_大数据_时代决策支持系统新发展 (2)
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４．４ 安全
云计算公司通常会使用授权和认证技术来保护用 户隐私，云服务提供商确保其基础设施安全并拥有可行 的保护用户数据与应用的解决方案是必须的。 美国联邦 首席 信 息 官 （The US Federal CIO）正 努 力 合 并 安 全 访 问
４．２ 群体决策、社会化决策应用更普遍
在“大数据”时代，随着移动互联网络、社交网络的 发展，决策支持系统将向群体决策、社会化决策的方向 发展。 主要表现在：一方面，决策者可以邀请异地不同业 务领域专家登录系统参与复杂问题的决策过程；另一方 面，针对某一特定事项的网络投票统计数据、电子商务 网站统计数据、搜索引擎统计数据等多时空、群体性行 为分析和结论，将成为定性决策的重要参考依据。
４．３ 数据质量受到更多关注，数据分析功能更强大
在“大数据”时代，决策支持系统基础数据不仅包括 结构化数据，还包括图形、声音、图像、地理位置等非结 构化数据。 面对价值密度低的“大数据”，对于决策支持 系统来说最大的挑战就是如何提高数据质量、创新分析 方法，从“大数据”中挖掘出真正有价值的信息和知识。 与“大数据”处理相关商业智能、数据挖掘、可视化分析 平台的应用和内存分析技术的进步，都将助力这些问题 的解决。
２．３ 传统数据库技术对存储能力及存储方式有限制
目前成熟的经典数据库技术结构化数据查询语言 （SQL）， 在设计的一开始是没有考虑非结构化数据的 ，
·6· 2013 年 8 月· 信息安全与技术
策略探讨 · Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ Ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ
也就是说以前计算机人员讨论数据的时候，数据的范围 限定在结构化数据范畴以内。 除此之外，传统的数据库 部署不能处理 TB 级的数据 ，也不能很好地支持高级别 的数据分析。
[7] 李美 云 ，李 剑 ，黄 超.基于 同 态 加 密 的 可 信云 存 储 平 台[J].信 息 网 络 安 全 ，2012，（09）：35-40.
[8] 韩水 玲 ，马 敏 ，王 涛 等.数 字 证 书 应 用 系 统的 设 计 与 实 现[J].信 息 网 络 安 全 ，2012，（09）：43-45.
１ 引言
继云计算、 物联网成为引领信息化升级热点之后， “大数 据 ”（Big Data）以 及 与 “大 数 据 ”相 关 的 研 究 、产 品 及应用渐渐步入了人们的视野。 决策支持系统 （Decision Support System, DSS）结构化、非结构化混合的 基础数据特征与“大数据”特征高度吻合。 “大数据”技术 的深化研究和应用，必将为企业决策支持系统建设和应 用带来新的发展动力和更为广阔的发展空间。
[2] 吴 新 年 ，陈 永 平.决 策 支 持 系 统 发 展 现 状 与 趋 势 分 析 [J].信 息 化与网络化建设，2007 年第 1 期.
[3] 牛 禄 清.阿 里 巴 巴 ：让 数 据 做 主[J]，新 经 济 导 刊,2012 年 第 12 期.
[4] 袁 国 铭.关 于 决 策 支 持 系 统 发 展 综 述[J].综 述 与 评 论 ，2010 年 第 23 期.
信息安全与技术 ·2013 年 8 月 ·7·
Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ Ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ · 策略探讨
也要求从国家安全、企业安全的战略高度出发，建立自 有数据中心，培育和发展本土实施咨询及数据服务提供 商，以避免在技术上受制于潜在竞争对手。
参考文献
[1] 李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算 机 学 会 通 讯,2012 年第 9 期.
