큰 데이터는 인류 생활의 중요한 기초로서 새로운 대문을 열었다. 더 중요 한 것은, 큰 데이터를 통해 문을 열어, 사람들은 단지 데이터 자체가 아니라, 큰 데이터를 기반으로 새로운 인간 문명을 참조 하십시오.

지난 20 년 동안, 빅데이터의 물결이 이미 우리에게 닥쳤다. 어떤 사람들은 큰 데이터가 끝없는 바다와 같다고 말한다. 바다의 파도가 파도보다 높고, 파도가 깊어도 바닥이 보이지 않는다. 이와 함께 국제 소매 거물인 월마트의' 맥주와 기저귀' 의 고전적인 사례부터 정밀 의료에 이르기까지 사람들의 생활과 업무에서 빅데이터의 중요성이 커지고 있다. 빅 데이터가 열리는 새로운 문에 직면하여 우리는 이것이 어떤 문이 될 것인지 깊이 생각해 볼 수 없다. (윌리엄 셰익스피어, 템페스트, 희망명언) 우리를 어떤 세상으로 데려갈까요?

빅 데이터가 세상을 데이터로 바꾸고 있습니까?

일반적으로 큰 데이터는 기존 데이터베이스 소프트웨어 도구가 수집, 저장, 관리 및 분석할 수 없는 데이터 세트로 간주됩니다. 이것은 큰 데이터의 기술적 정의이지만, 분명히 큰 데이터의 물결 속에서 가장 중요한 내용은 포함되어 있지 않습니다.

빅 데이터 기술의 정의에서 가장 중요한 점은 규모입니다. 그러나 큰 데이터의 핵심 본질은 주로 규모가 아니라 샘플 데이터인 작은 데이터와는 완전히 다릅니다. 일반적으로 샘플 데이터 수집은 항상 미리 설정되어 있으며, 목적이 명확하거나 단일하다. 한편, 이 사전 설정된 샘플링은 샘플링 전 사전 설정 목표를 더 잘 달성할 수 있습니다. 반면에 아리스토텔레스가 말했듯이, 어떤 가능성을 선택하는 동시에 수많은 다른 가능성의 싹이 지워졌다.

큰 데이터의 또 다른 중요한 속성은 전체 차원입니다. 보통 우리는 사진을 찍을 때 각도를 선택한다. 일단 각도를 취하면, 데이터는 고정된다. 좋은 평면 사진 한 장을 마주하고, 다른 각도에서 관찰하는 것은 불가능하다. 반면에 큰 데이터는 거의 모든 위도를 유지합니다. 큰 데이터에 직면하여, 우리는 다른 각도에서 관찰할 수 있다. 물론, 세상에는 완벽한 것이 없는 것처럼, 사실 큰 데이터는 없다. 그러나 인간의 요구로 볼 때, 그 차원은' 완전한' 것으로 간주될 수 있다. (알버트 아인슈타인, 지식명언) 샘플 데이터로서 작은 데이터는 "불완전" 합니다. 니체가 추상적인 개념을' 건표본' 이라고 말한 것처럼, 샘플 데이터와 추상 개념의 유사성은 이미' 불활' 되었다. 큰 데이터는 라이브 데이터 (동적 데이터) 와 전체 데이터입니다. 따라서' 모든 데이터' 는 큰 데이터를 이해하는 철학적 관점이다. 이러한 관점에서 볼 때, 우리는 더 풍부한 내용을 볼 수 있습니다. 큰 데이터는 규모뿐만 아니라 차원적으로도 인간의 사용 요구를 충족시키는 모든 데이터입니다.

빅 데이터의 본질, 특히 전체 데이터는 무엇을 의미합니까?

큰 데이터를 기초로, 물화와 물화는 하나의 순환을 구성한다. 빅 데이터의 핵심 슬로건은 세계를 정량화하는 것이다. 세상을 정량화하는 것은 세상을 창조하는 기초이다. 왜냐하면 물화는 사실 물화이고, 물화는 더 넓은 개념이며, 작은 데이터를 기반으로 할 수 있는 물화와는 완전히 다르기 때문이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 물화, 물화, 물화, 물화, 물화) 마찬가지로, 데이터 구체화는 본질적으로 정보 구체화입니다. 정보의 물화와 사물의 정보화 형성의 순환은 인류를 창조의 시대로 이끌었다. 큰 데이터를 기반으로 한 창작은 도로 수리 다리 등의 프로젝트와는 다르다. 디지털 기술이 발달하면서 창조적 활동과 그 제품은 인류의 생존 방식과 점점 더 밀접하게 연결되어 있다.

