12月10-12日，2015中国大数据技术大会在京盛大开幕。在第二天举行的大数据政策法规和标准化分论坛上，来自工信部、中国信息通信研究院、大学、南京邮电大学、Gartner公司等专家分享了大数据的政策法规和标准化。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在新云南皇冠假日酒店盛大开幕。
在2015中国大数据技术大会第二天的大数据政策法规和标准化分论坛上，工信部电信研究院政策与经济研究所法律部主任英、Gartner公司电信运营商技术部研究总监刘轶、南京邮电大学信息产业发展战略研究院院长晖、大学大数据技术研究中心常务副主任陆薇、中国信息通信研究院技术与标准研究所大数据项目经理姜春宇等五位专家就大数据的政策法规和标准化发表了主题。
随着大数据的发展，数据如何使用受到了很多挑战，如何从法律法规的角度来规范这种使用行为，来自工信部电信研究院政策与经济研究所法律部主任英女士在大数据政策法规和标准化分论坛做了《大数据的立法挑战与思考》的主题。大数据时代的到来，数据成为关键的资源和生产要素，数据的主权、安全、等问题备受关注。英女士介绍国内关于数据安全、数据等方面的立法现状，结合大数据发展趋势，国外立法关注的重点问题，分析大数据发展带来的立法挑战，探讨如何平衡发展与安全、数据利用与隐私等的关系，针对我国未来大数据立法进行探索性思考。
英在谈及“信息”与“数据”的关系是表示，数据具有原始、基础性。“数据是对信息数字化的记录，其本身并无意义；信息是指把数据放置到一定的背景下，对数字进行解释、赋予意义。”1. 信息
信息资源日益成为重要生产要素和社会财富，信息掌握的多寡成为国家软实力和竞争力的重要标志。——习中央网络安全和信息化领导小组第一次会议讲话。
数据资源是网络空间国家主权的重要组成。对数据资源的本地存储、利用、控制、管辖等也是网络空间主权的要求。
数据资源安全的相关制度：防范网络和，对抗美国无处不在的网络行为；增加国产网络设备和产品的竞争力，防范通过产品和设备的数据收集；加强数据资源的开发利用，实现其所蕴涵的巨大经济价值。
事前更前：隐私要在数据之前考虑。美国2013年发布的数据政策备忘录中，各机构必须在信息生命周期的每一阶段都加入隐私分析。
来自Gartner公司的电信运营商技术部研究总监刘轶做了《美国健康大数据隐私与安全法案现状》的报告，详细了美国在医疗健康隐私和大数据的立法应用以及安全法律的现状。
HIPAA法案适用的那些组织现在有规可循。但是不断增长的另一些组织参与了提供治疗和健康服务，他们持有、传递和接受健康信息，但是没有相应的法律去规范数据的隐私与安全。
来自南京邮电大学信息产业发展战略研究院院长晖做了《大数据时代个人信息与数据的径》的。晖认为，对于大数据的立法，应该在大数据发展成熟后，才能通过立法和标准化的过程来促使其发展，而不是现在这个大数据应用的初期来其产业的发展。在数据处理的过程中，你的处理方法和使用规则必须是公开透明的。因为数据的最初拥有者是否拥有自己的数据，今天都成为了一个很难界定的问题。
DC预测：到2020年，整个世界的数据总量将会增长44倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！未来信息世界发展的三大阶段和带来的科学挑战
初级阶段 —— “物理集中”效果是规模经济引起的“便利和效率”。中级阶段 —— “化学反应”效果是基于大数据的智能分析以协助决策和解决大规模商务、政务、、健康和社会问题。高级阶段 —— “基因突变”效果是将产生物理世界和虚拟世界的深度融合。
因此有学者比喻大数据研究是“大海捕鱼”，捕到什么鱼算什么鱼。在网络数据科学方面过去几个世纪科学研究的方法一直是“还原论”（Reductionism），将世界不断分解到最小的单元。
单个原子等了解越多，我们对整个社会、整个生命系统、物质系统的理解并没有增加很多，有时可能离理解系统的真谛更远。基于大数据对复杂社会系统进行整体性的研究，也许将为研究复杂系统提供新的途径。从这种意义上看，“网络数据科学”是从整体上研究复杂系统（社会）的一门科学。
1. 收集个人数据的目的必须明确：处理个人信息具有特定、明确、合理的目的，不扩大收集和使用范围，不改变目的处理个人信息。
2. 收集与使用个人信息应当透明公开：收集和使用个人信息之前，以明确、易懂和适宜的方式向个人数据主体告知处理个人数据的目的和范围、个人数据的留存时限、个人数据的制度、个人数据主体的。3. 收集个人数据应当确保数据的质量：根据处理目的的需要收集的各项个人数据准确、完整，并处于最新状态，严禁和毁损。
4. 托管数据的载体主体应确保个人数据的安全：采取必要的管理措施和技术手段，个人数据安全，防止未经授权检索、公开及丢失、泄露、损毁和个人数据。
