名家观点 | 吴信才: 时空大数据的机遇与挑战

时空大数据意义在于演绎发展、揭示规律、寻找特征、预测未来。

在过去十几年，随着各个领域数据规模的不断增长，当前的存储计算平台面临越来越大的考验。同时，人们更加清晰地认识到挖掘这些数据中的信息将带来巨大的商业价值。一些具备较大经济实力和研究能力的互联网大公司率先开始了时空大数据的研究和应用。诞生于开源世界的Hadoop 和它的衍生产品给整个信息产业带来了非结构化数据处理的希望。

时空大数据作为大数据行业的一个重要分支，也受益于整个行业的快速增长。

一是产业规模保持高速增长。2015 年我国大数据核心产业的市场规模达到115.9 亿元，增速达38%，2017～2018 年还将维持40%左右的高速增长。截至2017 年5 月31日，时空大数据产业的挂牌企业有204 家，在审企业29 家，退市企业6 家。据中国信通院测算，到2020 年大数据将带动中国GDP 提升2.8%～4.2%。

二是产业格局迎来洗牌阶段。2014 年，大数据企业纷纷通过并购、融资、合作等手段构建自己的产业体系或生态圈，以增强自己的产业竞争力，拟补产业短板，与合作伙伴一起构筑强大的竞争优势。未来几年，大数据产业有望形成若干个类似于Wintel 体系的稳固合作体系，在此之前，市场将处于激烈的洗牌阶段。地理信息行业也发生了变化，上中下游厂商有了新的机会，能够渗入更多的行业，改变产业格局。

三是我国时空大数据企业全球影响力将扩大。通过在大数据领域的大量投入、积极研发，我国大数据服务企业在技术上已经达到国际先进水平。未来，我国企业有望在全球范围内同亚马逊、IBM 这些国际巨头一同竞争。

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“沙里淘金”大数据如何转变为小数据

在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样，逐渐把时空大数据提炼成有价值的小数据。时空大数据具有多源异构高噪的特点，这是由于数据来自众多不同的网络用户，各种社会互动、沟通设备、社交网络和传感器都是其数据来源，使得数据具有很高的噪声。尽管衍生诸多算法、清洗策略、提取挖掘方法，数据降噪提取仍然有待再提高。因此在今后的时空大数据技术发展和应用研究中，如何把时空大数据提炼成有价值的小数据，是迫在眉睫的重要课题。

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“ABC”“三位一体”带来的新挑战

随着以移动互联网、物联网、人工智能、大数据、云计算等为代表的信息通信新技术的不断发展和日益融合，云时代也日益凸显出技术融合的特征。由人工智能（artificial intelligence）、大数据（big data）和云计算（cloud computing）组成的“ABC 金三角”将给各行各业带来新的发展契机。

未来趋势，是大数据、人工智能、云计算“三位一体”。人工智能需要大数据、云计算做支撑，三者之间的界线越来越模糊，三者糅合在一起将会为社会提供更多的技术服务，并带来更为广阔的空间。在云计算环境下，通过各种通信网络为用户提供按需即取服务。这就使得用户可以根据自身的需要特点选择相应的计算能力和存储系统。系统平台的各项功能将通过通信网络来实现，用户可以将各种平台应用部署在云计算供应商所提供的云计算平台中，以实现动态调整软件和硬件的需求。云计算因其在解决上述问题上具有的巨大优势，自诞生以来发展极为迅速。将云计算技术、大数据、人工智能和地理信息技术相结合，通过“云计算”和“云存储”平台，可以使得地理信息数据的存储、计算和分析具有更高的可扩展性和动态的支持。另外，研究云平台环境下城市地理时空信息系统的应用模式、服务体系、存储迁移等问题显得很有必要性并具有商业价值。

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政务大数据与时空大数据助力

我国时空信息“弯道超车”

大数据产业链条分为数据采集、数据存储、数据预处理、数据分析挖掘、数据可视化、数据流通等六大环节。当前我国大数据企业业务范围不断拓展，几乎覆盖了产业链的各个环节，其中以从事大数据分析挖掘业务的企业最为集中，所占比例高达63.7%；从事数据采集业务的企业占比为37.4%；从事IDC、数据中心租赁等数据存储业务的企业比例最低，仅为8.5%；从事数据分类、清洗加工、脱敏等预处理业务的企业占比为27.8%；从事数据可视化相关业务的企业占比为14.3%；从事大数据交易、交换共享等数据流通业务的企业占比为18.3%。

