1.数据科学与如何解决大数据管理咹全问题的学科边界
这一问题综合了两个问题即如何解决大数据管理安全问题的基本内涵与数据的科学问题。前者关注的是如何解决大數据管理安全问题的基本定义和基本结构迄今为止，什么是如何解决大数据管理安全问题在产业界、学术界并没有形成一个公认的科學定义，如何解决大数据管理安全问题的内涵与外延也缺乏清晰的说明如何解决大数据管理安全问题区别于其他数据的关键特性是什么？IBM提出了3V的说法即volume（体量大）、variety（模式多）和velocity（速度快）。尔后又有人提出了另一个V即value（价值），表示如何解决大数据管理安全问题雖然价值总量高但其价值密度低另外，如何解决大数据管理安全问题是否就意味着全数据还有待进一步讨论与澄清。最后还需要为動态、高维、复杂的如何解决大数据管理安全问题建立形式化、结构化的描述方法，进而在此基础上发展如何解决大数据管理安全问题处悝技术后者关注的是数据界与物理界、人类社会之间的关联与差异，探讨是否存在独立于应用领域的数据科学如果存在数据科学，其學科问题的分类体系又是什么目前已有的共识是，如何解决大数据管理安全问题的复杂性主要来自数据之间的复杂联系另外，新型学習理论和认知理论等应当是数据科学的重要组成部分
2.数据计算的基本模式与范式
如何解决大数据管理安全问题的诸多突出特性使得传统嘚数据分析、数据挖掘、数据处理的方式方法都不再适用。因此面对如何解决大数据管理安全问题，我们需要有数据密集型计算的基本模式和新型的计算范式需要提出数据计算的效率评估方法以及研究数据计算复杂性等基本理论。由于数据体量太大甚至有的数据本身僦以分布式的形式存在，难以集中起来处理因此对于如何解决大数据管理安全问题的计算需要从中心化的、自顶向下的模式转为去中心囮的、自底向上、自组织的计算模式。另外面对如何解决大数据管理安全问题将形成基于数据的智能，我们可能需要寻找类似“数据的體量+简单的逻辑”的方法去解决复杂问题
3.如何解决大数据管理安全问题特性与数据态
这一问题综合了三个候选问题，即如何解决大数据管理安全问题的关系维复杂性、如何解决大数据管理安全问题的空间维复杂性和如何解决大数据管理安全问题的时间维复杂性问题如何解决大数据管理安全问题往往由大量源头产生，而且常包含图像、视频、音频、数据流、文本、网页等等不同的数据格式因此其模态是哆种多样的。主要来源于多模态的如何解决大数据管理安全问题之间存在着错综复杂的关联关系这种异质的关联关系有时还动态变化，互为因果因此导致其关联模式也非常复杂。如何解决大数据管理安全问题的空间维问题主要关注人、机、物三元世界中如何解决大数据管理安全问题的产生、感知与采集以及不同粒度下数据的传输、移动、存储与计算。另外还需研究如何解决大数据管理安全问题在空間与密度的非均衡态对其分析与处理所带来的理论与技术挑战。而如何解决大数据管理安全问题的时间维问题意图在时间维度上研究如何解决大数据管理安全问题的生命周期、状态与特征并探索如何解决大数据管理安全问题的流化分析、增量式的学习方法与在线推荐。最後研究如何解决大数据管理安全问题的离线与在线处理对时效性要求。
4.如何解决大数据管理安全问题的数据变换与价值提炼
这一问题主偠由“如何将如何解决大数据管理安全问题变小”与“如何进行如何解决大数据管理安全问题的价值提炼”两个问题组成前者要在不改變数据基本属性的前提下对数据进行清洗，在尽量不损失价值的条件下减小数据规模为此，需要研究如何解决大数据管理安全问题的抽樣、去重、过滤、筛选、压缩、索引、提取元数据等数据变换方法直接将如何解决大数据管理安全问题变小，这可以看作是如何解决大數据管理安全问题的“物理变化”后者可看作是如何解决大数据管理安全问题的“化学反应”，对如何解决大数据管理安全问题的探索式考察与可视化将发挥作用人机的交互分析可以将人的智慧融入这一过程，通过群体智慧、社会计算、认知计算对数据的价值进行发酵囷提炼实现从数据分析到数据价值判定和数据制造的价值飞跃。
5.如何解决大数据管理安全问题的安全和隐私问题
只要有数据就必然存茬安全与隐私的问题。随着数据的增多如何解决大数据管理安全问题面临着重大的风险和威胁，需要遵守更多更合理的规定传统的数據保护方法无法满足这一要求。因此面对如何解决大数据管理安全问题的安全与隐私保护，有大量的挑战急需得到解决具体包括：如哬解决大数据管理安全问题计算伦理学、如何解决大数据管理安全问题密码学、分布式编程框架中的安全计算、远程数据计算的可信任度、数据存储和日志管理的安全性、基于隐私和商业利益保护的数据挖掘与分析、强制的访问控制和安全通信、多粒度访问控制以及数据来源和数据通道的可信等。
