马克思主义视野下的大数据智能化探讨
摘要
在信息技术飞速发展的背景下，海量的数据呈几何级速度增长，数据爆炸…式的激增引起了世界范围内各领域的大变革，人类正在进入到大数据智能化时代。大数据智能化深刻影响着人们生产方式、生活方式和思维方式，改变着世界的发展进程和人类社会的历史命运。在大数据智能化时代，一切皆可量化，数据化的世界正在悄然形成，数据成为世界万物新的表征和认识中介，大数据智能化成为当今世界最炙手可热的资源和技术。当然大数据智能化作为新生的事物，在产生巨大变革的同时，也为人类社会带来了巨大的威胁和挑战。因此，正确认识大数据智能化，积极引导大数据智能化扬长避短发展，不仅关系到国家和民族的发展，更涉及到整个人类的福祉。本文正是基于此目的，以马克思主义的哲学视角对大数据智能化进行智能化探讨，以更好地认识大数据智能化和大数据智能化带来的变革，为之后大数据智能化时代发展提供世界观和方法论的指导，形成正确的数据观和价值观。
文章通过对大数据的智能化探讨，为其提供马克思主义世界观和方法论的指导，正确认识和接受大数据智能化所带来的变革，实现对大数据智能化认识、适应、发展和引导。同时，站在时代发展的潮头，为马克思主义哲学注入新的内容、创新发展路径，为新时代中国特色社会主义理论体系提供与时俱进的理论支持，助力实现中民族伟大复兴的中国梦。
关键词：马克思主义；大数据；智能化
目录
引言
1大数据智能化的市场分析
1.1大数据智能化与移动通信网络市场现状
1.2大数据智能化在移动通信网络中的运用优化相关技术
1.2.1大数据智能化采集技术的应用
1.2.2大数据智能化分析技术的应用
1.2.3大数据智能化存储技术的应用
1.2.4运用大数据智能化综合处理技术
2大数据智能化行业的演进历程及未来设想
2.1大数据智能化行业的演进历程
2.1.1古代通信：：基于视觉听觉的图文通信阶段
2.1.2近代通信：:电磁通信阶段以及数字通信初期
2.1.3现代数据通信智能化
2.1.4未来通信：三网融合阶段
2.2大数据智能化行业发展未来设想
3马克思主义哲学如何在当代社会工作中知道大数据智能化
3.1在理论上有助于正确认识对有关大数据智能化的错误思潮
3.1.1正确认识大数据智能化崇拜思潮∶以正确认识计划经济重建论为例
3.1.2正确认识大数据智能化恐惧思潮∶以正确认识无用阶级论为例
3.2在实践上有助于中国特色社会主义充分利用大数据智能化
3.2.1有助于加强推动大数据智能化技术发展的决心
3.2.2有助于提升以社会主义道路发展大数据智能化的信心
3.2.3有助于克服大数据智能化对劳动解放的负面效应
结论
参考文献
引言
问题意识是马克思主义哲学与时俱进、永葆活力的根本保证，也是马克思主义哲学时代性和革命性的重要支撑。问题是公开的，也是无畏的，每个时代都存在着自己时代所特有的问题，他们是可以“左右一切个人的时代声音”。而同时，问题也是“时代的口号”，对这些问题进行反思、分析、批判，正是马克思主义哲学自身特性所赋予的时代责任和历史使命，是其“标志自己精神状态的最实际的呼声”。大数据智能化所带来的是如此深入而全面的影响人类生产生活的一场划时代意义的变革，作为人类“时代精神的精华”的马克思主义哲学，是有义务也是有责任对其进行哲学的反思，为其提供哲学指导。
本文希望通过对大数据智能化进行一个马克思主义哲学视角下的分析与批判，既为大数据智能化的进一步发展和更好地规避风险寻找哲学基础和理论依据，同时也为马克思主义哲学在新时代的发展和突破寻找新的路径，为马克思主义哲学和马克思主义中国化时代化增添新的富有生机的内容。本文的研究既具有实践意义，同时兼具理论价值。
1大数据智能化的市场分析
1.1大数据智能化与移动通信网络市场现状
