BDTC PPT集萃（五）：大数据的挑战与前景

为了更好地洞悉行业发展趋势，了解企业技术挑战，在BDTC 2014召开前夕，我们将带大家一起对历届大会沉淀的知识进行挖掘，分享各IT巨头在大数据领域的探索之路。

大数据为企业的发展了巨大的商机，在企业的实践中，大数据面临着各种挑战，同时它的应用前景也不可小觑，这里将为大家送上历届中国大数据技术大会PPT精粹的大数据的挑战与前景篇。

以下为历届中国大数据技术大会PPT精粹的大数据的挑战与前景篇：

VMware全球高级副总裁Ronaldo Ama：Future of big data analytics

PPT下载——2012年第六届BDTC

Ronaldo Ama认为大数据很好，能带来很多价值。他首先展现了一副大数据的应用全景，从实时流技术，机器学习技术，实时处理技术，数据分析技术和批处理等多个领域展开；之后从技术上提出了3层模型，最上面是部署云计算技术的计算层，中间是数据存储和预处理的数据层，位于最下面的自然是由许多主机和网络构成的基础设施层，显然，要实现这些，如运维、高可靠性、弹性和灵活租用等都需要虚拟技术的支持；最后，针对如何实现、部署虚拟化框架和应用，做了详细的阐述。

北京大学“百人计划”研究员袁晓如：大数据时代可视化分析的机遇与挑战

PPT下载——2013年第七届BDTC

袁晓如介绍了“大数据”与“可视化”的内涵，特别指出信息图是与可视化不一样的，可视化是对事物建立心理模型或心理图像的过程，需要更多对数据的分析与处理。他结合生动的案例带领大家一起分析了可视化在大数据时代面临的挑战，主要有：可感知性（以北京出租GPS和某地点周边交通为例）、可扩展性、交互性、从用户角度出发的可扩展性、可视化系统发展。他还认为，可视化是一个数据总结、挖掘、返回原数据的过程，是一个从整体到局部的过程，可以帮助了解世界是如何运行的。最后，他重点强调，目前中国仍然缺乏大数据可视化方面的专家人才，与美国等国家的差距很大，虽然越来越多的公司关注数据可视化，但仍待深入。

阿里巴巴数据平台架构师刘昌钰：阿里大数据应用平台

PPT下载——2013年第七届BDTC

阿里巴巴数据平台架构师刘昌钰擅长大系统的架构设计。阿里数据平台的架构采用数据+云计算，围绕数据的“存、通、用”，大规模降低数据使用门槛，数据越关联越有价值，越用越有价值。大数据应用平台的架构主要包括数据导入、数据开发、数据生产、数据回流、元数据中心和数据质量中心，刘昌钰对此展开了详细的阐述。大数据应用平台在未来面临着很多挑战，需要在稳定性、效率、对外开放、数据质量、可管理性和易用门槛方面进行改善和提升。

工业和信息化部电信研究院专家魏凯：大数据商业利用的政策管制问题

PPT下载——2013年第七届BDTC

信息化让物质世界变得可计算、分析和预测，当物质世界的潜力越来越难以挖掘的时候，通过数据分析提供的指导来优化物质世界运行，有望打开广阔的增长新空间。这就是大数据的基本思想。在大数据应用方面，互联网行业已率先开辟道路，在搜索引擎、定向广告、个性推荐等应用方面发展较为成熟，政府、电信、金融、零售等行业仍处在艰难的探索中，同时，互联网企业加速抢占数据入口，构造基于自身数据平台的生态系统，建立了数据交易平台。开源降低了大数据技术入门门槛，但领先的互联网企业技术水平超前业界8-10年，且差距呈扩大趋势。在此种市场环境下，大数据仍面临这很多市场无法自发解决的系统性挑战，这需要我们进行深入的思考和实践。

