世纪初,是大数据发展的萌芽期,处于数据挖掘技术阶段。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟,一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用,如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。此时,对于大数据的研究主要集中于“Algorithms”(算法)、“Model”(模型)、“Patterns”(模式)、“Identification”(识别)等热点关键词。

大数据发展的突破期是20032006年,处于围绕非结构化数据自由探索阶段。非结构化数据的爆发带动大数据技术的快速突破,以2004Facebook创立为标志,社交网络的流行直接导致大量非结构化数据的涌现,而传统处理方法难以应对。此时的热点关键词较为分散,包括了“Systems”(系统)、“Networks”(网络)、“Evolution”(演化)等,高被引文献也很少,说明学术界、企业界正从多角度对数据处理系统、数据库架构进行重新思考,且尚未形成共识。

20062009年,大数据技术形成并行运算与分布式系统,为大数据发展的成熟期。Jeff DeanBigTable基础上开发了Spanner数据库(2009)。此阶段,大数据研究的热点关键词再次趋于集中,聚焦“Performance”(性能)、“CloudComputing”(云计算)、“MapReduce”(大规模数据集并行运算算法)、“Hadoop”(开源分布式系统基础架构)等。

2010年以来,随着智能手机的应用日益广泛,数据的碎片化、分布式、流媒体特征更加明显,移动数据急剧增长。

近年来大数据不断地向社会各行各业渗透,使得大数据的技术领域和行业边界愈来愈模糊和变动不居,应用创新已超越技术本身更受到青睐。大数据技术可以为每一个领域带来变革性影响,并且正在成为各行各业颠覆性创新的原动力和助推器。

20135月,麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)发布了一份名为《颠覆性技术:技术进步改变生活、商业和全球经济》的研究报告。报告确认的未来12种新兴技术,有望在2025年带来14万亿至33万亿美元的经济效益。令人惊讶的是,最为热门的大数据技术却未被列入其中。麦肯锡专门解释称,大数据已成为这些可能改变世界格局的12项技术中许多技术的基石,包括移动互联网、知识工作自动化、物联网、云计算、先进机器人、自动汽车、基因组学等都少不了大数据应用。

20145月,美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告《大数据:抓住机遇、守护价值》。报告鼓励使用数据以推动社会进步,特别是在市场与现有的机构并未以其他方式来支持这种进步的领域;同时,也需要相应的框架、结构与研究,来帮助保护美国人对于保护个人隐私、确保公平或是防止歧视的坚定信仰。20144月,世界经济论坛也以“大数据的回报与风险”的相近主题发布了《全球信息技术报告(第13版)》。报告认为,在未来几年中针对各种信息通信技术的政策甚至会显得更加重要。在接下来将对数据保密和网络管制等议题展开积极讨论。全球大数据产业的日趋活跃,技术演进和应用创新的加速发展,使各国政府逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务,增进人民福祉,乃至保障国家安全方面的重大意义。
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