京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
这是中国科学院院士、中科院遥感与数字地球所所长郭华东于日前在北京召开的大数据与科学发现国际研讨会上做出的判断。从数据发展历史看,19世纪70年代以来,数据量大约每十年翻一番;从工业化时代进入信息化时代后,数据量以每三年翻一番的速度持续增长;当今社会,随着计算机技术和互联网的快速发展,数据存储量、规模和种类更是飞速增长,“大数据时代”已经来临。
“不过,在大数据概念与应用实践中,互联网大数据、商业大数据得到了广泛重视和快速发展,与之相比,科学大数据的理论研究与实践还相对较少。”
在郭华东看来,大数据有着重要的发展潜力,其中重要的一点是能够改变人们的科研方式。“通过对大数据的挖掘,取得新的科学发现。”
实际上,科学界已经有了这样的先例。比如上帝粒子的发现,就是欧洲强子对撞机长期数据积累的结果;而诸如人类基因组计划、全球变化研究等,浩瀚的数据量也不断产生着重要的科学发现。
与此同时,科技界屡现大数据相关的论文、专刊和书籍。2008年,英国《自然》杂志率先出版了“大数据”专刊,分析了大数据对当代科学的影响和意义;2011年,美国《科学》杂志推出“数据处理”专刊;2012年,联合国发布大数据政务白皮书《大数据促发展:挑战与机遇》……
“大数据的数量之大已经出乎了人们的预料,更重要的是,它改变了人类认识自然的方式。”郭华东告诉《中国科学报》记者,“尤其是需要巨额投资建造、运行和维护大型研究设施的大科学工程,以及需要跨学科合作的大规模、大尺度的前沿性科学研究项目,更是与大数据联系密切。大数据+大科学=大发现。”
目前,国际上已经有一些学术组织和大型科学计划在着力推动科学大数据的发展,如国际科学理事会下属的国际科技数据委员会是全球最大的科技数据国际学术组织,现拥有国家会员、国际学术组织会员等50余个会员。2010年郭华东当选该组织主席。
任职期间,郭华东努力加强与各国际组织的联系,为其提供战略指导和专业的关键数据,积极推动各项工作,取得了显着的成绩。
在这些工作中,郭华东发现,科学大数据要真正引发科学上的大发现,还存在着一些瓶颈。除了数据获取、处理、存储、传输、系统控制等技术瓶颈外,理念和政策上的瓶颈更亟待突破。“对我国来说,政府已经认识到了大数据的重要性,但数据的共享工作仍然任重道远,这座高山还远远没有翻过去。”
一项统计数字显示,中国目前拥有的数据量占全球的14%;而到2020年,这一比例将上升至21%。
可现实的情况却是“即便同在一个单位里,两个部门之间都很可能不相往来”,“这些部门其实都掌握了许多数据,但不共享,这就等于没有大数据”。
郭华东呼吁,国家应将大数据上升为一项国家战略,做好顶层设计,要从国家层面上推进中长期计划和政策的实施。“大数据时代已经来临,如果认识跟不上,将来落后的不止一步两步。当我们把大数据看作与土地、森林、矿产一样的国家资源时,这件事就能够做好了。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23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