４ “大数据”时代决策支持系统发展趋势
“大数据” 时代的数据技术革为决策支持系统带来
了发展机遇，决策支持系统在系统定位、决策模式、数据 处理、信息检索、系统安全等方面形成了新的发展趋势。
４．１ 单项决策支持系统向企业级决策支持系统转变
企业级的决策支持系统， 相较单项决策支持系统， 对全局性事项预测的实时性与准确性要求更高。 在“大 数据”时代，可通过对全方位、结构化、非结构化实时数 据和历史数据，特别是隐藏于表象数据之后行为特征数 据的在线收集和即时分析，为决策者进行企业级、全局 性决策提供支持。
４．５ 系统安全问题上升到战略高度
“大数据”时代决策支持系统存储、加工、处理和展 示着全局性、全方位信息，系统数据一旦外泄被竞争对 手利用，对企业的打击将是毁灭性的，这些都要求高度 重视决策支持系统的安全问题。 同时，“大数据”引发了 计算机行业的重新整合，应用软件实现泛互联化，越靠 近终端用户的公司，在产业链上拥有更大的发言权。 这
３．３ 企业应用“大数据”技术进行深层次价值挖掘
从国 际 上 看 ，亚 马 逊 （Amazon）、谷 歌 （Google）和 脸 谱（Facebook）走到了“大数据”应用的前列 ，已开始使 用 “大数据” 的分析结果进行客户管理和市场营销。 在国 内，马云利用阿里巴巴“大数据”中询盘指数和成交指数 的强相关性成功预测 2008 年金融危机、 利用及时更新 的 淘 宝 “CPI”预 测 通 货 膨 胀 。
作者简介： 叶明 （1970-），女 ，浙 江 兰 溪 人 ，目 前 任 职 于 国 网 能 源 研 究 院 ，高 级 工程 师 ， 注 册 咨 询 工 程师 ，1994 年 武 汉 大 学 计算 机 应 用 专 业 硕 士 研究生毕业；主要研究领域为企业管理信息化、财务管理信息化。
【上接第 5 页】
２．２ 多样化数据在转换与处理上存在困难
在运用决策支持系统的数据库、方法库、模型库、知 识库进行辅助决策之前，首先需要对来自不同数据源的 数据进行转换与清理（ETL）。 面对决策支持系统多样化 的数据来源， 数据清理过程存在数据属性难以统一、规 范，冗余数据、错误数据和异常数据难以快速辨识并消 除等困难。
２．４ 缺乏数据专家和领域专家复合型人才
领域专家为决策支持系统提供知识和经验，数据专 家则可进行基于数据逻辑与关联关系的分析与判断。 兼 具数据专家和领域专家技能的复合型人才的缺乏，使决 策支持系统的效用大打折扣，也是决策支持系统的应用 发展缓慢的一个重要原因。
３ “大数据”及其带来的主要变革
目 前 ，业 界 将 “大 数 据 ”的 特 点 归 纳 为 四 个 “V”：一 是 数 据 体 量 巨 大 （Volume）；二 是 数 据 类 型 繁 多 （Variety）； 三 是 价 值 密 度 低 （Value）； 四 是 实 时 处 理 要 求 高 （Velocity）。
进入“大数据”时代，从数据特点、技术产品与应用 等方面都面临着新的变革。
３．１ 数据呈现出体量大、类型多、电子化的特点
一是数据量级从 TB 级到 PB 级、ZB 级； 二是数据 类型从结构化数据，拓展到文本、音频、视频、图片、地理 位置、Web 页面、微博、及时通讯等其他半结构化与非结 构化的数据；三是电子数据占比迅速提高。 根据中国互 联 网 络 信 息 中 心 （CNNIC）统 计 数 据 显 示 ，截 至 2012 年 12 月中国网络购物用户规模达 2.42 亿人， 网络购物使 用率提升至 42.9%。
２ 决策支持系统及发展瓶颈
决策支持系统是指建立在数据库、模型库、知识库、 方法库基础上，以人机交互方式辅助决策者进行半结构 化决策的计算机应用系统。
决 策 支 持 系 统 概 念 自 20 世 纪 70 年 代 提 出 到 现 在 四十年来，虽然在零售、金融、医疗、军事等行业和领域 均有一些单项应用案例， 但在企业中并未大范围普及， 主要原因是存在一些技术上的瓶颈。
２．１ 数值计算语言与数据库语言存在异构障碍
目前,计算机语言的支持能力还相当有限, 数值计算 语言 ( 如 Fortran、Pascal、C 等) 不支持对数据库的操作, 数据库语言(如 FoxPro、Oracle、Sybase 等) 的数值计算能 力又很薄弱，而决策支持系统既要进行数值计算又要进 行数据库操作。 这个问题一直是决策支持系统发展的技 术障碍, 成为决策支持系统发展缓慢的主要原因。
Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ Ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ · 策略探讨
“大数据”时代决策支持系统新发展
叶 明 1 谷晨霞 2 (1.国网能源研究院 北京 100052；2 北京交通大学经济管理学院 北京 100044)
【 摘 要 】本文在对决策支持系统发展现状及瓶颈进行总结的基础上，分析“大数据”带来的变革及对决策支持系统 的积wk.baidu.com影响，从系统定位、决策模式、数据处理、信息检索、系统安全等五个方面对“大数据”时代决策支持系统发展 趋势进行了展望。 【 关键词 】大数据；决策支持系统；信息检索；非结构化数据
