大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略

首先简要回顾了大数据的定义、内涵及其主要特征;其次,通过研究发现,金融业是信息密集型服务产业,在数据特征和数据处理方面基本符合"大数据"概念和特征,正步入大数据时代的初级阶段;接下来,论述了在大数据时代未来的金融体系尤其是银行业将具有"开放、数字化、高生产力、科学决策"的显著特征与发展趋势,并指出在通往大数据时代之路上金融业面临来自文化、管理与技术方面的挑战;最后,给出了在大数据时代金融业发展的应对策略.研究结果将不仅对金融业务未来发展规划具有非常现实的指导意义;同时,也将为大数据时代下新金融理论的拓展奠定基础.     

科学大数据与数字地球

大数据研究正发展为科技、经济、社会等各领域的关注焦点,诸多国家已将大数据研究上升至国家战略层面.本文从时空角度论述了大数据的缘起、内涵与发展势态,分析了科学大数据成为科学研究新途径的历程——科学范式开始从模型驱动向数据驱动发生转变.给出了科学大数据的定义及科学大数据计算的应对策略.进一步地论述了数字地球学科的基本理论框架和数字地球中的数据系统,指出了数字地球学科具有大数据的鲜明特点.最后以"胡焕庸线"形成机理的空间认知研究为例,具体阐述了数字地球学科中的大数据研究的理论和方法.     

新的大科学

正"大科学"(Big Science、Megascience、Large Science)是国际科技界近年来提出的新概念。大科学研究的国际合作模式主要包括:科学家个人之间的合作、科研机构或大学之间的对等合作、政府间的合作。近几十年来,一些重要科研机构的大规模研究的运行特点和研究文化都在发生变化,大科学已非昔日之大科学,而是进入了新时代的新的大科学。     

封面说明

正微塑料通常是指直径小于5 mm的塑料碎屑和颗粒.微塑料作为一种新污染物,被列入环境与生态科学研究领域的第二大科学问题,成为与气候变化等并列的重大全球环境问题.本期"环境微塑料"专题系统介绍了水、土、气、生、沉积物等多介质环境中微塑料的研究现状与进展,展望了环境微塑料未来研究方向与关键科学问题.封面图片显示了环境中塑料垃圾分解产生的微塑料通过摄食与呼吸等途径进入人体的过程与积累.     

地质科学大数据及其利用的若干问题探讨

地质科学大数据是一种时空大数据,其特征与一般大数据有相似之处,也有显著差别.为了应对挑战,需要引进大数据理论、方法和技术,开展对地质科学大数据的统合和利用.采用大数据技术直接在海量时空数据和文本数据中挖掘知识,能突破采样随机性和样本空间狭小、仅凭少量观测数据和固有模式进行判断,以及传统数据分析方法的限制,有可能取得地质科学的新发现.目前常用的一系列数学地质方法和一般空间数据挖掘方法,经改造可用于地质科学时空大数据挖掘.大数据时代地质科学发展所涉及的关键科学技术问题,包括结构化数据与半结构化非结构化数据、大数据与小数据、混杂性数据与精确性数据、模型与数据、静态勘查模型与动态监测模型等的一体化存储管理和处理,数据挖掘与数据分析的结合、相关关系与因果关系的统一,地质科学大数据的深度挖掘和可视化."玻璃地球"是地质科学大数据的有效载体,开展"玻璃地球"建设是解决上述各种科学技术问题的最佳途径之一.     

当科学遇上政治

当今科学依旧如火如荼地开展,正如本期"生命科学"和"物理学的困顿"栏目所描述的一样,组学继人类基因组计划之后得到了长足的发展,或将开启大生物学的新境界;对物理学家来说,所谓"物理学的困顿"也不过是在物理学盛世之后探讨未来更多研究路径,吹响向"彰暗物理学"进军的号角.然而,科学的繁荣也带来了错综复杂的科学管理和决策问题.当科学遇上政治,科学顾问登场了.     

