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2014年发展动态第6期(总第81期)
2014-10-21 15:19  

本期专题

Ø  大数据简介

Ø  中美两国大数据发展战略对比

Ø  高校推进大数据研究与发展的现状

【编者按】

当今时代,人们正切身感受到基于物联网、云计算、移动互联网、电子商务、自媒体等汇集的大数据时代,大数据技术对国家创新系统的构建、对国家竞争力的提升尤为重要。大数据的重要贡献之一,便是给科研方式带来了革命性的改变,科学家认识自然、获得科学发现的方式,已从传统的观测阶段、实验阶段、模型阶段,发展到当前的大数据科学发现阶段。面向未来,随着大数据的不断积累,处理技术水平的逐步提高,大数据将在科学研究和社会生活等各领域发挥不可估量的作用

基于此,本期简报介绍了大数据技术及其发展战略的相关内容,并编辑了内地高校推进大数据研究与发展的基本情况,供领导参阅。


大数据简介

一、什么是大数据

大数据(Big Data),也叫巨量资料,指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大数据”是业内的热门词汇,描述了企业大量积累、存储和挖掘大文件(400GBTB级)的现象,随之而来的数据仓库数据安数据分析数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着信息质量、种类和丰富性达到新的水平,“大数据”的发展日臻成熟。

     二、大数据的特点

对于大数据,现在比较流行的是用4个“V”来总结其4个层面的含义:容量巨大(Volume),数据已从TB级别跃升至PB级别;数据类型多(Variety),从普通的文字、视频、图片到逐渐增多的地理位置信息等,类型纷繁,已无规律可循;价值密度低(Value),以视频为例,在连续不间断监控过程中,可能有用的数据也许只有一两秒;处理速度快(Velocity),实时分析对某些应用才更有意义,而不是批量式分析,即时处理已经成为一种趋势。

三、大数据管理技术

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的加工能力,通过加工实现数据的增值。因此,人们对大数据的关注度在不断升温,而大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中,有六种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、NoSQL、移动数据库技术。

其中分布式存储与计算受关注度最高。分布式存储与计算架构可以让大量数据以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理。因为以并行的方式工作,所以数据处理速度相对较快且成本较低,HadoopNoSQL都属于分布式存储技术的范畴。内存数据库技术可以作为单独的数据库使用,还能为应用程序提供即时的响应和高吞吐量,SAPHANA是该技术的典型代表。

列式数据库的特点是可以更好地应对海量关系数据中列的查询,占用更少的存储空间,这也是构建数据仓库的理想架构之一。

云数据库可以不受任何部署环境的优势,随意进行拓展,进而为客户提供适宜其需求的虚拟容量,并实现自助式资源调配和自助式使用计量。目前微软的SQL Server可以提供类似的服务。

甲骨文在2011年推出了Oracle NoSQL数据库。NoSQL数据库适合于庞大的数据量、极端的查询量和模式演化。企业可以通过NoSQL得到高可扩展性、高可用性、低成本、可预见的弹性和架构灵活性的优势。

移动数据库技术是移动计算的产物。随着智能移动终端的普及,人们对移动数据实时处理和管理要求的不断提高,移动数据库具有平台的移动性、频繁断接性、网络条件的多样性、网络通讯的非对称性、系统的高伸缩性和低可靠性以及电源能力的有限性等。

四、大数据的用途

大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。物联网云计算移动互联网车联网手机平板电脑PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。大数据的应用例子包括网络日志,RFID传感器网络社会网络,社会数据(由于数据革命的社会),互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录,天文学大气科学基因组学生物地球化学,生物,和其他复杂和/或跨学科的科研,军事侦察,医疗记录;摄影档案馆视频档案;大规模的电子商务

五、大数据发展现状

(一)国外

发达国家启动大数据布局。20123月,美国政府发布《大数据研究和发展倡议》,投资2亿美元发展大数据, 用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;20127月,日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略,发布“新ICT计划”,重点关注大数据研究和应用;20131,英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1.89亿英镑。