３．２ 数据行业新技术、新产品不断涌现
数据”存储、分析与管理开源软件 Hadoop[1]得到持 续应用和发展。 多家“大数据”行业巨头，针对大数据的 发展 在 2011 年—2012 年 间 亦 推 出 了 创 新 技 术和 产 品 ， 包 括 易 安 信 公 司 的 DCA、IBM 的 BigInsights 与 Streams、甲骨文的 Exadata 与 Exalogic 等新产品。
【 Ａｂｓｔｒａｃｔ 】Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｕｍ ｍ ａｒｙ ｏｆｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆＤＳＳ ｄｅｖｅｌｏｐｍ ｅｎｔ，ｔｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｍ ａｉｎｌｙ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｂｒｏｕｇｈｔｂｙ “Ｂｉｇ Ｄａｔａ” ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｅｆｆｅｃｔｉｔｈａｓ ｍ ａｄｅ ｏｎ ＤＳＳ，ａｎｄ ｔｈｅｎ ｐｒｅｄｉｃｔｓ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｏｆｔｈｅ ＤＳＳ ｉｎ “Ｂｉｇ Ｄａｔａ” ａｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆｓｙｓｔｅｍ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ，ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍ ｏｄｅｌ，ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｉｎｆｏｒｍ ａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｓｅｃｕｒｉｔｙ． 【 Ｋｅｙｗｏｒｄｓ 】ｂｉｇ ｄａｔａ；ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍ ａｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ；ｉｎｆｏｒｍ ａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ；ｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｄａｔａ
４．４ 信息检索工具功能更强大、智能化程度更高
在“大数据”时代，要从海量、纷繁复杂的数据中快 速找到决策者关注的信息，必须借助功能强大、智能化 的信息检索工具。 搜索引擎技术、超文本全文检索技术、 多媒体检索技术和人工智能技术将进一步整合，基于用 户检索行为分析而提供的人性化信息检索服务与信息 推送，将大幅提高信息检索的效率，提高信息检索的查 全率和查准率。
Ｔｈｅ Ｎｅｗ Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ｔｒｅｎｄｓ ｏｆＤＳＳ ｕｎｄｅｒｔｈｅ Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ｅｒａ
Ye Ming 1 Gu Chen-xia 2 （1.State Grid Energy Research Institute Beijing 100052； 2.School of Economics and Management，BeiJingJiaoTong, University Beijing 100044）
４．３ 支持空间云计算（ＳＣＣ）特征
空间云计算严重依赖计算基础设施的状态，除了工 程 研 究 和 计 算 基 础 设 施 特 征 的 可 用 外 ， 网 络 、CPU、 RAM、硬盘、软件许可和其他资源的使用 / 状态，对于优 化使用时空原则的云计算环境也是重要的。
在调研面向解决四种密集型地理空间问题的云计 算特征工作中，需要进行扩展研究以更好地理解计算基 础设施和应用的时空特性，应用和计算资源的优化调度 也是关键的(Mustafa Rafique et al. 2011)。
[5] 李 瑞 丽 ，钱 皓 ，黄 以 凯.Oracle 大 数 据 的 全 文 检 索 技 术 研 究 与 实现[J].微型电脑应用，2013 年第 1 期.
[6] 罗贺 ，杨 善 林 ，丁 帅.云计 算 环 境 下 的 智 能决 策 研 究 综 述[J].系 统工程学报,2013 年第 1 期.
