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🚀前言

当平凡的数据显露出价值，围绕数据的争夺就在所难免了。

🚀一、来自大数据的挑战

数据热潮的兴起与各国对大数据发展的高度重视，其背后有一个深刻的现实背景：人类社会中数据的积累规模已达到空前水平，大规模、深度的数据应用不仅成为可能，更成为一种必然需求。

随着互联网、移动互联网和物联网的迅猛发展，计算机、手机、传感器、相机、摄像头、麦克风、RFID读写器、车载电子设备等信息终端如天罗地网般遍布全球，每时每刻都在持续产生数据，可谓无穷无尽。早在2012年，全球每日产生的数据量就已高达2.5 EB。

EB是什么概念？我们熟悉的MB、GB甚至TB单位已远不足以描述数据的爆炸式增长，更大的计量单位正在被广泛使用。数据的基本单位为字节（B），其数量级从小到大依次约为之前的1000倍：B、KB（10³）、MB（10⁶）、GB（10⁹）、TB（10¹²）、PB（10¹⁵）、EB（10¹⁸）、ZB（10²¹）、YB（10²⁴），甚至还有更大的DB、NB、CB单位——这些曾看似遥不可及的计量尺度，人类也将很快面对。

2.5 EB的数据，相当于需要250万块1TB的硬盘才能存储，而这还只是2012年某一天的数据总量。到2016年，全球数据总量已达到10 ZB，需100亿块1TB硬盘才能容纳。

中国作为全球网民数量最多的国家，每日数据产量同样位居世界前列。仅淘宝网站每天就产生数千万笔交易，单日数据量超过50 TB，总存储量达40 PB；百度每日需处理约60亿次搜索请求，产生数十PB数据。一个高清摄像头每小时可产生3.6 GB数据，若一个城市安装几十万个摄像头，每月数据量可达几十PB。目前全球数据仍以每年40%的速度增长，每两年翻一番。预测显示，2025年全球数据总量将超过160 ZB；截至2024年，全球数据生成量已达159.2 ZB，中国占比24.2%。随着生成式人工智能应用的普及，数据产量还将急剧加速，人类在几年内就将迈入YB时代。

“浩如烟海”仅是大数据的特征之一，其完整特质通常用“4V”概括：Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据既是人类社会无尽的财富，也对数据科学提出了前所未有的挑战。

从各类采集设备汹涌而来的原始数据，首先需经过预处理，将非结构化数据转换为机器可处理的结构化数据，为建模分析做好基础准备。所谓“结构化”，是指为数据标注出特征属性。例如：

• 语音数据需转换为说话内容、说话人性别、年龄、情绪及环境噪声等属性；
• 图像数据需标注人脸五官位置、人物年龄与情绪等信息；
• 文本数据则需通过自然语言处理，识别主语、分词等语法和语义属性。

这项为数据添加属性标签的基础性工作，被称为“数据标注”，是数据处理中至关重要的一环。

数据标注传统上主要依赖人工完成，如今逐渐转向人机协作模式。例如国外的“亚马逊土耳其机器人”（Amazon Mechanical Turk），便是高效协助完成数据结构化处理的众包平台。

在大数据技术中，一个重要思路是不再依赖抽样数据，而是进行全量数据处理。这进一步提高了对数据结构化的要求。自动化数据预处理将成为提升数据处理效率的关键，它能够保障数据质量与处理速度跟上AI发展的需求。一旦数据标注的效率瓶颈被突破，数据科学家便能够借助优质的结构化数据，运用各类精巧的模型与算法开展挖掘与分析，创造更多价值。

数据是无尽的资源，也伴随着诸多新课题。数据科学正在积极应对大数据带来的挑战，而大力培养数据人才，已成为一项关键任务。

由于数据科学责任重大、前景广阔，数据类人才长期处于紧缺状态。既懂业务又熟悉大数据应用的管理者尤其稀缺。数据科学家与数据工程师已成为AI行业中备受追捧的高薪职业，《哈佛商业评论》甚至将其称为“21世纪最性感的职业”。

作为经济高速发展的人口大国，中国不仅是数据资源强国，也拥有海量高质量数据。在这片土地上，数据应用前景极为广阔，对数据人才的需求也更加迫切。2017年春，教育部批准32所高校新设“数据科学与大数据技术”本科专业，加上此前已设立的3所，全国开设该专业的高校增至35所。至2024年，这一数字已迅速增长至885所，显示出中国高等教育对数据人才培育的高度重视与快速响应。

同样，中国也在不断加强公众数据素养教育，提升社会整体应对大数据与人工智能时代挑战的意识与能力，为未来的数字社会奠定坚实基础。