京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代需注重数据管控
新世纪以来,信息和数据呈爆炸性增长态势,世界进入大数据时代。按信息单位计算,现在全世界每天发送的数据量达40亿个或更多,我们的数字世界已拥有超过1.8万亿吉比特的数据,并且仍将以每年40%以上的速度增长。大数据正在通过各种方式对人类经济社会发展的各个领域产生重要影响。
随着数据量的高速增长,数据的内在价值日益受到关注。数据量激增已经给各行各业带来深刻影响,以数据为研究基础的社会科学也不例外。目前,虽然文献的知识本质并没有随时代的变化而变化,但其符号、载体和记录复制方式正在发生翻天覆地变化;电子形式或网络空间中的文献正在向综合化方向发展,数字化、多媒体、可视化等正在成为文献记录、保存和传播的发展方向。面对这种形势,社会科学的研究方法、研究内容和学科疆界也在发生变化。在这一进程中, 我们面临的一个突出问题就是数据和信息的质量及其管理。虽然大数据无处不在,但社会科学研究者能够利用的毕竟只是其中极小一部分。一方面是数据和信息资源的数量无限增长,另一方面是人类对这些海量数据和信息资源的认知与利用能力还远远跟不上;一方面是有用资源具有明显稀缺性,另一方面又存在大量低质量的冗余信息。在海量数据和信息面前,如果没有数据管控,没有数据和知识挖掘、发现、组织、导航、表达的科学化管理过程,科研人员就有可能迷失在数据和信息的汪洋大海中。
当前,数据管控已成为学术研究尤其是社会科学研究中一个极为重要的问题。只有通过数据管控,加强对数据特别是分布式数据的观察和管理,充分利用网格计算等信息技术来搜集、加工、整合、共享及传播相关数据,才能达到数据和知识利用的精准化、科学化和最大化。比如,知识发现软件工具可以帮助社会科学研究者从结构化数据或非结构化的复杂数据中提取有用和便于理解的知识。文献信息服务的实践表明,包括图书馆在内的文献信息服务机构,由于掌握着大量科研数据,正是对科研数据实施动态管控的最佳信息组织。通过数据管控,可以为科研人员提供超越时空的图书馆泛化服务,即移动性的数据、信息和知识获取场所,零时差的获取时间,多样化的获取工具。
在大数据时代,鉴于离散型的文献和文献检索方法已无法满足社会科学研究者对专题性、指向性强的学术文献的需求,文献信息服务机构应推进集成式检索,优化数据挖掘技术、知识发现技术,提供定制化、个性化、知识化服务。尤其是建立面向科技创新基地、科研院所、课题组乃至个人的学科化服务机制,进一步拓宽文献信息服务范围,提升服务层次,加快学术交流和信息、知识的传播速度,提高文献信息资源的利用率和共享率,使文献信息服务机构的服务更直接、更有针对性,更好地服务于创新研究。
目前,我们对大数据的探索只是刚刚开始,科学认识和把握大数据与经济社会发展的内在关系、与信息和知识管理的内在关系,可能是包括文献信息工作者在内的整个学术界在今后相当长一段时间的重要课题。因此,文献信息工作者不能停留在低层次、低水平重复的传统内容生产模式上,而应适应大数据时代的新形势,推进知识生产过程的有序化、结构化。
人类正处在一个强调知识和信息的时代。培根曾提出“知识就是力量”,后来学术界又提出“信息就是力量”。现在,又有学者提出“共享知识就是力量”,强调把信息管理、信息共享提升到知识管理和知识共享的阶段。利用互联网来构建知识社会,在网络环境下实现知识交流与共享,这体现了时代的进步,有着丰富的时代内涵。在大数据时代,我们应做好数据管控,把“共享知识就是力量”的理念贯彻到知识服务实践中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12