大數(shù)據(jù)背景下的實(shí)驗(yàn)室建設(shè)探索

馬莉 張勇

摘要：近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)的處理模式和管理理念被很多領(lǐng)域的優(yōu)秀人員借鑒使用。針對現(xiàn)在很多實(shí)驗(yàn)室存在數(shù)據(jù)規(guī)模小、管理模式落后等問題，可以將大數(shù)據(jù)的先進(jìn)技術(shù)手段引入，通過整合數(shù)據(jù)、資源共享、平臺管理等進(jìn)行優(yōu)化，提高工作效率，建設(shè)一個技術(shù)先進(jìn)、數(shù)據(jù)豐富、不斷創(chuàng)新的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);策略;實(shí)驗(yàn)室建設(shè)

中圖分類號：G647 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-9324（2020）21-0384-02

隨著我國綜合實(shí)力的增強(qiáng)，各類實(shí)驗(yàn)室的研究也隨之深入，但是實(shí)驗(yàn)室所涉及的知識十分復(fù)雜，僅以人類的思維水平很難達(dá)到理想效果。而大數(shù)據(jù)作為互聯(lián)網(wǎng)時代的產(chǎn)物，具有種類多、容量大、真實(shí)性、可利用價值高等特點(diǎn)，所以在大數(shù)據(jù)的背景下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室建設(shè)是必要的，本文在大數(shù)據(jù)背景下研究探索了關(guān)于實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的諸多問題。

一、大數(shù)據(jù)

（一）大數(shù)據(jù)的含義

大數(shù)據(jù)一般指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要用新的處理模式才能具有更多能力的多樣化信息資產(chǎn)。根據(jù)研究表明，大數(shù)據(jù)具有大量、高速、多樣、低價值密度、真實(shí)性等特征，這些特征在技術(shù)的加持下在諸多領(lǐng)域都有所體現(xiàn)。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)經(jīng)過長達(dá)數(shù)年的累積，大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展已經(jīng)呈現(xiàn)出幾何式增長趨勢，就如同阿里巴巴創(chuàng)始人在演講中說的：“未來不再是IT時代，而是DT時代?！盌T代表的是數(shù)據(jù)技術(shù)，這也就表明阿里巴巴對于大數(shù)據(jù)的看重，也說明了未來生活中大數(shù)據(jù)的重要性。

（二）大數(shù)據(jù)的特征

大數(shù)據(jù)具有大量、高速、多樣、低價值密度、真實(shí)性的特征。這些特征具體指的是什么呢？

大量：說明大數(shù)據(jù)需要包含從最小的基本單位bit到最大的基本單位DB之間的數(shù)據(jù)，甚至要保證在傳輸過程中不會出現(xiàn)錯誤從而確保數(shù)據(jù)的完整性、可靠性與精準(zhǔn)性。

高速：說明大數(shù)據(jù)在一定的時間限制下需要高速準(zhǔn)確地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。通常大數(shù)據(jù)的信息規(guī)模比較龐大，所以需要安全與高效的網(wǎng)絡(luò)通信。

多樣：大數(shù)據(jù)包含了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這是大數(shù)據(jù)多樣性的一種表現(xiàn)，多樣性的數(shù)據(jù)可能會產(chǎn)生沖突，所以在管理數(shù)據(jù)時要將加強(qiáng)對各類數(shù)據(jù)的管理能力。

低價值密度：這里的低價值不是說大數(shù)據(jù)的價值低，而是指在利用大數(shù)據(jù)處理問題時，可以做到用低成本得到高價值的一種特征。例如，通過海量的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)處理可以做出疾病預(yù)防、生活娛樂、節(jié)目制作等有益于日常生活的事情。

真實(shí)：大數(shù)據(jù)的獲取途徑多由計算機(jī)獲取的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，這就可以保證數(shù)據(jù)獲取的真實(shí)性，利用獲取的數(shù)據(jù)可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)規(guī)避詐騙行為。