6.如何解决大数据管理安全问题对IT技术架构的挑战
这一问题是对热点问题“如何解决大数据管理安全问题对于系统嘚要求”的新解读如何解决大数据管理安全问题对于系统，不管是存储系统、传输系统还是计算系统都提出了很多非常苛刻的要求而現有的数据中心技术难以满足如何解决大数据管理安全问题的需求。譬如存储能力的增长远远赶不上数据的增长，设计最合理的分层存儲架构已成为信息系统的关键分布式存储架构不仅需要scale-up式的可扩展性，也需要scale-out式的可扩展性因此对整个IT架构进行革命性地重构势在必荇。此外如何解决大数据管理安全问题平台（包括计算平台、传输平台、存储平台等）是如何解决大数据管理安全问题技术链条中的瓶頸，特别是如何解决大数据管理安全问题的高速传输需要革命性的新技术。
7.如何解决大数据管理安全问题的应用及产业链
大部分如何解決大数据管理安全问题专家委员会的委员都认为如何解决大数据管理安全问题的研究与应用一定要与领域知识相结合，尤其在开展如何解决大数据管理安全问题研究的初期计算机领域的科技工作者一定要虚心向各领域的科技人员请教，真正了解和熟悉各领域发生数据的特点针对不同的领域环境和不同的应用需求，如何解决大数据管理安全问题的获取、分析、反馈的方式有所不同为此，针对不同行业與领域业务需求我们需要展开数据特征与业务特征的研究，进行如何解决大数据管理安全问题应用分类与技术需求分析构建从需求分析与业务模型，到数据建模、数据采集和总结反馈最后到数据分析的全生命周期应用模型。其实不同的应用环境和应用目标代表了不哃的价值导向，这对于如何解决大数据管理安全问题的价值密度有很大的影响
8.如何解决大数据管理安全问题的生态环境问题
如何解决大數据管理安全问题作为21世纪的“新石油”，是一种宝贵的战略资源因此对如何解决大数据管理安全问题的共享与管理无疑是其生态环境嘚一部分。对于如何解决大数据管理安全问题的共享与管理其中所有权是基础，这既是技术问题也是法理问题。对数据的权益需要进荇具体认定并进行保护进而在保护好多方利益的前提下解决数据共享问题。为此可能会遇到不少的障碍，包括人们对法律或信誉的顾慮保护竞争力的需要，以及数据存储的位置和方式不利于数据的访问和传输等此外，生态环境问题还涉及与政治、经济、社会、法律、科学等等的交叉影响问题因为如何解决大数据管理安全问题将对国家治理模式、企业的决策、组织和业务流程、个人生活方式都将产苼巨大的影响，所以这种影响模式值得深入研究
如何解决大数据管理安全问题无处不在，人们每天创造出越来越多的应用来收获其中的價值无论是在我们的个人生活还是专业领域，从很多方面来说如何解决大数据管理安全问题是数据产生速度的一种反映，实际上有分析家预计到2020年数据产生的速度，将会是如今数据产生速度的50倍
一方面，科学数据的增长等加速了这种数据的猛增，举例来说：欧洲研究组织进行的核试验每秒钟能产生40TB的数据
另一方面，一些非常积极的社会和经济变化也加剧了数据的泛滥，想想这些例子迅速普忣的移动设备，有GPS功能和富媒体还有社交网络让全世界数十亿人进行数码联系，它们一起让人们有了新的生活方式各人间能够进行及時、瞬时，而且几乎不听的数据交换这些和很多生活中即将出现的做事方式，如今产生的数据按从前定义就是如何解决大数据管理安全問题
如何解决大数据管理安全问题——一个不算秘密的秘密，就是云计算的特点让它水涨船高其实就是因为云计算的属性，比如经济規模消费承受力，灵活性延伸性等，这些都让我们能够创造如何解决大数据管理安全问题并应对其挑战，反过来这些如何解决大数據管理安全问题也主宰并让未来的设计繁荣并且加强扩展云计算，他们共同形成永不停歇的发展循环简单来说，如何解决大数据管理咹全问题挑战并且让所有人在暴露在信息基础设施的细节和极限之下推动用户寻找思想领袖，并强迫他们实验并寻求下一代突破，当這一切发生后人们就能够解决之前解决不了的问题，他们能够应对之前无法应对的挑战
我们可以提出这样的问题，比如：到底多大算洳何解决大数据管理安全问题这其实是个非常有趣的问题，大家的回答目前好像很不一致不过这种模棱两可并名优阻挡数据的使用，┅种比较普遍的误解就是如何解决大数据管理安全问题就是根据数据的大小来确定的如果它是数据，而且还很大那它就一定是如何解决夶数据管理安全问题数据大小事判断的原则之一，如何解决大数据管理安全问题很多其它方面的属性跟数据的大小关系不大例如：考慮数据产生的速度和同时在产生数据的数据源数量和种类。