跨国IT企业进入大数据领域。传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hyperion)、思爱普(SAP)、CognosSPSS等在大数据技术或市场方面各占据一席之地。谷歌、Facebook等大数据资源企业优势显现。甲骨文、IBM、微软、SYBASE、易安信(EMC)、英特尔等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场,如甲骨文公司的Oracle NoSQL数据库、IBM公司的InfoSphere BigInsights数据分析平台、微软公司Windows Azure上的HDInsight大数据解决方案、EMC公司的Greenplum UAPUnified Analytics Platform)大数据引擎等。

大数据技术发展迅猛。数据技术从早期在单机上处理单一类型数据,发展到当前在计算机集群上处理多类型数据,实现时间宽松的数据分析应用。随着数据量发展到PBEB级甚至更大,并且要求更快的处理分析时间,大数据专用计算机、异地分布式计算机集群、多类型多来源数据的处理和分析、数据网络等复杂结构数据的分析、秒级时间分析等通用技术以及各种面向领域的应用技术是大数据技术的发展趋势。以HDFSGFSMapReduceHadoopStormHBaseMongoDB为代表的一批大数据通用技术和开源项目迅猛发展。

数据科学研究不断壮大。在大数据应用的技术需求牵引下,数据科学研究和人才培养引起各国重视。美国哥伦比亚大学和纽约大学、澳大利亚悉尼科技大学、日本名古屋大学、韩国釜山国立大学等纷纷成立数据科学研究机构;美国加州大学伯克利分校和伊利诺伊大学香槟分校、英国邓迪大学、中国香港中文大学等一大批高校开设了数据科学课程。Facebook等知名企业开始设立数据科学家岗位。

(二)国内

政府和科研机构开始高度关注大数据。201212月,国家发改委数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中,管理学部、信息学部和数理学部将大数据列入其中。201212月,广东省启动了《广东省实施大数据战略工作方案》;20137月,上海市启动了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划(2013-2015年)》;北京成立“中关村大数据产业联盟”。此外,中国科学院、复旦大学、北京航空航天大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。

数据价值链和产业链初显端倪。百度、阿里巴巴、大智慧等数据资源型和研发应用型企业初步涌现,并引领着数据产业的发展。20104月,淘宝推出“数据魔方”应用,开展基于淘宝网交易数据的分析和挖掘。2012年,华为公司推出了大数据解决方案和大数据存储产品。

数据产业园区建设逐步展开。上海智慧岛数据产业园、秦皇岛开发区数据产业基地、北京国家地理信息科技产业园、中国国际电子商务中心重庆数据产业园等一批数据产业园区,在有关各方的大力支持下正展开基础建设和招商工作。

六、大数据的未来发展前景

(一)推动信息产业创新

随着面向大数据市场的新产品、新技术、新服务、新业态的不断涌现,大数据将加速信息技术产品的创新融合发展。对数据快速处理和分析的需求,将推动商业智能、数据挖掘等软件在企业级的信息系统中得到融合应用,成为业务创新的重要手段。同时,物联网、移动互联网的迅速发展,使数据产生速度加快、规模加大,迫切需要运用大数据手段进行分析处理,提取有效信息。大数据面临的有效存储、实时分析等挑战,将对芯片、存储产业产生重要影响,推动一体化数据存储处理服务器、内存计算等产品的升级创新。大数据应用也使基于云计算的业务创新和服务创新成为现实。

(二)推动社会发展

大数据作为一种重要的战略资产,已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门,其深度应用不仅有助于企业经营活动,还有利于推动国民经济发展。麦肯锡研究表明,在医疗、零售和制造业中,大数据可以每年提高劳动生产率0.5-1个百分点。

宏观层面,大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向,制定并实施科学的经济政策。微观方面,大数据可以提高企业经营决策水平和效率,给企业、行业领域带来价值。

