原來你是這樣的大資料：貴陽數博會這些不同領域大咖的觀點亮了！
這兩天貴陽又火了，企業、學校都放假了。為什麼？因為一年一度的“中國國際大資料產業博覽會”在貴陽盛大召開了。通信世界全媒體記者在現場感歎：不僅僅是業內人士，甚至連小學生、老大爺，
大資料大資料不僅僅是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，對於萬眾創業創新者而言，大資料也帶來了巨大的變革潛力和創新空間。
2017數博會又一次聚集了大資料產業的產學研各領域菁英探討發展之路。
中國工程院院士 鄔賀銓：
推進工業大資料的全域、高效應用很有必要
相對於消費領域的大資料，工業製造領域大資料產生的價值更需要重視。資料統計顯示，把工業、產業領域的大資料利用率和人均產出率進行對比研究發現，財富100強的企業，有效利用了大資料的企業人均產出提升了14.4%，對製造業的貢獻平均提升了20%，
工業製造業的大資料的特點包括：不同工業的資料多樣性、異構性的差異很；生產線環節的資料很多時候需要同步；為了監控和預警，工業大資料需要即時分析和應用；理解工業資料需要有一定經驗。工業大資料有必要在研發、設計、製造、售後等全環節實現應用，提升生產效率，改進產品品質，
中國科學院院士 陳潤生：
基於大資料達到精准醫學還有很長一段路
組學大資料與醫學的結合，產生了精准醫學這個概念。2015年1月20號當時的美國總統奧巴馬提到美國要開展啟動所謂的精准醫學研究，自此美國精准醫學就走上國家計畫的軌道，消息很快傳遍世界，2015年，我國十幾個部委也聯合啟動了精准醫學的研究與推進。
上個世紀90年代開始人類破解了自己的遺傳密碼，但需要消耗100億美金，，短短30年來，這個效率提高了10的6次方倍，價格降低了100萬倍。但是要知道遺傳密碼真正的涵義，大資料技術的應用就非常關鍵。畢竟目前醫學領域的基因組的資訊才被利用了3%，97%都沒有被挖掘，所以大資料在醫療領域有巨大的潛力，只是目前實現精准醫學還面臨著諸多現實的挑戰，路還很長。
另一方面，非編碼的大資料研究對疾病的診斷治療可能會帶來全新的平臺，或者為全新的藥物的設計和研發提供新方向。
中國科學院院士 徐宗本：
大資料的核心技術是大資料演算法
預計在未來很長時間，解讀各自領域的資料是一個基本的科學活動，但是分析大資料和處理大資料並不簡單。做大資料一定是資料為基礎，平臺起到支撐作用，資料分析為核心，最終產生價值是王道。
大資料分析核心技術的形勢是大資料演算法。大資料基本的挑戰，一個是分析基礎，一個是計算技術，一個是計算判定。而這也將帶來研究重心計算演算法和核心演算法的研究。
英國帝國理工學院教授 郭毅可：
我們正站在全新的智慧文明的前沿
人類一直試圖打造越來越聰明的機器人來代替人在工業、消費、娛樂等領域發揮作用，如果沒有大資料的參與，今天的人工智慧AI就與以前的自動機器人製造沒有太大區別。但是有了大資料技術的應用，今天的AI就完全不一樣了。甚至可以說，我們已經站在了全新的智慧文明的前沿。
AI有三個主要的學習任務，一是監督學習，二是非監督學習，三是強化學習，目前非監督學習是主要的階段。未來，利用大資料資訊的有效處理和分析，機器不僅僅是可以創造現有的知識或者價值，還可以創造未知的知識或者價值，前景非常不可估量。
中國科學院國家天文臺資訊與計算中心主任 崔辰州：
大資料助力天文發展之路走的更遠