戈登·摩尔对大数据科学家的慷慨

<正>戈登·摩尔(Gordon Moore,上图)有一个新的信念,他认为大数据终将造就大科学。戈登-贝蒂·摩尔基金会计划对15位科学家给予150万美元的津贴(每年20万美元至30万美元分期发放)。基金会对这15位科学家的期望是有能力对新算法、机器学习的方法,以及其他数据密集型科学技巧进行跨学科的开发和使用,能把巨大数据量变成惊人的科学发现。根据基金会的说法,这"可能是对那些推动数据驱动以及     

科学的“大”与“小”

正《科学》杂志把"双中子星并合"评选为2017年度重大科学突破,是因为科学家对双中子星并合事件进行了多维度的详细观测,这一突破标志着天文学的发展进入了激动人心的新阶段,展现出潜力无限的未来,同时也是"大科学"研究的绝佳范例。美国激光干涉仪引力波天文台(LIGO)的两个探测器和欧洲"处女座"(Virgo)引力波探测器     

创意生成挑战赛

美国国家科学基金会在新的大数据研究计划上投资近1500万美元,这也是创意生成挑战的开始。去年10月,以美国国立卫生研究院(NIH)为支撑,美国国家科学基金会(NSF)公布了投资近1500万美元的大数据基础研究项目。这些经费有助于开发从大型数据集中提取和使用知识的新工具和新方法,以此加快科学和工程研究与创新的进程。这些补助金用于NIH-NSF联合体,要求联合     

大数据时代的数据素养教育

正数据素养是大数据时代对科研人员所提出的要求。国外各大学已在广泛开展数据素养教育。在中国,如何提高下一代科学家的数据素养,使他们具备在大数据时代开展科学活动的能力,是一项紧迫的重要任务。随着信息技术和网络技术的迅速发展,科学研究数据呈现爆炸性增长的态势。利用各种各样的研究工具和实验设备,通过模拟、仿真、计算和观察,在科学研究过程中不断产生和创造出大量"原生态数字信息",形成特定科学领域的数据集和数据场。如美国大规模科学项目"泛星计划"(全景式巡天望远镜和快速反应系统),每年在运行中可捕获2.5PB(1PB=10~(15)字节)的数据;国际上高能物理学研究领域的LHC(大型强子对撞机)每年能产生50～100PB的数据;小规模研究     

新年新希望

<正>新年伊始,科学媒体积极为科学界提供舞台,共同演绎2015年科学新态势。《自然》杂志不仅就科学本身进行展望,提出科学发展最新动向,还约请科学界9位领军人物以及12位优秀青年科学家就科学未来进行了访谈。科学家们在这里直抒胸臆,与读者一起分享新年里的工作和生活愿景。《科学》杂志也在梳理过往的基础上,提出了若干新热点和新思想。科学事业蓬勃发展,来自《自然》的数据显示:按以往趋势和研发投资     

“不平等”的科学观

<正>全球金融危机之后,西方经济持续恶化,社会矛盾凸显。2011年美国"占领华尔街"运动的爆发和蔓延,更是引发了一场关于收入分配不平等的国际对话。不平等是好是坏?如何产生?不平等在所难免吗?科学中存在不平等吗?未来将如何选择?自由派和保守派各执一词,论战不休,学术界则基于事实和数据,深入探讨世界各地不平等的起源、影响和未来。本期"科学与社会"栏目一组选自《Science》的文章对此进行了报道。     

大数据安全与自主可控

继互联网、物联网、云计算之后,大数据已成为当今信息技术领域的发展热点.大数据在带来"大"价值的同时,也存在"大"安全问题.大数据的基本特征对计算设施、存储、网络、信息资源等提出了更高的安全要求,传统的信息安全手段和管理机制已经跟不上大数据时代的信息安全形势发展.本文在研究大数据安全新特点的基础上,分析了我国大数据发展面临的信息基础设施自主可控程度低、安全防护技术和手段不足等问题;阐述了自主可控对大数据安全的重要性和意义,明确了解决大数据安全的根本之道在于实现我国主要信息产品、设备和技术的自主设计制造,并总结了我国在大数据安全领域自主可控产品的发展现状.大数据安全事关国家安全,本文最后从加强大数据战略规划和安全体系建设、构建中国特色自主可控的发展路线、强化大数据技术在信息安全领域的创新应用等3个方面,探讨提出了解决我国大数据安全的策略和办法,以确保我国大数据时代的信息安全逐步朝着体系化、规范化和技术自主可控的方向发展.     