大数据技术作为一种重要的信息技术,能提高安全保障能力、应急能力、优化公共事业服务,提高社会管理水平;能对多种渠道的信息快速进行自动分类、整理、分析和反馈,弥补情报、监视和侦察系统的不足,提高国家安全保障能力。

(来源:《大数据实例及未来发展前景》,载于2013年第6期《软件工程师》,作者米林;《大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域》载于2012年第6期《战略与决策研究》,作者李国杰。发展规划处事业信息管理办公室根据上述资料整理编辑)

中美两国大数据发展战略对比

一、美国推进大数据发展的新动向

2012329日,美国奥巴马政府推出“大数据研究与开发计划”,提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息,从中获得知识和洞见,提升能力,加快科学、工程领域的创新步伐,强化美国国土安全,转变教育和学习模式”。在随后的一年中,美国在多个方面均推出了一系列后续措施。

在科研方面,201326日,包括美国国家科学基金会(NSF)在内的10家国际研究基金会宣布启动第3轮“数据挖掘挑战”计划,以激励社会及人文科学中的计算密集型研究的发展。该挑战的目标是通过认识大数据对于社会及人文科学研究人员的意义,说明大数据是如何改变这些学科领域的研究状态。3月底,美国国家科学基金会公布了其拟重点支持的项目和计划。主要包括:促进能支持大数据及数据分析的技术研发;培养并扩充大数据领域的人才力量;开发大数据应用,并进行演示和评估,以促进经济增长,改善就业、教育、医疗、能源,以及可持续性、公共安全、先进制造、科学工程与全球发展等各个领域的工作;通过开展挑战赛并提供奖励来促进基于大数据的新发现,并促进地区创新。

在产业方面,美国各大公司加快了大数据方面的布局和投资。根据IDC20131月发布的《2012-2016年全球大数据技术与服务预测》报告,全球大数据技术与服务市场的增长速度大约是整体信息通信技术市场增速的7倍,到2016年有望达到238亿美元。因此各IT巨头纷纷加大了对大数据的投资,通过兼并、新设立研发机构等举措在大数据市场抢占先机。如:201321日,IBM宣布在2015年前拟支出145亿美元进行收购的计划,通过收购成熟公司来完成对大数据产业链的控制,完成向大数据业务转型;2013410日,英特尔正式发布了其专为大数据存储、管理、处理和查询等应用而开发和优化的Apache Hadoop发行版软件的最新版本,推动大数据应用落地。

在国防方面,目前美国国防部正资助开展与网络安全相关的若干大数据项目。其中一个项目“针对性网络攻击分析器(CAT)”项目,通过自动关联网络中的所有不同数据源,理解随着网络的发展、变化,信息如何进行连接,从而帮助网络防御者更轻松地识别电脑异常情况,降低网络部门人员的工作量,解决人手短缺的问题。

二、美国大数据战略特点分析

从美国“大数据研究与开发计划”和后续情况来看,美国实际上已经确立了基于大数据的战略,其特点如下。

第一,在国家发展战略层面,美国已经从事关国家核心竞争力的国家战略高度来认识大数据并开始行动,其长远目的在于突破大数据处理领域的核心技术,加快科学和工程领域的创新,加强美国在信息化时代的国家竞争力。白宫科技政策办公室认为,“大数据研究与开发计划”堪比曾引发了全球信息网络革命的“信息高速公路”计划。该计划的发布确立了大数据技术从商业行为上升为国家科技战略的分水岭,这必将产生重大而深远的影响。

第二,在国家安全战略层面,大数据问题已对美国国家安全造成战略和战术双方面的重大挑战。美国与国防有关的重要机构对大数据投入巨资,其目的是解决军事和国家安全中的大数据挑战,提升维护国家安全和信息网络安全的能力。

