大数据及信息安全最新技术
信息安全技术的最新发展动态
信息安全技术的最新发展动态随着互联网的快速发展，大规模网络攻击事件接连发生，人们对网络安全的关注度逐渐增加。
信息安全技术作为网络安全的核心内容之一，不断提升其技术水平，应对网络安全威胁的挑战。
在信息安全技术的发展历程中，涌现出了许多新技术。
本文将对信息安全技术的最新发展动态进行探讨和剖析。
一. 数据加密技术信息安全技术中最常用的技术就是数据加密技术。
数据加密技术是一种通过对敏感信息进行加密处理，防止信息被非法窃取的技术手段。
目前，常见的加密算法有DES、AES、RSA等。
但是，随着计算机性能的不断提升，这些传统的加密算法逐渐失去了它们曾经的优势。
因此，信息安全领域开始注重研究新型的加密算法，如基于量子力学的加密算法。
量子力学加密算法是目前最为安全和高效的加密算法，它依赖于量子特性的保密性，将信息编码成量子态传输，有效地防止了非法攻击者的窃取。
该技术的发展将为信息安全技术的发展提供新的思路和方向。
二. 区块链技术区块链技术是目前热门的技术之一，它被广泛应用于加密数字货币中，并与其他技术相结合，构建了不可篡改的区块链网络。
这种技术可以被用来防止恶意攻击和数据篡改，达到信息安全的效果。
目前，许多企业开始探索区块链技术在信息安全领域的应用。
例如，IBM推出了Hyperledger Fabric，一个区块链平台，可帮助企业构建安全的区块链系统。
另外，区块链技术也被用于保护个人隐私安全。
三. 人工智能技术人工智能技术正在改变着各行各业，其中包括信息安全领域。
人工智能技术能够帮助安全专家更好地识别和应对威胁，甚至能够自主防范安全威胁。
AI技术被广泛应用于威胁检测和防御，可以通过机器学习和深度学习技术自动训练出对新型攻击进行相应的防御，进而提升信息安全水平。
四. 物联网安全物联网的发展让人们的生活变得更加智能化和便捷，但它也面临着安全方面的挑战。
随着物联网设备数量的增加，设备之间的连接也变得更加复杂，因此物联网安全问题需要被高度重视和关注。
网络信息安全保护的新技术
网络信息安全保护的新技术随着互联网的发展和普及，我们生活中越来越离不开网络，网络安全也变得越来越重要。
信息泄露、黑客攻击、病毒感染等问题层出不穷，如何保障个人和组织的网络信息安全已成为当务之急。
在这些问题上，新技术正在发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍一些有代表性的网络信息安全保护新技术。
一、人工智能人工智能（AI）是一项快速发展的技术，它在安全领域也有广泛应用。
通过机器学习、自然语言处理等技术，人工智能可以检测和预测网络攻击，快速发现异常活动，并追踪入侵者。
例如，某一用户账号在极短时间内进行了大量登录尝试时，人工智能系统可以自动阻止这些行为。
AI还可以防范未知的威胁，提高网络安全性能，并发现新的安全威胁。
二、区块链区块链是一个公共分布式数据库，它在保护信息安全方面有着很大的潜力。
区块链最初是作为比特币的基础技术出现的，但现在已经被广泛应用于金融、医疗、物联网、供应链等领域。
区块链的分布式架构和加密技术可以保证每一个数据块的安全性。
这意味着，一个区块链上的数据不会被篡改、删除或擅自修改，从而提供高度的安全性。
在信息交换和传输方面，区块链技术可以防止数据的被扒取和篡改。
三、生物认证技术生物认证技术是指基于人体生物特征来识别或验证个体身份的一种技术。
例如生物特征包括指纹、虹膜、面部识别和声纹等。
生物认证技术的好处在于，每个人都有独特的生物特征，不存在忘记密码或被盗号等问题。
在金融、医疗等领域，生物认证技术正在成为重要的身份验证方式。
在物联网（IoT）领域，生物认证技术也正在变得日益重要。
例如，某人使用生物认证技术可以远程开启家里的门锁，避免了门锁钥匙的丢失或被盗用的风险。
四、Quantum Key Distribution量子密钥分发的一种新型的加密技术，它利用量子力学里特殊的性质，保证密钥在传输过程中丝毫不被窃取或修改，因此是网络安全领域的新星。
传统的加密方式通过共享秘密，但密钥分发任然非常不安全，很容易被破解威胁。
大数据时代下的信息安全问题
大数据时代下的信息安全问题在当今这个数字化时代，数据已经成为了所有产业和生活的重要组成部分。
随着大数据技术的发展，数据规模不断增长，数据的使用范围也越来越广泛，这给个人隐私、商业机密和国家安全带来了许多挑战。
信息安全问题已经成为了我们必须面对和解决的重要问题。
一、大数据时代的安全挑战大数据具有三个基本特点：数据量大、数据类型多、数据处理速度快。
