序　　一

2019年4月，我應(yīng)北京易華錄林擁軍總裁邀請到湖南長沙，出席中國華錄集團(tuán)和株洲市人民政府聯(lián)合舉辦的互聯(lián)網(wǎng)岳麓峰會大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)論壇，并發(fā)表了題為《數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的機(jī)遇與網(wǎng)絡(luò)安全》的主旨演講。在這次論壇上，我對易華錄提出的數(shù)據(jù)湖有了一些了解�？偟膩砜矗�他們提出了在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的一種新模式，在全國也落地了不少實(shí)踐案例。最近，得知林擁軍總裁能夠組織團(tuán)隊(duì)，總結(jié)這些理論和實(shí)踐成果并最終成書出版，實(shí)屬可喜可賀。借此機(jī)會，我談?wù)剬Υ髷?shù)據(jù)的看法。

什么是大數(shù)據(jù)？是不是數(shù)據(jù)量比較大，數(shù)據(jù)共享互聯(lián)就叫大數(shù)據(jù)？恐怕不是的。人類文明自誕生以來就有數(shù)據(jù)這一概念了，數(shù)據(jù)有其科學(xué)的發(fā)展過程。遠(yuǎn)的不說，從計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)開始，數(shù)據(jù)的發(fā)展分三個(gè)階段。首先是數(shù)值計(jì)算時(shí)代。數(shù)值計(jì)算時(shí)代的特征是用機(jī)器代替手工處理數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)處理的過程用信息化的方式來完成。隨著數(shù)據(jù)量的增多，數(shù)據(jù)除了有相關(guān)關(guān)系以外，還有語意、語法、相互邏輯，尤其是多媒體時(shí)代以后，文件系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)顯得不夠有力，于是便誕生了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。后來，隨著數(shù)據(jù)量的爆炸，又產(chǎn)生了數(shù)據(jù)倉庫。用數(shù)字來表達(dá)產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)的過程，既提高了效率，又加快了進(jìn)度，可稱之為數(shù)據(jù)工程時(shí)代。在這個(gè)階段，數(shù)據(jù)還是作為處理的基礎(chǔ)元素，還沒有形成生產(chǎn)的要素。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)是金錢，也是財(cái)富，因此，數(shù)據(jù)已經(jīng)不再是工具，更不是以前用于計(jì)算的數(shù)值，數(shù)據(jù)本身也已成為生產(chǎn)的要素。

那么，到底什么是大數(shù)據(jù)呢？從科學(xué)的角度來定義，大數(shù)據(jù)是指無法用現(xiàn)有的軟件工具進(jìn)行處理的海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合，它具有多源異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化、低價(jià)值度、快速處理等特點(diǎn)。也就是說，不能用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫，也不能用現(xiàn)有數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的協(xié)議來處理的數(shù)據(jù)才是大數(shù)據(jù)。

因此，數(shù)據(jù)大從根本上講并不是大數(shù)據(jù)，有什么區(qū)別呢？無非就是以下幾個(gè)區(qū)別：第一，以前我們對數(shù)據(jù)的互通互聯(lián)是有目的、有對象的，但是大數(shù)據(jù)卻非如此。各種各樣的數(shù)據(jù)都要被收集起來，即便是跟你無關(guān)的數(shù)據(jù)，也可能擦出新的火花。因此，大數(shù)據(jù)是多源異構(gòu)，它數(shù)量龐大。第二，政府要治理社會，不是簡單地將與政府有關(guān)的數(shù)據(jù)收集起來就可以了，更重要的是要收集那些看似沒有關(guān)系的數(shù)據(jù)。因此，這些數(shù)據(jù)收集下來以后是不完全的，是非結(jié)構(gòu)化的。第三，有些數(shù)據(jù)本身價(jià)值密度很低，但數(shù)量巨大，那么它就不是大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)再海量也不是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)要快進(jìn)快出，不要把垃圾堆積如山。

大數(shù)據(jù)是鉆石礦，而是鉆石礦就會有競爭，就會有搗亂，就會有破壞，會面臨大數(shù)據(jù)時(shí)代新的安全風(fēng)險(xiǎn)。怎么辦？我們要有科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)安全觀。殺病毒、防火墻、補(bǔ)漏洞、打補(bǔ)丁，這些是不夠的。那么離開封堵查殺，如何保障網(wǎng)絡(luò)安全？這就要有安全可信的體系。按照《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》第十六條，國務(wù)院和省、自治區(qū)、直轄市人民政府應(yīng)當(dāng)統(tǒng)籌規(guī)劃，加大投入，扶持重點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)產(chǎn)業(yè)和項(xiàng)目，支持網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的研究開發(fā)和應(yīng)用，推廣安全可信的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和服務(wù)�！秶�家網(wǎng)絡(luò)空間安全戰(zhàn)略》也提出夯實(shí)網(wǎng)絡(luò)安全基礎(chǔ)，強(qiáng)調(diào)盡快在核心技術(shù)上取得突破，加快安全可信的產(chǎn)品推廣應(yīng)用。

