BDTC PPT集萃（五）：大資料的挑戰與前景

從2008年60人規模的「Hadoop in China」技術沙龍，到當下數千人規模的行業技術盛宴，七屆BDTC（大資料技術大會）完整地見證了中國大資料技術與應用的變革，忠實地描繪了大資料領域內的技術熱點， 沉澱了無數極具價值的行業實戰經驗。 同時，2014年12月12至14日，第八屆中國大資料技術盛會將一如既往的引領當前領域內的技術熱點，分享行業實戰經驗。

為了更好地洞悉行業發展趨勢，瞭解企業技術挑戰，在BDTC 2014召開前夕，我們將帶大家一起對歷屆大會沉澱的知識進行挖掘，分享各IT巨頭在大資料領域的探索之路。

大資料為企業的發展了巨大的商機，在企業的實踐中，大資料面臨著各種挑戰，同時它的應用前景也不可小覷，這裡將為大家送上歷屆中國大資料技術大會PPT精粹的大資料的挑戰與前景篇。

以下為歷屆中國大資料技術大會PPT精粹的大資料的挑戰與前景篇：

VMware全球高級副總裁RonaldoAma：Future of big data analytics

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Ronaldo Ama認為大資料很好，能帶來很多價值。 他首先展現了一副大資料的應用全景，從即時流技術，機器學習技術，即時處理技術，資料分析技術和批次處理等多個領域展開；之後從技術上提出了3層模型，最上面是部署雲計算技術的計算層，中間是資料存儲和預處理的資料層， 位於最下面的自然是由許多主機和網路構成的基礎設施層，顯然，要實現這些，如運維、高可靠性、彈性和靈活租用等都需要虛擬技術的支援；最後，針對如何實現、部署虛擬化框架和應用，做了詳細的闡述。

北京大學「百人計畫」研究員袁曉如：大資料時代視覺化分析的機遇與挑戰

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袁曉如介紹了「大資料」與「視覺化」的內涵，特別指出資訊圖是與視覺化不一樣的，視覺化是對事物建立心理模型或心理圖像的過程，需要更多對資料的分析與處理。 他結合生動的案例帶領大家一起分析了視覺化在大資料時代面臨的挑戰，主要有：可感知性（以北京出租GPS和某地點周邊交通為例）、可擴充性、交互性、從使用者角度出發的可擴充性、視覺化系統發展。 他還認為，視覺化是一個資料總結、挖掘、返回原資料的過程，是一個從整體到局部的過程，可以説明瞭解世界是如何運行的。 最後，他重點強調，目前中國仍然缺乏大資料視覺化方面的專家人才，與美國等國家的差距很大，雖然越來越多的公司關注資料視覺化，但仍待深入。

阿裡巴巴資料平臺架構師劉昌鈺：阿裡大資料應用平臺

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阿裡巴巴資料平臺架構師劉昌鈺擅長大系統的架構設計。 阿裡資料平臺的架構採用資料+雲計算，圍繞資料的「存、通、用」，大規模降低資料使用門檻，資料越關聯越有價值，越用越有價值。 大資料應用平臺的架構主要包括資料導入、資料開發、資料生產、資料回流、元資料中心和資料品質中心，劉昌鈺對此展開了詳細的闡述。 大資料應用平臺在未來面臨著很多挑戰，需要在穩定性、效率、對外開放、資料品質、可管理性和易用門檻方面進行改善和提升。

工業和資訊化部電信研究院專家魏凱：大資料商業利用的政策管制問題

PPT下載——2013年第七屆BDTC

資訊化讓物質世界變得可計算、分析和預測，當物質世界的潛力越來越難以挖掘的時候，通過資料分析提供的指導來優化物質世界運行，有望打開廣闊的增長新空間。 這就是大資料的基本思想。 在大資料應用方面，互聯網行業已率先開闢道路，在搜尋引擎、定向廣告、個性推薦等應用方面發展較為成熟，政府、電信、金融、零售等行業仍處在艱難的探索中，同時，互聯網企業加速搶佔資料入口，構造基於自身資料平臺的生態系統， 建立了資料交易平臺。 開源降低了大資料技術入門門檻，但領先的互聯網企業技術水準超前業界8-10年，且差距呈擴大趨勢。 在此種市場環境下，大資料仍面臨這很多市場無法自發解決的系統性挑戰，這需要我們進行深入的思考和實踐。

資料堂聯合創始人肖永紅：科研資料應用和共用方面的實踐

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肖永紅主要介紹了大資料的起源及特點、大資料時代下新思維、科研領域大資料應用及挑戰、科研資料共用服務實踐以及科研資料獲取處理服務實踐。 他介紹到海量視頻、圖片、文本、語音及社會關係等資料中超過80%屬於非結構化資料，大資料不同于一般物質性資源，它的價值不會隨著使用次數增多而減少，資料可以被不斷的整合和處理，不斷的被發現新的價值。 與資料相關的任何服務都能夠發生在一個集中化的位置，然後再將資料提供給不同的系統和使用者，而無需再考慮這些資料來自于哪些資料來源。 大資料的應用要確保資料的可用和可信，在未來的發展中，要實現資料共用，以互聯網的思維實現資料服務。

