大数据分析系统创新平台与生态建设

范家琦 香港公开大学

一、引言

大数据技术是现今社会发展当中的重点技术，大数据分析是其中的关键技术类型，对于数据深度分析、提升企业竞争力都具有十分重要的作用。为了能够使其在未来发展中更好的发挥作用，即需要能够从平台、生态建设上加大力度，提升技术价值。

二、分析系统创新平台

在大数据技术应用中，目前在综合分析能力、创新应用以及开放共享方面还存在不足，对于该情况，即需要重点做好大数据分析技术创新平台的建设，以此对大数据分析基础理论、挖掘分析计算系统以及异构大数据预处理等提供支持，在开放技术、数据资源与应用生态的情况下，对经济、社会的发展起到积极的辐射带动作用。

同时，需要能够充分结合知识工程、机器学习与认知计算，对具有深度智能特征的分析系列算法进行研制，以此实现大数据价值利用率的提升，其主要内容有：第一，研究大数据基础分析算法。通过增强学习、表达学习方式对聚类、查询、回归分析、匹配以及检索等基础算法的适用性以及精准性进行提升；第二，做好大数据融合分析技术的研究，通过深度学习、认知计算，对异构数据融合分析、跨媒体内容抽取以及异常模式识别等算法效能进行提升；第三，积极做好大数据预测的可视化与决策工作，通过知识建模、机器学习方式对大数据预测、可视化分析、辅助决策以及知识推演等技术进行突破。同时，要做好弹性流式分析引擎以及智能分析硬件的研制，以此在对复杂大数据进行分析时，使其在规模可扩展性以及时效性等方面具有更好的表现。

三、提供平台与工具

在现今社会发展当中，大数据已经成为非常重要的资源类型，通过对大数据的分析，对于创业创新推动具有十分重要的意义。在创新创业当中，大数据分析技术的价值体现在：第一，分析模式。大数据分析模式的存在，对于创造力激发具有积极的意义。在传统研究方式当中，所使用的方式即先提出假设，通过数据的收集、分析进行验证。而在新的技术背景中，则可以从数据为基础进行分析，以此对以往工作当中难以发现的联系进行掌握；第二，分析技术。大数据分析技术在应用中，能够对个性化需求进行有效的预测。预测也是大数据技术的核心，在实际预测工作开展中，也正是对非结构、结构性数据进行相关性分析的过程。在该技术应用中，即能够有效分析预测人的需求，在将个性化数据为支撑的基础上，使大数据服务具有更为有效、精准的特点。

在创新创业过程当中，大数据分析技术的主要应用包括有以下方面：第一，订阅式定价模式。在大数据分析服务当中，该模式逐渐体现出了明显的优势，也正是未来大数据服务提供的方向。在实际工作开展中，通过该种模式服务的应用，则能够使相关服务具有更为个性化的特点，以此实现对创业人群的有效扩大；第二，开放数据技术。在开源技术、开放数据应用的情况下，对创业门槛起到了有效的降低作用，对创业机会进行了大幅度的增加。在大数据时代当中，创业机遇是人们积极追求的一项内容，其中的一项重点，即对于数据进行分析，从中寻找到好的主意。在大数据收集分析的过程中，则能够使创业者获得更好的点子，结合自身条件以及对目前市场的分析结果制定适合的创业项目，并在积极分析数据的情况下，使项目能够较好的融入市场当中；第三，在大数据技术发展中，也将为创业带来新的方向，以此在市场当中形成的新的需求。如在数据采集业当中，包括有定位、支付等行业。而在数据技术产业中，也包括有数据平台以及智能管道等。

在大数据分析系统实验室建设的情况下，即能够深入研究大数据所具有的不确定性以及复杂性，在做好分析基础理论建立的基础上，对大数据分析技术进行系统、深入的分析。而在实验室机制不断更新完善的情况下，则能够始终推动核心技术的发展，保证我国大数据分析技术在先进性方面具有好的表现。

四、建设开放生态

在大数据技术发展中，将根据产业创新、大数据科研等方面的需求为基础，产学研用多方共投共建，集产业共性技术和成果转化、企业孵化、技术服务、人才培训交流于一体，以产业化应用为目的，制定国家相关产业政策，更好的推动科技成果落地。同时，在国内要在学术、技术、机制、学科等方面做好创新平台的建设，从该方面形成以大数据分析系统为基础的产学研生态，使大数据技术具有更好的推广辐射效果。

在此当中，可以将我国计算机学会大数据专家委员会为依托，对开放数据共享联盟进行组建，积极组织大数据学术、技术会议，从多方面入手建设大数据开源社区，包括有做好开放共享数据资源池构建、大数据应用标准测试床的制定等等。同时，还可以同相关产业联盟合作，使大数据技术能够应用在产学研等各个方面。在此当中，对于大数据的分析、管理人才也具有了更高的需求，在该情况下，业务部门与政府即能够对积极选取高层次人员使其从事到知识管理活动当中，在建立大数据分析实验室的基础上，加强大数据复合人才的培养，做好创新、开放、轻松科研环境的营造，使其能够在学科发展当中发挥出重要的作用。

五、结束语

在上文中，我们对大数据分析系统创新平台与生态建设进行了一定的研究。在未来工作中，需要能够积极从平台建设、生态建设方面入手，进一步提升大数据技术的应用水平与作用。