京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据点亮“航标” 迎接“大”时代
在6月17日~18日中国科学院学部主办的“空间地球大数据”科学与技术前沿论坛上,中科院院士、中科院遥感与数字地球研究所所长郭华东作出上述表述。在他看来,大数据正在开启一次重大的时代转型,它将改变人类的生活及理解世界的方式。
大数据:工业时代的石油资源
2014年4月,国际数据公司发布了第七份“数字宇宙”报告,称全球数据总量将以每两年翻一倍的速度持续增长,这意味着从2013年到2020年,全世界的数据量将会增长10倍。
随着计算机技术和网络技术的快速发展,半结构化、非结构化数据大量涌现,数据的产生已不受时间和空间的限制。世界各国政府都在推出各种强有力的政策,推动大数据研究与发展。与此同时,中国所拥有的数据在国际上的位置越来越靠前。据统计,截至2012年,全球数据分布比例为美国32%,西欧19%,中国13%,而预计到2020年,中国将产生全球21%的数据。
大数据时代已经到来。“数据是资源,数据是财富。大数据是知识经济时代的战略高地,是国家和人类的新型战略资源。”郭华东说,作为知识发现的新模式,科学大数据已成为继实验、理论和计算模式之后的数据密集型科学范式的典型代表,正在带来科研方法论的创新。
照亮“一带一路”
本次“空间地球大数据”科学与技术前沿论坛吸引了来自全国40多家单位的80余名院士、专家参会,来自空间对地观测、地理、地质、大气、海洋、地球物理、地球化学、空间物理、计算机科学等不同领域的专家展开了热烈讨论。
在中科院院士、中科院地学部副主任傅伯杰看来,此次论坛通过探讨空间地球大数据对推动地球科学的发展,从战略高度对我国空间大数据的重大关键技术与前沿科学问题开展研究和讨论,具有非常重要、现实的意义。“我们期望通过研讨,凝练符合我国数字地球发展需求的前沿科技问题和重大战略研究方向,进一步推动数字地球在我国和全球的发展。”
3月28日,国家发展改革委、外交部等多个部门联合发布了《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》。而在此之前,中科院学部完成了《科技助力丝绸之路经济带建设》咨询报告,其中就提出了“打造中国—中亚空间信息通讯技术合作高地”的倡议。
这样的形势让郭华东察觉到难能可贵的机会。“记得是1999年,一个记者问我到底什么是数字地球。我回答数字地球就是把‘地球’装进我们的计算机,当时我心里并不是很清楚。”郭华东说,“现在我才真切地感觉到,数字地球其实就是地球大数据。”
当前,随着空间遥感、导航定位、地球物理等卫星数量和其他平台的不断增加以及观测仪器类型的多样化,空间对地观测大数据正在汇入大数据研究的主流。
对此,郭华东建议面向“一带一路”战略,构建丝绸之路和海上丝绸之路大数据联盟。“我们要以大数据为抓手,为‘一带一路’注入可操作、可凝聚、能引领的方向,形成出钱的基金会—出思想的科学家—出成果的大数据基础设施等各方联动大格局,让大数据成为‘一带一路’建设的一个引擎,成为各国共建‘一带一路’的和平使者,让大数据科学之光普照‘一带一路’的现在和未来。”
挑战仍存
之前,一段关于苹果手机记录用户行踪的新闻甚嚣尘上。苹果5S手机能够在后台记载并存储用户何时去过何地、停留时间等信息,还能够分析出用户常去的地点是哪里。
这是大数据时空应用的一个典型案例。中科院院士杨元喜说,大数据中80%以上的信息都与时间和空间有关,也因此,大数据的计算、统计、分析和知识挖掘必须基于全球统一的时间基准和空间基准,否则“信息和知识的动态性、规律性、可用性、可靠性等都会成问题”。
时间就是金钱,曾有人作过粗略测算,倘若美国GPS系统在特定的时刻差1秒钟,美国大概可以赚中国7400万美元的债务利息。
我国也在不同时期建立了不同的空间基准,基本满足了当时国民经济和国防建设急需。譬如2006年,我国建立了北斗时,北斗时与国际协调时的时差在100纳秒以内,但在杨元喜看来,北斗时的精度和稳定度与国际先进水平仍存在较大差距。
而我国现有空间基准为“中国2000大地坐标系”基本满足了航天、航空、航海事业需求,也可以满足粗放大数据应用,但也难以完全满足精细大数据应用开发和高速载体数据决策需求。
“我国初步建立了独立的时间系统,但在大数据时代,现有的时间和空间基准尚不能完全适应大数据分析的需求,需要进一步完善。”杨元喜呼吁,“大数据时代呼唤高精度全球统一的时空基准,建立与大数据时代相吻合、全球统一、无缝发播的时空基准,我们仍然面临艰巨的任务。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22