CCF大数据专家解读：挑战、趋势与学科边界

"程学旗：大数据的挑战问题和发展趋势" 在大数据领域，程学旗指出了一系列挑战和未来的发展趋势。2012年，CCF（中国计算机学会）大数据专家委员会进行了一次全面的专家调研，由70位来自学术界、产业界以及海外的专家参与，共同探讨了大数据领域的热点问题和2013年的预测。 首先，调研提出了数据的科学问题（C.1），这是大数据研究的核心之一。专家们关注数据界与物理界、人类社会之间的关系，探讨是否存在独立于具体领域的数据科学，并试图构建数据科学的分类谱系。大数据的复杂性主要源于个体之间的联系，这一问题需要深入研究。 其次，大数据的基本内涵（C.2）是另一个关键议题，包括大数据的定义、特征以及它与传统数据的区别。计算模式（C.3）的变化也是讨论的重点，如分布式计算、云计算等新型计算方式对大数据处理的影响。 在技术问题方面，数据的多样性和数据态（C.4）被广泛关注，这涉及到不同类型和状态的数据如何有效整合和处理。大数据的空间维问题（C.5）涵盖了数据的分布、感知和传输，而时间维问题（C.6）则涉及数据的流式化、时效性和在线处理能力。 此外，如何将大数据变小（C.7）、数据价值提炼（C.8）以及大数据在不同应用领域（C.9）的应用潜力也引起了重视。大数据对系统的要求（C.10）和数据质量（C.11）是确保大数据有效利用的基础。同时，大数据安全和隐私（C.12）问题的解决是保障数据利用的必要条件。 在应用实践层面，数据资源化和共享管理（C.13）探讨了如何高效地管理和共享海量数据，而大数据的生态环境（C.14）则关注支撑大数据发展的基础设施、政策法规和社会环境。 大数据领域的挑战涉及科学理论、技术实现、应用落地以及伦理和法规等多个层面。随着技术的进步和需求的增长，大数据将持续发展，其学科边界将更加清晰，相关技术将进一步成熟，同时，数据的价值提取和安全保障也将得到更多的关注。