學科發展機遇。大數據時代，數理科學與人文社會科學、管理科學等學科的深度交叉融合將徹底打破和革新學科領域，統計學面臨革命，計算科學的內涵與外延將發生重大改變。一種融合統計、計算、信息與數學的數據科學正在形成。“解讀大數據是時代任務”的要求也將深刻改變和影響各門學科。這一改變勢必對大學的學科設置和人才培養產生重大影響，尤其將為大學培養國家創新發展急需的人才提供難得機遇。
科學應對大挑戰
大數據為國家創新發展帶來了大機遇，但要真正實現大數據的大價值，特別是將大數據轉化為現實生產力，還面臨一系列挑戰。
科學基礎的挑戰。對大數據而言，分析才能出價值，關聯才能出價值。傳統用於分析關聯數據的統計學方法以抽樣數據為對象、以樣本趨於無窮的極限分布為基礎；而大數據所處理的對象是自然數據，既無明確的抽樣機制，也不大可能存在穩定的極限分布。這樣，傳統分析數據的科學基礎遭到動搖，必須重建統計學基礎、計算基礎與邏輯基礎。
計算技術的挑戰。大數據的核心技術除了依賴解譯數據自身的方法論，採取什麼樣的計算架構去存儲，採取什麼樣的計算模式去支持快速查詢與處理，採取什麼樣的程序語言和算法去完成計算、分析和挖掘，這些都面臨技術上的挑戰，必須革新計算模式和計算方法。
真偽性判定的挑戰。大數據具有大價值是無疑的，但如果從大數據中產生結論、形成決策的方法論基礎不堅實，直接運用大數據結論就可能是不可靠的甚至是危險的，難免讓大數據變成“大忽悠”。比如，國外一家企業發明的通過媒體、電商數據預測一個城市發生流感的大數據技術，近來就被科學家發現存在過分高估的情況，其原因正在於分析模型的偏差與統計科學基礎的缺失。所以，真偽性判定仍然是我們面臨的一個大挑戰。
|