二、實(shí)驗(yàn)室存在的問題

（一）知識分散，缺少整合

我國對于實(shí)驗(yàn)室的研究一直保持探索狀態(tài)，因此很多大學(xué)等組織建立了實(shí)驗(yàn)室以更好地發(fā)展空中事業(yè)。但是實(shí)驗(yàn)室涉及的知識種類過于煩瑣，很多實(shí)驗(yàn)知識與理論知識過于分散，導(dǎo)致知識銜接困難，例如當(dāng)讓學(xué)生進(jìn)行管制模擬系統(tǒng)訓(xùn)練時，管制規(guī)則記憶等方面的知識會耗費(fèi)學(xué)生的大部分精力，使他們忘記前面所學(xué)的知識，而重新學(xué)習(xí)又會耗費(fèi)學(xué)生的精力，因而最終造成訓(xùn)練效率不高、效果不好等負(fù)面影響，這就是學(xué)習(xí)知識分散、缺少整合造成的不良后果。

（二）管理體制滯后

很多實(shí)驗(yàn)室的運(yùn)行主要依托于其他大型教學(xué)科研實(shí)驗(yàn)平臺，這種依托其他平臺獨(dú)立進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的模式會導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)室建設(shè)資金減少、實(shí)驗(yàn)室設(shè)置重復(fù)等問題，單位在組織實(shí)驗(yàn)室建設(shè)時會存在教育資源不均，相同體制實(shí)驗(yàn)室競爭的問題。這些問題究其原因是實(shí)驗(yàn)室管理體制的滯后，所以在建設(shè)實(shí)驗(yàn)室時要設(shè)立相應(yīng)的獎懲制度與考核手段以便于將實(shí)驗(yàn)室的資源、設(shè)備和場所高效地利用起來。

（三）缺乏協(xié)同訓(xùn)練培養(yǎng)

目前的實(shí)驗(yàn)室多在高校建立，高校為了更好地發(fā)展空管事業(yè)，對學(xué)生的針對性訓(xùn)練做的很多，理論知識的傳授方面也做得很好，但是每個學(xué)校都在致力于自己學(xué)校實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享資源相對匱乏，造成了不能協(xié)同訓(xùn)練培養(yǎng)優(yōu)秀人才的問題。例如2012年中國民航大學(xué)管理類實(shí)驗(yàn)室首次嘗試自主研發(fā)塔臺以達(dá)到雷達(dá)模擬管制設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)協(xié)同目的，期間取得了很多好的經(jīng)驗(yàn)，但是由于缺乏數(shù)據(jù)管理支持，這種嘗試仍然處于初步階段。所以缺乏協(xié)同訓(xùn)練培養(yǎng)是現(xiàn)在空管實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的一大難題。

（四）缺乏優(yōu)秀人才

科研事業(yè)的優(yōu)秀人才指的是：具備豐富的理論知識、掌握現(xiàn)代設(shè)備使用與維修技術(shù)的能夠在實(shí)驗(yàn)室建設(shè)和服務(wù)上做出常人無法掌握的創(chuàng)新性技術(shù)人才。目前的實(shí)驗(yàn)室課程教學(xué)有重理論輕實(shí)踐的傾向，在這種模式下實(shí)驗(yàn)室的管理人員會跟不上時代與科學(xué)發(fā)展的變化，不能為實(shí)驗(yàn)室工作提供準(zhǔn)確無誤的服務(wù)?？蒲袌F(tuán)隊想要取得成就需要獲取更多的優(yōu)秀人才并將其培養(yǎng)成為專業(yè)的核心人才，只有這樣實(shí)驗(yàn)室建設(shè)事業(yè)才會在國際的科研競爭上取得一席之地。

（五）資源獲取困難

目前實(shí)驗(yàn)室的實(shí)踐模式過于單一，實(shí)驗(yàn)室需要的知識可能涉及很多學(xué)科領(lǐng)域，但是獲得知識的渠道缺乏廣泛性，這就導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)人員進(jìn)行科研時會遇到難題無法解決，花費(fèi)時間較長和實(shí)驗(yàn)效果不佳等問題。

三、大數(shù)據(jù)背景下對實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的優(yōu)化建議

（一）學(xué)科整合，系統(tǒng)學(xué)習(xí)

