大数据的技术挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇随着科技的快速发展，大数据时代已经悄然来临。
大数据以其海量数据、高速度和多样性的特点，深刻影响着人们的生活和工作方式。
然而，伴随着大数据的广泛应用，也带来了一系列的挑战和机遇。
本文将探讨大数据时代面临的挑战，并展示其中蕴含的机遇。
一、数据安全和隐私保护的挑战在大数据时代，海量的数据被快速收集、存储和分析。
然而，与此同时，数据安全和隐私保护问题也日益严重。
数据泄露、黑客攻击和隐私侵犯等事件频频发生，引发了公众对于个人信息安全的担忧。
因此，如何保障数据安全，建立健全的隐私保护机制成为一个迫切需要解决的挑战。
二、数据质量和真实性的挑战大数据时代，数据质量和真实性成为了另一个重要的挑战。
由于数据的来源多样，数据质量参差不齐。
有些数据可能存在错误、噪声和偏差，这就给数据分析和决策带来了困扰。
另外，随着虚假信息的泛滥，如何从大数据中准确地获取真实的信息也是一个挑战。
三、数据分析和处理能力的挑战大数据时代，海量的数据需要进行高效的分析和处理。
然而，传统的数据处理方法已经无法满足大数据时代的需求。
大数据的复杂性、多样性和高维度特征使得数据分析和处理变得异常困难。
因此，如何提升数据分析和处理的能力，成为了大数据时代面临的挑战。
四、数据共享和开放的挑战在大数据时代，数据共享和开放成为推动创新和发展的重要驱动力。
然而，由于数据的权益和数据所有者的隐私保护需求，数据共享和开放面临一系列的挑战。
如何在保障数据隐私和权益的前提下，实现数据的共享和开放，是一个需要解决的问题。
尽管大数据时代面临诸多挑战，但同时也孕育了巨大的机遇。
一、数据驱动的创新与发展随着大数据的迅猛发展，数据驱动的创新和发展成为新的趋势。
通过深度挖掘和分析数据，可以获得之前无法得知的信息和知识，为企业和组织的决策提供有力支撑。
同时，利用大数据可以发现市场的潜在需求，推动创新和产品的升级。
因此，大数据为创新和发展带来了广阔的机遇。
二、智能化和个性化服务的机遇大数据时代，通过对大数据进行深度分析，可以实现智能化和个性化的服务。
大数据应用的挑战与机遇总结
大数据应用的挑战与机遇总结随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据应用成为了当今社会中一个重要的研究领域。
大数据应用带来了前所未有的机遇，也面临着许多挑战。
本文将总结大数据应用领域中所面临的挑战与机遇，并探讨其对我们社会的影响。
一、挑战1. 数据隐私与安全在大数据应用的过程中，采集、存储和处理海量的数据，涉及到用户隐私和个人信息的保护问题。
如何在大数据应用中保障数据的隐私与安全，是一个亟待解决的问题。
而且，面对数据泄露、数据篡改等不法行为，如何保证大数据的安全性也是一个重要挑战。
2. 数据质量与可信性大数据应用的一个重要问题就是如何保证数据的质量和可信性。
在面对大量数据的同时，其中可能存在许多噪声、错误或者偏差，这就会对分析结果的准确性和可信度造成影响。
因此，如何进行数据质量的评估和数据的清洗，是大数据应用中需要面对的难题。
3. 数据处理与算法挑战大数据应用需要处理的数据量庞大，这就对数据处理和算法提出了很高的要求。
如何在海量数据中快速、高效地提取有用的信息，并进行准确的分析和预测，是大数据应用中的一个关键挑战。
同时，大数据应用还需要解决算法的可扩展性问题，以应对数据规模的不断增大。
4. 人才短缺与培养大数据应用需要掌握庞大的数据量和复杂的分析方法，这对专业的人才提出了很高的要求。
然而，当前大数据领域的专业人才相对短缺，对于新技术和新方法的培养也存在一定困难。
因此，如何培养更多的大数据专业人才，成为了大数据应用中的一项重要任务。
二、机遇1. 市场社会化与精细化大数据应用为企业提供了全新的商机。
通过分析大数据中的用户行为和消费习惯，企业可以更好地了解市场需求，提供个性化的产品和服务，有效提升客户满意度。