“人类基因组计划”回顾与展望：从基因组生物学到精准医学

“人类基因组计划”这个具有划时代意义的大科学计划已经完成10 年了。10 年来,基因组科学的发展形成了新的目标--精准医学。未来的生物医学基础和临床科学的发展就是要整合基因组生物学新前沿,运用新的概念和技术,不断积累临床资源,凝练大科学问题,规划和启动大科学项目,及时、有效地为全社会提供“从实验室到病床”、“从实验室到家庭和个人”的卫生与健康保障。     

政府数据开放,经济发展的新引擎

<正>本期"走近科学",我们采访了复旦大学的郑磊老师,他致力于公共政策尤其电子政务研究。随着大数据时代的来临,如大家所知,数据已经成为科学研究和技术创新的重要资源。正是在这一背景下,各方呼吁数据开放的声音越来越迫切和激烈。尤其是,对于沉积在政府部门的海量数据,一旦公开将     

“云计算与大数据”及其对勘探地震技术发展的影响

互联网技术发展至今,已进入了大数据和云计算时代,并在传统商业领域取得了令人瞩目的成功,产生了许多新的发展模式.但是,在勘探地震专业领域,"云计算与大数据"技术的潜力尚没有充分发挥.本文介绍了"云计算与大数据"的方法论和基本特征,分析了云计算、大数据和物联网、互联网+等关键技术之间的关系,并结合地震采集、处理、解释的技术特点和发展需求,探讨了"云计算与大数据"对地震技术发展的影响,提出了建设地震专业软件生态系统和基于物联网改变地震采集现状的设想.     

数据科学:问题导向的交叉学科创新

<正>在大数据应用技术需求的推动下,大数据科学研究和应用已经成为科技领域中的热点.同时人们开始从这些工程实践中提炼出一些共性的思路、方法和工具,开启了一门新科学——数据科学.从思想方法上,数据科学研究继承了统计学的一些思想,例如在大量数据上做统计性的搜索、比较、聚类或分类等分析归纳,其结论是一种相关性,而并非一定是某种因果关系.虽然都依赖大量的计算,但数据科学与计算机模拟不同,并非是基于一个已知的数学模型,而是用大量数据的相关性取代了因果关系和严格     

全球海洋预报与科学大数据

全球海洋预报是当前国内外海洋预报领域的前沿方向之一,与实施海洋强国战略、维护国家海洋权益,以及开发深远海资源等各类海洋活动日益走向深海大洋的迫切需求有着密切的关系.全球海洋预报的突出特点是使用并生成海量的数据,充分体现了大数据的基本特征.本文从论述大数据的起源、概念和本质开始,介绍了全球海洋预报的基本理论,进一步结合数据同化、模式数据和产品分发等3个方面具体阐述了全球海洋预报中使用的观测数据和生成的模式数据等大数据.最后展望了全球海洋预报以及海洋大数据未来发展中面临的挑战和亟需解决的关键科学问题.     

大数据的受、想、形、识

正大数据是数据科学的一个研究领域。要从受(数据采集)、想(数据分析)、形(数据重构)、识(数据挖掘、预测、利用)等四个方面来研究它,从而获得认识现实世界的大智慧。大数据这个新名词,近来总在不同的媒体出现。大数据的浪潮扑面而来,自然会伴随着大量的泡沫。究竟什么是大数据,不同人有着不同的理解与解读,但给人的感觉是总体形象还不十分清晰。如果说成数据科学,那就比较容易理解了,即关于埘象为数据的科学,而大数据应该是数据科学中的问题,是尚未解决的问题,是     

科学家走上街头:为科学游行

<正>最先在美国华盛顿爆发的科学大游行已激增为4月22日在超过35个国家举行的400多场游行。一些国际参与者担忧特朗普政府领导下的美国科学,另一些则为本国的科学担忧;很多人感到科学和理智正遭受威胁。以下是科学大游行前夕,《科学》杂志记者对17个国家游行者进行的访谈。澳大利亚"在科学上我们要更加包容。"——塔米·史密斯(Tammie Smith),25岁,在悉尼新南威尔士大学主修犯罪学和土著研究;悉尼大学的数据分析师