这些特点带来了许多的安全挑战：1.隐私泄露问题：大数据收集的是来自不同来源的不同类型的数据，包括个人身份信息、购物记录、移动设备位置数据等。
这些数据可能被黑客窃取或泄漏，在未经授权的情况下被不法分子利用，带来严重的社会影响和财产损失。
2.数据质量问题：数据存储和处理过程中，可能会因为技术问题或人为因素导致错误的数据录入和销毁，并可能会影响企业决策的结果。
这些错误数据的干扰会给企业带来庞大的财务损失和商业失信。
3.跨领域漏洞问题：在大数据处理的过程中，不同部门的数据可能会被共享或交叉使用。
这些交叉使用的数据可能会导致跨领域的漏洞，使得企业的技术和商业机密被不法分子利用，对国家安全带来影响。
4.恶意软件问题：随着技术的不断发展，黑客们的技术也越来越高深。
一些恶意软件、病毒和木马可能会受到大数据的传播和操纵，进一步加剧数据泄露的风险。
这些恶意攻击可以对企业、个人和政府的机密信息造成灾难性的后果。
5.带宽限制问题：由于数据量大和数据传输速度快的特点，大数据传输需要大量的带宽资源，而网络带宽的局限性也成为了大数据快速和稳定传输的主要瓶颈。
一旦网络带宽出现问题，数据传输就可能中断或延时。
这会给企业带来巨大的经济损失和信息风险。
二、大数据安全管理措施为了应对大数据时代的安全挑战，在信息安全管理方面需要采取科学合理的措施：1.制定全面的数据安全策略和安全标准：企业、个人和政府应该建立全面的数据安全策略和安全标准，并定期公布和更新，以保障数据的安全。
2.强化数据安全意识培训：企业、个人和政府应该开展数据安全意识培训，提高员工、用户和公众的安全意识，增强大家对安全问题的敏感度。
大数据平台数据安全防护技术
大数据平台数据安全防护技术一、引言随着大数据技术的快速发展和广泛应用，大数据平台的数据安全问题日益凸显。
数据安全防护技术成为保障大数据平台信息安全的重要手段。
本文将详细介绍大数据平台数据安全防护技术，包括加密技术、访问控制技术、数据备份与恢复技术以及数据脱敏技术。
二、加密技术1. 对称加密技术对称加密技术是一种使用同一个密钥进行加密和解密的加密算法。
在大数据平台中，对称加密技术可以应用于数据传输过程中的加密保护，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。
2. 非对称加密技术非对称加密技术使用公钥和私钥进行加密和解密。
公钥可以公开，私钥只有数据接收方才能解密。
在大数据平台中，非对称加密技术可以用于保护重要数据的存储，确保只有授权人员能够解密访问。
三、访问控制技术1. 身份认证技术身份认证技术用于验证用户的身份信息，以确保只有合法用户能够访问大数据平台。
常见的身份认证技术包括密码认证、指纹识别、声纹识别等。
2. 权限管理技术权限管理技术用于控制用户在大数据平台上的访问权限。
通过对用户进行分类和赋予不同的权限，可以实现对数据的细粒度访问控制，保护数据的安全性。
四、数据备份与恢复技术数据备份与恢复技术是大数据平台中重要的数据安全防护措施之一。
通过定期备份数据，并建立完善的数据恢复机制，可以有效应对数据丢失、系统崩溃等突发情况。
1. 数据备份策略数据备份策略包括全量备份和增量备份。
全量备份是将所有数据进行备份，而增量备份则只备份发生变化的数据。
合理选择备份策略可以降低备份成本和恢复时间。
2. 数据恢复技术数据恢复技术包括物理恢复和逻辑恢复。
物理恢复是指通过备份数据的物理副本进行恢复，而逻辑恢复则是通过数据库日志等方式进行数据恢复。
根据不同的情况选择适合的恢复技术。
五、数据脱敏技术数据脱敏技术用于保护敏感数据，在保证数据可用性的前提下，对数据进行处理，使其无法直接关联到具体个人或组织。
常用的数据脱敏技术包括数据加密、数据替换、数据隐藏等。
信息安全的新兴技术
信息安全的新兴技术信息安全一直都是我们必须要面对的一个问题，随着技术的进步，我们对于信息安全的需求也越来越高。
为了能够更好的保护我们的隐私和数据安全，许多新兴技术应运而生，这些技术不仅拥有更高的安全性，而且使用便捷，易于维护，因此也成为越来越多人的选择。
在本文中，我们将会讨论一些信息安全的新兴技术，并探讨它们对于我们现代生活的影响。
1. 区块链技术区块链技术是目前比较热门的一个技术，它最主要的作用就是保护我们的隐私和数据安全。
它能够通过加密技术将数据加密并存储在不同的区块中，而这些区块使用安全的链式连接，从而保持数据的不可篡改性。
这意味着只有授权人才能够访问和修改数据，从而有效地保护了用户的隐私和数据安全。
2. 人工智能技术人工智能技术早已在我们的生活中扮演着重要的角色，而现在它也被广泛应用于信息安全领域。