我們身處大數(shù)據(jù)云時代，進(jìn)行專業(yè)化知識學(xué)習(xí)要以大數(shù)據(jù)技術(shù)為手段，進(jìn)行學(xué)科整合并系統(tǒng)地學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)室所需要的學(xué)科種類繁多，通過大數(shù)據(jù)背景下的“云處理”方式搭建數(shù)據(jù)處理平臺將學(xué)科知識系統(tǒng)的綜合，讓學(xué)員在不花費(fèi)大量精力的前提下有效地學(xué)習(xí)知識。

（二）加強(qiáng)管理，優(yōu)化資源

針對大數(shù)據(jù)的多樣性特征，通過大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫技術(shù)為高校實(shí)驗(yàn)室提供有效數(shù)據(jù)，減少因依附大型實(shí)驗(yàn)室造成的資金分散、數(shù)據(jù)缺乏等問題，令實(shí)驗(yàn)室的設(shè)備、資源有效地被利用。在研究實(shí)驗(yàn)室存在的問題中提道：實(shí)驗(yàn)室缺乏管理制度與管理手段，通過大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以將實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確分析，從而達(dá)到公平公正和資源優(yōu)化的效果。

（三）資源共享，協(xié)同發(fā)展

實(shí)驗(yàn)室面臨著數(shù)據(jù)資源短缺的問題，利用大數(shù)據(jù)背景下的分布式處理技術(shù)搭建大數(shù)據(jù)科研交流平臺，將理論知識、實(shí)踐感受和學(xué)習(xí)心得分享在上面可以拓寬各個實(shí)驗(yàn)室的眼界并積累經(jīng)驗(yàn)，達(dá)到各部門實(shí)驗(yàn)室協(xié)同發(fā)展的效果，對實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)起到促進(jìn)的作用。

（四）提高科研水平，培養(yǎng)優(yōu)秀人才

現(xiàn)階段，實(shí)驗(yàn)室需要大量具有豐富理論知識的實(shí)用型優(yōu)秀人才，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)精準(zhǔn)獲取人才培養(yǎng)需要的理論知識，以實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)型和發(fā)展為目標(biāo)，探索實(shí)驗(yàn)室整合、資金重組和新型服務(wù)模式的整體實(shí)踐方案，為實(shí)驗(yàn)室建設(shè)培養(yǎng)出能夠提高科研水平的實(shí)踐能力強(qiáng)的優(yōu)秀人才。

（五）改變資源獲取渠道，提高效率

實(shí)驗(yàn)室實(shí)踐模式單一、獲取知識途徑缺乏是亟待解決的問題。在大數(shù)據(jù)背景下利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將實(shí)驗(yàn)室所需要的知識發(fā)掘并進(jìn)行儲備，為科研人員提供智力支持，由于實(shí)驗(yàn)室涉及很多類型的數(shù)據(jù)以及復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系，使得查詢速度低，獲取數(shù)據(jù)慢，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來的云搜索和數(shù)據(jù)庫技術(shù)可以快速地將所需要分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，這就大大提高了數(shù)據(jù)管理、查詢的效率。

結(jié)束語：

大數(shù)據(jù)時代的到來是我們意料之中的事情，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展是我們喜出望外的結(jié)果。當(dāng)今世界實(shí)驗(yàn)室的發(fā)展是每個國家的必然需求，雖然現(xiàn)存實(shí)驗(yàn)室仍然存在很多問題，但在大數(shù)據(jù)的背景下，研究實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)會更加便利、高效。本文以實(shí)驗(yàn)室存在的問題為主要研究內(nèi)容，提出了大數(shù)據(jù)背景下實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的一些建議，希望可以為研究該領(lǐng)域的學(xué)者提供參考。

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Abstract： In recent years， with the rapid development of big data technology， the processing mode and management concept of big data have been used for reference by excellent personnel in many fields. In view of the problems of small data scale and backward management mode in many laboratories， advanced technologies of big data can be introduced to optimize work efficiency through data integration， resource sharing and platform management， so as to build a laboratory environment with advanced technology， abundant data and continuous innovation.

Key words： big data; strategy; laboratory construction