第三,在国家ICT产业(信息通讯产业)层面,目前美国ICT企业是大数据发展的主力军,美国正在进一步强化其领先地位。EMCIBM、微软、OracleSAP等传统IT巨头2012年度对大数据的投资达到4万亿美元。美国已经敏锐地认识到,当前美国企业已经在大数据方面具有相当的优势,为了全面强化ICT产业在未来的竞争力,美国已经将大数据当作强化ICT产业在全球产业链垄断地位的重要契机。

可见,大数据已经成为美国国家发展战略、国家安全战略、国家ICT产业发展战略的交叉点。可以说,美国已经确立并实施了大数据战略。美国大数据战略的主要意图是希望突破大数据的核心技术,通过在军事、科研等领域的实际应用,带动规模化的商用市场,从而进一步降低成本,并获得军事能力、市场优势等多重优势,巩固并强化美国在信息时代的全面战略优势。

三、中美两国大数据措施对比

第一,美国持续强化国家战略顶层设计。重点关注创新能力、军事能力、产业能力、信息能力等方面的竞争力,持续推出国家战略计划,各部门的协调动作也比较快。从目前我国的情况来看,201212月,广东省明确提出大数据战略。201321日,科技部公布了国家重点基础研究发展计划(973计划)2014年度重要支持方向,其中,信息科学领域的重要支持方向之一即为大数据计算的基础研究。但从整体上来看,我国明确大数据战略的地区和部门还是太少,更多是学术界、产业界的研讨和呼吁,国家层面大数据战略则尚未进入议事日程。

第二,美国力图加速以大数据为主要驱动力的技术变革,其做法是关注数据的全生命周期,从数据的产生、传输、存储、处理(包括分发)、应用等生命周期循环,重点关注自己相对薄弱的搜索能力、分享能力、深度分析复杂数据的能力,力图在上述方面突破大数据的核心技术。可以预言的是,如果美国的战略意图得以全面实现,则信息时代的技术升级和变革将为期不远。我国在数据领域的生产、传输、处理、应用等各个环节,技术能力都与国际先进水平有较大差距,在此方面,我国应避免出现能力“代差”的局面。

第三,美国联邦政府带头推动并实践数据公开,对深化数据应用,发挥数据效益,起到了很大作用。美国认为,政府机构是重要的大数据的生产者、所有者,很多联邦部门纷纷在政府数据门户网站(www.data.gov)上公开数据,引领了世界范围的政府数据公开。在我国,数据共享和公开方面,由于理念、政策、机制等方面的限制,政府部门、事业单位、科研院所面向社会公开的数据比较少,目前主要还在关注信息公开阶段。这方面,我国还有很多基础性工作需要做。

第四,美国政府重视发挥产业界作用,力图扩大巩固美国信息技术产业的领先及垄断地位。当前大数据应用领域处于领先的是AmazonGoogleFacebook等美国新兴网络企业。他们已经开始通过基于云计算的平台,汇集来自互联网、无线标签、全球定位系统(GPS)、智能手机等采集的大量数据,经过分析后用于客户信息管理或者市场营销活动。中国应明确大数据产业作为战略性新兴产业的当然内容之一,予以大力发展。我国于201279日发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》明确了新一代信息技术中的下一代信息网络产业、电子核心基础产业、高端软件和新兴信息服务产业是“十二五”战略性新兴产业的重点发展内容。应该说大数据产业也包含在内。我国当前在大数据等方面有一批有一定优势的企业,如电信企业、商业银行、腾讯、阿里巴巴、百度等。我们需要加快发展我国的大数据产业,以做大、做强我国的大数据产业和大数据核心企业。

大数据虽然表面上是个技术术语,但实际上涉及到了社会生活、经济运行、国防军事、科学技术等方方面面。提出适合我国实际情况的大数据战略和发展路径,形成良好的大数据发展环境至关重要。相信随着我国的有效应对,我国的大数据也将迎来大的发展机遇。