俄亥俄州立大學教授張曉東：並行處理在大資料分析中所面對的挑戰

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張曉東，工程領域的Robert M. Critchfield Professor及俄亥俄州立大學電腦科學與工程部主席，IEEE合夥人，他長期專注研究高性能計算及分散式系統。 他詳細的介紹了為掃清並行處理在大資料分析中所遇到的障礙而做的系統設計和實現：協調大資料分析的使用者可控制的通信機制；將資料分析和查詢要求自動轉化為優化分析程式的軟體工具；為平衡性能、擴充性，和容錯性而定制的大資料存儲結構。 在現在這個「資料是檢驗真理的一個重要標準」的時代，同時也是一個資料驅動的時代，我們對演算法提出了新的需求，系統設計也由scale-up的模型過渡到BSP模型，發展到scale-out的模型。

CCF大資料專家委員會秘書長程學旗：大資料的挑戰問題和發展趨勢

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程學旗首先介紹了Hadoop與大資料技術大會的由來和發展歷程。 在大會演講中，他分享了大資料的熱點和未來的發展趨勢調研。 通過持續一個月的調研、提案和專家投票等過程，大資料執行委選出了大資料熱點的八個問題，主要包括：資料科學與大資料的學科邊界問題、資料計算的基本模式和范式問題、大資料的特性和資料態的問題、大資料的作用力與變化反應、 大資料的安全和隱私問題、大資料對IT技術的挑戰、大資料的應用和產業鏈的問題、大資料的生態環境問題。 關於大資料的發展趨勢，則提煉出了37項，整體態勢則表現為數據規模更大化、資料資源化、資料的價值凸顯、資料私有化出現和聯盟共用。

百分點創始人/CEO柏林森：個人化——大資料暗海中的領航員

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柏林森，百分點創始人、CEO，多年來專注于個人化技術的演算法創新、推薦引擎、雲計算、海量資料處理、人工智慧及其系統實現，帶領百分點的研發團隊開發出基於內容、使用者行為和社交網路的多種個人化演算法。 在本次演講中，他從四個方面介紹了大資料。 首先指出大資料技術和個人化技術是未來的兩大技術方向；其次，他認為個人化是大資料的終極應用；第三，他介紹了百分點的大資料和個人化實踐；最後，他與大家一起分享了Hadoop在百分點大資料和個人化中的應用。

南京大學教授黃宜華：大資料研究的技術層面和主要研究內容

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黃宜華博士，南京大學電腦系教授。 主要研究方向為大規模資料並行處理、雲計算、Web資訊抽取與挖掘技術、Internet/Web技術與應用、體系結構與多核平行計算、生物資訊處理、中文資訊處理，在國內外學術刊物和國際會議上發表學術論文50多篇。 本演講中他主要介紹了大資料研究主要涉及哪些技術層面和哪些熱點研究內容，研究層面主要分為應用層、演算法層、系統層和平台層，他還以「應用需求為導向、學科交叉為橋樑、計算技術為支撐」的發展原則和策略， 詳細介紹了大資料十個熱點研究問題。

華東師範大學教授周傲英：Hadoop與大資料——一個資料庫學者的解讀

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周傲英，華東師範大學軟體學院教授、博士生導師。 分別于1985和1988年在成都科技大學（現四川大學）獲得電腦應用學士和碩士學位，1988年至1990年在成都科技大學電腦系擔任助教。 演講中，周傲英教授試圖以一個資料庫研究者的視角來理解Hadoop和「大資料」。 Hadoop經過幾年的發展，從一門邊緣技術成長為一種事實上的標準。 「大資料」是今年IT領域當之無愧的熱點話題。 Hadoop在處理網頁數據等方面取得巨大成功，而「大資料」三個字沒有給人們傳遞確切的語義。

2014年12月12-14日，由中國電腦學會（CCF）主辦，CCF大資料專家委員會協辦，中科院計算所與CSDN共同承辦的第八屆中國大資料技術大會（Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014）將在北京新雲南皇冠假日酒店隆重舉辦。 本屆大會將圍繞「大資料基礎建設」、「大資料生態系統」、「大資料核心技術」、」大資料應用之互聯網技術實踐」、」大資料應用之傳統企業技術實踐」等議題展開，近百位專家將親臨現場，分享他們的技術實戰。 更多優惠，速來註冊！

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BDTC PPT集萃（一）：BAT、華為、網易等分享的大資料架構

BDTC PPT集萃（二）：Facebook、LinkedIn等分享的大資料架構

BDTC PPT精粹（三）：BAT、IBM、Intel等分享的大資料技術

BDTC PPT集萃（四）：騰訊、阿裡等分享的大資料應用

BDTC PPT集萃（五）：大資料的挑戰與前景

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