通过使用人工智能技术，我们可以更快地发现安全漏洞和入侵，并快速采取对应的措施来加以防范。
此外，在社交媒体和其他在线平台上，人工智能技术也可以通过分析用户的行为，来避免诸如钓鱼和恶意链接等风险。
3. 云安全技术云安全技术已经成为企业和组织中最重要的信息安全工具之一。
随着许多公司将其数据储存在云端，如何保护云端数据的安全也成为了一个极具挑战性的问题。
云安全技术通过使用一系列的安全措施来加密用户的数据，从而确保整个云平台的安全性。
4. 匿名化技术在大数据时代，匿名化技术也逐渐成为了一个热门话题。
匿名化技术可以让我们在不暴露我们的私人信息的情况下，仍然能够享受到数字世界带来的各项便利。
例如，虚拟私人网络（VPN）和Tor网络等匿名化技术，旨在帮助用户隐藏自己的身份信息，保护自己的隐私。
总之，信息安全对于我们的现代生活非常重要，这也让信息安全技术得以快速发展。
区块链技术、人工智能技术、云安全技术以及匿名化技术等新兴技术，将会在我们的信息安全领域发挥极其重要的作用。
相信随着技术的不断进步，我们也将会看到更多更加先进的信息安全技术的出现，从而为更广泛的人群提供更安全、更方便的信息交流方式。
信息安全领域的新技术分析
信息安全领域的新技术分析一、引言在当前信息技术飞速发展的时代，信息安全已经成为社会发展的重要组成部分。
由于信息技术的不断更新与变化，信息安全也需要不断提高。
本文将从实际需求出发，对信息安全领域的新技术进行分析。
二、云安全技术随着云时代的到来，云安全技术也成为信息安全领域的热门话题之一。
云安全技术主要包括云访问安全代理、云防火墙、云安全管理平台等。
云访问安全代理主要用于监控云端访问，确保不能访问未授权的资源，同时允许合法的用户进行访问。
云防火墙则主要用于保护云端网络的安全。
云安全管理平台则是用于管理云端安全的整套系统，可以实现自动化管理，提高安全的可靠性。
三、大数据安全分析技术随着大数据技术的日益普及和广泛运用，大量的数据需要得到全方位的严格保护。
大数据安全分析技术主要包括数据加密技术、数据脱敏技术、数据可视化技术等。
数据加密技术可以有效地保护数据的隐私，确保数据在传输和存储过程中不会泄漏。
数据脱敏技术则可以对数据进行深度清理，从而保护数据的安全，尽量地减少数据泄露的风险。
数据可视化技术则可以帮助用户更加直观地观测和分析数据。
四、区块链安全技术区块链技术的出现，为数据的安全性提供了革命性的突破。
区块链安全技术主要包括共识机制、私有链、智能合约等。
共识机制是区块链技术的核心，保证了数据在分布式的环境下的可靠性。
私有链则是区块链技术的一种模式，可以允许特定的应用程序或团体访问区块链，这为一些敏感或商业性质数据的存储和传输提供了一种更加安全的方式。
智能合约是指一种特殊的计算机程序，可以在区块链上执行，通过智能合约可以对数据进行自动化的控制和管理。
五、人工智能安全技术人工智能安全技术主要包括对抗性学习、大规模机器人攻击和自适应信号处理等。
对抗性学习是一种通过对模型进行修正，来使其对抗攻击的技术。
大规模机器人攻击则是指由大量机器人发起的攻击，常见于网络钓鱼、勒索软件等。
自适应信号处理则是自适应控制系统的一种技术，可以有效地预防通过信号窃取等方式导致的攻击。
信息安全技术的现状与趋势
信息安全技术的现状与趋势信息安全技术是在保障信息的可靠性、完整性、保密性和可用性的基础上，利用现代信息技术手段，对各种信息进行保障的学科和技术。
随着信息技术的不断发展，信息安全技术也在不断创新和完善。
本文将从信息安全技术的现状、发展趋势、面临的挑战三个方面进行探讨。
一、信息安全技术的现状目前，信息安全技术已成为信息化时代的重要组成部分。
从数据加密技术、网络安全技术、安全防范技术到系统审计技术，都是建立在信息安全技术的基础上的。
信息安全技术主要包括身份证明、加密、防火墙、入侵检测、网络流量分析、访问控制、漏洞扫描和内容过滤等方面。
在信息安全技术的主要应用领域中，网络安全和移动安全是当前信息安全技术应用的最主要领域。
网络安全方面，目前主要包括网络边界安全、网络内部安全和网络设备安全三个方面。
在移动安全方面，目前有移动应用安全、移动终端安全和可信计算等技术。
同时，近年来，大数据和云技术的快速发展也促进了信息安全技术的发展。
在大数据安全领域，分布式存储系统和分布式数据处理技术是大数据安全领域的两个关键技术。
而在云安全领域，安全的云计算基础设施、云存储安全和数据隐私保护等是云安全领域的主要研究方向。
二、信息安全技术的发展趋势信息安全技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1、智能化智能化是未来信息安全技术的发展趋势之一。