大数据智能化不仅能够帮助提升通信网络诊断效率，还可以帮助提升通信网络传输质量。随着现代计算机移动网络通信技术的不断发展，如今移动通信信息网络故障诊断的处理难度越来越大，传统的通信网络故障分析诊断处理方式难以完全适应当前移动通信信息网络诊断优化的技术要求，而目前借助通信大数据智能化分析技术则已经能够对众多用户的移动通信信息网络相关信息数据进行实时抓取，并对相关数据信息进行综合整理和深入统计分析与数据挖掘，并快速找到用户通信网络中的故障，从而革除用户通信网络中的故障。随着社会经济发展，对于通信网络的承载力与信息传输的稳定性提出了更高的要求，而通过大数据智能化分析则能够对通信网络中海量的数据进行分析，找出通信网络中影响数据传输稳定性的因素，帮助解决或优化通信网络中的这些问题，从而提升网络通信的稳定性与抗干扰能力[1]。
移动操作系统不仅包括各种各样信息的使用，同时也有许多客户信息，如消费数据，通过数据集成技术来应用和分析这些数据，可以更好地理解用户消费习惯和偏好，为消费者提供更完美的服务，也能挖掘出隐藏的信息，发现新的商机，不断提高产品实力，从而获得更大的市场份额。移动客户端每天使用的业务类型很多，并且表现出了较大的差异，客户对使用移动网站的操作做法和使用频率也会有很大的不同，这使得实际操作时很难准确把握用户的行为。当用户使用移动通信网络时，会需要收集各种参数，进行整合分析，为移动通信单元开发新项目提供技术支持。
1.2大数据智能化在移动通信网络中的运用优化相关技术
1.2.1大数据智能化采集技术的应用
大数据智能化采集处理技术通过对一定的海量数据资源进行采集提取、转换、加载等一系列的操作，并且挖掘数据的隐藏潜在价值，再为数据用户提供比较合适的解决方案以及具有建设性的决策参考。数据的海量采集在数据分析整个周期里是属于比较重要的一环，它主要指的是通过海量传感器采集数据，还有平时采集用户日常使用数据产生的海量社交媒体网络用户数据以及基于移动端的互联网用户数据这些采集方式获得多种不同用户类型的系统结构化、半系统结构化及非系统结构化的移动海量用户数据。关于通信网络的大数据智能化采集主要针对的是对通信网络中的通信网的性能数据采集、还有关于它的信号测试和话务量采集，对于这些信息的采集，相关技术人员可以针对不同的数据采集特点进行优化和调整。例如：话务量的数据采集可以通过采集接话和掉话率等数据信息来实现，通过对这些参数数据进行分析，帮助通信公司对基站进行合理布局，对线频谱参数进行合理的设置，在满足人们通信需求的同时，避免通信资源浪费[2]。
1.2.2大数据智能化分析技术的应用
移动通信大数据智能化分析技术，是针对移动通信所构建起来的大数据智能化分析技术，技术本质并未发生改变，还是大数据智能化技术，只不过分析的数据对象，有了特定的限制，那就是移动通信的相关数据。而在移动通信当中，存在多方面的数据值得分析，比如用户入网数量、用户退网数量、用户网络流量、流量波峰波谷、流量流向、地理位置、空间信息等等。这些在移动通信业务和服务中产生的各种数据，都是值得通过大数据智能化来做出分析的，得出的分析结果，能够为移动通信业务和服务的优化改进提供可靠的参考。移动通信大数据智能化分析技术，其具备的技术特点即优势，可表现在多个方面[6]。
第一，可以同步分析多类型数据并分析海量的数据。第二，能够分析海量的数据。第三，甄别移动通信数据的真实性。
1.2.3大数据智能化存储技术的应用
在优化移动通信网络的过程中，必须充分发挥大数据智能化存储的功能。要想对海量数据资源进行有效分析，需要为其提供巨大的数据存储空间，因为传统的数据存储技术已经不能满足通信网络的数据存储需求，所以需要建立新的存储技术，为移动通信网络存储和分析移动网络产生的数据提供最佳的解决方案[3]。大数据智能化的存储和计算，目前比较主流的选择就是分布式架构，而在分布式架构系统当中，Hadoop可以说是经过考验的比较成熟且稳定的大数据智能化平台系统，因此很多企业大数据智能化平台，都是基于Hadoop来搭建的。Hadoop统计框架不仅能够帮助研发基于大型计算机数据集群平台运行的统计应用程序，并同时能够针对各类大规模统计数据采集进行统一性的统计数据分析。在分布式数据存储当中，大数据智能化系统存储中的任务被切割分成几个小块，分配到集群环境当中的各台机器去获得支持。Hadoop的分布式存储，主要就是依赖于一个分布式系统中的hdfs，将系统需要存储的每个数据，切分切割成最小的一个单元，一个数据按照系统设定的大小值就可以被切割拆分为若干个单，然后作为存储对象被分配到集群当中的不同位置去存储。