我國在可信計(jì)算領(lǐng)域的創(chuàng)新比較早，從1992年2月第一批成果通過測評和鑒定開始，有關(guān)成果被先后應(yīng)用在國家電網(wǎng)、中央電視臺等核心要害部門。目前，我們開啟了可信計(jì)算3.0時(shí)代，下一步要按照國家法律法規(guī)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)要求，用可信計(jì)算3.0夯實(shí)網(wǎng)絡(luò)安全等級保護(hù)基礎(chǔ)，堅(jiān)決捍衛(wèi)國家網(wǎng)絡(luò)安全。這正是我們要在大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)該做的。

希望通過這篇序言，讓更多的人關(guān)注和正確認(rèn)識大數(shù)據(jù)，關(guān)注大數(shù)據(jù)安全和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，共同攜起手來，為國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國戰(zhàn)略推進(jìn)做出更大的貢獻(xiàn)。

中國工程院院士

國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展咨詢委員會委員

國家信息化專家咨詢委員會委員

國家三網(wǎng)融合專家組成員　

2019年8月于北京

序　　二

什么是數(shù)據(jù)湖？根據(jù)亞馬遜公司的定義，數(shù)據(jù)湖是一個(gè)集中式存儲庫，允許以任意規(guī)模存儲所有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)�？梢园丛瓨哟鎯�數(shù)據(jù)（無須先對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理），并運(yùn)行不同類型的分析從控制面板和可視化到大數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，以指導(dǎo)做出更好的決策。

在這本《數(shù)據(jù)湖：新時(shí)代數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施》中，北京易華錄信息技術(shù)股份有限公司創(chuàng)始人、總裁林擁軍先生首創(chuàng)城市數(shù)據(jù)湖理論體系，圍繞城市數(shù)據(jù)存儲、加工、分析、應(yīng)用，提出獨(dú)特的大數(shù)據(jù)解決方案，將城市數(shù)據(jù)湖打造成為新時(shí)代的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施。

2017年8月，我受邀參訪易華錄，第一次聽取了林擁軍團(tuán)隊(duì)提出的城市數(shù)據(jù)湖概念和實(shí)踐。之后我與易華錄團(tuán)隊(duì)多次在全國各地的大數(shù)據(jù)會議碰面并交流。今年5月第三屆世界智能大會期間，受林總邀請，我在數(shù)據(jù)湖生態(tài)與數(shù)據(jù)智能高峰論壇上發(fā)表主旨演講，同時(shí)也驚喜地發(fā)現(xiàn)：短短兩年時(shí)間，易華錄城市數(shù)據(jù)湖已在全國20多個(gè)城市中推廣和應(yīng)用，成為積淀城市數(shù)據(jù)的重要載體，為各地構(gòu)建以數(shù)據(jù)為要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

　　大數(shù)據(jù)相關(guān)歷史

大數(shù)據(jù)背后是數(shù)據(jù)科學(xué)，而數(shù)據(jù)科學(xué)是關(guān)于數(shù)據(jù)收集、管理、轉(zhuǎn)換、分析與應(yīng)用的科學(xué)，其核心是研究從數(shù)據(jù)中獲取知識，而基礎(chǔ)是先記錄這些數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析的歷史可追溯到250年前早期使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來解決實(shí)際問題。在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，貝葉斯（Bayes）定理在概率論和統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的發(fā)展中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。1783年，著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家理查德·普萊斯（Richard Price）發(fā)表了壽命表，根據(jù)他作為精算師的觀察結(jié)果計(jì)算了英格蘭人生命持續(xù)時(shí)間的概率。觀察結(jié)果以記錄行和屬性列作為統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)。這些表現(xiàn)在通常在數(shù)據(jù)挖掘中用作多維表。因此，從歷史的角度來看，多維表應(yīng)稱為理查德普萊斯表，而普萊斯應(yīng)該被譽(yù)為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘之父。

自20世紀(jì)50年代以來，隨著計(jì)算技術(shù)逐漸被應(yīng)用于商業(yè)，許多公司已經(jīng)開發(fā)了用于存儲和分析所收集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。用于處理數(shù)據(jù)集的數(shù)學(xué)工具已經(jīng)從統(tǒng)計(jì)學(xué)演變?yōu)槿斯ぶ悄艿姆椒�，包括神�?jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹。在20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)庫社區(qū)開始使用術(shù)語數(shù)據(jù)挖掘，這與術(shù)語數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)是等價(jià)的。數(shù)據(jù)挖掘（常伴隨人工干預(yù)）、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模和數(shù)據(jù)庫相交叉，是現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的常用方法。構(gòu)建對大數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)科學(xué)的理論組成部分需要來自數(shù)學(xué)、社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算科學(xué)和管理科學(xué)等學(xué)科的共同努力。

