大数据技术中的科学使命与人文精神21世纪是信息大爆炸的时代，互联网技术高速发展，生产生活以及科学研究都会产生大量的数据。

在这样一个“大数据”时代，通过整合、分析、挖掘数据，将数据的内在联系和关键部位进行提取，展现数据体现的现象，将会被越来越多的领域应用，也将是未来的社会发展趋势。

大数据是一个不断演变的概念，当前的兴起，是因为从IT 技术到数据积累，都已经发生重大变化。

当今世界，大数据无处不在，它影响到了我们的工作、生活和学习，并将继续施加更大的影响。

“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》。

尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。

《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。

从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇.最早应用“大数据”的是麦肯锡公司（McKinsey）.对“大数据”进行收集和分析的设想，来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司。

麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在2011年6月发布了关于“大数据”的报告，该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。

麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视，而后逐渐受到了各行各业关注。

“大数据”的特点由维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•库克耶在《“大数据”时代》中提出维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•克耶编写的《大数据时代》中提出：“大数据”的4V特点：Volume（数据量大）Velocity（输入和处理速度快）Variety（数据多样性）Value（价值密度低）所有联网的东西，电脑、手机、ipad、智能手表、智能电器.... 包括我们人也是数据的来源，社会就可以比喻成一个超大的数据库，我们每个人都是这个数据库的数据来源，每天几点起床、吃饭、运动等等都是数据。

若我们能充分利用已有的数据进行深度的分析和挖掘，便可能得出许多结论和对未来的猜测，根据分析结果制定相应的方案。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。

它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。

但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。

在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。

在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。

在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

然而，事物都具有两面性。

大数据同样面临机遇与挑战。

1.大数据面临的机遇大数据在数据挖掘和应用方面成为核心，从多个方面创造价值。

根据麦肯锡的测算，大数据的应用每年可潜在为美国医疗健康行业和欧洲政府分别节省3000亿美元和1000亿欧元，利用个人位置信息潜在可创造6000亿美元的市场价值，因此大数据具有超万亿的大市场。

大数据安全问题日益重要，为信息安全领域带来发展契机。

伴随移动互联网的兴起，大数据使数据价值极大的提高，大量的数据也对信息安全提出了更高的要求。

信息安全和云计算贯穿于大数据的各个环节，云安全等关键技术将为大数据提供更好的保护作用。

大数据对信息安全的要求也将更好的促进和推动信息安全技术的发展。

大数据将全面推动商业智能的发展。

商业智能概念在1996年由加特纳集团提出，描述了通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。

商业智能技术包括收集、管理和分析数据，将数据转化为有用信息，提供了使企业迅速分析大数据应用及未来展望摘要：大数据应用及未来展望，紧跟互联网+，便捷未来人们的生活，方便用户。

畅想未来人与人之间的联系，从社交网络、社区文化，到“六度空间”;展望教育对于国家的希望，大数据和教育整合、合理的早教，对个人的帮助，对社会和国家的贡献;帮助病人的控制病情，并发病等，结合医疗平台，预测依照现有的生活方式，对个人的影响度，精确医疗救助，帮助老人送诊就医;减少自然灾害对人类，对生态环境的影响，“蝴蝶效应”预测自然灾害的发生;从开发者角度，整合用户数据，适应市场变化，用户需求，猜“你”喜欢，开发出满足用户需求的应用;大数据和人脸识别的结合应用，人脸分析，动态推送广告，全“自动”，非“手动”应用，强调人和人之间的猜“你”喜欢的全新的社交方式。

大数据在未来的应用必将更加广泛，如何获取大数据，掌握大数据，提取大数据，整合大数据，关系到人们未来生活的方方面面，谁掌握了大数据，就掌握了未来!关键字：大数据;应用;社交;教育;医疗;自然灾害;应用开发;人脸识别;社会网络到社交文化1.1 社会网络。

过去的10年，是社交网络的10年，从twitter到facebook，到中国的qq，微信，社交网络逐渐渗透到日常生活中，腾讯大数据信息统计，qq日接入消息数：30，000亿，微信平均“日登录用户”5.7亿。

大量用户在互联网的社交平台上，建立大量多元化联系。

社交拉进了人与人之间的距离，以个体为中心的社会网络向外辐射，又与各个群体产生联系。

社会是相互联系的，不是一盘散沙，若有若无的保存着一种联系。

关系型社交到非关系型社交再到关系型社交，人与人之间的距离真的只有那么近!关于社交文化的研究会是一个大数据应用方向。

早教到合理，优质教育2.1 三岁看大七岁看老美国当代著名心理学家本杰明·布鲁姆，著有《我们的儿童都能学习》，对近1000名儿童从出生到成年的追踪研究，若人在17岁所达到的智力水平为100%，那么儿童在4岁时已具备了其中的50%，4～8岁期间获得30%，而8～17岁这一阶段只增加了20%[1]。