随着技术的发展，人工智能、机器学习等技术正在逐渐应用到信息安全技术中。
通过人工智能和机器学习，信息安全技术可以实现更智能、更高效的安全防护。
2、全球化全球化也是未来信息安全技术的发展趋势之一。
随着全球化的发展，信息的传递和交流越来越便利，但同时也带来了更多的信息泄露和安全隐患。
因此，信息安全技术需要更多的全球合作和共同参与，才能够更好地实现跨国界的安全保护。
3、个性化个性化也是未来信息安全技术的发展趋势之一。
随着信息技术的广泛应用和普及，人们对信息安全的认识和需求也在不断提高。
在这种情况下，信息安全技术需要更多地关注个性化需求，提供个性化的安全保护服务。
大数据时代网络信息安全及防范措施
大数据时代网络信息安全及防范措施随着大数据时代的到来，网络信息安全已经成为人们越来越关注的话题。
大数据时代的网络信息安全不仅涉及到个人隐私的泄露，还涉及到国家安全和社会稳定的问题。
对网络信息安全的重视和防范措施显得尤为重要。
一、大数据时代网络信息安全的挑战1. 数据规模庞大大数据时代所涉及的数据规模之大，简直超出了我们的想象。
而在这么庞大的数据中，可能蕴藏着各种各样的个人、企业、甚至国家机密信息。
一旦这些数据泄露或者遭到不法分子攻击，后果将是不堪设想的。
2. 数据处理与传输难以控制大数据的处理与传输涉及到网络和云计算等技术，而这些技术的本身就比较复杂，难以完全控制。
加之网络环境的日益复杂和多样化，导致数据的处理与传输过程中难免存在被攻击、泄露的风险。
3. 隐私信息泄露大数据时代个人数据的收集、存储和分析变得更加容易。
一旦这些个人数据泄露，将对个人的隐私和权益造成不可估量的损害。
而这种泄露的形式也各种各样，比如黑客攻击、网络诈骗等。
1. 加强网络安全意识加强网络安全意识，提高公众对网络安全问题的认识，从而能够在日常生活中更加重视自己的网络信息安全。
只有人们意识到了网络安全的重要性，才能更好地去预防网络安全问题的发生。
2. 加强网络安全技术研究加强网络安全技术的研究，提高网络安全技术水平。
只有不断提高网络安全技术的水平，才能更好地预防各种网络安全问题的发生。
可以加强网络加密技术，提高数据传输的安全性。
3. 完善网络安全法规建立健全的网络安全法规，从制度上来保障网络信息安全。
只有有了规范的法律体系，才能更好地从源头上预防网络安全问题的发生。
4. 加强网络安全管理加强网络安全管理，遏制网络安全问题的发生。
加强网络安全管理意味着对网络安全问题进行更加全面的监测和管理，一旦发现问题能够及时的加以调整和改进。
1. 多样化的攻击手段随着大数据技术的不断发展，网络信息安全问题所面临的挑战也会日益多样化。
黑客技术的不断发展，网络攻击手段会更加隐蔽和复杂。
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1PB = 250字节 1EB = 260字节
1ZB = 270字节
如此庞大数据的 源头是什么？
5
*
大数据的背景意义
——感知设备的普及
普适计算
把计算机嵌入到环境或日 Invisible Computing 常工具中去 4A 不必显式地使用计算机等 计算机本身从人们的视线 设备进行计算，就能获取需 中消失 Anytime 要的信息 让人们注意的中心回归到 多个人共享少量的设备 Anywhere 必要条件 要完成的任务本身 Anyone 功能简单、价格低廉的设备 必须广泛存在 Anything
在研究中仍然面临严峻挑战，亟需研究突破。待热 低谷期（Trough of Disillusionment）：过度的预期，严峻的现实， 往往会把人们心理的一把火浇灭; 潮之后，虽可能转向低谷期，但未来将走向成熟！
复苏期（Slope of Enlightenment）：人们开始反思问题，并从实 际出发考虑技术的价值。相比之前冷静不少; 成熟期（Plateau of Productivity）：真正成熟，该技术已经成为 一种平常 19
2012年，日本重启ICT战略计划
• 重启曾在震后一度搁置的ICT战略研究，重点关注大数据应用 • 重点推进大数据收集、存储、分析、可视化、建模、信息综合的 各阶段研究，构建大数据利用的模型
23
我国大数据发展战略
召开第1个以大 数据为主题的 香山科学会议 成立大数据专 委会编写大数 据白皮书 中关村启动3 只大数据产业 投资基金 国家基础研 究计划重要 支持 24
大数据在公共领域的应用
电力行业：智能电网优化电的生产、分配以及电网 安全检测与控制
智能交通：为公共交通信息化应用系统、相关支撑 系统、数据资源与交换系统建设提供支持