探索宇宙的奧秘，大資料正在發揮越來越重要的作用。天文學是一個典型的大資料應用領域，也需要通過標準化和一系列規範實現全世界的天文科學資料的共用和交易。為了解決國際上天文大資料的開放、共用以及包括我們的資料之間的操作，天文學家提出了虛擬天文臺的構想，這是一個“通過先進的信息技術將全球範圍內的研究資源無縫透明連接在一起的形成的資料密集型網路化天文研究與科普教育平臺”。去年我國國家天文臺和阿裡雲成立了天文大資料聯合研究中心，實現了對中國虛擬天文臺的有力支撐。
中國虛擬天文檯面向公眾頻道，推出了一個“公眾創新搜尋”的項目，利用湘江烏魯木齊的學校老師拍的照片傳到虛擬天文臺上，讓天文愛好者找不同，找到的話相當於公眾就發現了一個超新星，結果是非常激動人心的，2015年上線之後，第一個找到超新星的人是安徽當年一位十歲的小朋友，到目前為止他仍然是全社會發現新星最年輕的一位。
中科院微生物所網路資訊中心主任 馬俊才：
微生物領域的全球資料合作正在發揮大價值
人類認識的微生物只占微生物總量的1%，人類使用的微生物只占人類認知的微生物的0.1%，這足以說明微生物種類的繁多和數量的龐大。
人類在研究、認知微生物的過程中也會產生大量的資料。中國科學院微生物研究所可以說是世界上目前最大的微生物保藏機構之一，宣導了一系列的國際合作計畫，建立一個全球的目錄，所有的資料是公開的，43個國家的110多個機構已參與到這個合作計畫中。
有了大資料技術的支撐，任何一株菌都可以被檢索，可以顯示其在保藏中心的採集資料，相關文章，應用資訊等。
為什麼我們中國宣導的這樣大資料平臺有那麼多的國家參加？一方面，這是一個為資料提供者來做增值服務的平臺，基於大資料的平臺我們也可以得到很多的資訊，通過全世界的檢索等行為，看到全世界微生物的菌種中最活躍菌是什麼，對其申請的專利進行資訊挖掘，最作我們可以進行挖掘，進而建立微生物的評價平臺為我們的客戶服務。從而讓微生物這一個大資料平臺，成為一個永不落幕的交易會。
大資料分析與應用技術國家工程實驗室副主任 袁曉如：
視覺化讓大資料觸手可及
人類通過技術手段認知理解各種資料，形成分析結果回饋於資料決策之中，在這過程中，視覺化就是對事物建立心理模型的過程。科學家希望視覺化説明人類更好地看到大量資料的核心，但這各式各樣的複雜資料要想形成清晰簡單的視覺化結論不是容易的，所以資料分析中，資料的清洗也是很難但很重要的。包括資料清洗等在內，這些挑戰如果能被解決，視覺化的資料結果可以在各領域服務於各類政府、企業的活動。
看下來，有沒有覺得大資料如此有魅力？用前方記者的話說：原以為很深奧很學術的大資料會議，原來這麼讓人“不明覺厲”！
當然，貴陽數博會的業界大咖遠遠不止上述幾位。 “大資料科學與工程國際會議”是本屆數博會多個論壇之一，本論壇更多詳情請流覽：http://zhuanti.cww.net.cn/zhuanti/2017dsj/
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只是目前實現精准醫學還面臨著諸多現實的挑戰，路還很長。另一方面，非編碼的大資料研究對疾病的診斷治療可能會帶來全新的平臺，或者為全新的藥物的設計和研發提供新方向。
中國科學院院士 徐宗本：
大資料的核心技術是大資料演算法
預計在未來很長時間，解讀各自領域的資料是一個基本的科學活動，但是分析大資料和處理大資料並不簡單。做大資料一定是資料為基礎，平臺起到支撐作用，資料分析為核心，最終產生價值是王道。
大資料分析核心技術的形勢是大資料演算法。大資料基本的挑戰，一個是分析基礎，一個是計算技術，一個是計算判定。而這也將帶來研究重心計算演算法和核心演算法的研究。
英國帝國理工學院教授 郭毅可：
我們正站在全新的智慧文明的前沿