云计算公司通常会使用授权和认证技术来保护用 户隐私，云服务提供商确保其基础设施安全并拥有可行 的保护用户数据与应用的解决方案是必须的。 美国联邦 首席 信 息 官 （The US Federal CIO）正 努 力 合 并 安 全 访 问
４．２ 群体决策、社会化决策应用更普遍
在“大数据”时代，随着移动互联网络、社交网络的 发展，决策支持系统将向群体决策、社会化决策的方向 发展。 主要表现在：一方面，决策者可以邀请异地不同业 务领域专家登录系统参与复杂问题的决策过程；另一方 面，针对某一特定事项的网络投票统计数据、电子商务 网站统计数据、搜索引擎统计数据等多时空、群体性行 为分析和结论，将成为定性决策的重要参考依据。
４．３ 数据质量受到更多关注，数据分析功能更强大
在“大数据”时代，决策支持系统基础数据不仅包括 结构化数据，还包括图形、声音、图像、地理位置等非结 构化数据。 面对价值密度低的“大数据”，对于决策支持 系统来说最大的挑战就是如何提高数据质量、创新分析 方法，从“大数据”中挖掘出真正有价值的信息和知识。 与“大数据”处理相关商业智能、数据挖掘、可视化分析 平台的应用和内存分析技术的进步，都将助力这些问题 的解决。
２．３ 传统数据库技术对存储能力及存储方式有限制
目前成熟的经典数据库技术结构化数据查询语言 （SQL）， 在设计的一开始是没有考虑非结构化数据的 ，
·6· 2013 年 8 月· 信息安全与技术
策略探讨 · Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ Ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ
也就是说以前计算机人员讨论数据的时候，数据的范围 限定在结构化数据范畴以内。 除此之外，传统的数据库 部署不能处理 TB 级的数据 ，也不能很好地支持高级别 的数据分析。
[7] 李美 云 ，李 剑 ，黄 超.基于 同 态 加 密 的 可 信云 存 储 平 台[J].信 息 网 络 安 全 ，2012，（09）：35-40.
[8] 韩水 玲 ，马 敏 ，王 涛 等.数 字 证 书 应 用 系 统的 设 计 与 实 现[J].信 息 网 络 安 全 ，2012，（09）：43-45.
１ 引言
继云计算、 物联网成为引领信息化升级热点之后， “大数 据 ”（Big Data）以 及 与 “大 数 据 ”相 关 的 研 究 、产 品 及应用渐渐步入了人们的视野。 决策支持系统 （Decision Support System, DSS）结构化、非结构化混合的 基础数据特征与“大数据”特征高度吻合。 “大数据”技术 的深化研究和应用，必将为企业决策支持系统建设和应 用带来新的发展动力和更为广阔的发展空间。
[2] 吴 新 年 ，陈 永 平.决 策 支 持 系 统 发 展 现 状 与 趋 势 分 析 [J].信 息 化与网络化建设，2007 年第 1 期.
[3] 牛 禄 清.阿 里 巴 巴 ：让 数 据 做 主[J]，新 经 济 导 刊,2012 年 第 12 期.
[4] 袁 国 铭.关 于 决 策 支 持 系 统 发 展 综 述[J].综 述 与 评 论 ，2010 年 第 23 期.
信息安全与技术 ·2013 年 8 月 ·7·
Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ Ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ · 策略探讨
也要求从国家安全、企业安全的战略高度出发，建立自 有数据中心，培育和发展本土实施咨询及数据服务提供 商，以避免在技术上受制于潜在竞争对手。
参考文献
[1] 李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算 机 学 会 通 讯,2012 年第 9 期.