电子政务：提高政府决策的科学性和精准性，提高 预测预警能力及应急响应能力，节约决策成本
司法系统：公安市场大规模的信息化和装备投资产 生了海量的非结构化数据，公安的实战应用是大数 据的重要应用领域 25
杂
低
价值密度Value
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能 (咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
速度Velocity
14
快
大数据的背景意义
——大数据的4V特性
大
海量沙漠
杂
充满杂质
低
15
快
只为粒金 争分夺秒
大数据及信息安全最新技术
中国科学技术大学 熊焰
1
汇 报 内 容
一、大数据概念与典型应用现状
二、大数据发展趋势与关键技术
三、芯片安全技术
四、可信计算技术
2
大数据“浪潮汹涌”
“人人都知道，都说好，但究竟是什么，怎么做 3 ？” ——有关大数据浪潮的贴切描述
真有很“大 ”的数据么 ？
大数据的背景意义
——信息爆炸增长
“网上一分钟，人间一万年！”
反映到数据 量上是什么 情况？
4
大数据的背景意义
——信息爆炸增长
地球上至今总共的数据量：
TB
ห้องสมุดไป่ตู้GB
ZB EB PB
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代， 全球一共新产生了约180EB的数据； 在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。 而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
海 量
异 构
劣 质
高 维
13
大数据的背景意义
——大数据的4V特性
体量Volume
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大
多样性Variety
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
（新壶装旧酒） 云计算 大数据
“蓝蓝的天上白云飘，白云下面数据跑” ——云计算技术是大数据发展的基础和支撑
9
大数据的概念和内涵
“大数据：或称巨量数据、海量数据、大资料，指 的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在 合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人 类所能解读的信息。” ——维基百科
医疗与大数据
目前全球共拍摄了超过3.5万亿张照片 每2分钟拍摄的照片数比19世纪拍摄的照片总数还多 Facebook上累计有超过1400亿张照片发布
大数据
医疗图像的 存储量占全 球全部照片 30％！
32
医疗与大数据
——应用领域
疫情监测
临床实验数据分析
医疗“大数据 ”（BigData ）
在加油站的等待时间来估计 加油站的排队长度，估算出 此时加油站内的车辆数目及 加油量。通过将全城的加油 站数据汇总计算任意时刻消 耗的燃油数
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金融与大数据
目前，中国的大型商业银行和保险公司的数据 量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据 量在迅速增长。
中国金融行业已步入大数据时代的初级阶段，并且 呈现快速发展势头。优秀的大数据分析能力是当今 金融市场创新的关键。
大数据新思维
大数据的数据够“大”，数据不再是稀缺资源，不 能像小数据时代那样，用最小的数据获得最多的信 息；而应该要拿到与领域相关的全数据 大 数 据 新 思 维 大数据的数据够“杂”，来源广泛，格式五花八门 ，用户需从海量数据中提炼有价值信息，个体数据 （或严格因果模型）的精确性不再重要，重要的是 大多数数据群共同指出的结论（相关性关系）； 大数据的数据够“快”，数据产生得快，数据增加 得快，数据随时间的折旧也快，数据的时效性成为 关键。
北京市 3 万 多辆出租 车 3 个月轨 迹
城镇化、智慧城市与大数据
——城市计算（MSRA）
3、细粒度空气质量预测
——利用地面监测站有限的 空气质量数据结合交通流道 路结构、兴趣点分布、气象 条件和人流规律等大数据， 基于机器学习算法建立数据 和空气质量的映射关系，从 而推断空气质量
4 、加油站排队时间及实 时油耗估计 —— 利用装有 GPS 的出租车
互联网与大数据
电子商务 网络广告