数据综合存储处理完成之后，下一步就是基于已经成功存入到大数据智能化系统当中的所有数据，进行归类分析综合处理，实现对于大数据智能化潜在价值的综合挖掘。大数据智能化分布式并行计算，其实也是同样的一个道理，将大数据智能化规模的大型数据处理器以任务形式进行整合分解，以若干个小组的任务形式进行并行计算，计算结果完成之后再重新进行计算结果的分析整合，将计算完成的并行计算数据结果进行输出并直接写入新的数据资料库存入仓储。虽然说大数据智能化存储和计算框架不止是Hadoop这一种，但是按目前的发展趋势来说，Hadoop无疑是典型的代表之一[4]。
1.2.4运用大数据智能化综合处理技术
在移动通信网络中，特别是物联网，大量的终端设备工作在任何手动监控状态和许多终端的工作环境中是非常糟糕的，这将导致数据在互联网上包含各种误差和错误，原始数据的可靠性低，主要表现为部分数据缺乏准确性和完整性，同时，大量数据存在冗余。因此，有必要通过数据清理技术和去冗余技术对移动通信网络进行提取。虽然有大量的数据清理技术，但这些算法主要针对传统的结构化数据，不适用于非结构化的大数据智能化[5]。在对海量数据资源进行采集清理、提取和分析整合后，有必要对我国移动通信数据网络中需要采集的海量大数据智能化信息进行系统分析和综合挖掘。
2大数据智能化行业的演进历程及未来设想
2.1大数据智能化行业的演进历程
2.1.1古代通信：：基于视觉听觉的图文通信阶段
从文明发展的开始，人类就已经意识到信息传递的必要性，西周末年，周幽王想让褒姒笑点上了烽火台，愚弄了诸侯。褒姒看了之后，果然哈哈大笑。幽王很高兴，点了好几次狼烟。后来，诸侯们也不相信了，渐渐就不来了。历史上人类最早记录用于传递远距离通信的工具--烽火就是其中一个，用于传递烽火信息的设施就是“烽火台”。这也反映了古人能够进行远距离的通信。这是典型的“单股传输”模式下的广播、可见、无线、数字（仅处于“有”和“没有”两种状态）通信装置。除此之外在战场上还有击鼓进军、鸣金收兵的通信方式:另外在很多的典故中，也有关于古代通信方式的记线，据《山海经》记载，西王母身边有3只青色的鸟，越过山传达信息，向人类传达幸福吉祥快乐的声音。据说西王母给武帝刘彻写了一封信。青鸟把它送到了武帝的宫殿里。“飞鸽传书”应该属于早期的邮政通信，类似于今天的电子邮件。之后记载的类似通信手段还有鱼传尺素、鸿雁传书、竹筒传信，这些都属于邮政通信的雏形[6]。
这个阶段的通信方式，基本上是用视觉和听觉交换信息，是图形通信的阶段。
2.1.2近代通信：:电磁通信阶段以及数字通信初期
19世纪中以后,随着各种电报、电话的出现和问世,还有对电磁波的研究发现,给当今社会在科学中的各个领域都产生了根本性的重大改变,利用金属制造的导线直接传递信息，利用各种各样的电磁波实现了无线通信，神话故事中登场的“顺风耳”和“千里眼”成为了现实。由此，人类信息传输方式能够完全脱离一般的视觉、听觉传输方式[7]。用电子信号和网络作为一种新的传输媒介,同此也带来了铁路等一系列技术的革新,展开了一个全球化通信的新时期。
电磁波的发现给之后的人类文明带来了重要的历史影响。经过不到六年的努力，俄罗斯的波普夫、意大利的马可尼分别着手设计和制造无线电信，使所有的信息都能实时无线通信，其他的无线通信技术也如雨后春笋般迅速发展起来[8]。
量子电磁波的最新发现还直接推动了电子图像和多媒体信号传播处理技术的快速进步发展。主要应用于气象、军事和民间，还应用于航空、工学和航天事业。
2.1.3现代数据通信智能化
伴随着我国现代网络信息以及电子技术的飞速发展,军事、科研中心等迫切需要电子计算技术。年,埃克特、莫希成功研制了当今世界上第一台电子计算机。
现代化的移动通信技术网络传输技术的快速形成和逐步发展最早可以追溯到本世纪20年代,大概也是经历了五个历史时期的快速发展。
第一个历史时期发展阶段从本世纪20年代开始到40年代,为早期国家进入经济社会发展的关键时期。在这期间,首先在几个通信频段上深入研究和自主开发设计出专门研究用于机载移动无线通讯的通信系统,其中最具国际代表性的研究就是年研究采用的用于汽车的机载移动无线电通讯系统。
