不過(guò)，「如果沒(méi)有工具去使用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就毫無(wú)意義，」哈佛大學(xué)的孔祥重教授12月6日在香港城市大學(xué)（城大）發(fā)表演講，一開(kāi)始就這麼說(shuō)。孔教授是哈佛大學(xué)的威廉˙H蓋茨電腦科學(xué)及電機(jī)工程學(xué)講座教授。

 

這場(chǎng)演講題為「大數(shù)據(jù)與壓縮式感應(yīng)」，是城大「大學(xué)傑出講座系列」最近一場(chǎng)演講。孔教授回顧了「大數(shù)據(jù)」的背景及其應(yīng)用，描述了一些通常用來(lái)分析大數(shù)據(jù)的技術(shù)，但演講的重點(diǎn)是如何運(yùn)用「壓縮式感應(yīng)」這種新工具來(lái)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量龐大的問(wèn)題。

 

孔教授說(shuō)，近年來(lái)，數(shù)據(jù)採(cǎi)集的速度一直在加快，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)一直承載大量的流通信息，例如網(wǎng)誌、電郵、文字短訊、推文、電子商務(wù)交易資料等等，而各類傳感器或儀表、照相機(jī)、麥克風(fēng)、移動(dòng)通訊設(shè)備等輸入工具，也不停生成大量信號(hào)和圖像。

 

孔教授指出，由此形成的大數(shù)據(jù)具有「三個(gè)V」的特色：Volume（容量極大）、Variety（種類繁雜，包含結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)）、Velocity（變化迅速）。要應(yīng)付這樣的大數(shù)據(jù)，顯然要有不同於傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方法，而「雲(yún)端運(yùn)算」就是一種新技術(shù)，在數(shù)據(jù)分析方面已發(fā)揮巨大作用。

 

但是，運(yùn)算能力強(qiáng)大，能否跟得上快速增長(zhǎng)的需求？孔教授指出，人類對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求永無(wú)窮盡，例如用於預(yù)測(cè)社會(huì)趨勢(shì)及消費(fèi)者行為的分析，以及用於其他用途的分析。他還說(shuō)，建基於數(shù)據(jù)分析的決策，需要有精密的數(shù)學(xué)工具與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?a name="OLE_LINK11">推理。

 

孔教授強(qiáng)調(diào)指出，歸根結(jié)底，我們必須將數(shù)據(jù)大量而快速地壓縮，同時(shí)保留其中的關(guān)鍵信息，並認(rèn)為這是當(dāng)今信息處理的一個(gè)基本要求。他隨即又指出，幸好我們通常可以把待分析的數(shù)據(jù)樣本分為「常規(guī)」與「創(chuàng)新」兩類，然後運(yùn)用已知的、學(xué)得的、特製的模型去處理「常規(guī)」數(shù)據(jù)，而運(yùn)用「壓縮式感應(yīng)」去分析「創(chuàng)新」類數(shù)據(jù)。

 

孔教授總論道，有了這樣的壓縮式取樣分析，我們就能夠在壓縮後的數(shù)據(jù)範(fàn)圍內(nèi)，把「大數(shù)據(jù)」的分析轉(zhuǎn)化為小量數(shù)據(jù)的分析，從而使巨量數(shù)據(jù)集的處理、傳輸、存儲(chǔ)變得大為簡(jiǎn)易。他還說(shuō)，如此一來(lái)，即使是移動(dòng)電話等價(jià)格低廉的用戶設(shè)備，也能直接參與大數(shù)據(jù)的分析。

 

城大校長(zhǎng)郭位教授為聽(tīng)眾介紹孔教授時(shí)，讚揚(yáng)他在電腦科學(xué)領(lǐng)域的傑出成就，並表示這場(chǎng)演講定能令城大師生受益。

 

孔教授曾在卡內(nèi)基—梅隆大學(xué)任教19年，然後在1992年加入哈佛大學(xué)。他以學(xué)術(shù)研究與多方實(shí)踐相促進(jìn)，一直與業(yè)界保持緊密聯(lián)繫，並為多家公司及政府機(jī)構(gòu)擔(dān)任顧問(wèn)。孔教授是美國(guó)國(guó)家工程院院士、臺(tái)灣中央研究院院士，曾獲古根海姆獎(jiǎng)。