４ “大数据”时代决策支持系统发展趋势
“大数据” 时代的数据技术革为决策支持系统带来
了发展机遇，决策支持系统在系统定位、决策模式、数据 处理、信息检索、系统安全等方面形成了新的发展趋势。
４．１ 单项决策支持系统向企业级决策支持系统转变
企业级的决策支持系统， 相较单项决策支持系统， 对全局性事项预测的实时性与准确性要求更高。 在“大 数据”时代，可通过对全方位、结构化、非结构化实时数 据和历史数据，特别是隐藏于表象数据之后行为特征数 据的在线收集和即时分析，为决策者进行企业级、全局 性决策提供支持。
４．５ 系统安全问题上升到战略高度
“大数据”时代决策支持系统存储、加工、处理和展 示着全局性、全方位信息，系统数据一旦外泄被竞争对 手利用，对企业的打击将是毁灭性的，这些都要求高度 重视决策支持系统的安全问题。 同时，“大数据”引发了 计算机行业的重新整合，应用软件实现泛互联化，越靠 近终端用户的公司，在产业链上拥有更大的发言权。 这
３．３ 企业应用“大数据”技术进行深层次价值挖掘
从国 际 上 看 ，亚 马 逊 （Amazon）、谷 歌 （Google）和 脸 谱（Facebook）走到了“大数据”应用的前列 ，已开始使 用 “大数据” 的分析结果进行客户管理和市场营销。 在国 内，马云利用阿里巴巴“大数据”中询盘指数和成交指数 的强相关性成功预测 2008 年金融危机、 利用及时更新 的 淘 宝 “CPI”预 测 通 货 膨 胀 。
作者简介： 叶明 （1970-），女 ，浙 江 兰 溪 人 ，目 前 任 职 于 国 网 能 源 研 究 院 ，高 级 工程 师 ， 注 册 咨 询 工 程师 ，1994 年 武 汉 大 学 计算 机 应 用 专 业 硕 士 研究生毕业；主要研究领域为企业管理信息化、财务管理信息化。
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２．２ 多样化数据在转换与处理上存在困难
在运用决策支持系统的数据库、方法库、模型库、知 识库进行辅助决策之前，首先需要对来自不同数据源的 数据进行转换与清理（ETL）。 面对决策支持系统多样化 的数据来源， 数据清理过程存在数据属性难以统一、规 范，冗余数据、错误数据和异常数据难以快速辨识并消 除等困难。
２．４ 缺乏数据专家和领域专家复合型人才
领域专家为决策支持系统提供知识和经验，数据专 家则可进行基于数据逻辑与关联关系的分析与判断。 兼 具数据专家和领域专家技能的复合型人才的缺乏，使决 策支持系统的效用大打折扣，也是决策支持系统的应用 发展缓慢的一个重要原因。
３ “大数据”及其带来的主要变革
目 前 ，业 界 将 “大 数 据 ”的 特 点 归 纳 为 四 个 “V”：一 是 数 据 体 量 巨 大 （Volume）；二 是 数 据 类 型 繁 多 （Variety）； 三 是 价 值 密 度 低 （Value）； 四 是 实 时 处 理 要 求 高 （Velocity）。
进入“大数据”时代，从数据特点、技术产品与应用 等方面都面临着新的变革。
３．１ 数据呈现出体量大、类型多、电子化的特点
一是数据量级从 TB 级到 PB 级、ZB 级； 二是数据 类型从结构化数据，拓展到文本、音频、视频、图片、地理 位置、Web 页面、微博、及时通讯等其他半结构化与非结 构化的数据；三是电子数据占比迅速提高。 根据中国互 联 网 络 信 息 中 心 （CNNIC）统 计 数 据 显 示 ，截 至 2012 年 12 月中国网络购物用户规模达 2.42 亿人， 网络购物使 用率提升至 42.9%。
２ 决策支持系统及发展瓶颈
决策支持系统是指建立在数据库、模型库、知识库、 方法库基础上，以人机交互方式辅助决策者进行半结构 化决策的计算机应用系统。
决 策 支 持 系 统 概 念 自 20 世 纪 70 年 代 提 出 到 现 在 四十年来，虽然在零售、金融、医疗、军事等行业和领域 均有一些单项应用案例， 但在企业中并未大范围普及， 主要原因是存在一些技术上的瓶颈。
２．１ 数值计算语言与数据库语言存在异构障碍
目前,计算机语言的支持能力还相当有限, 数值计算 语言 ( 如 Fortran、Pascal、C 等) 不支持对数据库的操作, 数据库语言(如 FoxPro、Oracle、Sybase 等) 的数值计算能 力又很薄弱，而决策支持系统既要进行数值计算又要进 行数据库操作。 这个问题一直是决策支持系统发展的技 术障碍, 成为决策支持系统发展缓慢的主要原因。
Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ Ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ · 策略探讨
“大数据”时代决策支持系统新发展
叶 明 1 谷晨霞 2 (1.国网能源研究院 北京 100052；2 北京交通大学经济管理学院 北京 100044)
