大資料仍未攻克的五大世界性難題

儘管計算性能、存儲容量以及分析技術一直在不斷進步，某些現實挑戰對於大資料而言仍然過於龐大以至於無法應對。 在今天的文章中，我們將探討五個此類難題 ——看看如何才能將其解決。

如果大資料能夠在傳統領域之外進一步解決世界性難題，結果會怎麼樣?到目前為止，IBM、谷歌以及惠普等巨頭級企業已經開始對這類高難度挑戰發起衝擊，其中包括分析繁忙的高速公路上到底會有多少車輛通過某條橋樑， 或者計算會有多少使用者查看網路瀏覽器中的一條小廣告。 谷歌公司甚至公佈了一項雄心勃勃的計畫，稱將解決人類衰老這一歷史性難題。

但仍有幾大世界性難題等待著我們攻克。 在某些情況下，分析所需要的資料根本無跡可尋。 在其它情況下，足以應對如此龐大資料量的電腦還沒有被發明出來。 目前有五大課題值得我們關注。 會有大資料技術企業站出來排憂解難嗎?我們等待時間帶來答案。

世界人民的健康記錄：醫學領域最急需的資源

大多數人都擁有一份電子健康記錄(簡稱HER)，不過其中的內容頗為有限——甚至只包含最近一次健康檢查的基本結果。 目前足以支撐全世界健康記錄資料庫的工具與技術已經到位。 這樣的全球性資料庫一旦出現，製藥企業就能對其進行分析以開發人民群眾最急需的疫苗及藥物——也就是說，根據供應鏈的實際需要進行優先選擇。

既然前景一片光明，為什麼我們還沒有感受到由此帶來的益處呢?這是由於目前還缺乏一套訪問全球資料的可行機制。 「健康記錄被保存在一大堆彼此隔離的系統當中，而資料持有者沒有足夠的動力來分享這些資訊，」分散式資料庫供應商Cloudant公司聯合創始人兼首席科學家 MikeMiller表示。 「即使我們真的把所有資料都歸攏在一起，也仍然需要通過機器學習演算法及即時分析對其進行全面優化。 這也正是我們目前正在努力鑽研的課題。 」

人腦圖譜：瞭解身體的各個部分如何運作

人類大腦模型能夠為科學研究帶來巨大説明。 醫生可以查看腫瘤的生長情況或者瞭解大腦如何通過一系列功能控制身體的其它器官。 目前已經有包括歐洲人類大腦專案在內的多個科學專案嘗試在未來十年之內創建出大腦類比系統。

障礙何在?要完成這項工作，我們需要一台運算速度千倍于當前水準的超級電腦。 大腦當中存在數以百萬計的神經遞質，而且它們彼此之間互相連通、共同資料我們所接觸到的「資料」。

「這樣的計算規模要求我們從傳統的矽晶片領域脫離出來，邁向生物晶片時代——這是分子計算的前提條件，」曾任克林頓政府前副助理國務卿(負責運輸體系技術政策)、現任霍華德大學教授的OliverG.McGee解釋道。 「從直觀角度看，分子計算在資料管理方面的運算速度比傳統矽晶片高750倍，只有這樣的機制才能處理顱腹腦體系當中的關係認知奧秘。 」

統籌世界範圍內的鈾原料供應：追蹤武器化活動與能源供給

毫無疑問，在全球範圍內收集任何資料都將是一項極為艱巨的任務，但追蹤全球鈾原料供應至少擁有其積極意義——當然，前提是所有資訊碎片都能嚴絲合縫地被拼接在一起。

資料收集企業Connotate公司CEOKeithCooper指出，我們目前只能解決其中一部分難題，因為某些國家並沒有公開其鈾原料供應記錄。 「目前，很多鈾儲量豐富的國家雖然已經擁有便捷的互聯網體系，但卻仍然拒絕以標準化方式公佈其資源流向。 」幸運的是，計算宏觀形勢倒不太困難——畢竟將鈾原料投入武器化領域的國家數量有限。

我們真正需要追蹤並掌握的是全球可用鈾原料當中最為寶貴的、僅占15%的濃縮鈾，他解釋道。 「我們需要識別並追蹤所有與濃縮鈾相關的銷售活動(通過黑市或者合法管道)以及礦藏分佈，並通過論壇、博客、監管機構及其它周邊體系進行資料統計，包括各政府及非政府組織對於鈾原料生產資料及開採活動的報導等。 為了處理收集到的這些結果，我們還需要設計出一套智慧化人機交流方案。 」

全球即時犯罪資料：更加主動的警務處理能力

很多地方性執法機構已經掌握著非常豐富的犯罪資料，警務人員則可以在自己的警車內輕鬆訪問犯罪記錄資料庫，從而根據犯罪嫌疑人的具體情況做出反應。

障礙何在?這些資料只包含過往的罪行，Cloudant公司的Miller表示，其中無法體現剛剛發生或者正在進行中的犯罪活動。 由於無法在犯罪活動進行的過程中進行阻止，警方只能被迫採取更為被動的應對措施。

不過情況已經有所轉變，Miller指出。 舉例來說，加利福尼亞州奧克蘭市警方已經配備聲學監控器用於識別槍聲。 技術人士將其稱為 「ShotSpotter」，配合大資料分析機制即可用於追蹤潛在的犯罪發生地點，警員則根據分析結論立即前往對應位置。 即時犯罪資料所帶來的易處並不局限于執法領域：TruliaLocal熱點地圖能夠提供犯罪活動報告，從而説明住房買家選擇更友善、更安全的生活環境。

追蹤兒童行蹤：更好、更及時的AmberAlert

時至今日，我們已經擁有很多種通報失蹤兒童的方式，例如美國所採用的AmberAlert系統。 不過這些通告機制的最大問題在於，只能在事後發起提醒。 追蹤兒童位置所必要的技術已經存在，當下大部分智慧手機都能通過谷歌位置報告功能將兒童的當前所在地發送給父母。 與此同時，大眾汽車的Car-Net以及福特汽車的MyKey應用也能在青少年駕車到達特殊地理位置時發送報告。

障礙何在?分析。 數位行銷企業RoundarchIsobar公司副總裁JaisonManian指出，預測技術能夠助我們一臂之力。 大資料廠商能夠分析兒童的行為模式，當然前提是家長願意分享相關資料。

「預測分析能夠追蹤兒童的日常行動模式，並在出現嚴重偏差時立即向父母發出警示，」他表示。 只要滿足警示條件，資訊會被即時發出 ——這能有效阻止重大事故的發生。