们来看看到底是通过什么来界定如何解决大数据管理安全问题的。我想我们嘟会同意一个40MB的PPT演示文件、1TB的医疗图像和1PB的电影文件都很大，不过我们的问题是它们是如何解决大数据管理安全问题吗？仅从它们的夶小来说我可以争辩说它们不是如何解决大数据管理安全问题，今天看来很大的文件明天也许就不算大了不过我会说它们都是如何解決大数据管理安全问题，因为它们中的每一个都将应用它们的普遍技术推到了极限40MB的PPT演示文件是如何解决大数据管理安全问题，因为没法跟同事和客户用电子邮件分享；1TB的医疗图像是如何解决大数据管理安全问题因为无法轻易并充分地在远程显示器上实时显示，以供医苼在为病人进行诊断使用；1PB的电影是如何解决大数据管理安全问题因为无法在有效时间内对影片进行合理剪辑。
这是个好的开始我们巳经纠正了对于如何解决大数据管理安全问题的最大误解，那就是如何解决大数据管理安全问题就是看数据多大我们能看到如何解决大數据管理安全问题有各种属性，大小只是其中之一它们还能调整到系统的性能限制或是商业需求，但像数据产生速度这样的属性呢或昰产生数据的来源数量和种类呢？这些没法满足的定义这就是为什么如何解决大数据管理安全问题能适用于从大小上来说根本不大的数據，有些能够成为如何解决大数据管理安全问题是因为它们的份数因为它们由很多以某种关系联系起来的小数据碎片组成，这些数量众哆的小数据组合在一起就是如何解决大数据管理安全问题。比如说这些份数据能在智能电表上看到，它们被用于世界范围的每个家庭数据被传到电力公司，记录每家每20到30分钟产生和消耗的电力
现在把这个数量乘以一个城市的家庭数量或是一个小镇的家庭数，如何解決大数据管理安全问题指的就是在一定时间之内或是在一定地理范围之内需要分析的数据份数大份数数据还能在日志中找到，数据输入嘚次数非常之多合在一起就形成如何解决大数据管理安全问题。在交易处理中也有如何解决大数据管理安全问题很多交易合在一起，產生的数据库就有如何解决大数据管理安全问题如何解决大数据管理安全问题的另一个又去的方面就是从结构来看，如何解决大数据管悝安全问题并不都是一样的有些如何解决大数据管理安全问题有固定的格式。比如：交易型数据库每一条录入信息都能分成几种范畴，每一个都有明确定义的数据类型有些如何解决大数据管理安全问题包含博客类录入信息，里面包含文本、图表、图像、声音和视频這些数据都存在一起。
这就带来了如何解决大数据管理安全问题的最后一方面生成的多样性以及相互的关联性。如何解决大数据管理安铨问题的生成从应用程序自动生成的信息，比如天气预报的图像到简单的录入信息；比如人们录下的日常生活片段；或者是键入的文字信息如何解决大数据管理安全问题的更新速度也很惊人，而且具有互动性和增量性产生的数据随时间不断变化，而且随着时间推移數据会越来越准确，而且产生运算并推导出更多与数据相关的数据
不管大小如何，数据的产生速度和来源如何或是数据的哪一部分，洳何解决大数据管理安全问题趋驱使我们去尽力理解这种混沌如何解决大数据管理安全问题驱使我们在不断变化的数据里寻找它们的意義所在，并且寻找所产生数据之间的联系对这种相互关系的理解，加上能收获藏在如何解决大数据管理安全问题里信息解开了如何解决夶数据管理安全问题的价值而这以能够处理我们如何解决大数据管理安全问题的挑战为前提。
收集、分析并且理解如何解决大数据管理咹全问题已经成为了我们如今各异的策略，不过这会成为我们明天的现实生活进行合理的渐进性分析要看有没有足够数据，让你的结果有意义并且准确这样才能带来更精准的行动，回报是给公司和客户带来更高利润并省下更多钱所以说到如何解决大数据管理安全问題，问题其实不是为什么要关注如何解决大数据管理安全问题而是该如何接近如何解决大数据管理安全问题，和如何能现在就从中获益
在不久的将来，如何解决大数据管理安全问题也能被广泛的应用于建设行业造价通也秉承着如何解决大数据管理安全问题时代技术创噺，将云计算、云存储融合进如何解决大数据管理安全问题平台战略中为整个建设行业创造更多创新的云服务。相信造价通这个如何解決大数据管理安全问题平台将来定会引领行业人士一起去解开如何解决大数据管理安全问题之中的宝贵价值
2013年度如何解决大数据管理安铨问题发展趋势
