“我们不可能等数据停下来再来分析，我们必须一边走一边分析，怎么办呢?过去的分析是静止的，叫做“带数据进程序”，现在的分析是在活动的，也就是“带程序进数据”。所以大数据分析也会带来很大的挑战。”
“另外，更难的挑战是非结构化的数据。所谓结构化就是说可以用文本表格等方式来表达，即便文本表格表达从语意理解还是比较难的。比如地震的时候，网络上为了监控舆情，看看究竟是正面的评论多还是负面的评论多，有一条信息说“当他发现他儿子还活着的时候，他抱头痛哭。”按照分析，“痛哭”肯定是负面的。但实际上这是正面的。这是因为什么呢?要让计算机懂得人的感情，这就难了。文字的分析况且这么难，那么对照片的分析就更难了，要通过OCR扫描出里面的文字，把文字作为标签加到照片上。照片还好说一点，而视频分析就更难了，你怎么找这个人?去年1月份周克华在南京杀了人，当时摄像头把他拍下来的，南京市调出几十万个摄像头视频，拍多长就要看多长，没有分析的办法就靠人看，所以这是很慢的。因此大数据互换智能化的处理、智能化的分析。
“另外，大数据需要虚拟化和可视化。”吴院长说道：“举个例子，上海江苏路，路上有很多摄像头，每个摄像头背后连一个电视屏幕，在交通管理中心的一面墙上放了很多屏。当然了，再大的墙壁也放不下全上海这么多交通摄像头，所以只能10秒钟显示一条马路的摄像头，这些都是分离的，一个一个看很难看出问题。”
“我们希望通过软件把这条马路的摄像头合成一个视频，只要看这个视频就知道全马路摄像头的状况了。当然只有一条马路还不够，我们还要把它合成全上海一幅图，就像上海市领导坐着直升机俯视上海一样，看到上海市整个城市里头，在东京北纬某个纬度，在某个时刻段，哪段路交通堵塞。大数据，无论数据有多大，无论是PB还是TB，最重要结果都应该非常直观的一幅图。”
吴院长的演讲比较长，但是并不难懂，也不会枯燥，因为他举了很多例子，让大家更直观的知道一些细节技术和发展趋势。
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