여기에는 새로운 중요한 개념, 정보가 포함됩니다. 정보에는 100 여 가지의 정의가 있다. 그중에서도 제어론 창시자 웨너의 정의가 가장 흥미롭다. 비나의 관점에서 볼 때, "정보는 정보이고, 물질도 에너지도 아니다." 이 정의는 동의어 반복처럼 보이지만 의미가 있다. 설명 정보는 물질 에너지와 다르지만 물질 에너지와 병행하는 자원이다. 정보는 물질도 에너지도 아니고 물질과 에너지도 가지고 있지 않은 중요한 속성도 가지고 있다. 예를 들어, 물질과 에너지 복제 비용은 비례하여 증가하고 정보 복제의 한계 비용은 감소합니다. 공유할 수 있는 것이 적을수록 즐기는 정보가 많아진다. 정보의 이러한 중요한 속성은 샘플 데이터의 작은 데이터로 사용될 때 중요도를 나타내지는 않지만 전체 데이터 속성을 가진 큰 데이터를 기준으로 매우 특별합니다. 큰 데이터를 바탕으로, 정보는 인간 문명의 발전에 매우 중요한 영향을 미칠 수 없다.

오늘날, 큰 데이터는 인류 생활의 중요한 기초로서 새로운 대문을 열었다. 더 중요 한 것은, 큰 데이터를 통해 문을 열어, 사람들은 단지 데이터 자체가 아니라, 큰 데이터를 기반으로 새로운 인간 문명을 참조 하십시오.

빅데이터의 특징에 대해 가장 많이 언급한 것은' 42v' 이다.

빅 데이터의 특징은 초기에' 3v' 로 요약됐다. 몇 년 전 사람들은' 3v' 가 빅데이터의 특성을 설명하기에 충분하지 않다고 생각하고' 4v' 에 대한 설명을 제시했다. 지금까지 빅 데이터의 특성에 대해 가장 많이 언급한 것은' 42v' 였다. 그러나 빅 데이터의 특성상, 현재 이' 4v' 는 대량의' 매스', 다양한' 진도', 고속' 속도' 와 가치' 이다.

"양" 은 일반적으로 큰 숫자로 이해된다. 큰 데이터는 먼저 엄청난 양의 데이터를 의미합니다. 작은 데이터 시대에는 데이터가 주로 수동으로 만들어졌으며, 큰 데이터 시대에는 기계, 네트워크 및 사람의 상호 작용에 의해 데이터가 생성되었습니다. 수량은 큰 데이터의 기본 특징이지만 종종 큰 데이터로 오인된다. 사실, 이 기능은 대규모 데이터 규모의 무결성을 표현합니다. 앞서 언급했듯이, 큰 데이터의' 큰' 은 순수한 수량 개념이 아니다. 이 "큰" 열쇠는 전체입니다. 샘플 데이터의 크기도 클 수 있지만 큰 데이터의 성질은 없습니다. 빅 데이터의 "빅" 은 사실 질적 개념이다.

"진실" 은 일반적으로 다양성으로 이해된다. 여기에는 큰 데이터 소스와 유형의 다양성, 데이터 구조의 다양성이 포함됩니다. 그러나 "실제" 는 단순히 데이터 소스 및 유형의 다양성으로 이해할 수 없으며 구조화, 반정형 및 비정형 데이터에만 더 이상 관여할 수 없습니다. 데이터 구조의 다양성과 복잡성으로 인해 큰 데이터의 이러한 특징은 데이터 구조의 개방성을 의미합니다. 정형, 반정형, 비정형 데이터는 데이터의 구조화 상태뿐 아니라 개방된 대형 데이터 구조를 표현합니다. 예를 들어, 큰 데이터는 자연과 다릅니다. 자연은 우리의 생존 요구를 충족시킬 수 있지만, 자연에 직면하여 우리가 할 수 있는 것은 매우 적다. 큰 데이터는 다르다. 인간의 수요에 기반한 대규모 데이터 마이닝에서 데이터 구조는 데이터, 인간의 수요 및 발전의 무한한 공간에서 개방되며, 인류는 이 무한한 공간에서 자신의 수요를 창조하고 있다.