同时，大数据应用也可以帮助企业精细化管理，提高业务效率和运营质量。
2. 政府决策指导大数据应用可为政府决策提供有力的支撑。
通过分析大数据，政府可以更加准确地了解社会民生状况、经济发展趋势和公共事务需求，为决策者提供科学、可靠的数据支持，有效提升政府决策的客观性和准确性。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇随着科技的不断发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
以往无法收集和处理的海量数据现在可以被有效利用，为企业、政府和个人带来了各种机遇和挑战。
本文将探讨大数据时代所带来的挑战和机遇。
一、挑战1. 数据隐私与安全问题在大数据时代，个人数据的收集和利用已经变得比以往更加广泛和深入。
这就引发了隐私和安全问题。
大量个人信息的泄露和滥用可能导致个人隐私的侵犯和个人财产的损失。
因此，保护个人数据的隐私和安全成为一个严峻的挑战。
2. 数据质量和可信度在大数据时代，海量数据的收集和管理变得异常复杂。
数据的质量和可信度成为了一个重要的问题。
错误或不准确的数据可能导致错误的决策和不良的业务结果。
因此，确保数据的质量和可信度成为了一个重要的挑战。
3. 数据处理和分析能力大数据时代产生的海量数据需要进行高效的处理和分析。
然而，传统的数据处理和分析方法已经无法满足大规模数据的需求。
因此，如何提高数据处理和分析能力成为了一个重要的挑战。
二、机遇1. 商业发展机遇大数据为企业提供了更多商业发展的机遇。
通过深入分析海量数据，企业可以更好地了解客户需求和市场趋势，从而优化产品和服务。
此外，大数据可以帮助企业发现潜在的商机，拓展新的市场。
因此，大数据为企业带来了更多商业发展的机遇。
2. 智能决策机遇大数据的收集和分析为决策提供了更多的信息和依据。
通过分析大数据，决策者可以更加准确地评估风险和机会，提高决策的准确性和效率。
此外，大数据还可以帮助决策者及时发现和解决问题，做出更加明智的决策。
因此，大数据为智能决策带来了机遇。
3. 社会发展机遇大数据时代的到来为社会带来了更多的发展机遇。
通过分析大数据，政府可以更好地了解社会状况和民生需求，制定更加精准的政策措施。
此外，大数据还可以帮助解决社会问题，提升社会运行效率，推动社会进步和发展。
因此，大数据为社会发展带来了不可忽视的机遇。
结论大数据时代带来了诸多挑战和机遇。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇在大数据时代的挑战与机遇中，我们面临着海量数据爆炸带来的挑战，同时也蕴含着巨大的机遇。
本文将从数据增长、数据品质、数据隐私和数据应用四个方面探讨大数据时代的挑战与机遇。
一、数据增长随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
从传统的文本数据到现在的多媒体数据、传感器数据等，数据的种类越来越多样化。
数据增长的挑战主要体现在数据的存储和处理能力方面。
传统的存储技术已经难以满足海量数据的存储需求，因此需要开发出更加高效的存储技术。
同时，数据的处理也面临着巨大的压力，需要利用大数据技术来提高数据的计算速度和处理效率，以应对数据量不断增长的挑战。
二、数据品质大数据时代，数据的品质成为了一个前所未有的挑战。
由于数据的来源广泛、数据的处理复杂，数据的品质容易受到各种因素的干扰。
误差、噪声、不完整性等问题都可能导致数据的失真，从而影响到数据的分析和应用。
解决数据品质问题的关键在于数据清洗和数据质量管理。
通过对数据进行分类、去重、纠错等操作，可以提高数据的品质，从而使数据更加可信和可靠。
三、数据隐私在大数据时代，人们关注的不仅仅是数据的利用，还涉及到数据的隐私保护。
随着大数据技术的应用，人们的个人信息被不断采集和分析，如果没有合适的隐私保护措施，个人隐私信息就面临泄露的风险。
保护数据隐私需要从法律、技术和管理等多个方面进行。