人類一直試圖打造越來越聰明的機器人來代替人在工業、消費、娛樂等領域發揮作用，如果沒有大資料的參與，今天的人工智慧AI就與以前的自動機器人製造沒有太大區別。但是有了大資料技術的應用，今天的AI就完全不一樣了。甚至可以說，我們已經站在了全新的智慧文明的前沿。
AI有三個主要的學習任務，一是監督學習，二是非監督學習，三是強化學習，目前非監督學習是主要的階段。未來，利用大資料資訊的有效處理和分析，機器不僅僅是可以創造現有的知識或者價值，還可以創造未知的知識或者價值，前景非常不可估量。
中國科學院國家天文臺資訊與計算中心主任 崔辰州：
大資料助力天文發展之路走的更遠
探索宇宙的奧秘，大資料正在發揮越來越重要的作用。天文學是一個典型的大資料應用領域，也需要通過標準化和一系列規範實現全世界的天文科學資料的共用和交易。為了解決國際上天文大資料的開放、共用以及包括我們的資料之間的操作，天文學家提出了虛擬天文臺的構想，這是一個“通過先進的信息技術將全球範圍內的研究資源無縫透明連接在一起的形成的資料密集型網路化天文研究與科普教育平臺”。去年我國國家天文臺和阿裡雲成立了天文大資料聯合研究中心，實現了對中國虛擬天文臺的有力支撐。
中國虛擬天文檯面向公眾頻道，推出了一個“公眾創新搜尋”的項目，利用湘江烏魯木齊的學校老師拍的照片傳到虛擬天文臺上，讓天文愛好者找不同，找到的話相當於公眾就發現了一個超新星，結果是非常激動人心的，2015年上線之後，第一個找到超新星的人是安徽當年一位十歲的小朋友，到目前為止他仍然是全社會發現新星最年輕的一位。
中科院微生物所網路資訊中心主任 馬俊才：
微生物領域的全球資料合作正在發揮大價值
人類認識的微生物只占微生物總量的1%，人類使用的微生物只占人類認知的微生物的0.1%，這足以說明微生物種類的繁多和數量的龐大。
人類在研究、認知微生物的過程中也會產生大量的資料。中國科學院微生物研究所可以說是世界上目前最大的微生物保藏機構之一，宣導了一系列的國際合作計畫，建立一個全球的目錄，所有的資料是公開的，43個國家的110多個機構已參與到這個合作計畫中。
有了大資料技術的支撐，任何一株菌都可以被檢索，可以顯示其在保藏中心的採集資料，相關文章，應用資訊等。
為什麼我們中國宣導的這樣大資料平臺有那麼多的國家參加？一方面，這是一個為資料提供者來做增值服務的平臺，基於大資料的平臺我們也可以得到很多的資訊，通過全世界的檢索等行為，看到全世界微生物的菌種中最活躍菌是什麼，對其申請的專利進行資訊挖掘，最作我們可以進行挖掘，進而建立微生物的評價平臺為我們的客戶服務。從而讓微生物這一個大資料平臺，成為一個永不落幕的交易會。
大資料分析與應用技術國家工程實驗室副主任 袁曉如：
視覺化讓大資料觸手可及
人類通過技術手段認知理解各種資料，形成分析結果回饋於資料決策之中，在這過程中，視覺化就是對事物建立心理模型的過程。科學家希望視覺化説明人類更好地看到大量資料的核心，但這各式各樣的複雜資料要想形成清晰簡單的視覺化結論不是容易的，所以資料分析中，資料的清洗也是很難但很重要的。包括資料清洗等在內，這些挑戰如果能被解決，視覺化的資料結果可以在各領域服務於各類政府、企業的活動。
看下來，有沒有覺得大資料如此有魅力？用前方記者的話說：原以為很深奧很學術的大資料會議，原來這麼讓人“不明覺厲”！
當然，貴陽數博會的業界大咖遠遠不止上述幾位。 “大資料科學與工程國際會議”是本屆數博會多個論壇之一，本論壇更多詳情請流覽：http://zhuanti.cww.net.cn/zhuanti/2017dsj/
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