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    【5G大咖谈】廖建新:5G是促进大数据繁荣发展的催化剂
    作者:未知    来源:新华网    更新时间:2017-07-28 14:55

      他认为,在5G时代,大数据的发展呈现出了四点显着变化。首先,传统平台的架构主要做数据的抽样分析,大数据技术使全量数据的分析、挖掘成为可能,使数据分析的结果更具普遍性和通用性。

      其次,在传统技术环境下,计算资源不足制约了复杂分析方法和模型的建设,分布式的计算架构将这种制约基本消除,为机器学习乃至深度学习的普及提供了发展空间。

      第三,大数据开放平台正快速发展。对企业内部而言,这有助于企业数据的聚合和共享,减少了数据重复采集、处理和存储,降低了成本。对企业外部而言,打造开放共享的大数据应用生态环境有助于大数据对外变现和产业合作能力,能让数据产生更大价值。

      第四,数据可视化相关技术快速崛起,完善了大数据的产业链,使数据从采集、处理、分析到展现形成了一个完成的生态环。

      如何从数据海啸中挖掘价值

      进入5G时代,移动互联网业务将进一步发展,物联网、人工智能等领域的创新应用井喷式涌现。廖建新称,“这必将带来数据体量、种类和形式的爆发增长。目前没有哪一种单一的计算平台可以有效应对如此复杂、多样、海量的数据处理挑战,需要综合运用多种大数据存储、计算架构,构建混搭式的大数据处理系统。”

      5G时代,将是万物智能互联的世界,海量设备接入网络会带来数据海啸。不过廖建新指出,“数据本身价值有限,只有通过数据分析挖掘技术,从海量数据中提取有价值内容信息,才能为企业和社会开启更多价值,推动效率和数据变现”。

      如何从海量复杂的数据中挖掘价值?廖建新表示,机器学习为数据挖掘技术提供了必要的数据分析算法,近年来,随着机器学习的深入应用已为各行业带来了巨大的市场价值和社会价值。

      他称,5G时代必将赋予深度学习全新能量,深度学习是机器学习研究中的一个新领域,可从海量复杂数据中发掘数据间的弱关联关系,极大提升数据模式识别能力,从而实现对高维数据、自然语言、语音、图像等复杂数据的深入洞察。深度学习作为人工智能的技术手段,将推动人工智能对于机器的感知、学习、推理、行动和适应真实世界。

      借助5G 大数据能让城市更智慧

      当前,不少地方提出打造智慧城市的愿景,在智慧城市的建设过程中,大数据扮演着重要角色。

      廖建新称,“大数据技术是搭建开放融合的智慧城市信息服务平台的基础,能够基于先进的技术推动传统行业的转型。金融征信、智慧城市、交通旅游、医疗卫生等行业,都可以借助大数据技术建立开放、共赢的智慧城市应用生态圈”。

      具体而言,在智慧城市的建设中,大数据可以在以下方面发挥作用。

      首先,在金融领域,金融行业对数据具有高敏感性的特点,创新的基础和金融安全的保障都来源于大数据的分析和深入挖掘。

      其次,在智慧交通方面,大数据具有信息集成优势和组合效率,有利于数据的同步采集和分析处理,可以为市政交通提供精准数据服务,及时疏导交通线路,做好应急处置,提高服务水平。

      第三,智慧旅游的发展也离不开大数据,通过数据准确反映旅游的客源市场和产品,为精准营销提供的数据支撑。

      第四,大数据技术还可以对教育行业的潜在目标客户进行分析,提供用户分布规律数据,为教育机构和消费者提供数据服务。

      此外,医疗也是大数据的一个重要应用领域,可以分析和预测医院挂号人数、就医情况等信息,实现分流疏导;预测传染病扩散范围,开展疾病防控;通过120急救电话分析确定位置信息、整体分布情况,为合理部署救护车提供支持;协助医疗卫生机构识别医保骗取行为等。

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