由于顶层设计缺失等历史原因，数据烟囱、信息孤岛和碎片化应用遍地开花，政企内部业务系统、App 系统、数十万计的PC 应用都是，不仅出现在政府部门/企业内部各环节，也存在于不同政府部门/企业之间。对各政务信息系统按照工作关联进行业务重组和流程再造，把各自独立的政务信息系统整合成纵向联通、横向联动，真实反映业务协同要求的“大系统”。建设“互联网+政务服务”平台、公共资源交易平台等，有效整合公共服务资源，进一步提高服务水平；建设省政府公共业务应用平台，满足省政府各部门共性业务应用使用需求；整合各市政府及省政府各部门的办公系统，构建统一的协同办公系统，满足政府工作运转需要；将部门内部分散、独立的政务信息系统整合为互联互通、业务协同、信息共享的“大系统”。实现大数据产业化，打破数据烟囱、信息孤岛与碎片化应用，实现大数据采集融合成为当务之急。 

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时空信息云平台带动小企业

近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外，时空信息云平台具有十分丰富的IT 资源，分布较为广泛，为时空大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算、云平台的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，时空大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。

（1）混合云将成为云服务业态的重要方向。混合云模式可以将公有云和私有云的优点融于一体。众多大型企业需要私有云和公有云对接，在私有云和公有云之间自由切换，将对混合云架构产生巨大需求。

（2）企业级的移动云应用将持续升温。企业物理边界的逐渐模糊及移动互联网使用的普及，使得移动办公的需求越来越迫切。越来越多的企业表示将在SaaS 层面增加预算投入，而移动云办公领域将成为优先考虑的项目之一。

（3）垂直行业的云应用将取得突破。企业越来越重视产品的智能化及真实、有效的获取用户数据，提供更为细分、垂直的云计算服务。尤其在智能家居领域，云计算将与家居产品相结合，成为个人服务领域的亮点。

随着企业数字化转型的不断推进，企业正逐渐成为云化的主角，在不断尝试云技术、云模式、云应用等的基础上，紧密结合自身的核心业务，探索最适合的云化解决方案，根据自身情况选择云化路径和节奏，实现信息基础设施、生产系统、业务流程等方面的云化，以云化IT 的无边界、灵活性、敏捷性等特点来满足新时代下的需求，将企业的IT 系统由支撑系统转变为生产系统，通过重构生产流程，大幅提升效率、创新商业模式、创造更大商业价值。 

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时空大数据理念再造

（1）时空大数据的理论和方法体系。围绕时空大数据科学理论、时空大数据计算系统与科学理论、时空大数据驱动的颠覆性应用模型探索等，开展重大基础研究，包括全球时空基准统一理论、时空大数据不确定性理论、多源异构时空大数据集成、融合与同化理论、时空大数据尺度理论、时空大数据统计分析模型与挖掘算法、时空大数据快速可视化方法等，构建时空大数据理论与方法体系。

（2）时空大数据的技术体系。采用政产学研用相结合协同创新模式和基于开源社区的开放创新模式，围绕时空大数据存储管理、时空大数据智能综合与多尺度时空数据库自动生成及增量级联更新、时空大数据清洗、分析与挖掘、时空大数据可视化、自然语言理解，深度学习与深度增强学习、人类自然智能与人工智能深度融合、信息安全等领域进行创新性研究，形成时空大数据的技术体系，提升时空大数据分析与处理能力、知识发现能力和决策支持能力，实现“数据-信息-知识-辅助决策”到“数据-知识-辅助决策”的转变。

（3）时空大数据的产品体系。时空大数据采集、获取、处理、分析、挖掘、管理与分析应用等环节，研发时空大数据存储与管理软件、时空大数据分析与挖掘软件、时空大数据可视化软件、时空大数据服务软件等软件产品，多样化个性化定制数据产品，提供时空数据与各行各业大数据、领域业务流程及应用需求深度融合的时空大数据解决方案，形成比较健全实用的时空大数据产品体系，服务于智慧城市、生态文明、智能交通、智慧医疗与健康服务等领域。

本文转自公众号赛杰奥（sci_geo），原文摘编自《时空大数据与云平台. 理论篇》（吴信才著. 北京：科学出版社, 2018.4）一书“第9 章 结语”，标题为编者所加。

资料来源：赛杰奥

本期编辑：李咪 王丽佳 张英男 彭玏

审核人：任宇飞 王冠

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