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大数据的产生与发展现状研究
摘 要：大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求，需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革，从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。
关键词：大数据 物联网 信息处理 海量计算
一、大数据的产生与发展现状
随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展，大数据技术(Big Data)也越发进入人们的视线。大数据是用传统方法或工具很难处理或分析的数据信息。目前，人们对大数据的理解还不够全面和深入，关于大数据的含义也没有一个统一的定义。亚马逊大数据科学家John Rauser认为：大数据是超过任何一台计算机处理能力的庞大数据量。Informatica 的中国区首席顾问但彬指出：大数据是海量数据与复杂类型的数据的结合。而维基百科则把大数据定义成诸多大而复杂的、难以用当前数据库处理的数据集合。
大数据研究受到国内外学术界和工业界的广泛关注，已成为当今信息时代全世界讨论的热点。2008年，Nature杂志就推出大数据专刊，计算社区联盟也在同一年发表了报告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，报告阐述了解决大数据问题所需的关键技术以及所面临的挑战。美国美国前总统政府于2012年3月在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，提出了通过收集、处理海量、复杂的数据信息，从而提升能力，加快科学和工程领域的创新步伐，转变学习教育模式，强化美国本土的安全”。2011年1月，微软公司同惠普公司合作开发了一系列能够提升生产力，同时提高决策速度的设备。此外，欧盟委员会也提出驾驳大数据浪潮的战略思路，日本发布的《面向 2020 的 ICT综合战略》也提出需要构造大量丰富的数据基础。
近年来，我国也积极开展对大数据的研究。2011年10月，工信部确认京沪深杭等 5 城市为“云计算中心”试点城市。2012年6月，中国计算机学会青年计算机科技论坛也举办了“大数据时代，智谋未来”学术报告研讨会。大数据及其科学研究方法涉及应用领域很广，并将与国计民生密切相关的科学决策、金融工程以及知识经济领域紧紧接合。
二、大数据的特点
目前，企业界和学术界都一致认为，大数据具有4个“V”特征，即：容量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)和至关重要的价值(Value)。
(1) 容量(Volume)巨大。海量的数据集从TB 级别提升到PB 级别。
(2) 种类(Variety)繁多。大数据数据源有多种，数据格式和种类不同于以前所规定的结构化数据范畴。
(3)价值(Value)密度低。如视频的例子，在不间断连续监控的过程中，可能有意义的数据仅有一两秒。
(4)速度(Velocity)快。包含大量实时、在线数据处理分析的需求1秒钟定律。
三、大数据应用的领域
大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变，这将对提升企
业整体竞争力和政府监管能力具有意义深远的影响。
商业作为大数据的重要应用领域。沃尔玛公司通过对消费者购物行为等一
系列非结构化数据的分析，了解不同顾客的购物习惯，公司从所销售的数据进行分析，从而选出适合在一起搭配出售的商品;淘宝也针对买家开设了大数据平台，为客户量身打造了一整套完善的网购体验产品。
大数据在金融业也起到了至关重要的作用。美国Equifax公司利用大数据技术，通过对其的数据库中与财务有关的记录海量信息进行索引处理和交叉分享，从而得到客户的个人信用等级，以推断出客户的支付需求与能力。
随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展。2010年，中国公布的《十二五规划》指出：要重点建设国家级、省级和地市级三级医疗卫生信息平台，建设电子病历和电子档案两个最为基础的数据库。各级医院也将在医疗信息仓库、数据中心等领域加大投入，医疗数据信息的存储将愈加被关注，医疗信息中心的关注焦点也将由传统的计算领域转为存储领域。
除此之外，大数据在制造业领域也有着广阔的应用。制造业企业积累了广泛的数据信息，在开展对业务数据进行技术管理的同时，企业需要通过大数据处理技术来帮助决策者从数据库储存的海量信息中找到有价值的信息，并且对其进行分析处理，从而增强决策的正确性、规避风险。
四、大数据所面临的挑战
大数据技术使人们能够更好地利用之前不能使用的各个数据类型，找出被忽略的信息，促进企业组织更加高效、智能。但随着对大数据研究的不断深入，人们也更加意识到当大数据技术向人们敞开“方便之门”的同时，也带来了众多的挑战：
(1)大数据需要更为专业化的管理技术人才。
(2) 大数据的合理利用需要解决容量大、类别多和时效性高的数据处理问题。
(3)大数据的利用对信息安全提出了更高要求。
(4)大数据的集成与管理问题。
这些挑战已成为关系到未来大数据发展的重要因素，同时也成为未来引领大数据发展的推动力。
五、结束语
大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中，对于大数据的研究也在不断的深化。本文针对大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。大数据的发展还处于初级阶段，还有更为广阔的空间需要人们不断开拓，如何合理地利用大数据、更加高效地处理大数据来为人们服务仍需要广大研究者不断地研究和探索。
参考文献：
[1]刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报，2014，46(6)：957- 972.
