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【5G大咖談】廖建新:5G是促進大數據繁榮發展的催化劑
2017-07-28 08:45:25 來源: 新華網
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   新華網北京7月27日電(記者 陳聽雨 淩紀偉) 大數據技術持續火熱,並不斷演進創新。按照《資訊通信行業發展規劃(2016-2020年)》,2020年5G網絡將正式商用。5G能否帶來大數據的繁榮發展?大數據技術又該如何在5G時代抓住機遇、有所作為?怎樣利用大數據打造更加智慧的城市?近日,新華網專訪了北京郵電大學網絡智能研究中心主任、教育部特聘教授“長江學者”博士生導師廖建新,解讀大數據技術如何在5G時代創造新價值。

    大數據平臺作為數據中心、生産中心和開放中心,為互聯網産業與傳統産業鏈上的角色提供數據介面和開放環境,為互聯網、通信、教育、醫療、金融、交通、遊戲、旅遊、公共安全等行業提供智慧服務,促進互聯網行業和傳統行業的共同發展。

    廖建新認為,5G網絡將推動大數據産業的繁榮發展,大數據從概念走向落地,5G將是催化劑。

    5G時代 大數據呈現四點變化

    廖建新指出,5G時代,在互聯網快速發展的同時,物聯網迅速崛起,大數據所承載的業務形式更加復雜多樣,數據規模呈現爆炸式增長,海量數據以及其中蘊含的商業價值是大數據産業的核心財富,利用大數據技術實現數據價值化是大數據概念落地的重要方向。

    他認為,在5G時代,大數據的發展呈現出了四點顯著變化。首先,傳統平臺的架構主要做數據的抽樣分析,大數據技術使全量數據的分析、挖掘成為可能,使數據分析的結果更具普遍性和通用性。

    其次,在傳統技術環境下,計算資源不足制約了復雜分析方法和模型的建設,分布式的計算架構將這種制約基本消除,為機器學習乃至深度學習的普及提供了發展空間。

    第三,大數據開放平臺正快速發展。對企業內部而言,這有助于企業數據的聚合和共用,減少了數據重復採集、處理和存儲,降低了成本。對企業外部而言,打造開放共用的大數據應用生態環境有助于大數據對外變現和産業合作能力,能讓數據産生更大價值。

    第四,數據可視化相關技術快速崛起,完善了大數據的産業鏈,使數據從採集、處理、分析到展現形成了一個完成的生態環。

    如何從數據海嘯中挖掘價值

    進入5G時代,移動互聯網業務將進一步發展,物聯網、人工智慧等領域的創新應用井噴式涌現。廖建新稱,“這必將帶來數據體量、種類和形式的爆發增長。目前沒有哪一種單一的計算平臺可以有效應對如此復雜、多樣、海量的數據處理挑戰,需要綜合運用多種大數據存儲、計算架構,構建混搭式的大數據處理係統。”

    5G時代,將是萬物智能互聯的世界,海量設備接入網絡會帶來數據海嘯。不過廖建新指出,“數據本身價值有限,只有通過數據分析挖掘技術,從海量數據中提取有價值內容資訊,才能為企業和社會開啟更多價值,推動效率和數據變現”。

    如何從海量復雜的數據中挖掘價值?廖建新表示,機器學習為數據挖掘技術提供了必要的數據分析演算法,近年來,隨著機器學習的深入應用已為各行業帶來了巨大的市場價值和社會價值。

    他稱,5G時代必將賦予深度學習全新能量,深度學習是機器學習研究中的一個新領域,可從海量復雜數據中發掘數據間的弱關聯關係,極大提升數據模式識別能力,從而實現對高維數據、自然語言、語音、圖像等復雜數據的深入洞察。深度學習作為人工智慧的技術手段,將推動人工智慧對于機器的感知、學習、推理、行動和適應真實世界。

    借助5G 大數據能讓城市更智慧

    當前,不少地方提出打造智慧城市的願景,在智慧城市的建設過程中,大數據扮演著重要角色。

    廖建新稱,“大數據技術是搭建開放融合的智慧城市資訊服務平臺的基礎,能夠基于先進的技術推動傳統行業的轉型。金融徵信、智慧城市、交通旅遊、醫療衛生等行業,都可以借助大數據技術建立開放、共贏的智慧城市應用生態圈”。

    具體而言,在智慧城市的建設中,大數據可以在以下方面發揮作用。

    首先,在金融領域,金融行業對數據具有高敏感性的特點,創新的基礎和金融安全的保障都來源于大數據的分析和深入挖掘。

    其次,在智慧交通方面,大數據具有資訊整合優勢和組合效率,有利于數據的同步採集和分析處理,可以為市政交通提供精準數據服務,及時疏導交通線路,做好應急處置,提高服務水準。

    第三,智慧旅遊的發展也離不開大數據,通過數據準確反映旅遊的客源市場和産品,為精準行銷提供的數據支撐。

    第四,大數據技術還可以對教育行業的潛在目標客戶進行分析,提供用戶分布規律數據,為教育機構和消費者提供數據服務。

    此外,醫療也是大數據的一個重要應用領域,可以分析和預測醫院挂號人數、就醫情況等資訊,實現分流疏導;預測傳染病擴散范圍,開展疾病防控;通過120急救電話分析確定位置資訊、整體分布情況,為合理部署救護車提供支援;協助醫療衛生機構識別醫保騙取行為等。

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【糾錯】 責任編輯: 冉曉寧
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