法律法规的制定和执行可以为数据隐私提供法律保障；技术手段如数据加密、权限控制等可以保护数据的安全性；管理措施如数据访问审计、权限管理等可以监督和管理数据的使用。
四、数据应用大数据时代蕴含着巨大的机遇，数据应用是其中的重要方向。
利用大数据技术，可以对数据进行深度挖掘，发现数据隐藏的关联性和规律，从而为决策提供坚实的支持。
数据应用的挑战在于如何将数据转化为有价值的信息和洞察。
这需要利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析和建模，从而发现数据背后的价值，并将其应用到实际的业务场景中。
大数据时代的机遇与挑战
大数据时代的机遇与挑战在大数据时代，数据成为了一种珍贵的资源，不仅改变了人们的生活方式，也对各行各业产生了深远的影响。
大数据带来了机遇与挑战，既为我们提供了无限的可能性，也给我们带来了一系列的问题和困扰。
本文将探讨大数据时代的机遇与挑战，并提出相应的解决方案。
一、大数据的机遇1.1 挖掘商机大数据为企业提供了更多的商机。
通过对海量的数据进行分析，企业可以更好地了解市场需求，根据消费者的喜好和行为预测产品的销售情况，从而更好地制定市场策略，提升销售业绩。
1.2 优化决策大数据可以帮助企业进行更科学、更精确的决策。
通过大数据分析，企业可以在不同的层面上对数据进行细致的研究，了解市场的动态，掌握市场的变化趋势，从而更好地做出决策，提高企业的竞争力。
1.3 创新服务大数据为企业提供了创新服务的机会。
通过对用户的数据进行深入分析，企业可以了解用户的需求，根据用户的喜好和行为进行个性化推荐，提供更贴心、更符合用户需求的产品和服务，增加用户粘性和忠诚度。
二、大数据的挑战2.1 隐私保护在大数据时代，个人信息的隐私受到了严重的威胁。
大数据的收集和分析使得个人的隐私容易被泄露，一旦个人隐私被滥用，将会对用户的生活和利益产生严重影响。
因此，如何保护个人隐私成为了一个重要的问题。
2.2 数据质量大数据的分析结果取决于数据的质量，而数据质量的保证是一个挑战。
大数据的多样性和复杂性使得数据质量的保证变得更加困难，同时也增加了数据的清理和整合的复杂度。
因此，如何确保数据的质量成为了一个需要解决的问题。
2.3 技术挑战大数据时代需要更高效的数据存储、处理和分析技术。
传统的数据处理方式已经无法满足大数据的需求，因此需要开发新的技术来应对数据的存储和处理。
同时，为了更好地利用大数据，还需要进一步发展人工智能、机器学习等相关技术。
三、应对大数据挑战的解决方案3.1 加强隐私保护为了解决隐私保护问题，政府、企业和个人需要共同努力。
政府应制定完善的法律和隐私保护条例，加强对个人隐私的保护和监管；企业应加强信息安全管理，加强数据保护措施，提高用户的隐私保护意识；个人应提高自我保护意识，不随意提供个人信息。
大数据时代的挑战和机遇
大数据时代的挑战和机遇在大数据时代，人类社会正面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据的爆发给传统的数据处理方法带来了巨大的冲击，同时也为各行业带来了全新的机遇和发展空间。
本文将从技术、经济和社会层面来探讨大数据时代所带来的挑战和机遇。
一、技术挑战和机遇在大数据时代，数据的规模和复杂度都大大超过了传统的数据处理能力。
传统的数据库和数据分析方法已经无法胜任这种规模的数据处理任务，因此大数据技术应运而生。
分布式存储、并行计算以及数据挖掘等技术的发展，为处理海量数据提供了有效的解决方案。
然而，大数据技术的发展也面临着很多挑战。
首先是数据的质量问题。
大数据中常常夹杂着噪音和错误的数据，如何准确地从海量数据中提取有用的信息成为了首要问题。
其次是数据的安全和隐私问题。
大数据的泄露和滥用可能导致用户隐私泄露和信息安全受到威胁。
因此，在大数据时代，如何保障数据的质量和安全成为了迫切需要解决的问题。
同时，大数据时代也给技术发展带来了巨大的机遇。
大数据的分析可以帮助企业发现潜在的商机和市场需求，优化产品和服务。