数据堂联合创始人肖永红：科研数据应用和共享方面的实践

PPT下载——2013年第七届BDTC

肖永红主要介绍了大数据的起源及特点、大数据时代下新思维、科研领域大数据应用及挑战、科研数据共享服务实践以及科研数据采集处理服务实践。他介绍到海量视频、图片、文本、语音及社会关系等数据中超过80%属于非结构化数据，大数据不同于一般物质性资源，它的价值不会随着使用次数增多而减少，数据可以被不断的整合和处理，不断的被发现新的价值。与数据相关的任何服务都能够发生在一个集中化的位置，然后再将数据提供给不同的系统和用户，而无需再考虑这些数据来自于哪些数据源。大数据的应用要确保数据的可用和可信，在未来的发展中，要实现数据共享，以互联网的思维实现数据服务。

俄亥俄州立大学教授张晓东：并行处理在大数据分析中所面对的挑战

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张晓东，工程领域的Robert M. Critchfield Professor及俄亥俄州立大学计算机科学与工程部主席，IEEE合伙人，他长期专注研究高性能计算及分布式系统。他详细的介绍了为扫清并行处理在大数据分析中所遇到的障碍而做的系统设计和实现：协调大数据分析的用户可控制的通信机制；将数据分析和查询要求自动转化为优化分析程序的软件工具；为平衡性能、扩展性，和容错性而定制的大数据存储结构。在现在这个“数据是检验真理的一个重要标准”的时代，同时也是一个数据驱动的时代，我们对算法提出了新的需求，系统设计也由scale-up的模型过渡到BSP模型，发展到scale-out的模型。

CCF大数据专家委员会秘书长程学旗：大数据的挑战问题和发展趋势

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程学旗首先介绍了Hadoop与大数据技术大会的由来和发展历程。在大会演讲中，他分享了大数据的热点和未来的发展趋势调研。通过持续一个月的调研、提案和专家投票等过程，大数据执行委选出了大数据热点的八个问题，主要包括：数据科学与大数据的学科边界问题、数据计算的基本模式和范式问题、大数据的特性和数据态的问题、大数据的作用力与变化反应、大数据的安全和隐私问题、大数据对IT技术的挑战、大数据的应用和产业链的问题、大数据的生态环境问题。关于大数据的发展趋势，则提炼出了37项，整体态势则表现为数据规模更大化、数据资源化、数据的价值凸显、数据私有化出现和联盟共享。

百分点创始人/CEO柏林森：个性化——大数据暗海中的领航员

PPT下载——2012年第六届BDTC

柏林森，百分点创始人、CEO，多年来专注于个性化技术的算法创新、推荐引擎、云计算、海量数据处理、人工智能及其系统实现，带领百分点的研发团队开发出基于内容、用户行为和社交网络的多种个性化算法。在本次演讲中，他从四个方面介绍了大数据。首先指出大数据技术和个性化技术是未来的两大技术方向；其次，他认为个性化是大数据的终极应用；第三，他介绍了百分点的大数据和个性化实践；最后，他与大家一起分享了Hadoop在百分点大数据和个性化中的应用。

南京大学教授黄宜华：大数据研究的技术层面和主要研究内容

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黄宜华博士，南京大学计算机系教授。主要研究方向为大规模数据并行处理、云计算、Web信息抽取与挖掘技术、Internet/Web技术与应用、体系结构与多核并行计算、生物信息处理、中文信息处理，在国内外学术刊物和国际会议上发表学术论文50多篇。本演讲中他主要介绍了大数据研究主要涉及哪些技术层面和哪些热点研究内容，研究层面主要分为应用层、算法层、系统层和平台层，他还以“应用需求为导向、学科交叉为桥梁、计算技术为支撑”的发展原则和策略，详细介绍了大数据十个热点研究问题。

华东师范大学教授周傲英：Hadoop与大数据——一个数据库学者的解读

PPT下载——2012年第六届BDTC

周傲英，华东师范大学软件学院教授、博士生导师。分别于1985和1988年在成都科技大学（现四川大学）获得计算机应用学士和硕士学位，1988年至1990年在成都科技大学计算机系担任助教。演讲中，周傲英教授试图以一个数据库研究者的视角来理解Hadoop和“大数据”。Hadoop经过几年的发展，从一门边缘技术成长为一种事实上的标准。“大数据”是今年IT领域当之无愧的热点话题。Hadoop在处理网页数据等方面取得巨大成功，而“大数据”三个字没有给人们传递确切的语义。