英国大数据技术应用获突破瓶颈等问题尚待解决
2013-05-31   作者:记者 刘石磊/伦敦报道  来源:经济参考报
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    近几年,围绕信息采集和处理的大数据技术逐渐成为发达国家一大科研热点。英国从政府、研究机构到企业都已经行动起来,以期抢占“数据革命”先机。但是,大数据技术仍不成熟,其面临的信息收集不足、网络容量有限、个人信息安全等问题亟待解决。

  政府大力支持技术研发

  虽然经济不景气,财政被迫收紧,但英国政府依然在大数据技术研发上投入大笔资金。今年年初,英国商业、创新和技能部宣布,将注资6亿英镑(1英镑约合1.52美元)发展8类高新技术,其中大数据技术的研发与应用将获得1.89亿英镑的资金支持。
  负责科技事务的大臣戴维·威利茨说,政府将在基础设施方面投入巨资,加强数据采集和分析,从而让英国在“数据革命”中占得先机。
  英国政府公布的一份报告称,借助合理的投资,英国将为“数据革命”做充分准备。虽然从单纯计算能力来看,英国并不具有突出优势,但报告认为,英国擅长处理不同大数据集,强势在数学和计算机科学领域。此外,英国在医疗保健、人口统计、农业和环境领域有着世界上最好、最完整的数据集。
  威利茨说,政府要利用好这些独特优势,需要加大对关键研究领域的支持力度;成功的高新技术战略不仅要着眼于科研本身,更应该着力于推动新技术从实验室到商业应用的转化。

  大数据已应用于多个领域

  大数据技术创造价值的能力已经显现出来。一份行业报告显示,英国政府通过高效使用公共大数据技术,每年可节省约330亿英镑,相当于英国每人每年节省约500英镑。
  大数据之所以能创造巨大的价值是因为在商业、经济、政府管理等领域中,决策行为越来越取决于数据和分析,而不再是经验和直觉。大数据技术可以为决策提供一定的“预见参考”,成功的分析和预见能产生商业和经济价值。
  英国最大的连锁超市特易购已经开始运用大数据技术来采集并分析其客户行为信息数据集,以此来制定有针对性的促销计划,并调整商品价格。这种“有的放矢”的营销和定价模式让特易购找到了更加高效的盈利方法。
  具体说来,特易购首先在大数据系统内给每个顾客确定一个编号,然后通过每位顾客的刷卡消费、填写调查问卷、打客服电话等行为采集他们的相关数据,再用计算机系统建立特定模型,对每位顾客的海量数据进行分析,得出特定顾客的消费习惯、近期可能的消费需求等结论。
  对于特易购来说,这些技术的运用不仅提高了营销效率,还有助于整个集团其他业务的发展,并创造全新的商业模式。比如,在对每位顾客信用程度和相关风险进行准确评估的基础上,特易购推出了自己的信用卡等金融服务,扩展了自己的盈利链条。
  5月初,英国首个综合运用大数据技术的医药卫生科研中心在牛津大学成立。据介绍,这个研究中心总投资9000万英镑,可容纳600名科研人员,旨在通过搜集、存储和分析大量医疗信息,确定新药物的研发方向,从而减少药物开发成本,同时为发现新的治疗手段提供线索。
  英国首相卡梅伦在揭牌仪式上说,医学研究新突破离不开信息获取与共享,而这一中心的成立有望给英国医学研究和医疗服务带来革命性变化,它将促进医疗数据分析方面的新进展,从而帮助科学家更好地理解人类疾病并掌握其治疗方法。 

  潜在问题尚需解决

  牛津大学统计学教授彼得·多纳利对记者说,目前大数据技术的第一个瓶颈就是信息采集不足。
  以牛津大学新成立的医药卫生科研中心为例,首先要有足够的病人、药物等相关信息,这是数据分析的基础,然而许多病人可能出于隐私考虑不愿提供这些信息,制药企业也有可能因为商业利益不愿共享药物成分等敏感信息。
  其次,要从海量信息中得出有用的结论,专业的数据分析必不可少。牛津大学教授罗里·柯林斯认为,采集到足够信息后,需要由相关领域的专业人士与信息技术专家一起对数据进行有针对性地归纳和分析,而这种跨学科、跨领域合作能否顺利实现,是大数据技术实际应用中的重要问题。
  第三,在技术层面存在网络容量有限的问题,现有基础设施无法满足海量信息分析和处理的需求。因此,如何降低存储成本以及提升应用价值就成为大数据所面临的关键技术难题。
  第四,人们的大量信息在无意识中被采集、分析,可能带来社会问题。英国剑桥大学心理测量学中心研究员米哈乌·科辛斯基指出,所有的技术使用者都应注意,大数据也意味着大责任。
  科辛斯基举例说,仅从社交网络上得到的个人统计信息,就可以建立起能够自动更新的模型,将这些成千上万看似不重要的数据聚合在一起,就能有效地推断出个人特征。与任何伟大的技术一样,这种推测功能既可以为善,也可以作恶。比如商家可能会把顾客玩弄于股掌之中,而图谋不轨者掌握这些信息后甚至可能威胁到人们的安全。
  科辛斯基建议,未来大数据的信息采集应遵循两项原则:透明度和控制权。使用者首先要帮助用户了解他们的哪些个人数据是公开的,这些数据目前和潜在的用途是什么。对可用于推断的数据,用户应享有完全的控制权。

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