[2]严霄凤，张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展，2013，23(4)：168-172.
[3]刘俊.基于大数据流的Multi-Agent系统模型研究[J].计算机技术与发展， 2007，17(5)：166-169.
通用信息管理系统开发平台的设计与实践
摘要：在政务公开的要求下，单位工作的信息资源必须具有正确性、实效性和公开性，为了实现部门信息共享，同时为角色提供更加准确和及时的信息资源，必须开发具有延伸性和高度通用性的通用信息管理平台。本文对通用管理系统开发平台的设计原则和设计思想进行了简要的介绍，并介绍了开发平台的功能和实现架构。
关键词：通用信息管理系统;设计原则;开发平台
在当今社会的方方面面都离不开电子信息网络技术，电子信息网络技术也极大地提高了社会运行的效率和个人的工作效率。与传统的办公形式相比，信息管理系统具有良好的实时性、准确性、系统性和指导性，能够对机关单位的各项信息资源进行有效的监控和利用，避免工作中的混乱，实现资源共享。通用信息管理系统要具有良好的可操作性和稳定性，能够切实提高机关单位的工作效率，为机关单位的决策提供更加准确的信息。
一、通用信息管理系统开发平台的设计原则和设计思想
1.1 设计原则 在进行具体的开发工作之前要制定一系列的设计标准，这些设计标准统称为设计原则。设计原则是对设计方案的优劣进行衡量的标准，能够对设计进行指导。从本质上来说，通用信息管理系统就是一个数据服务平台，以统一格式的原数据程序为基础，根据开发需求的不同，设计不同的个性化功能。技术平台应该具有操作简洁、适用性强、开发灵活度高的特点。因此通用信息管理系统的开发平台应该遵循以下几个原则：①操作便利、设计简单。②切合工作实际，能够满足不同的使用需求。③各项业务之间具有独立性。④在标准化框架的基础上设计个性化的细节。⑤业务与技术相分离。
1.2 设计思想 在整个通用信息管理系统的设计流程中，设计思想处于核心地位。首先要将指导思想明确下来，才能进行具体方案的设计。通用信息管理系统开发平台要能够提高单位电子工作的普及率，以此为目标来制定相应的设计思想。①模块化思想。要对整个系统进行划分，将其分为不同的模块，并将程序接口设置在不同的模块之间，从而实现资源共享和信息交换。②人性化的思想。要充分的考虑用户的习惯和工作的实际需求，使通用信息管理系统平台更加具有个性化。③专业化思想，要将数据知识提供给管理人员，使其能够使用专业化网络来对业务流程进行规范。④规范化思想。要能够通过信息管理系统来实时监控单位的信息数据，将更加全面的动态信息提供给单位[1]。
二、通用信息管理系统开发平台的功能和实践架构
2.1 通用信息管理系统开发平台的组成部分 该开发平台的技术框架分为两个主要部分：模块和平台。在整个系统中，模块是系统的基本组成单位，能够对用户的体验进行直接的影响。平台主要是对各模块进行运行、控制和开发，对各模块的工作进行统筹。二者相互依存又相互独立。平台和模块分布在不同的部分，属于总线式结构，在开发设计中平台和模块是互相独立的。然而，平台要对模块进行控制，才能启动模块，使用户的需求命力得到完成。因此二者缺一不可，如果具体实施平台中没有模块，也难以达到相应的功能。从编程系统的角度来看，系统的安全稳定是实现开发平台性能的基础，因此要尽量对模块设计进行细化，以达到更好的用户体验效果。尽量使页面清晰友好、美观整洁，模式下的接口、类和函数运行迅速，关系清晰。