来源:2013.05人民论坛作者陈明奇,中国科学院办公厅信息化工作处处长)

高校推进大数据研究与发展的现状

在当前的大数据研究热潮中,高校纷纷开展大数据领域的人才培养、科学研究等,以占据大数据时代的战略高地,在推进大数据技术发展的同时,也带动自身的发展。

一、以项目驱动导向为主,开展跨学科研究

以科研项目驱动为导向,进行跨学科的研究是目前高校在大数据领域进行研究的最基本方式。比较有代表性的如中南大学,该校所属的湘雅医院、湘雅二医院、湘雅三医院、湘雅口腔医院和湘雅医学院肿瘤医院等五医院,年门急诊量共600多万人次,总病床数11千多张,年大中型手术超过15万台次,年出院病人约36万人次,医疗体量庞大,产生的医疗数据亦非常庞大。不断进步和更新的诊断和治疗技术的开展,会产生越来越多的临床数据,临床科学研究和医学教育的许多基础数据也来自于临床,因此医院信息化建设,特别是临床大数据系统的建设意义重大。为此,该校投亿元资金启动湘雅临床大数据建设项目。共遴选出101个研究项目,每个项目年度资助经费不低于20万元,拟连续资助五年。每个项目由湘雅多家医院在某一种或某一类疾病领域的专家们组成团队,共同建设临床大数据库。项目建设内容涉及大部分常见和重要疾病,也包括了医疗技术、临床医学、医疗和护理质量及安全等领域的问题。未来中南大学将建立国际先进和国内领先的医疗相关数据运营模式,可以为卫生行政部门提供决策依据。

1  以项目驱动大数据研究的代表性高校

学校

大数据研究与发展主要内容

中南大学

20141月,中南大学投亿元资金启动“湘雅临床大数据建设”项目,展开大数据在临床医学领域大范围、系统性的探索和应用的研究。通过未来临床大数据的挖掘和分析,中南大学将建立国际先进和国内领先的医疗相关数据运营模式,促进智慧医疗、个体化医疗、医院精细化管理、临床科研、转化医院和基础医学的发展。

天津大学

20141月,天津大学承担了天津市大数据科技专项大数据算法及其应用项目。学校前期已有大数据研究基础,如天大团队研发的“人脸识别系统”采用了高效、高准确性的人脸识别算法,即使特定对象所处环境的光照条件有变化或是脸部有遮挡、有背景干扰等情况,该系统依然具有很高的识别率,获得了国内同行的好评。该技术将主要应用在火车站、飞机场等安保措施严格的公共场所。此外,该系统除了能够实时监控,还可以根据提前录入的数据,协助警方在海量的监控视频中迅速查找犯罪嫌疑人的行踪,大大提高办案效率,降低人力成本。

南开大学

20144月,南开大学承担了天津市大数据科技专项“面向多种类型大数据的实时检测与深度分析”项目。该项目的主要研究内容包括:南开大学“深海”大数据平台架构的搭建、面向行业领域的数据融合与深度分析、面向Web数据的实体检索与智能分析、大数据实时处理与检测等。

二、建立实体机构,推动大数据领域学科、科研全面发展

组建科研实体机构,加强学科、科研、社会服务的全面发展,是很多高校开展大数据研究的基本思路。如表2中列举的北航、西交等名校,从2012年起纷纷组建大数据研究中心,它们或是通过与国际大学、科研机构的合作,或是与地方政府、行业企业加强联系,通过实体运行,进一步推动大数据领域学科发展。

2  建立实体机构进行大数据研究的代表性高校

学校

大数据研究与发展主要内容

北京航空航天大学

2012年,北航联合英国爱丁堡大学、英国利兹大学、香港科技大学、美国宾夕法尼亚大学、美国亚利桑那州立大学、加拿大渥太华大学等共同组建了“大数据科学与工程国际研究中心”。该中心是北航国际交叉研究院的重要组成部分,旨在以当前互联网和大数据时代新型信息技术为牵引,通过著名高校和互联网企业的强强联合、优势互补,以世界一流为目标,在互联网软件技术和大数据处理技术领域开展广泛的科研合作,整合利用国际优秀计算机研究、教育和企业资源,逐步成为引领“大数据科学与工程”领域科技发展、具有重大国际影响的学术高地。