5. 严禁窃取和交易个人数据：任何个人和组织不得窃取或者以其他非法方式获取个人数据，不得出售或者非法向他人提供个人数据。
晖也对大数据与云服务时代个人信息安全做出了预测：大数据时代既为我们带来了巨大的经济潜力，又对个人信息安全提出了严峻的挑战。因此，大数据时代亟须加强个人信息的法律。
未来的个人信息将是寻求动态的安全，即在、透明的开发利用中的安全，同时个人信息具有“被遗忘的”，必须对个人信息设定存储期限。总体来看，当前和未来一段时期我国个人信息安全的边界仍然处于探索之中，其基本要义是在确保基本的人格权和隐私权不受非法侵害的基础上，促进个人信息资源在“、正当、必要”原则的基础上进行合情、合理、的开发和利用。
当中国制造2025遇到工业大数据会发生什么，来自大学大数据技术研究中心常务副主任陆薇女士在大数据政策法规和标准化分论坛做了《工业大数据助力中国制造2025》的。陆薇首先介绍工业4.0和美国工业互联网这两大新工业国家战略代表对于大数据在新工业中扮演的要素作用的认识。
陆薇认为，大数据将和物联网、云计算等一起支撑制造生命周期各环节业务模式创新（如上图所示）。
工业大数据就是在工业领域信息化相关应用中所产生的海量数据，不仅包括企业内，还包括客户、用户、产业链以及互联网上的数据，而其核心是机器数据：工业4.0系统可以被看作是数据、硬件、软件和智能的流通与互动。从智能设备和网络中获取数据，然后利用大数据和基于机器所在行业的分析工具进行存储、分析和可视化。最终的“智能信息”可以提供决策者（在必要时实时）使用，或者作为各工业系统中更广泛的资产优化或战略决策流程的一部分。
也有众多的应用案例，比如，工程机械在线运维系统：基于主机工况的在线健康，故障诊断与预测；了解用户使用习惯，改善用户体验；提升企业经营效率。风力发电机能效提升：定期调整风机偏航角以优化风机发电功率；每14秒回传一次的风俗、风向、功率、桨叶角等仅200个指标，上万台风机；基于全量历史数据的分析优化。鼓风机远程实时高精度故障诊断：300套机组运行工况数据的存储与实时分析；但胎记组数据采样率高达10万数据点/秒。
中国信息通信研究院技术与标准研究所大数据项目经理、数据中心联盟大数据组副组长姜春宇首先回顾数据库领域基准测试发展历程；其次梳理当前大数据技术平台基准测试的需求和现状；然后介绍国内首个大数据平台基准测试标准制定情况，并对国内首次大数据平台基准测试的结果进行汇报，讲述评估的方法、审核流程和测试结果等内容；最后提出未来大数据平台基准测试标准和测试的方向。
基准（Benchmark）是一组执行的计算机程序或操作，用来评估目标物体的相对性能，通常通过一系列标准测试来评估。它是一种测量和评估软硬件性能指标的活动。基准测试标准的原则有以下这些：
打孔卡作为输入；60年代末到70年代，硬盘能够容许直接访问数据，出现了数据库管理系统，主要有网络模型和层级模型两种类型；Codd提出了关系模型；IBM提出了System R（后来发展出DB2，Oracle等产品）；UC Berkeley 提出了Ingres（后来发展出Sybase，SQL Server）。80年代，Oracle率先发布商业化数据库产品，关系数据库商业化，SQL成为业界标准；并行和分布式数据库系统、对象数据库系统。90年代，大型决策支持和数据挖掘系统、TB级别的数据仓库、Web服务兴起。
2003年左右谷歌基于自身搜索业务，为解决存储大文件、高并发访问，利用廉价通用服务器搭建分布式集群，提出MapReduce、GFS、BigTable等核心思想。2006年Doug Cutting基于这三篇论文实现了Hadoop框架，并开源；
利用软件的能力提升硬件的可用性和性能。最终，大数据技术时代来了，催生了大批的大数据产品并形成体系，可谓是群雄逐鹿。而在其中基准测试是不可或缺的标尺，具有着代表性、公平、可重复、成本低等特性。也是在用户和供应商之间搭建了桥梁，共同定义评测指标：将用户需求转换为可见、不断更新的指标，
2015年5月到7月移动、华为、中兴、星环等4家商用版hadoop参加了本次16节点的测试，cloud参加大数据云服务测试，联合华为在200节点集群上进行了预测试。审核方法与步骤为：
大数据基准测试总结：这次测试是业界第一次商用大数据软件平台测试活动，也是第一次多任务负载的大数据测试，4家参测企业（中移苏研、华为、星环、中兴）是在统一要求、统一数据规模、统一任务负载和统一测试周期的条件下进行的测试。
业界第一次在大规模节点上（200节点）上进行的预测试活动。未来愿景是建立大数据基础架构和分析类工具完善的评估体系；结合特定行业，选择典型的数据和负载，建立一套适用于行业的大数据产品评估体系；
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