"속도" 는 일반적으로 고속으로 이해된다. 기술 장비의 데이터 처리 속도뿐만 아니라 데이터 처리 속도에 의존하는 실시간 데이터 스트림을 의미합니다. 샘플 데이터는 샘플링 후 동결되고 큰 데이터는 필요한 정보를 실시간으로 얻을 수 있습니다. 빅 데이터의 경우 정보는 살아 있고 시간이 지남에 따라 흐릅니다. 이 때문에 속도는 실시간 데이터 흐름에 특히 중요합니다. 고속 데이터 스트림은 시간이 지남에 따라 실제 프로세스와 더 동기화되므로 인간과의 생존 관계가 더욱 밀접해집니다. 뿐만 아니라 고속 데이터만이 우리에게 무한한 가능성을 제공할 수 있다. 과거에는 속도 제한으로 인해 우리가 얻은 데이터가 우리가 반영하고자 하는 내용과 단절되는 경우가 많았고, 고속 데이터 스트림으로 인해 객체를 파악하는 수단이 점점 더 완벽해졌습니다. 실제로 큰 데이터의 무결성에는 데이터 트래픽이라는 중요한 차원이 포함됩니다.

"가치" 는 큰 데이터의 가치를 설명하는 데 사용됩니다. 이 "V" 는 큰 데이터의 가장 중요한 특징을 가리킨다. 일반적으로 큰 데이터의 가치 밀도가 낮고, 데이터 마이닝은' 사리 골드러시' 로 여겨진다. 사실, 빅 데이터의 가치 특성의 중요성은 자명하지만 빅 데이터도 복잡합니다. 빅 데이터의 가치는 데이터 뒤에 드러난 관련 관계 조합과 인간의 요구 사항 및 발전 사이의 관계를 파악할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 사람의 요구와 발전과 연계되어 있고, 데이터 구조의 개방성으로 인해, 빅데이터의 가치는 단순히 빅데이터와 사람의 편안한 수요 관계를 반영하는 것이 아니라, 인간의 이해력과 밀접한 관련이 있기 때문이다. 같은 개방 구조인 큰 데이터의 경우, 어떤 사람들에게는 보고이자 가치가 있는 것으로 보인다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 개방명언) 다른 사람들은 그것을 쓰레기 더미로 생각할 수도 있고, 무의미하다. 빅데이터의 가치와 의미는 빅데이터와 사람의 수요 및 발전에 대한 사람들의 인식에 크게 달려 있으며, 사람들의 시각에 달려 있다. 결국 사람들의 필요와 발전에 대한 그들의 이해와 파악에 달려 있다. 그리고 이것은 분명히 전형적인 철학적 주제입니다. 빅데이터가 발달하면서 철학과 다른 학과가 점점 융합될 뿐만 아니라 철학과 과학, 사회와 생활이 융합되어 발전하는 시대도 맞이할 것이다.

빅 데이터 애플리케이션: 무의미한 쓰레기 또는 귀중한 보물 창고?

앞서 언급한 바와 같이, 큰 데이터는 쓰레기인지 보고인지, 큰 데이터의 응용과 관련이 있다. 다른 말로 하자면, 모두가 큰 데이터를 좋은 것으로 여기고 유용한 물건이라고 생각하기 때문에 어떻게 적용할 수 있을까요?

현재, 빅데이터의 응용은 여전히 국제적으로 중요한 최전선 과제이다. 빅 데이터의 관련성과 인과성은 빅 데이터 응용 프로그램 및 분석에서 중요한 문제입니다. 빅데이터는 상관관계의 거대한 매력을 부각시키지만 전통적인 인과관계 개념에도 심각한 도전을 하고 있다.