第二阶段是从四十年代中期到六十年代初。在此期间，是公共移动通信事业的开始。贝尔系统于年根据美国联邦通信委员会（FCC）的计划，在圣路易斯建立了世界上第一个公共电话网“城市系统”。
第三个时期发展阶段时期由60年代中期到70年代中期。在此期间,美国先后推出了两种新型号的改进式公共移动电话,它们分别同时采用mhz和mhz两个频段,采用了大区制、中小频段容量,实现了对无线通信频道的自动化管理选择,并且它们能够自动地将无线频道接续信号接入到公共移动电话网。德国还特别推出了一款具备同等质量技术水平层次的产品。我们甚至可以说,这一技术阶段被普遍认为已经是对移动通信通讯系统技术进行了深入改良与不断完善的一个重要阶段,其主要技术特点之一是系统采用了大区制、中小区的容量,使用mhz的通信频段,实现了自动通信选频与自动通信接续。
第四个发展阶段是年代中期到80年代中期。这个时期正是现代移动通信的发展时期。
第五个发展阶段主要是自80年代中期开始。它正好身处于移动数字化和移动无线通讯系统的快速发展与成熟之际。
2.1.4未来通信：三网融合阶段
放眼世界，现代通信技术与互联网技术已经互相融合在一起，接下来的发展方向是向着宽带融合的方向。电信网络、计算机网络和广播电视网络的融合就是自然而然的。固定互联网络与移动互联网络已经处于一种融合状态，我们可以大胆推测下一代通信网络正是向着融合、开放、支持宽带接入和移动性网络的方向发展。由此可以肯定,在未来十多年内,我国的数字移动通信必然处于巨大发展阶段，有望成为我国民族共享移动通信的主导体。像其他新型现代互联网技术的应用和发展那样，移动通信技术的应用和发展也加速了，现在，数字刚刚进入蜂巢互联网实用化阶段，首先是关于移动通信未来的研究和讨论提出了各种各样的提案，关于这种体系的基本概念和框架结构,都进行了解释且论述[9]。但对此我们还有一点可以予以肯定,即未来我们的移动通信网络系统会为全球提供更为优质的服务,真正做到在任何时候、任意地点、向每个人都能够提供移动通信服务。
2.2大数据智能化行业发展未来设想
2.2.1移动通信网络应用下的大数据智能化价值链分析
（1）发展数据产生和数据采集的过程
一般应用情况下，移动通信网络中在通信设备条件下直接产生的移动数据信息来源主要有三种基本分类，分别是移动用户管理层、设备管理层和运维层。这三种不同类型的企业信息源服务应对也不同，分别用于应对企业市场、管理和系统维护。个人用户和其他企业网络用户都同样可以通过各类型的移动端和电子通信设备连接来轻松使用移动通信网络。用户之间在移动网络信息交换的帮助下生成数据，如即时聊天，电子邮件交流，同时也使用移动网络进行其他类型的访问，比如观看网络视频，网络直播购物，还有如今年轻人比较喜欢的游戏互动等。因此，个体之间的交换可以生成数据，个体与单元服务器之间的链接交换也可以生成数据。
（2）发展存储数据和分析数据的过程
数据经过预处理和传输后，由于数据中的信息量较大，很难在第一时间完成分析比较，因此需要存储重要数据。但与此同时，由于我国服务承载能力有限，大数据智能化时代的数据内容越来越复杂，存储周期短是当前大数据智能化处理过程中需要解决的重要问题。除了进一步提高服务器对数据的处理能力外，相关技术人员还需要进一步细化信息内容，扩展数据的功能，达到长期存储和使用数据的目的[10]。
一般来说，数据分析的过程除了根据使用时间进行分类外，还可以根据使用区域、用户群体等这些因素进行分析。数据之间的相关性非常重要，所以找出这些相关性就是一个要点。还有很重要的一点就是需要分析移动网络的使用过程中会有哪些数据反馈方面的不足，然后根据它的不完善之处敲定策略进行优化和调整。最后，在完成整体的数据分析后，要进行数据之间的最终协调与整合应用，进行了这些基础的工作才能交给移动供应商进行适合自身实际应用的调整优化[18]。
转载请注明：http://www.shijichaoguyj.com/wxjq/12697.html
