大數據知識服務的內涵及其特征

張植卿+蘇艷紅

摘 要：大數據知識服務是為適應信息服務業的發展趨勢而形成的一種嵌入式協作化知識服務新模式，是現代信息服務理念的具體體現。研究和掌握大數據知識服務的內涵及其特征，對適應大數據時代的發展趨勢具有重要意義。

關鍵詞：大數據；知識服務；內涵；特征

中圖分類號：TP311.13 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）17-0049-02

大數據時代的到來，使得社會各個領域都面臨著一場革命。新一輪信息化的浪潮已然隨著硬件的高速革新和軟件的高度智能化無法抗拒地推到了我們面前。然而沒有數據的留存和深度挖掘，信息化只能流于形式。大數據知識服務是在大數據時代發展過程中，為適應信息服務業智慧化、協作化、綠色化等發展趨勢而產生的一種基于網絡，用以解決數據多維度處理的信息服務新模式，是嵌入式協作化知識服務模式的一種新發展，是現代信息服務理念的具體體現。對大數據知識，無論從其服務的內涵，還是其內在特征，都需要我們高度關注，進行深入研究和認識。

一、大數據知識服務的內涵

為了更好地應對大數據的發展帶來的一場新革命，更好地把握和運用好大數據，確保在未來的競爭中獲得更多主動權，首先需要弄清大數據知識服務的內涵及其相關的概念。

（一）大數據知識服務中的“數據”與“數字” 不是同一概念

這里所講的“數據”與“數字”是兩個概念。在線教育和數字化校園應該只是數字，網絡是能夠傳輸數字的，而數據的集中，是需要物聯網、云等綜合技術的成熟。僅僅是一個數字，那是結果，幾乎沒有意義，很容易造成事情簡單化。而數據，是過程性和綜合的考慮，更能夠考量真實世界背后的邏輯關系。由此可見，“數字”與“數據”是有不同區別的。比如，一個學生考試得了78分，這只是一個數字，而如果把這個學生的78分背后的非結構化的諸元數據考慮進去，包括學生的家庭、努力程度、學習態度、智力水平等的所有數據進行統籌考慮，包含78分一起，就可以成為一種數據。

（二）大數據知識服務內涵的表述及其要點

大數據知識服務是為適應信息服務業智慧化、協作化、綠色化、先覺化和泛在化的發展趨勢而產生的一種基于網絡的，用以解決結構化、半結構化及非結構化數據多維度處理的信息服務新模式，是嵌入式協作化知識服務模式的一種新發展，是現代信息服務理念的具體體現。大數據知識服務內涵展現了3個要點。

一是大數據是指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據，一般以“以太節”為單位。大數據之大，并不僅僅在于容量之大，更大的意義在于通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”。

二是大數據知識服務模式強調有機融合和智能控制。大數據知識服務模式強調知識、能力、資源和過程以服務的形式進行有機融合，并基于網絡自由流通，實現大數據知識服務體系中的知識動態協調構建、能力智慧管理、資源按需使用、過程智能控制。

三是大數據知識服務體系是大數據生態系統中最重要和核心的內容之一。一方面，全球將近87.5%的數據未得到真正利用，85%以上的是非結構化數據和半結構化數據，傳統知識服務模式僅僅能夠提供極小部分數據給用戶有效地使用，并且能提供的數據處理服務也極其有限。通過大數據知識服務模式的引入，可使得復雜的結構化、半結構化和非結構化數據處理變得可行和經濟高效，從而實現知識橫向擴展以滿足急劇擴張的知識服務需求。另一方面，為滿足用戶專業化、集成化、敏捷化和個性化的知識服務需求，需要大數據知識服務平臺提供高質量、低成本、可擴展、多維度和多粒度的知識服務。

二、大數據時代知識服務的主要特征

與已有的信息服務模式相比，大數據時代的知識服務模式和構建過程，越來越趨向于個性化、自主化、虛擬化、智能化、透明化和體驗化，知識創造模式、組織模式、傳播模式和應用模式也呈現出規模化、集約化、數字化和網絡化的趨勢，在數字化、網絡化、規模化和集約化等共性技術特征的基礎上，大數據知識服務模式的主要特征可以概括為以下幾點。

（一）大數據知識服務是面向智慧和自主需求的知識服務

大數據知識服務模式實現的核心是知識服務全生命周期活動中用戶、技術、管理、知識、能力、資源和過程的有機集成和優化。為此，大數據知識服務體系融合了物聯網、傳感網、云計算、可信計算和信息物理融合系統等新興信息技術，提出要實現大數據用戶、技術、管理、知識、能力、資源和過程的全方位、全生命周期地接入和感知，尤其是關注資源，如軟硬件資源、信息資源、網絡資源、服務資源等，包括半結構化、非結構化和結構化數據，關注能力，如大數據獲取、存儲、組織、分析、決策和顯示等的接入和智能感知。