同时，数据分析也可以帮助企业更好地了解用户需求，提高用户体验。
此外，大数据技术的应用也可以为城市管理、医疗健康、交通等领域带来巨大的改变和发展机会。
二、经济挑战和机遇大数据时代对经济发展带来了深远的影响。
一方面，大数据的出现让传统产业面临着深刻的转型升级压力。
比如，传统的零售行业面临着电商的冲击，需要通过大数据分析来提高运营效率和市场竞争力。
另一方面，大数据也为新兴产业的发展提供了机遇。
例如，互联网金融的快速崛起，离不开大数据的支持和驱动。
然而，大数据经济也面临着一系列挑战。
首先是数据壁垒的问题。
目前，大数据的积累主要掌握在少数互联网巨头手中，导致数据资源的不均衡。
其次是数据交易和价值实现的问题。
虽然数据被称为“新石油”，但如何找到数据的真正价值并实现价值是一个挑战。
此外，大数据时代可能带来新的就业压力，需要培养更多掌握大数据技能的人才。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇引言大数据时代已经到来，它带来了前所未有的机遇和挑战。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，我们正在积累着以前无法想象的庞大数据量。
这些数据潜藏着无限的价值，可以帮助我们解决各种问题、优化决策和改善生活。
然而，与此同时，大数据也带来了许多挑战。
它的快速增长和复杂性给数据管理、隐私保护、数据分析和人才培养等方面带来了巨大的压力。
本文将探讨大数据时代面临的挑战和机遇，分析其原因，并提出应对的策略。
挑战一：数据管理随着大数据的快速增长，数据管理成为一项重要的挑战。
如何有效地存储、处理和传输数据成为了亟待解决的问题。
传统的数据库管理系统已经无法满足大数据时代的需求，需要寻找新的存储和处理技术。
此外，数据的质量和准确性也是一个重要的问题。
由于数据的来源多样化和复杂性，很难确保数据的完整性和准确性。
因此，开发高效的数据管理系统和提升数据质量成为解决大数据时代挑战的关键。
子挑战一：存储和处理大数据时代，数据量庞大，传统的存储和处理技术已经无法满足需求。
传统的关系型数据库面临着性能瓶颈，无法处理PB级以上的数据。
因此，需要寻找新的存储和处理技术，如分布式存储和计算技术。
分布式存储技术可以将数据分散存储在多个节点上，可以提高存储容量和处理速度。
而分布式计算技术可以将计算任务分配给多台机器并行处理，提高计算效率。
这些新的技术可以有效地帮助我们存储和处理大数据，解决数据管理的挑战。
子挑战二：数据质量数据质量是大数据时代的一个重要问题。
由于数据的来源多样化和复杂性，很难确保数据的完整性和准确性。
数据可能包含错误、噪声和缺失值，对数据分析和决策造成影响。
为了提高数据的质量，我们需要开发一系列的数据质量管理方法和工具。
例如，数据清洗和去重可以帮助我们删除重复和不完整的数据；数据验证和修复可以帮助我们找出和修复错误的数据；数据标准化和规范化可以帮助我们提高数据的一致性和准确性。
通过这些方法和工具，我们可以提高数据的质量，减少数据分析和决策的错误。
了解大数据时代的机遇和挑战
了解大数据时代的机遇和挑战一、前言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当下热门话题。
在全球范围内，企业、政府等各个领域都在积极应用大数据技术，以期在竞争中占得先机。
然而，对于许多人而言，大数据仍然是一个较为陌生的领域。
本文旨在为读者介绍大数据的机遇和挑战，以帮助大家更好地了解这个领域。
二、大数据的机遇1.提升企业效率借助大数据技术，企业可以更快速地获取和分析大量数据，从而深入了解市场环境和客户需求。
进而可以制定更科学的发展战略、降低运营成本、提高服务水平等。
例如，在电商领域，许多企业通过分析用户的购物行为和偏好，进行商品精准推荐，从而提高销售额和用户体验。
2.开辟新产业随着大数据技术的普及和应用，涌现出了许多新型产业，如数据科学、人工智能等。