西安交通大学

2012年,西安交大管理学院与世界著名的MIT数据科学研究中心合作成立了国内第一个大数据和数据质量研究中心。2013年,学院获得了国家第一个自然科学基金“大数据”重点项目,显示了西安交通大学管理学院在大数据管理方面研究的国内领先地位,作为一流的管理学院在大数据管理研究方面得到了全国管理学界的认可。此外,管理学院连续三年举办了三届大数据及数据质量高水平国际学术会议,就大数据前沿学科发展方向在人才培养、科学研究等方面开展了扎实的工作。20138月,西安交大管理学院与陕西省信息化工程研究院联合成立了“大数据应用与管理研究中心”,在各自学科优势的基础上开展深度合作。

华东师范大学

2012年成立“云计算与大数据研究中心”。其成立基础是2007年组建的华东师大海量计算研究所(IMC),该所聚集计算机、数学、统计学和工程等领域的学者,集中研究实际应用系统中的海量数据的分布存储和高性能计算问题。云计算与大数据研究中心目标是建设从事大数据相关研究的国际性的协作创新平台和研发基地。

中国对外经贸大学

201212月成立“中国国际经贸大数据研究中心”。该中心以对外经贸大学为依托,以著名经济学家李德伟教授、美国斯坦福大学归国学者李安渝教授为首的核心研究力量而创建的国内第一所以大数据研究为核心内容,集政、产、学、研为一体的智库机构。目前,该中心建立了网络非法行为监控中心、电子商务市场监管研究中心、信星计划管理中心、中欧跨境纠纷调解中心、全国农业电子商务信息采集采编中心,已经并正在开展一系列重大研发项目。未来,将以国家重大需求为牵引,密切跟踪国际社会经济发展最新趋势,发挥高校多学科、多功能的优势,积极争取国家发改委、商务部、工信部、国家工商总局等国家部委的大力支持,同时与德国GTZ、美国BBB、日本电子商务协会等国外知名团体和机构开展合作,突破高校与其他创新主体间的壁垒,充分释放人才、资本、信息、技术等创新要素的活力,大力推进高校与高校、科研院所、行业企业、政府以及国外科研机构的深度合作,探索适应于不同需求的协同创新模式,以期更好的培养人才、服务社会。

厦门大学

20133月成立“云计算与大数据研究中心”。该中心的研究领域涵盖计算智能、云计算方法与信息安全、视觉云计算、大数据挖掘、大数据环境下的分析与优化、高维异构复杂数据的机器学习与数据挖掘等方向,可以促进厦门大学相关学科的发展与学科间的交叉融合。在硬件方面,现有科研用房1000余平米,拥有厦门大学“985 工程”二期“智能化国防安全信息技术”科技创新平台和厦门大学高性能计算系统的强力支撑,并能够有效整合厦门大学信息与网络中心所拥有的下一代互联网CNGI-GERNET2国家核心节点资源,具备了开展云计算与大数据研究所需要的实验条件。

北京大学

20145月,由亿赞普科技集团资助,北京大学成立“大数据研究中心”。不仅为高校培养更多大数据方面的人才,更通过大数据研发的不断深入,优化政府管控体系,提高城市治理能力,建设智慧城市;而且还会以此提高技术创新能力,促进产业发展,对提升国家核心竞争力具有非常重要的促进作用。

贵州大学

20145月,贵阳市、贵安新区、贵州大学共建贵州省大数据产业发展应用研究院,研究院充分利用贵州大学在计算机科学与技术、电子信息、数理统计等学科优势,集聚和调动各类资源,促进贵阳市和贵安新区吸引更多的数据企业入驻,加快形成产业聚集效应,提高数据产业技术的核心竞争力。