【 摘 要 】本文在对决策支持系统发展现状及瓶颈进行总结的基础上，分析“大数据”带来的变革及对决策支持系统 的积wk.baidu.com影响，从系统定位、决策模式、数据处理、信息检索、系统安全等五个方面对“大数据”时代决策支持系统发展 趋势进行了展望。 【 关键词 】大数据；决策支持系统；信息检索；非结构化数据
３．２ 数据行业新技术、新产品不断涌现
数据”存储、分析与管理开源软件 Hadoop[1]得到持 续应用和发展。 多家“大数据”行业巨头，针对大数据的 发展 在 2011 年—2012 年 间 亦 推 出 了 创 新 技 术和 产 品 ， 包 括 易 安 信 公 司 的 DCA、IBM 的 BigInsights 与 Streams、甲骨文的 Exadata 与 Exalogic 等新产品。
【 Ａｂｓｔｒａｃｔ 】Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｕｍ ｍ ａｒｙ ｏｆｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆＤＳＳ ｄｅｖｅｌｏｐｍ ｅｎｔ，ｔｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｍ ａｉｎｌｙ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｂｒｏｕｇｈｔｂｙ “Ｂｉｇ Ｄａｔａ” ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｅｆｆｅｃｔｉｔｈａｓ ｍ ａｄｅ ｏｎ ＤＳＳ，ａｎｄ ｔｈｅｎ ｐｒｅｄｉｃｔｓ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｏｆｔｈｅ ＤＳＳ ｉｎ “Ｂｉｇ Ｄａｔａ” ａｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆｓｙｓｔｅｍ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ，ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍ ｏｄｅｌ，ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｉｎｆｏｒｍ ａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｓｅｃｕｒｉｔｙ． 【 Ｋｅｙｗｏｒｄｓ 】ｂｉｇ ｄａｔａ；ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍ ａｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ；ｉｎｆｏｒｍ ａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ；ｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｄａｔａ
４．４ 信息检索工具功能更强大、智能化程度更高
在“大数据”时代，要从海量、纷繁复杂的数据中快 速找到决策者关注的信息，必须借助功能强大、智能化 的信息检索工具。 搜索引擎技术、超文本全文检索技术、 多媒体检索技术和人工智能技术将进一步整合，基于用 户检索行为分析而提供的人性化信息检索服务与信息 推送，将大幅提高信息检索的效率，提高信息检索的查 全率和查准率。
Ｔｈｅ Ｎｅｗ Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ｔｒｅｎｄｓ ｏｆＤＳＳ ｕｎｄｅｒｔｈｅ Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ｅｒａ
Ye Ming 1 Gu Chen-xia 2 （1.State Grid Energy Research Institute Beijing 100052； 2.School of Economics and Management，BeiJingJiaoTong, University Beijing 100044）
４．３ 支持空间云计算（ＳＣＣ）特征
空间云计算严重依赖计算基础设施的状态，除了工 程 研 究 和 计 算 基 础 设 施 特 征 的 可 用 外 ， 网 络 、CPU、 RAM、硬盘、软件许可和其他资源的使用 / 状态，对于优 化使用时空原则的云计算环境也是重要的。
在调研面向解决四种密集型地理空间问题的云计 算特征工作中，需要进行扩展研究以更好地理解计算基 础设施和应用的时空特性，应用和计算资源的优化调度 也是关键的(Mustafa Rafique et al. 2011)。
[5] 李 瑞 丽 ，钱 皓 ，黄 以 凯.Oracle 大 数 据 的 全 文 检 索 技 术 研 究 与 实现[J].微型电脑应用，2013 年第 1 期.
[6] 罗贺 ，杨 善 林 ，丁 帅.云计 算 环 境 下 的 智 能决 策 研 究 综 述[J].系 统工程学报,2013 年第 1 期.