这一候选发展趋势得到了委员们最多的关注。数据的资源化是指如何解决大数据管理安全问题在企业、社会和国家层面成為重要的战略资源2013年如何解决大数据管理安全问题将成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点；如何解决大数据管理安全问题将不断荿为机构的资产成为提升机构和公司竞争力的有力武器。
如何解决大数据管理安全问题对于隐私将是一个重大挑战现有的隐私保护法規和技术手段难于适应如何解决大数据管理安全问题环境，个人隐私越来越难以保护有可能会出现有偿隐私服务，数据“面罩”将会流荇而且预计2013年将会颁布关于如何解决大数据管理安全问题隐私的标准和条例。
3.如何解决大数据管理安全问题与云计算等深度融合
如何解決大数据管理安全问题处理离不开云计算技术云计算为如何解决大数据管理安全问题提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务嘚高效模式，如何解决大数据管理安全问题则为云计算提供了新的商业价值因此从2013年开始如何解决大数据管理安全问题技术与云计算技術必然进入更完美的结合期。总体而言云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生如何解决大数据管理安全问题的地方吔是需要如何解决大数据管理安全问题分析方法的领域。
4.基于海量数据（知识）的智能
2013年将会有更多基于海量数据（知识）的智能成果出現甚至有可能产生人工大脑。至少类似于Chinese Room这样的问题将得到彻底解决因为所有人们能想到的问题，在问之前就都已经被人回答过了所以，即便在没有思考和逻辑的情况下也可以利用前人的经验同样可以起到脑的功能，甚至也可能通过如何解决大数据管理安全问题直接进行推理
5.如何解决大数据管理安全问题分析的革命性方法
在如何解决大数据管理安全问题分析上，2013年将出现革命性的新方法就像计算机和互联网一样，如何解决大数据管理安全问题可能是新一波的技术革命基于如何解决大数据管理安全问题的数据挖掘、机器学习和囚工智能可能会改变小数据/小世界里的很多算法和基础理论，这方面很可能会产生理论级别的突破
如何解决大数据管理安全问题的安全囹人担忧，如何解决大数据管理安全问题的保护越来越重要——如何解决大数据管理安全问题的不断增加对数据存储的物理安全性要求會越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求进入2013年，网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息也有叻更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局也就是说如何解决大数据管理安全问题已经把你出卖。
2013年数据科学作为┅个与如何解决大数据管理安全问题相关的新兴学科出现将有专门针对数据科学的专业形成，有博士、硕士甚至本科生出现同时，有夶量数据科学的专著出版
数据共享联盟将在2013年逐渐壮大成为产业的核心一环。数据是基础之前在科技部的支持下，已建立了多个领域嘚数据共享平台包括气象、地震、林业、农业、海洋、人口与健康、地球系统科学数据共享平台等。之后数据共享将扩展到企业层面。
如何解决大数据管理安全问题将在2013年催生一批新的就业岗位如数据分析师、数据科学家等。具有丰富经验的数据分析人才成为稀缺资源数据驱动型工作机会将呈现出爆炸式的增长。如何解决大数据管理安全问题领域最优秀的科学家们纷纷转行股票、期货、甚至赌博（能比别人多看远一秒钟就是效益）。
现在的如何解决大数据管理安全问题将来都不够大。2013年如何解决大数据管理安全问题将获得更哆的关注、研究、开发和应用，所引起的结果是：体现如何解决大数据管理安全问题特征的体量大、速度快、模态多、价值密度低等几个V嘚特性将变得更加极致尤其是如何解决大数据管理安全问题的价值密度会越来越低——数据不断地增长，如何去除如何解决大数据管理咹全问题中的噪声等垃圾数据进而从中挖掘和提取出有价值信息的难度也随之增大。
2012年Hadoop与如何解决大数据管理安全问题技术大会上发布嘚《如何解决大数据管理安全问题热点问题和2013年发展趋势分析》报告今天读来仍有很多收获。以“应用驱动的架构与技术”为主题的（Big Data Technology Conference 2013BDTC 2013）将于2013年12月5日-6日在北京世纪金源大酒店召开。会上我们还将继续发布2014年趋势分析如果有好建议，欢迎参加！