贵州大学同时成立大数据与信息工程学院。前身是原贵州大学电子信息学院,该学院下设三个系,分别为电子科学系、信息与通信工程系、大数据科学与工程系。学院有电子科学与技术、电子信息科学与技术、通信工程、电子信息工程、信息管理与信息系统、物联网工程等6个本科专业。其中,大数据科学与工程系2014年将面向全国招收本科生100人,大数据研究方向硕士生20-30人。学院将结合贵州乃至全国大数据产业发展实际,实现产学研一体化的培养体系,为贵州乃至全国大数据产业培养一批中、高端人才。

华中科技大学

20145月成立了大数据-数据流联合研究中心,拟开展数据流计算机、大数据处理引擎、大数据处理应用方面的前沿研究。

三、以专业培养为契机,抢占大数据领域人才市场先机

大数据被誉为“21世纪的新石油”,产业发展前景光明。但目前市场上具备深入分析数据能力的人才却十分缺乏。根据麦肯锡咨询的预测,到2018年仅美国本土大数据人才缺口就超过14万名,同时通过分析大数据并为企业做出有效决策的人才缺口将高达150万名。为此,近年来世界各国纷纷成立数据科学研究机构,各大学也成立相关学院培养人才。如美国纽约大学、英国邓迪大学均从2013年起设立数据科学硕士学位,美国哥伦比亚大学将从2015年起设立博士学位;国内香港中文大学自2008年起就设立了“数据科学商业统计”科学硕士学位等。如表3所示,以专业培养为契机,抢占大数据领域人才市场的先机,已经成为各高校应对未来信息化发展趋势的新的竞争点。

3  开展大数据专业人才培养的代表性高校

学校

大数据研究与发展主要内容

清华大学

20144月,联合青岛市,成立数据科学研究院,并推出多学科交叉培养的大数据硕士项目。大数据硕士项目将依托信息学院、经管学院、公管学院、社科学院、交叉信息研究院、五道口金融学院等6个院系协同共建,以数据科学与工程、商务分析、大数据与国家治理、社会数据、互联网金融等硕士项目为先导,积极开拓与国际著名高校的大数据双授硕士学位项目建设。

中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学、首都经济贸易大学

20146月,五校联合组建大数据分析硕士培养协同创新平台,首期50人实验班将于今年秋季开学。五所高校发挥各自在大数据分析领域的特色和优势,由统计学科、计算机学科、经济与管理学科相关学院依托应用统计专业硕士项目,组建大数据分析硕士培养协同创新平台,旨在建成向政府部门和企业等大数据分析人才需求单位开放、政产学研有机融合的协同创新平台。大数据分析硕士第一期实验班由五所高校从今年入学的应用统计专业硕士生中筛选出50人组成,必修课将在中国人民大学统一授课,学制2年。平台培养的硕士学位由各校颁发,学历中将注明“联合培养”。

北京航空航天大学

2013年,北航计算机学院、北航软件学院、工信部移动云计算教育培训中心联合全国首开了大数据技术与应用专业硕士方向,同年面向在职人群开设大数据技术与应用高端项目,培养未来的高端大数据人才。

西安电子科技大学

2014年,设立大数据技术与应用专业,联合国家工信部CSIP移动云计算教育培训中心、工信部-百度互联网营销学院(慧科教育)开设大数据技术与应用硕士方向专业,培养大数据领域的应用型、复合型、国际化的高级人才。

中国科学院大学

20146月,中国科学院大学工程管理与信息技术学院开设大数据分析与应用专业研究生,该专业将面向于科研发展及产业实践,培养信息技术与行业需求结合的复合型的大数据人才。该专业首先瞄准的是具有一定行业背景的带着相关行业数据应用问题的在职人员,通过整合中国科学院及其合作伙伴中在大数据技术及应用领域发展前沿的企业资源,打造出独具中国科学院特色和优势的专业方向。

