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小编有话说
国内外大数据分析技术的差距有多大？先看看下面这组数据：
对比关键词可以发现，“analytics”(分析)的搜索量不仅仅高于“big data”（大数据），更是远远高于“分析”在中文世界里的搜索结果。这虽然不能作为研究结论，但也从侧面反映了国外对于数据分析的关注大于数据本身。而在中国，数据分析是制约大数据应用发展的短板。
从地图软件测算拥堵路段、购物软件精准推送产品，到工业车间个性化定制、企业决策精准分析，大数据已经渗透到各个领域，为生活提供便利，为经济转型发展提供动力。随着信息化的推进，大数据已成为社会生活和工业生产不可或缺的基础资源。然而,在我国大数据产业资源开放共享程度低,分析技术相对落后、大数据的价值难以被有效挖掘利用。
数据分析方能释放大数据价值
数据的价值，随着数据量的几何级数增长，已经不再能够通过传统的图表得以显现，这正是为什么商业智能还没来得及流行，便已被“数据分析”挤下舞台。价值往往隐藏在数据中，需要数据分析方可释放这些价值。
数据分析能力的高低，决定了价值发现的充分与否。可以说，没有数据分析，“大数据”只是一堆IT库存，成本高而收益为零。但是国内火热的“大数据”概念，很多仍然停留在数据收集、清洗、比对、存储等基础阶段，需要更加智能化的分析计算。
分析技术上升到国家高度
近日，国家发展改革委员会正式批复，“大数据分析技术国家工程实验室”将由中科院计算所、中国科学院大学和曙光信息产业股份有限公司等单位联合共建。
该国家工程实验室的落地，正式将大数据分析技术的研发需求上升到国家高度。
曙光公司总裁历军介绍，大数据分析技术国家工程实验室将针对我国大数据挖掘与分析能力弱以及大数据算法应用和综合能力不高等问题，建设大数据分析技术创新平台，支撑开展大数据复杂性和不确定性特征描述、异构大数据预处理、挖掘与分析计算系统、大数据挖掘结果与决策支持、基于大数据的智能知识获取算法等技术的研发和工程化。
“曙光近年来践行‘数据中国’落地的经验表明，来自不同行业、不同领域、不同类别、多种类数据的综合分析已对当前数据分析手段提出了更高要求。”历军指出，当前，在大数据分析应用与服务、大数据分析技术与系统、平台支撑体系等方面，仍亟待实现技术突破。
大数据分析国家工程实验室是提升大数据基础技术支撑能力的关键一环，此次批复将有力推动院企进一步发挥产学研协同创新优势，推进大数据分析技术在相关领域深度应用，促进多行业创新发展。曙光也将深度联合中科院计算所、中国科学院大学等共建单位，共同促进大数据分析技术、工具和系统平台的集成部署，力保率先打造开放的大数据分析生态体系。