 京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
 京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
		专访英特尔中国研究院院长吴甘沙:期待数据开放带来真正的大数据时代
	
吴甘沙,2000年加入英特尔,2011年晋升为首席工程师,同年他共同领导公司的大数据中长期技术规划。在英特尔工作期间,他发表10余篇学术论文,有22项美国专利,14项专利进入审核期。
在英特尔中国研究院院长吴甘沙的微博上,有一句英文的自我简介,可大致译为“勇敢而与众不同地思考大数据”。自2011年担任英特尔首席工程师以来,他一直主持研究院大数据方面的研究。站在大数据思维和技术研发“潮头”的他认为,研究大数据的乐趣在于“当大多数人在考虑第N个阶段的时候,开始考虑N 1个阶段”。
当前,贵州也站在了大数据产业的“潮头”。而环顾全球,大数据正以燎原之势,从一个热词迅速转化为科研院所、政府、企业、个人共同关注、研究、应用的对象,一种新的生产力正蓬勃兴起。贵州、贵阳要引领发展趋势,对话大数据专家,从他们那儿汲取智慧是一种事半功倍的途径。为此,记者近日专访了吴甘沙。
大数据是指数社会的蛋白质
“如果以世纪之交作为分隔线,上世纪的数据文化、思维和方法论还停留在前大数据时代,真正意义上的大数据思想本世纪初才破茧而出。”吴甘沙说。
“2012年,大数据成为显学。”吴甘沙介绍,这一年,达沃斯的《大数据,大影响:全球发展的新可能》和奥巴马政府的《大数据研发计划》共同确立了大数据在世界范围的战略位置,而涂子沛《大数据》和舍恩伯格《大数据时代》在国内的出版,也使2012年被称作中国的大数据元年。
对于大数据,吴甘沙常常理解为:“摩尔定律是指数社会的基因,而大数据是指数社会的蛋白质。”上世纪60、70年代,英特尔创始人之一的戈登·摩尔提出:当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。这一定律常常被用来形容信息技术进步的速度。而吴甘沙认为,随着移动互联时代的到来,数据爆发式增长在量上也越来越符合摩尔定律的指数递增规律。
“基因决定生命特征,是初始点,而蛋白质是生命的物质基础,是生命活动的主要承担者,也就是说,大数据会越来越像原材料,像货币,变成社会生命活动的主要承担者,关系到每一个人的数据化生存。”吴甘沙断言。
他进而举例说,在大数据、云计算、移动互联网和物联网等现代前沿信息技术之中,大数据是根本和核心,云计算是方式和手段,移动互联网、物联网则是物化大数据和云计算价值的应用。
大数据发挥作用的关键在于数据开放
当下,“互联网+”这一名词及其对应的发展趋势正方兴未艾,而吴甘沙则提出了“大数据×”这一说法。他说,大数据与很多传统产业融合在一起能够产生乘法效应,不同产业之间融合还能产生数据外部效应,即一个产业的数据如果用于另外一个产业,能迸发出巨大价值。
在研究中,吴甘沙越来越发现,乘法效应要充分发挥,必须走数据开放之路,让不同领域的数据真正流动起来、融合起来。“最开始,大数据的主要矛盾是互联网公司或在线数据太多的问题,接着,主要矛盾变成人没有能力从数据中提取价值的问题,最后主要矛盾变成中小公司、传统行业无法获得数据,数据孤岛的问题。”吴甘沙说,正因为如此,最近四五年,他个人的研究方向也从关注数据与机器的关系到关注数据与人,再到眼下关注数据与数据的关系。
那么,哪些数据适合开放呢?吴甘沙认为:“不涉及个体的公共数据和科研数据都可以开放,涉及个体的数据要明确数据权属、隐私界定,获得拥有者授权,采用技术匿名化之后再考虑开放。”他同时建议,可以借鉴英美,开放原始数据,而非提炼数据,保证数据满足蒂姆·伯纳斯-李提出的数据开放五星标准。
目前,贵阳正通过宽带贵阳和全域公共免费WiFi城市建设,推动社会企业和个人动态数据的“块”上集聚。吴甘沙认为,WiFi采集数据的优点就是有数据发生所在地点的信息,方便把数据放到不同的语境中分析。但他也坚持,在数据集聚之后,同样需要明确获得用户对数据的授权。
数据交易定价机制仍待实践中摸索
广义的数据开放还包括数据的共享及交易。吴甘沙认为,在大数据时代,如何让数据变成政府决策、企业经营的第一要素,数据的交易显得尤为关键。
4月14日,贵阳大数据交易所完成了首批交易。在吴甘沙看来,这样一个基于市场进行价值发现和定价,连通大数据供需双方,让数据像股票交易那样高频率碰撞的交易市场,在大数据时代是大势所趋。
但他同时指出,无论是数据的交易,还是交易过程中数据的定价,现在都没有标准的答案,“一来要从实践中摸索,二来要有意识地跟经济界做思想碰撞。”他举例说,数据在公开市场交易的时候,是根据市场价值发现机制来定价,根据数据的种类来定价,还是根据数据访问API的调用次数来定价?企业的数据资产价值几何?个人数据是否也需要定价,它的价值是不是应该由个人自己来享受,而不是完全让互联网服务提供商从中获益……
尽管这些困惑尚无定论,但吴甘沙认为这也正是大数据的魅力所在。对于大数据,深耕多年的他认为,乐趣在于“当大多数人在考虑第N个阶段的时候,开始考虑N 1个阶段”。
对于正在争先发展大数据的贵阳,吴甘沙认为过去一年多的工作“非常棒”,他同时给出建议:要想在与北京等发达地区发展大数据的竞争中不落伍,人才聚集和可持续的供给非常关键。
 
                  数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23