2.2 开发平台的具体框架 根据开发平台的主要功能;规范化解析数据、规范化形成数据、系统管理数据，将其分为三大模块：数据解析模块、数据形成模块、数据管理模块。数据解析模块又称为运行器，主要对模块的运行实践进行负责，具有多个通用部件和业务部件，能够解析和修改模块数据，从而实现动态化和人性化的模块运行。数据形成模块又称为应用管理器，主要是对分散的模块进行整合，对软件开发功能进行完善。数据管理模块又称为设计器，也就是帮助和指导体验用户和开发人员，为了保持用户界面的风格统一，主要使用统一的XML格式元数据[2]。
2.3 建立数据库 作为一个资源系统，数据库的主要作用就是集合相关联的数据，在设计数据库系统的时候主要包括两个方面，也就是属性数据库和空间数据库。空间数据库具有较大的容量的特点，能够将所需要的数据快速的查询到，还可以修改数据。空间数据库具有很复杂的模型，而且以不同的关系等级为根据将整个数据库划分成了几个不同的数据层，平台数据库在对设备的运行信息进行存储的时候采用的是数据库格式，在数据库中可以存储全部的属性信息，并且还具备相对应的空间数据。两者在数据库中具有不可分割的关系，通过对两者之间相互关系的利用可以使整个数据库系统的正常运行得以维持。同时，在ADO系统中对OLE DB程序进行了应用。作为对ODBC的一种扩展，OLE DB的主要功能包括：①将数据库编程的OLE接口提供出来是OLE DB最大的优势，相对于传统的ODBC而言，其灵活性更高，而且错误处理能力更加显著;②作为一种底层数据库，OLE DB还将非关系型数据库访问的数据库编程接口提供了出来。
2.4 实现应用管理功能 系统管理器在通信的基础上将相关的信息传输到上位机中，然后以通信导航为根据对系统的功能进行综合优化，主要包括5个层面：首先是物理层，现位流的传输能够在物理层上得以实现，物理层可以将特定属性的信号向数据链路层进行传输，保证了消息传输形式和总线通信功能的实现;其次是数据链路层：其主要是调控物流信息的传输，而且还可以在系统的运行中对通信数据的传输情况进行检查;第三是传输层：传输层的主要功能就是调整总线系统的传输;第四是驱动层：其主要是将所需要求提供给系统的不同通信设备;最后是应用层：应用层的主要功能就是保证通信导航对系统的管理、外界通信功能进行识别和优化[3]。
三、结语
总之，相关单位完善技术体系的重要环节就是开发通用信息管理系统，全新的信息管理系统可以帮助业务人员将各种数据交互难题很好的解决掉，由于其功能设置更加贴近工作实际，因此可以对业务处理程序进行极大的简化。
参考文献：
[1]刘鸿旗，王海龙.计算机综合信息系统的设计与开发[J].科技资讯，2011(33).
[2]廖光华.项目管理在信息系统集成项目中的应用[J].有色冶金设计与研究，2011(Z1).
[3]丁四成.用Excel开发MIS(管理信息系统)的方法[J].宿州教育学院学报，2011(03).
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