　　大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵價(jià)值在于獲取智能知識。大數(shù)據(jù)分析面臨許多挑戰(zhàn)。為了在科學(xué)、工程和商業(yè)應(yīng)用中利用大數(shù)據(jù)獲益，需要解決以下三個(gè)問題：一是半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變；二是復(fù)雜性，不確定性和系統(tǒng)建模；三是理解數(shù)據(jù)異質(zhì)性，知識異質(zhì)性和決策異質(zhì)性之間的關(guān)系。

第一個(gè)問題，在云存儲和云計(jì)算基礎(chǔ)上，如何利用信息技術(shù)等手段對非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理，已成為各國大數(shù)據(jù)專家共同關(guān)注的前沿科研問題。在大數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)領(lǐng)域，由于這些數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)的原理、基本規(guī)則和屬性，特別是半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)尚未得到闡明。這種復(fù)雜性不僅反映了數(shù)據(jù)所代表的對象的多樣性，而且反映了每個(gè)數(shù)據(jù)集只能呈現(xiàn)給定對象的部分圖像的事實(shí)：盡管數(shù)據(jù)集可以準(zhǔn)確地表示對象的一個(gè)方面，但它無法傳達(dá)整個(gè)圖像。因此，數(shù)據(jù)表示與真實(shí)對象之間的關(guān)系類似于盲人和大象的關(guān)系：所得到的感知圖像將在很大程度上取決于所觀察的特定方面。

由于最近的進(jìn)步，Hadoop和MapReduce等技術(shù)使得在合理的時(shí)間內(nèi)收集大量半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為可能。關(guān)鍵的工程挑戰(zhàn)是如何有效地分析這些數(shù)據(jù)并在特定的時(shí)間內(nèi)從中提取知識。可能的第一步是將半結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘算法。

一旦數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化，已知的數(shù)據(jù)挖掘算法就可以產(chǎn)生粗略的知識。該過程的這個(gè)階段可以被視為一階挖掘。結(jié)構(gòu)化粗略知識可以反映決策者在升級為智能知識后可以使用的新屬性。此升級需要分析師利用經(jīng)驗(yàn)，常識和主題專業(yè)知識等人類知識，這個(gè)階段稱為二階挖掘。由于知識隨個(gè)人和情況而變化，因此人機(jī)界面（大數(shù)據(jù)挖掘與人類知識）在大數(shù)據(jù)分析中起著關(guān)鍵作用。

第二個(gè)問題，如何探索大數(shù)據(jù)復(fù)雜性、不確定性特征描述的刻畫方法及大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)建模，這一問題的突破是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)的前提和關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性是由數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類引起的，不確定性來自數(shù)據(jù)表示的性質(zhì)和多樣性的變化。

當(dāng)某種分析方法應(yīng)用于大數(shù)據(jù)時(shí)，得到的知識受限于真實(shí)對象的特定角度或方面。一旦角度改變，通過收集方法或分析方法獲得的知識就不再有用了。例如，在涉及大數(shù)據(jù)的石油勘探工程中，數(shù)據(jù)挖掘已應(yīng)用于由地震測試和測井?dāng)?shù)據(jù)生成的空間數(shù)據(jù)庫。地下地質(zhì)結(jié)構(gòu)本身很復(fù)雜，非線性數(shù)據(jù)模式可能因尺寸和角度改變而改變。因此，數(shù)據(jù)挖掘或分析的任何結(jié)果僅代表給定表面的知識。如果曲面發(fā)生變化，結(jié)果也會發(fā)生變化。挑戰(zhàn)在于確定如何從空間數(shù)據(jù)的不同表面獲得有意義的知識。

為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，需要對大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性進(jìn)行系統(tǒng)建模。建立一個(gè)廣泛適用于大數(shù)據(jù)的綜合數(shù)學(xué)系統(tǒng)可能很困難，但通過了解給定主題或領(lǐng)域的特定復(fù)雜性或不確定性，可以為特定的大數(shù)據(jù)表示創(chuàng)建基于領(lǐng)域的系統(tǒng)建模。一系列此類建模結(jié)構(gòu)可以模擬不同主題或領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析。

