预计在未来很长时间，解读各自领域的数据是一个基本的科学活动，这是一个必然。但是分析大数据和处理大数据并不简单。

首先是多学科研究，不要以为大数据就是单纯的某一个领域。大体上说，数据获取、数据管理本身，包括共享、隐私保护等等方面以及共赢设施跟不上都不能解决实际问题；第二是分析，仅仅是计算机的平台储存、调用和处理还不够满足需求；第三是数据存下来分析很重要；第四是真正大数据产生价值都需要与其他领域结合。ADSS光缆厂家

徐宗本表示，做大数据一定是数据为基础，平台起支撑，分析为核心，产生是王道。很多人认为大数据是一个成熟的技术，然而现在处理目标，分析目标和过去不一样了，人们的要求更多，更多地考虑智能决策。在这个过程当中最根本的挑战，就是传统的分析数据的基本方法论不太适用。

其次，我们不得不面对的技术问题，第一个问题是分析基础；第二个问题是，计算结果要调用存储，适合与计算密集结合。大数据要反复的用，这个叫数据密集型。数据密集型和计算密集型的共存，这是一个基本的要求，因此我们注意到要有新的架构出现以解决此类问题；第三个问题是，加工变以后，用什么样的语言、体系、规定、组织他的流程。第四个问题，从宏观角度来讲是原始大数据的突变问题。ADSS光缆厂家

大数据分析技术，到底什么是核心技术呢？一类就是处理技术，一类叫分析技术。分析技术的基础是以模型为基础，以反复迭代为特征，处理则以逻辑为基础。

徐宗本指出，大数据分析核心技术的形势是大数据算法。算法族知道以后就是深度网络，通过一层一层展开以后就形成了这么一个网。这个网络同转基因神经网络相比没有任何的差距。比如，现在有深度学习的文章如果不是最好的就不可能拿出来，这是真正的解决。ADSS光缆厂家

然而如何把一个模糊的东西变得清晰首先需要建立模型族——模糊的图象是清晰的图象经过物理破坏产生的。现在根据它可以研究数学，找出一个方法族，再展开研究数量性，这就是一个深度学习的过程。

最后，徐宗本总结到，大数据基本的挑战，一个是分析基础，一个是计算技术，一个是计算判定。而这也将带来研究重心计算算法和核心算法的研究。

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