다국적 소매상인 월마트의' 맥주와 기저귀' 이야기는 사람들이 흥미진진하게 이야기하는 빅 데이터 응용의 고전적인 사례다. 큰 데이터를 바탕으로 월마트는' 장바구니법' 을 이용해 소비자의 쇼핑 행동을 분석한 결과, 일부 남성 고객들이 아기 기저귀를 살 때 종종 맥주 몇 병을 동시에 구매하는 것으로 나타났다. 원래 미국 가정에는 아이가 있었는데, 보통 어머니는 집에서 아이를 데리고, 아버지는 쇼핑을 하러 가셨다. 종이 기저귀를 살 때, 바쁜 젊은 아빠들은 종종 자신을 위해 맥주 몇 병을 가지고 와서 정신을 차리고 축하한다. 이에 월마트는 맥주와 기저귀를 함께 두는 프로모션 방식을 내놓아 이런 수요가 많은 고객을 월마트로 끌어들여 기저귀와 맥주 판매를 크게 늘렸다.

유사 업계에서 빅 데이터 연관의 성공적인 적용으로 인과관계를 깊이 따질 것인지의 문제가 자연스럽게 제기되었다. 일부 극단적인 견해는 심지어 빅데이터가' 왜' 가 아니라' 무엇' 에 관한 것이라고 생각한다. 빅데이터는 스스로 말할 수 있기 때문에 관련만 있으면 인과관계가 아니어야 한다. 인과관계가 아니라면 빅데이터 연관의 놀라운 실용성에 흥분되는 것이 분명하다. 그러나 실제로 빅데이터는 관련 관계뿐 아니라 인과관계도 기본으로 파악했다.

"에그 타르트와 손전등" 이 전형적인 예입니다. 맥주와 기저귀' 의 경우와 마찬가지로 월마트의 큰 자료에 따르면 많은 사람들이 손전등과 함께 에그타르트를 샀다는 것을 알 수 있다. (빌 게이츠, 맥주와 기저귀, 기저귀, 기저귀, 기저귀, 기저귀, 기저귀, 기저귀) 그래서 고객이 에그타르트와 손전등을 동시에 구매하는 상관관계에 따라 함께 선반에 올려 판매량을 늘렸다. 하지만 배후의 인과관계를 알면 관련 판매 효과가 더 좋아질 것이다. 그 이유는 사람들이 손전등과 에그타르트를 동시에 구매하는 인과관계가 북미 허리케인과 관련이 있다는 것을 발견했기 때문이다. 허리케인이 오기 전에 손전등과 음식을 준비해야 하기 때문이다. 그러나 북미의 허리케인은 계절성 폭풍이다. 관련성만 알고 인과관계를 모르면 손전등과 에그타르트를 같은 선반에 올려놓을 수도 있다. 배후의 인과관계를 알면 허리케인이 오기 전에 에그타르트와 손전등을 함께 두거나 허리케인 용품의 위치를 전문적으로 설정할 수 있다.

인과관계 없이 연관이 있는 한 쉽게 반박될 수 있다는 것을 알 수 있다. 사실, 더 중요한 문제는 관련성과 인과 관계가 더 중요한 것이 아니라 상관 관계와 인과 관계를 이해하는 방법입니다.

이 문제에 대한 연구는 전통적인 인과관계 개념에 대한 재정성을 포함한다. 전통적인 인과관은 일상생활과 고전 물리학의 뚜렷한 인과현상만을 반영한다. 한편, 추적 가능성은 일반적으로 최종 원인의 문제를 야기하는 반면, 원인인 현상은 결과로서의 현상의 간단한 모델로 이어지며, 뚜렷한 내적 논리적 모순을 가지고 있다. 이러한 인과 모델은 큰 데이터의 연관성을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 큰 데이터 종속성과 인과 관계 간의 연결도 설정할 수 있습니다. 원인을 요소 상호 작용의 과정으로 보고, 결과를 요소 상호 작용 과정의 결과로 봐야 인과 관계에 대한 이해를 넓히고, 큰 데이터 연결과 인과 관계의 이해에 적용할 수 있다. 이렇게 건립된 새로운 인과모형은 풍부한 구조를 가지고 있으며, 요소 간의 상호 작용이 이미 완성되고 진행 중인 부분뿐만 아니라, 요소가 아직 상호 작용의 고리에 들어가지 않았다. 이것은 인과모델의 과거형, 진행식, 미래를 보여준다. 이것은 응고의 인과관계를 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사람들 앞에서 미래를 창조할 수 있는 넓은 공간을 열어 준다.