如果工程師能夠確定一些處理特定領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性的一般方法，比如金融市場（有數(shù)據(jù)流和媒體新聞）或互聯(lián)網(wǎng)購物（圖像和媒體評估），這將特別有利于社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。工程中的許多已知技術(shù)（例如優(yōu)化、效用理論、期望分析）可用于衡量從大數(shù)據(jù)獲得的粗略知識如何在二階挖掘過程中有效地與人類判斷相結(jié)合，從而引出決策所需的智能知識支持。

第三個(gè)問題，研究數(shù)據(jù)異構(gòu)性與決策異構(gòu)性的關(guān)系對大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)與管理決策的影響。大數(shù)據(jù)為決策者帶來了數(shù)據(jù)異質(zhì)性，知識異質(zhì)性和決策異質(zhì)性的問題。傳統(tǒng)意義上，決策依賴于從他人和經(jīng)驗(yàn)中學(xué)到的知識。知識獲取現(xiàn)在越來越多地基于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。

與數(shù)據(jù)一樣，決策可以分為結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化，具體取決于組織中的職責(zé)分配。決策者對（定量）數(shù)據(jù)、信息和（定性）知識的需求根據(jù)其責(zé)任程度不同而不同。處理日常工作的操作人員做出結(jié)構(gòu)化決策，管理者的決策是基于下屬報(bào)告（大多數(shù)是結(jié)構(gòu)化的）和他們自己的判斷的組合，因此是半結(jié)構(gòu)化的。高層管理人員或首席執(zhí)行官（CEO）做出非結(jié)構(gòu)化的最終決策。

大數(shù)據(jù)正在顛覆性地改變決策過程。使用大數(shù)據(jù)分析，可以將運(yùn)營人員、經(jīng)理和CEO的職能結(jié)合起來，以簡化決策制定過程。例如，銷售人員可以使用基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)時(shí)信用卡審批系統(tǒng)來快速批準(zhǔn)客戶的信用額度而無須向主管報(bào)告。這樣的決定幾乎沒有風(fēng)險(xiǎn)。銷售助理是最終的決策者，代表經(jīng)理和CEO。

在使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘過程中，粗略的知識通常是結(jié)構(gòu)化知識，可以給定其數(shù)據(jù)格式。在大數(shù)據(jù)挖掘中，盡管一階挖掘中的粗略知識源自異構(gòu)數(shù)據(jù)，但它可以被視為結(jié)構(gòu)化知識，因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘是以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型格式執(zhí)行的。在二階挖掘階段，結(jié)構(gòu)化知識與經(jīng)理或CEO的半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域知識相結(jié)合，并逐步升級為智能知識。因此，智能知識成為非結(jié)構(gòu)化知識的代表。

如果業(yè)務(wù)操作僅涉及半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，則結(jié)果是沒有數(shù)據(jù)分析的非結(jié)構(gòu)化知識或來自數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)化知識。這種結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化知識可能會影響半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策，具體取決于所涉及的管理級別。

基于一階挖掘的粗略知識，通過二階挖掘搜索智能知識是理解數(shù)據(jù)異質(zhì)性，知識異質(zhì)性和決策異質(zhì)性之間關(guān)系的關(guān)鍵。學(xué)習(xí)如何通過大數(shù)據(jù)改變決策制定的成果，需要了解異構(gòu)數(shù)據(jù)處理，大數(shù)據(jù)挖掘，決策者的領(lǐng)域知識以及他們參與決策制定之間的關(guān)系。

大數(shù)據(jù)是人類創(chuàng)造的財(cái)富。針對上述三大挑戰(zhàn)，任何政府、企業(yè)或個(gè)人如果在理論或?qū)嵺`方面有所探索、突破，都將更好地造福人類。數(shù)據(jù)湖概念的提出，以及國內(nèi)外商業(yè)巨頭所提出的一系列相應(yīng)的解決方案，一定程度上回應(yīng)了大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)。而如書中所述，林擁軍團(tuán)隊(duì)基于智慧城市、數(shù)字生態(tài)建設(shè)的豐富經(jīng)驗(yàn)，積極響應(yīng)國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求，緊緊圍繞數(shù)據(jù)這一數(shù)字經(jīng)濟(jì)重要生產(chǎn)資料和核心要素的歸集、運(yùn)用，打造融合數(shù)據(jù)感知、存儲、分析、應(yīng)用為一體的新時(shí)代數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施，無疑也是直面上述三大挑戰(zhàn)而開展的具有中國特色的有益探索和重要實(shí)踐。

我真誠地希望無論政府、企業(yè)還是個(gè)人讀者朋友，通過此書，在建設(shè)城市大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、繁榮區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面，獲得新的啟迪，激發(fā)出更多創(chuàng)舉！

中國科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任

國務(wù)院參事　第三世界科學(xué)院院士

2019年8月于北京