在大數據知識服務模式下，各類資源能夠通過各種傳感器、適配器、人機交互等實現資源半自動或全自動感知，然后借助3G或4G網絡、互聯網絡、電信網、廣播電視網等傳輸信息，在對各類資源進行管理和處理的基礎上，匯集資源、能力、過程、知識，構建跨領域、跨行業、智能的多學科知識庫。隨著大數據知識服務體系的持續進化并不斷擴大，從而進一步服務于大數據知識服務的業務執行過程。

（二）大數據知識服務是強調用戶參與的知識服務

大數據的數據來源、知識服務能力、服務資源、服務過程及知識本身都是嵌入到網絡和大數據環境中的，且所有大數據主要都是來自于大數據用戶，使得大數據知識服務關注的重心應該轉移或回歸到用戶自身的需求。大數據生態系統致力于構建一個用戶、大數據制造方、大數據運營方及大數據處理方等可以充分進行大數據獲取、存儲、組織、分析和決策的公用服務環境。在大數據知識服務模式下，強調用戶參與不僅僅局限于傳統的用戶提出需求和用戶評價，而是滲透到大數據知識服務過程及大數據自身全生命周期管理的每一個環節。endprint

（三）大數據知識服務是支持按需使用、按需付費的知識服務模式

大數據知識服務是一種由用戶需求驅動的、按需付費的知識服務新模式。用戶往往需要通過海量非結構化、半結構化數據了解現在發生了什么，甚至需要利用數據預測未來將要發生什么，以便在行動上做出利于發展的主動準備。例如，通過預測用戶的流失預先采取行動，或預測競爭對手下一步行動以便采取主動等。在這些過程中，用戶不需要過多關注大數據處理的細節，只需要根據自身的數據處理需求調用或知識服務組合，占用大數據知識服務資源，并支付相應的費用即可。彼此之間的關系是一種按需使用、按需付費、用完即解散的關系。

（四）大數據知識服務是共性技術目標與異性技術特征相輔相成的知識服務模式

大數據知識服務通過第三方構建服務平臺，將大數據獲取、存儲、組織、分析和決策過程中所涉及的所有資源、知識、能力及過程都虛擬化為大單項數據知識服務，再聚合成大數據知識服務虛擬資源池，進行統一的管理與處理。針對不同的行業、領域或不同需求，大數據的獲取、存儲、組織、分析和決策的管理和處理方法有共性，但必然也存在著異性，因此，針對不同行業、領域及大數據處理需求，就需要在原有共性技術體系的基礎上，形成專業性較強的專業化大數據知識服務體系，從而針對獨特的專業化要求，形成其獨有的大數據異性技術體系。以美國國防部高級研究計劃局為例，其大數據研究項目在美國政府的大數據研究與發展的共性技術目標要求之外，具備了國防部獨有的技術特征；但在國防部內部又依據不同領域的大數據處理需求，形成了具備異性技術特征的大數據知識服務體系。

（五）大數據知識服務是基于知識、能力、資源、過程共享和交易的知識服務模式

與傳統的知識服務模式相比，大數據知識服務模式共享的不僅僅是服務資源，還有知識、能力及服務過程。隨著大數據時代的來臨，對大數據獲取、存儲、組織、分析和決策過程進行管理的基本策略不是移動數據，而是將計算、知識及服務推向數據，在相應的知識庫、專家庫、數據處理模型、數據處理框架的支持下，實現資源、知識、能力及過程的虛擬化封裝、描述、發布、配置、調用和顯示，真正實現大數據獲取、存儲、組織、分析和決策過程中的知識、能力、資源、過程的全面共享和交易。

（六）大數據知識服務是基于群體創新的知識服務模式

正如美國國家科學基金會（NSF）的大數據研究和發展計劃所言，大數據知識服務旨在促進管理、分析、可視化和從大量多樣分散異構的數據集中提取有用信息，并充分利用群體創新的力量，創造有意義的網絡基礎設施以及一體化水平的數據和工具，以支持科學和教育。

（七）大數據知識服務是更為綠色環保的知識服務模式

大數據知識服務的目標之一是圍繞結構化、半結構化及非結構化大數據處理需求，實現大數據獲取、存儲、組織、分析和決策過程中的知識、能力、資源和過程等的全面共享，提高大數據的利用率，實現數據、知識及服務增值。換句話說，就是實現綠色低碳的環保型大數據知識服務模式。

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[責任編輯 安 琪]endprint