이로써 관련성은 사실 인과기반이 있다는 것을 알 수 있을 뿐만 아니라 관련성과 인과성에 대한 통일된 인식도 할 수 있다. 새로운 인과 모델에서는 인과 관계, 요인과 결과의 관계, 결과와 결과의 관계, 특히 중요한 요소와 요소의 관계를 포함한 인과 유도로 해석할 수 있습니다. 이러한 요인과 결과도 잠재되어 있기 때문에, 빅데이터 연관의 인과 원인과 여러 가지 흥미로운 중요한 내용 (예: 이상한 관련 사례에 대한 이해 포함) 도 볼 수 있습니다. 잠재적 결과에 비해 요소 간의 관계는 무한한 가능성의 공간을 형성하기 때문에 관련 관계 내용이 매우 풍부하기 때문이다. 잠재적 요인의 무한한 공간에서 특정 요구에 따라 특정 요소가 특정 방식으로 특정 상호 작용 과정에 들어가도록 하면 우리가 필요로 하는 것을 창조할 수 있다. 분명히, 이 새로운 인과 관계는 현실 사회에 더 가깝다.

빅데이터는 새로운 정보문명을 가져와 세계력의 재구조화에 영향을 줄 것이다.

이전의 문명 형식을 물질과 에너지 문명으로 본다면, 인류 사회가 빅 데이터 시대로 발전하면 물질과 에너지 문명과는 다른 정보 문명을 맞이할 것이다. 정보문명의 형성과 발전은 반드시 큰 데이터를 기초로 해야 한다. 정보 문명은 물질 문명과 에너지 문명과 병행하는 문명 형태로서 정보의 본질에 기반한 향유 문명이다. 큰 데이터를 바탕으로 해야 정보의 본질을 충분히 발휘할 수 있다. 그리고 정보 문명의 발전은 큰 데이터를 기반으로 한 공공 정보 대칭의 과정이다.

이를 위해서는 한편으로는 정보 문명의 발전을 촉진하기 위해 공공 분야에서 가능한 한 정보 비대칭을 제거해야 합니다. 한편, 정보문명 발전의 기세를 유지하기 위해서는 혁신 특허가 가능한 한 많은 보호를 받아야 하는데, 이는 큰 데이터를 기반으로 해야 가능하다. 정보문명은 인류문명으로서 정보메커니즘에 기반한 노예문명이다. 정보문명 시대에 인류는 점점 더 정보를 통해 물질 에너지를 통제하고 구조조정을 통해 인류에게 그다지 가치가 없는 물질에서 더 가치 있는 것으로, 인간의 수요를 충족시킬 수 없는 형태에서 인류의 수요를 더 잘 충족시킬 수 있는 형태로, 에너지를 이용하기 어려운 형태에서 더 쉽게 얻고 이용할 수 있는 형태로 변화시켰다. 따라서 인간의 활동은 전통적인 주요 물질 에너지 처리 활동보다 정보를 직접 처리하는 것이 더 많다. 이 모든 것은 큰 데이터를 기반으로 해야 합니다. 큰 데이터가 없으면 정보가 중요하더라도 의존적인 위치에 있을 수밖에 없다.

정보 문명은 인류 문명 발전의 고급 단계이자 정보 창조에 기반한 인류 문명이다. 그것은 큰 데이터이며, 큰 데이터 만이 창조 된 문명에 필요한 정보 공간을 제공 할 수 있습니다. 어떤 면에서는 정보 창조가 가장 인간적인 활동이다. 빅 데이터에 기반한 정보화 시대에서만 인류 역사가 진정으로 인류 문명의 궤도에 진입할 수 있다. 물질 에너지에 대한 통제가 사회 전체와 전 인류가 모두' 물인 서비스' 를 실현할 수 있는 정도에 도달할 수 있을 뿐만 아니라, 인간 활동이 묘사인지에서 창조인지로 바뀌게 할 수 있다. 그리고 창조시대에 필요한 창의력의 전면적인 해방은 사회가 이미 이 정도까지 발전해 왔으며, 인류는 사회 차원에서 점점 더 높은 해방문명을 얻었다는 것을 의미한다. 정보문명과 물질문명의 구분은 본질적으로 사회생산방식의 구분이 아니라 인간의 존재를 바탕으로 인류문명을 나누는 것을 알 수 있다. 즉, 큰 데이터가 점점 더 인간 생존의 중요한 기초가 될 것이며, 사람들이 점점 더 정보 형태로 존재할 것이라는 뜻입니다.

