基于大数据背景下的高校实验室研究.docx

基于大数据背景下的高校实验室研究.docx

  1. 1、本文档共9页,可阅读全部内容。
  2. 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

?

?

基于大数据背景下的高校实验室研究

?

?

摘?要:随着信息技术的发展,我们已进入了大数据时代,大数据已在各行各业中有广泛的应用,大数据毋庸置疑的将对各行各业产生重大的影响。实验室作为科学研究的第一阵地,必然會受到大数据的影响。在大数据背景下,本文研究大数据与高校实验室的关系,针对目前高校实验室研究存在的不足之处,提出了大数据背景下实验室研究应对的策略,以期为高校的实验室研究提供参考。

关键词:大数据;实验室;策略

:TU411??:A??DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2019.04.042

本文著录格式:王昊.基于大数据背景下的高校实验室研究[J].软件,2019,40(4):196198

【Abstract】:Withdevelopmentofinformationtechnology,wehaveenterederaofbigdata,whichhasbeenappliedinallwalksoflifewidely,andhavesignificantimpactonvariousindustriesundoubtedly.Asthefirstpositionofscientificresearch,laboratoriesareboundtoinfluenceofbigdata.Underbigdatabackground,thepaperstudiesrelationshipbetweenbigdataanduniversitylaboratories,andputsforwardsomestrategiesforlaboratoryresearchunderbigdatabackgroundInviewofshortcomingsofcurrentuniversitylaboratoryresearch,toprovidereferenceforuniversitylaboratoryresearch.

【Keywords】:Bigdata;Laboratory;Strategy

0?引言

当今社会,科技高速发展,信息高速流通,人与人之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,人们每天都生活在海量数据之中[1],海量数据已经使我们进入了“大数据”时代[2],大数据就是这个高科技时代的产物。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”如今,大数据产业发展正在迅猛增长,据统计,全球数据量每年以超过50%的速度增长[3],在金融、汽车、电信、餐饮、能源和娱乐等行业有着广泛的应用[4],特别是近年来,电子信息技术的应用研究与发展,在实验室中产生了结构和种类繁多的海量数据,这种海?量数据势必对实验室的研究产生重大影响,本文?就“大数据”究竟是什么、高校实验室研究的不足及大数据背景下如何开展实验室研究等方面进行?探析。

1?大数据定义、特点及与实验室的关系

1.1?大数据的定义

大数据(Bigdata)是一种信息资产,也是一种数据集合,并且在一定时间范围内无法用常规软件工具进行捕捉、储存、管理和处理,具有海量、高增长率和多样化的特点。广义的大数据是指世间的所有均可用数据来表示,都可以通过编码来进行数据量化,包括大数据相关的技术处理。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。

1.2?大数据的特点

IBM提出大数据具有5“V”的特点:即Volume、Variety、Value、Velocity、Veracity。

Volume指数据量大,包括采集、存储和计算,计量起始单位至少是P、E或Z(10亿个T);Variety指数据的种类和来源多样化,包括结构化、半结构化和非结构化,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求;Value指数据价值密度相对较低,信息海量,但有价值的不多;Velocity指数据增长速度快,处理的速度也很快,实时分析;Veracity指数据的准确性和可信赖度,即数据的质量。

1.3?大数据与实验室之间的内在关系

现代科技的进步与社会的迅速发展,主要得益于对数据的使用,实验室的性质和特点就注定了与数据的不解之缘。在实验研究开展的过程中,势必会产生大量的数据,这种数据呈现出爆发式的增长,通过运用大数据

文档评论(0)

152****7564 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档