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贵州省大数据产业发展应用研究院副院长魏琴:只有分析挖掘出可用的信息 大数据才能支持我们的决策
作者:刘磊 来源:数据观 日期:2016-07-26 阅读:1206

导语

信息融合就是将来自不同信息源的数据去杂、去异、标准化、结构化,诸如文本、图像、视频等可借此实现由数据到信息的转变。只有分析挖掘出可用的信息,数据才能真正支持我们的决策。

人物名片

 

 

魏琴,贵州省大数据产业发展应用研究院副院长,贵州大学副教授,主要从事多源信息融合方向研究。承担课题包括贵州省教育厅高校人文社会科学研究项目、美国国家社科基金项目、美国国家超级计算应用中心(NCSA)研究项目等。

在一些人看来,贵州大数据发展的理论成分多于应用。对此,贵州省大数据产业发展应用研究院副院长魏琴来说,这个观点站不住脚。如何让贵州的大数据产业发展不仅停留在理论层面?贵州省大数据研究院如何推动大数据产业发展与应用?就这些问题,记者对魏琴进行了专访。

 

记者:大数据发展的关键在于什么?

魏琴:大数据产业发展,是一条从实践到理论,再从理论到实践的路。也就是说,大数据产业的发展不仅限于理论,而是高于理论研究的。

大数据产业发展的核心有两个。其中,一个关键核心在于前期的数据采集和后期的分析挖掘。大数据相当于一个“矿”,时下,这个矿已经摆在了全世界的面前,而大数据的采集就相当于“掘矿”,用什么方式、用怎样便捷有效的方式去“提炼矿石”,是竞争的核心。

另外一个就是大数据的产业应用。我们倡导的是产学研一体化,通过打造一个能够充分发挥大数据应用型人才的平台,让更多的大数据理念落地,让更多的大数据科研成果转化成产品。

 

记者:你的主要研究方向就是多源信息融合,这对大数据发展与应用有何作用?

魏琴:过去我们注重单一的数据,现在我们需要多源的数据。信息融合就是将来自不同信息源的多元数据去杂、去异、标准化、结构化,诸如文本、图像、视频等可借此实现由数据到信息的转变。只有分析挖掘出可用的信息,数据才能真正支持我们的决策。

多源信息融合对大数据的发展而言举足轻重。以我们此次在黔东南州的项目为例,我们在这个项目上将派出近千名各类工作人员,会运用到种类繁多的技术手段、不同的处理工具,最后将这些采集挖掘来的数据进行信息融合,得到我们想要的块数据。如果没有多源信息融合的顶层设计和技术基础,这个项目的推进将会举步维艰。

 

记者:如何认识大数据产业对于当今产业发展的促进作用?

魏琴:在我看来,大数据发展对当今的产业发展主要起到两个作用,一个是作为主要生产力,通过发展大数据核心产业,或者带动衍生、附加大数据产业,来实现生产力的转变,从而促进经济发展;另一个是作为辅助生产力,通过大数据的技术和作用,去改造、提升其他行业来促进经济社会发展。简而言之,就是大数据作为产业发展和大数据改造传统产业这两个作用。

 

记者:研究院是如何应用大数据这个生产力,推动贵州大数据产业应用发展的?

魏琴:大数据研究院坚持产业化导向,支持研究成果商业化;有效整合跨学科、跨领域的优势科研资源,围绕各项重大任务,加强积累、多出成果。大力推动贵州省大数据产业应用发展,为全省转变经济发展方式和调整产业结构提供有力支撑,推动全省区域培育新兴产业发展增长极。

我们以创新创业平台为载体,如今已经聚拢了300人左右的大数据应用研发团队,在数据采集,数据分析挖掘、可视化等诸多领域取得了长足发展。

 

记者:对于支持大数据项目的发展与应用,研究院近期有何规划打算?

魏琴:贵州省大数据产业发展应用研究院以汇聚资源、搭建平台、培养人才为运作机制,汇集了贵州阵容最强大、服务最全面的大数据产业发展与应用团队、企业和创客。在人才队伍建设方面,大数据研究院将根据自身实际情况,采用大虚体、小实体的建设模式,组织搭建专、兼职科研教学团队与管理团队,集聚国内外创新、实干人才,完善人才激励、发展机制,满足大数据研究院科研、教学、管理需要及长期发展要求。

此外,近期我们将重点申请建设在数据可视化、数据分析与挖掘、机器人与人工智能、虚拟现实(VR)、智能制造等多领域的实验室,并建成大数据研究院数据存储中心,并筹备建设大数据研究院数据加工中心。

 

记者:研究院是如何支持项目组的?

魏琴:在我们研究院的项目组,有一个很显著的特点,就是去公司化。去公司化的目的在于方便我们的管理,以及减少项目组的支出。项目组的成员大部分是从我们学校毕业的大数据专业、信息技术专业学生。

大数据产业发展应用需要有人指导,更需要有人指明方向。在研究院,我们通过打造创新创业平台对项目组进行帮扶和指导,同时邀请国内外的大数据专家对他们进行理论和技术上的培训;其次,我们每周举行内部交流会,就某个项目搭建交流平台,给项目组创造更多成长空间,创造更浓厚的创业氛围。我们即将重点建设的各类实验室,也是为了给项目组搭建最好的创业创新平台。

 

来源:数据观

作者:刘磊

 

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