사람들이 점점 더 정보 형태로 존재하고 있다는 것은 빅데이터가 열린 정보문명의 문도 일련의 새로운 중요한 과제를 풀어낼 것임을 예고하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 정보명언) 이러한 중대한 문제들은 개인의 생활과 사회 발전을 모두 포함한다.

첫 번째는 정보 생태입니다. 점점 더 많은 사람들이 정보의 형태로 존재함에 따라, 정보 생태는 자연히 점점 더 중요한 기초 문제가 되고 있다. 인간에게 자연 생태나 더 근본적인 물질-에너지 생태는 매우 중요하며, 정보 생태는 중요한 것이 아니라' 마음에서' 이며, 정보 생태는 인심에 더 가깝다. 따라서 자연생태를 바탕으로 정보생태는 점점 더 사람들의 관심을 받아 정보문명 시대의 인류 발전과 관련된 문제가 될 것이다. 물질 에너지 문명 시대와 마찬가지로 자연 생태는 인류의 생존과 관련된 문제이다.

둘째, 인간 존재의 의미. 물질 에너지가 없으면 정보가 없고, 물질 에너지의 존재는 기초이다. 그러나 정보문명 시대에 한 사람이 여전히 물질과 에너지의 형태로 존재한다면, 여전히 물질과 에너지에 기반한 감각적 즐거움을 삶의 의미의 주요 원천으로 삼고 있다. 한 마디로 여전히 물질과 에너지의 형식에 머물러 있다면 조만간 무의미한 군중에 들어갈 가능성이 높다. 정보문명 시대에 인류의 활동은 주로 정보활동이었다. 주로 정보 형식으로 존재하고 창의적 활동을 주요 활동으로 하는 사람들만이 의미 있는 생산 분야에 들어갈 수 있다. 이런 의미에서, 정보문명은 확실히 이런 구분을 의미한다: 상대적으로 무의미한 사람과 생산적인 사람. 이것은 아마도 정보문명 시대 발전의 필연적인 추세일 것이다. 물론, 인간 사회도 새로운 사회 불공정의 출현을 어떻게 피할 수 있을지 미리 생각해야 한다.

세 번째는 국가의 발전이다. 인류 사회의 발전사에서 우리는 한 가지 중요한 사실을 볼 수 있다. 한 대국의 진정한 궐기는 보통 새로운 문명을 이끌어야 한다는 것이다. 정보문명 시대가 도래함에 따라 반드시 새로운 대국의 궐기와 함께, 현실 대국이든 잠재 대국이든. 2 1 세기 중국이 평화롭게 발전하여 세계 대국이 되려면 정보문명을 이끌어야 한다. 아마도 정보 문명은 더 이상 전통 문명 시대의 세계처럼 어느 나라가 주도할 수는 없지만, 선도적인 정보 문명 국가 대열에 진입하지 않는 한 어느 나라도 진정으로 대국으로 부상할 수 없다. (윌리엄 셰익스피어, 정보문명, 정보문명, 정보문명, 정보문명, 정보문명, 정보문명, 정보문명) 한 나라의 흥망은 개인의 생존과 발전뿐만 아니라 상호 의존적이고 조화로운 발전의 순환을 이루고 있다.

2 1 세기의 경쟁은 정보의 경쟁이 될 것이다. 빅데이터 시대의 경쟁은 정보문명이 이끄는 경쟁이 될 것이다. 즉, 빅데이터 시대에는 중국이 진정한 대국으로 정보문명을 이끌거나 물질과 에너지 문명 수준에서만 대국으로 부상한다는 뜻이다. 이것은 또한 우리가 빅 데이터에서 연 정보 문명의 대문에서 가장 주목하는 중요한 내용이기도 하다.