这些新产业不仅可以带动相关产业的发展，还可以为社会提供更多就业机会。
例如，在云计算领域，越来越多的企业提供云服务，使得用户可以更便捷地获取和管理自己的数据。
3.助力决策在政府和企业中，大数据也被广泛应用于决策和规划。
准确的大数据分析可以为政策制定和业务管理提供更科学的依据。
例如，在城市交通管理中，通过对交通流量等数据进行分析，可以制定更合理的交通规划和管控措施，从而缓解交通拥堵问题。
三、大数据的挑战1.数据安全大数据的应用离不开对数据的收集、存储、传输和使用。
然而，数据隐私和安全是一个重要的问题。
一旦数据泄露或被滥用，可能会导致不良后果。
因此，建立完善的数据安全管理体系，包括安全策略、技术保障、监管和执法等，是大数据应用中必须注意的问题。
2.技术成熟度虽然大数据技术在快速发展，但是各项技术领域都还存在局限和不足，尤其是在数据处理、分析和模拟等方面还需要更加成熟的技术支持。
此外，由于人才需求巨大，大数据领域的人才供应短缺也是一个重要问题。
企业和政府应该加强对人才培养和引进的投入和支持。
3.数据质量数据质量是影响数据分析和应用效果的重要因素。
在获取数据的过程中，可能会存在数据采集不准确、数据错误、数据缺失等问题，从而影响后续分析的准确性。
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一 、 大 数 据 概 念
大数据 （ｂｉｇ ｄａｔａ），或 称 巨量 数 据 ，指 的是 所 涉及 的数据 规模 巨大 到无 法 通 过 目前 主流 软 件 工具 ，在合理 时间 内达 到采 集 、管 理 、处理 ，并 整理 成为能 够帮 助企业 经 营决 策 的 信息 。大 数 据 的 基 本 特 点 是 ３Ｖ 特 点 ， 也 就 是 Ｖｏｌｕｍｅ、 Ｖｅｌｏｃｉｔｙ、Ｖａｒｉｅｔｙ。第 一 ，数 据 体 量 巨大 。从 ＴＢ 级别 ，跃升 到 ＰＢ级 别 ；第 二 处 理 速 度快 ，也 叫 数秒 定律 ，指在 人们能 够 接受 的时 间 内迅速 计 算 出结 果 。这 一点 也是 和传 统 的数 据 挖掘 技术 有 着 本质 的 不 同。第 三 ，数 据 类 型 繁 多 ，包 括 文 本 、 视频 、图片 、地 理位 置 信息 等 等 。大数 据 的具 体 数量 规模 的标准 是持 续 变化 的 ，当前泛 指单 一 数 据集 的大 小在数 据 ＴＢ和数据 ＰＢ之 间 。有不 少研 究者 从不 同 的角度 提 出第 四个 Ｖ，但 没有 取 得 更 多共 识 。
其次，２００８年 ９月 ４日《自然》（Ｎａｔｕｒｅ）刊登 了一个 名 为 “Ｂｉｇ Ｄａｔａ” 的专辑 。２０１１年 ２月 １１ 日 Ｓｃｉｅｎｃｅ刊登 了一个名 为 Ｄｅａｌｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｄａｔａ的 专 辑 ，联 合 Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ、Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌ
在社 会方 面 ，大数 据成 为社 会 安 全保 障 的重 要 领地 。２００９年 谷 歌 的科 研 人 员 在 《自然 》 杂 志撰 文 ，通 过 对 每 日超 过 ３０亿 次 的 用 户搜 索 请 求及 网页数据 的挖 掘分 析 ，在 甲型 Ｈ１Ｎ１流感 爆 发 的几 周前 就预测 出流感 传播 。当前 我 国 四大微 博的注册用户数 已超过 ８亿 ，每 日新增微博约 ２
［收稿 日期］ ２０１３一ｏ４—１７ ［作者简介 ］ 苏金树 ，男 ，教授 ，博士生导师 ，国防科技大学计算机学院
苏金树等 ：大数据 的技术挑 战与机遇