可见中国古话：三岁看大，七岁看老，并非虚言。

早教对一个人的发育及未来的影响起到很重要的作用。

2.2 合理，优质教育早教不是填鸭教学，不是培养“神童”，而是通过早教形成正确的人格。

通过国内外教育大数据分析，提供合理教育方案，因材施教，找到属于自己的起跑线。

结合在线教育，促进优质教育资源的共享利用。

教育对一个国家的发展不言而喻，教育与国家的强大有着密切的关系，为国家的发展和崛起提供帮助。

培养兴趣爱好，培养健康人格，培养合格人才，解决教育难题。

合理，优质教育是当代中国实现强国之路的先决条件。

医疗平台结合3.1 社会医疗现状医疗资源大部分80%集中在省市区，大医院资源又集中在30%三甲医院，优质的医疗和医生资源过度集中，百姓不管大病小病都会选择去省市的大医院，一则大医院本是负责重大疾病救治的，不但浪费了大医院的优质资源，还增加了医院和医生的负担。

二则需要紧急治疗的患者因为不能及时享受到优质的资源，导致病情的加重。

本都是为了能够看好病这一条原因，最后导致普通疾病治疗的成本攀高，大病急病治疗的延误，对于百姓整体健康水平的提高是及其不利的。

[3]3.2 预测疾病错误的饮食和生活习惯，环境改变，生活压力大等元素均会导致疾病生成，每一个疾病都不存在巧合，有果有因。

不同于google通过搜索词预测流感趋势，预测疾病是通过医院对过往病人疾病及生成原因的大数据分析，预测一个人处于现在的生活状态下会得哪一种疾病何时会得。

3.3 预防疾病美国强生OTDMS糖尿病管理软件，通过直观的数据图谱，显示2型糖尿病患者的先关血糖数据，帮助糖尿病患者更好的控制血糖，加强自我管理，自我预防。

起到了很好的效果[2]。

通过大数据整合，对患者的病情分析，给患者提供正确医疗建议，有助于患者方便快捷的实现自助式医疗服务，能够起到很好的预防疾病及其并发疾病。

3.4 精确医疗救助中国已经成为世界上最大的老龄化国家，60岁以上人口近两亿。

老人基数大，且增长速度快，养老制度不健全，障碍问题突出，家庭支持功能弱化。

如何有针对的赡养老人，或者对老人提供医疗救助服务，是如今社会面临的问题。

通过社区，居委会，福利院等机构对当地的老人，如年龄，居住地，健康状况，疾病状况等进行登记。

老人可通过手机软件，简单操作发送求助信息，得到针对性的医疗救助，附近的医院单位进行及时看护、治疗，防止意外的发生，不错过最佳的治疗时间。

3.5 语音识别指定医疗方案通过引导语音交流，判断疾病可能性的打分制，提供医疗指导方案，解决医患比例严重不足，小病可以自动化处理过程。

通过语音引导，比如第一步询问哪里不舒服或者哪里有疼痛，根据患者的回答进一步缩小一定范围，通过进一步的询问，最终根据后台大数据系统得到可能的病例分析，给出相应的打分，比如肠胃炎80%，胃溃疡50%…并给出各个结果的相应其他症状，并给出推荐治疗，或进一步检查方案。

最终减轻小病的医生诊治，减轻医生负担，合理利用和分配医院资源。

自然灾害4.1 科研机构全国范围内地方的地震机构,包括市级、区级和县级，数量可达两千多个,年经费预算达40亿[4]，并成逐年上涨趋势。

在汶川地震，玉树地震等，没有做出任何贡献的地震局，解释地震无法“预报”的窘况，屡屡受到公众诟病。

找到地震，大到所有自然灾害的原因，减少人类生命财产的损失至关重要。

4.2 预防灾害一只南美洲亚马逊河流热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起美国德克萨斯州的一场龙卷风，这就是蝴蝶效应。

自然灾害的形成，可能源于若干个小的活动的积累。

每个小的数据，汇聚成大量的可用性，可推测型数据，用以预防灾害。

流行应用5.1 手机应用使用率App Store和Google Play都拥有超过150万个应用，相关开发者的数量各自都突破了30万，根据Flurry Analytics 的调查研究显示，2015年全球移动应用的使用量增长了58%。