四、开展大数据研究的校内实践应用,提升服务质量

用大数据服务本校的教育管理,支撑领导决策,提升管理的科学化水平,也是很多高校在大数据时代的实践。如复旦大学利用大数据促进校内服务模式的转变,通过数据共享促进了部门之间的业务融合,建立数据仓库提供决策支持,以及建立个人数据服务等;还有江南大学利用“数字化能源监管”绿色校园、上海大学利用“大数据”服务学生选专业等等,都给未来的高校数字化管理提供了很好的尝试。

4  在校内进行大数据实践应用的代表性高校

学校

大数据研究与发展主要内容

复旦大学

利用大数据促进服务模式转变。复旦大学校园信息化建设从2002年开始,至今已经经历了IT 基础设施建设、信息化应用推进阶段,进入信息化服务优化阶段。其中,共享数据库系统作为数据中心的业务数据核心平台,不仅为业务系统建立和管理数据库,还针对人、财、物、事、文等大类建立了不同主题的专题和历史数据库,使得数据的组织和管理具有专业性和延续性。在数据服务设计方面,根据服务的受众不同,实施不同的规划,包括综合利用包括基础数据在内的各类资源,逐步实现学校精细化管理,为学校提供决策支持;为各职能部门提供精准的数据查询、统计和展示服务,为真正实现学校、院系两级管理打下坚实基础;建设个人数据中心直接服务于师生,提高数据展示度和师生满意度等。

江南大学

利用“数字化能源监管”绿色校园。江南大学从关注节水节电等细节起步,到帮助全国100多所高校用上数字化能源监管系统,江大拥有的是引领全社会的“大绿色情怀”。通过“数字化”,将原来能源管理过程中的“模糊”概念变成了清晰的数据,使校园节能有“尺”可量,实现科学管理和高效节能。平台借助布设在校园内的近2万个各类传感监控点,实现对能源使用、给水管网、变电所等的全方位立体式的实时管理,目前监控覆盖率达90%以上。200811月,江南大学数字化节约型校园建设得到教育部、建设部、江苏省教育厅和行业专家的充分认可。如何更好地推进全国的“绿色校园”建设?2009年,以江南大学“数字化能源监管系统”科技成果为核心的无锡锐泰节能系统科学有限公司在无锡新区挂牌成立。目前,公司已帮助苏州大学、上海财经大学、北京工业大学等国内20个省份的近100所高校建立了数字化能源监管平台,实现了校园能源的高效节约。无锡市民中心、朝阳市场也先后用上了这套能源监管系统。

上海大学

“大数据”服务学生选专业。自1998年开始,学校先后完成了本科教学、招生与就业、教育教学质量、研究生培养等数据库的建设,积累了15年的教学管理大数据。通过持续跟踪教学管理大数据,在深入分析基础上,为专业建设、招生、就业以及教学资源的投入提供决策咨询的依据。 在大数据分析的基础上,上海大学引入第三方结构,对毕业生就业质量的评估结果,围绕就业竞争力、校友评价、读研分析等核心指标进行综合测评,并将结果提供给大一在校生。

兰州大学

建大数据交换平台实现网上选才应聘。兰州大学已经形成的以就业网主站和就业信息发布、毕业生推荐表、签约信息登记、未就业学生查询、用人单位信息查询等五个应用子系统为依托的就业信息化系统,实现了用人单位与学生资源的双向交互。兰州大学拥有包括教务系统、注册系统、学工系统等在内的多个与学生相关的信息系统。因此在对用人单位与学生资源双向交互的就业信息化系统的设计中,基础数据接口和其他系统的衔接减少了该系统基础数据初始化成本。

(撰稿:发展规划处刘世丽  陈旭)

 

 


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大连理工大学发展规划与综合改革办公室