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亿条 、图片约 ２０００万张 ，其 中仅新浪微博 中与 “钓 鱼 岛 事 件 ” 相 关 的微 博 数 量 就 超 过 ４０００万 条 ，这些 民意 民情 信息 的快 速 获取 和 分 析将 有 助 于政 府 提高公 共 服务 能力 ，维 护 国家 安全 和社 会 稳定 。
在 经济 方面 ，大数 据 产 业成 为 经 济 发展 的助 推 器 。 自 ２００５年 以来 ，ＩＢＭ 斥资 １６０亿 美元进 行 了 ３Ｏ次 与 大数 据 相 关 的收 购 ，保 证 了其 业 绩 的 稳定 高 速增 长 ；ＥＭＣ、惠普 、微 软 在 内 的全 球 『Ｔ 巨头纷 纷通 过收 购 “大数据 ”相 关 厂商 来 实现 技 术 整合 和新 产业 布局 。阿里 巴 巴通过 其 电子商 务 平 台大 量交 易数 据 的分 析 ，提前 半 年 预测 出 ２００８ 年 金融危机 的到 来 ，这 为其 优 化 经济 战 略 布局 提 供 了 有 力 支 撑 。２０１２ 年 著 名 国 际 咨 询 机 构 Ｇａｒｔｎｅｒ发布 报 告 预 测 ，至 ２０１６年 全 球 大 数 据 相 关 产业 的规 模将 达 到 ２３２０亿 美元 。
大数 据概 念提 出并 形成 巨大影 响 ，代 表性 观 点 主要有 以下 三个方 面 ：
首先 ，图 灵 奖 获 得 者 Ｊｉｍ Ｇｒａｙ２００７年 提 出 “数 据密集 型 科 学 发现 ” 将 成 为 科 学研 究 的第 四 范 式 。人 类 的前三种 科 学研 究 范式 分 别是 实 验科 学 、理论 科学 、计算 科 学 ，揭示 了数 据对 科 学研 究 的重要 性 。
Ｍｅｄｉｃｉｎｅ和 Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｃａｒｅｅｒｓ推 出 相 关 专 题 ，讨 论 了数据 对科学 研究 的重要 性 。
第 三 ，著 名 咨 询 公 司麦 肯 锡 ２０１１年 ５月 发 布 了 “大数 据 ：创新 、竞 争和 提 高生 产能 力 的下 一 个前 沿 ”研 究报 告 ，认 为 大数据 可 以发 挥重 要 的经 济作用 ，不但 有利 于 私人 商 业活 动 ，也有 利 于 国民经济 和公 民 。数 据 可 以为世 界 经济 创 造重 要价值 ，提 高 企 业 和 公 共 部 门 的 生 产 率 和 竞 争 力 ，并 为 消费者创 造大量 的经 济剩余 。
第 ３４卷第 ２期 ２０１３年 ４月
国 防 科 技
ＮＡＴ１０ＮＡＬ ＤＥＦＥＮＳＥ ＳＣｌＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏ１．３４． Ｎｏ．２ Ａｐｒ．２０１３
大数 据 的技 术 挑 战与机 遇
苏金树 ，李 东升
（国防科 技大学计 算机 学院，湖南 长沙 ４１００７４）
［摘 要］ 文章研 究大数据的概念及其影响 ，并对其技术和发展趋势进 行 了概述 。 ［关键词 ］ 大数据 ；技术 ；趋势 ；影响 ［中图分类号 ］ＴＰ３０９．２ ［文献标识码 ］Ａ ［文章编号 ］１６７１—４５４７ （２０１３）０２—００１８—０６
在科研 方面 ，大数 据 成 为科学 研 究 的重 要途 径 。２００７年 ，雅 虎 的首席科 学家沃 茨博 士在 《自 然》上发表了 《２１世纪的科学》，他认为 ，由于 个人 在真 实世 界 的活 动 得 到 了前 所 未 有 的记 录 ， 为社 会科 学 的定 量 分 析 提 供 了极 其 丰 富 的数 据 ， 因此 ，社 会科学 将 在 ２１世 纪 脱 下 “准科 学 ” 的 外衣 ，全 面迈进 科 学殿 堂。２０１０年 《经 济学 人 》 周 刊发表 封面文 章 ，也 提 出 了 “数据 泛 滥 （Ｄａｔａ Ｄｅｌｕｇｅ）为科 研带 来新 机 遇 ” 的观 点 。在很 多 科 学 研究领 域 ，如高 能物 理 和生 物基 因工程 等 ，实 验 产生 的数据规 模 庞大 ，对 实 验数 据 的分 析 、挖 掘 并 由此 发现科 学规 律 ，已成 为科 学研 究 的重 要 方 法 。