作為新生事物,大數(shù)據(jù)的發(fā)展仍面臨許多挑戰(zhàn)。牛津大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授彼得·唐納利對新華社記者說,目前大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個瓶頸就是信息采集,拿牛津大學(xué)新成立的醫(yī)藥衛(wèi)生科研中心來說,首先要有足夠量的病人、藥物等相關(guān)信息,這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),然而許多病人可能出于隱私考慮不愿提供這些信息,制藥企業(yè)也有可能因?yàn)樯虡I(yè)利益不愿共享藥物成分等敏感信息。
要從海量數(shù)據(jù)中得出有用結(jié)論,專業(yè)的數(shù)據(jù)分析是關(guān)鍵。牛津大學(xué)教授羅里·柯林斯認(rèn)為,采集到足夠信息后,需要由相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人士與信息技術(shù)專家一起對數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對性的歸納和分析,而這種跨學(xué)科、跨領(lǐng)域合作能否順利實(shí)現(xiàn),也是大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用中的一個問題。
此外,技術(shù)層面還存在網(wǎng)絡(luò)帶寬、存儲容量等問題,現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施無法滿足海量信息分析和處理的需求。因此,如何降低存儲成本以及提升應(yīng)用價值成為大數(shù)據(jù)所面臨的關(guān)鍵。
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