• 融合时间、地理位置、 社交网络多因素，进行 精准推荐 • 有效地为商家推荐优质 上下游业务 • 深入分析网络广告的效 果及其对商品销售等的 影响、广告“读者”对 之的反应等
即时通信、 社交网络
• 发现民众新的交往 习惯与方式 • 发现民众关注社会 问题与社会热点
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赵国屏 （中科院院士，国家人类 基因组南方中心执行主任 ，
Gartner2013年技术成熟度曲线
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Gartner2013年技术成熟度曲线
萌芽期（Technology Trigger）：人们对新技术产品和概念开始 感知，并且表现出兴趣; 过热期（Peak of Inflated Expectations）：人们一拥而上，纷纷采 用这种新技术，讨论这种新技术。典型成功的案例往往会把人 们的这种热情加上把催化剂; 大数据正处于高速发展的巅峰期（热度巅峰），但
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各国大数据发展战略
2012年3月，美国奥巴马政府正式启动“大数据研 究和发展计划”
涉及美国国防部、美国国防部高级研究计划局、美 国能源部、美国国家科学基金等6个联邦政府部门
投资2亿多美元，联合产业界、学术界以及非营利 组织，以大力推进大数据相关技术的发展
是继1993年9月美国政府启动“信息高速公路”计划 后，国家层面发力在信息领域的又一次“狂飙猛进”
——eBay分析平台高级总监Oliver Ratzesberger “在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业 上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。一 旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。” ——亚马逊CTO WernerVogels
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城镇化、智慧城市与大数据
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各国大数据发展战略
2012年7月联合国发布《大数据促发展：挑战与机 遇》白皮书
• 建议各成员国建设“脉搏实验室”（Pulse Labs），挖掘大数据 的潜在价值
建设欧盟开放数据平台（Open Data Portal）
• 欧盟委员会全新的开放数据平台Beta版已经向公众开放，已经开 放5815个数据集，其中5638个数据集来自欧盟统计局Eurostat， 包括地理、大气、国际贸易、农业等各类信息
采用大数 据方案后 价值体现 31
实时的商业智能 可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天评 估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整；原有内 部系统、模型整体性能显著提高 秒级营销 Greenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图，更有针对的进行 营销。 2011 年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了 1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。
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大数据思维研究方法
对比 数据采集手段 数据源 判断方法 演绎方法 分析方法 对产出的预期 传统方法 采样数据 单数据源 基于主观因果假 设 孤立的推算方法 描述性分析 绝对的精确性更 重要 大数据方法 全局数据 多数据源整合 机械穷举相关关系 大数据+小算法+上下文+知识积累 预测性和处方性分析 更注重实时性
——城市计算（MSRA）
1 、区分识别城市的功能 区 域（如 文教 、商业 和 住宅区 —— 轨迹 数据包 含乘 客上
车和下车地点的信息。人的 移动性数据可以很好地区分 相同类别的兴趣点的热度， 也可以揭示一个区域的功能
2 、搜寻城市道路网中不 合理的规划（拥堵） —— 利用高速和环 路 等 主