“大数据的概念听上去和云计算一样，有些‘高大上’，但大数据绝不是一个空泛的口号，事实上它不仅改变了人们的生存面貌，更为科学研究带来重大的机遇。”中科院遥感与数字地球所研究员郭华东说。

依托海量的数据状态和云级别的数据处理能力，大数据以其Vol-ume（大量）、Velocity（高速）、Vari-ety（多样）、Veracity（真实）的4V特点，带来了一场全方位的思维变革、产业变革和管理变革。郭华东表示：“它把我们的科学研究各个领域以及各个环节都推到了一个前所未有的‘大数据时代’。”近日，以“科学大数据的前沿问题” 为主题的第507次香山科学会议在北京香山饭店举行，会议邀请了来自全国各地多学科跨领域的专家学者，共同探讨大数据时代下科学研究的基础设施、创新模式与共享机制以及人才培养等问题。

在中国科学院计算机网络信息中心主任黄向阳看来，计算机技术、以互联网为代表的通信技术和以物联网为代表的传感技术的持续创新和广泛应用使人类的数据化能力和范围快速扩张。“以大科学装置为代表的机构内部产生的数据量能够被测量和记录得越来越多，而我们对事物、现象等的测量、记录也更加频繁和细致。”他说。

“如今，这种扩张让我们看到大量从宏观到微观、从自然到社会的观察，计算、传播等仪器设备和活动都在快速产生着海量、多样的数据，” 黄向阳说，“比如高通量科学仪器、望远镜、卫星、加速器、传感器网络、医疗成像设备、测序仪等各种科研仪器和装置、模拟方法、智能终端以及各种应用等，这些都使得科研领域被推到了一个前所未有的‘大数据’时代。”

海量数据的剧增，势必让量变引起质变，黄向阳表示，不断增加的数据引发人们思维和行为模式的变革，而在科学研究领域，这也将直接为科研模式带来极大的改变。“继实验科学、理论科学、计算科学之后出现了第四种研究范式，即‘数据密集型科学’，成为大数据时代下的新模式。”

“我们有理由相信，大数据为科学研究带来了重大机遇，比如当所能利用的数据增加时，人们将可以做很多在小数据基础上无法完成的事情。”黄向阳说。

尽管大数据时代的到来为诸多科研领域带来新的曙光，然而如何将科学数据变成创新资源，并在数据共享的积极作用下有效保障国家安全与个人隐私，成为人们关心的话题。

“尤其像现在，科学数据的应用边界，已经从传统的科研和教育领域，向社会经济和商业领域延伸，因此这仍然是一个复杂的、系统的问题。”中科院网络信息中心科学数据中心主任黎建辉说。

据他介绍，为此，国际国内均在做一些有益的探索和尝试。“在学术领域，新的数据出版模式正在逐步形成，”黎建辉说，“在商业领域，数据集市作为在云计算技术支持下的数据共享、交换与交易的模式，在国内外呈现快速发展的趋势。”

在浩瀚的数据海洋里挖掘和捕捉能够推动人类进步的信息，与此同时还要保障一系列的数据安全隐患，在复旦大学上海数据科学实验室主任朱扬勇看来，培养数据科学家十分重要。“这里说的是数据科学家而非传统的信息科学家，他们关注对数据现象和规律的研究，并开始出现在领先的企业和大学中，发挥着他们的巨大作用。”

合格的大数据人才需要具备哪些品质？中科院遥感与数字地球研究所研究员王力哲表示：“数据科学是一个多学科融合的交叉学科；数据科学是以数据为研究对象，以信息论、统计学、数据理论、数学分析等理论为研究手段，以获取海量数据中蕴含的知识为目标的一门学科。”也正因此，他认为从事大数据研究势必应该是复合型人才。

“除此之外，他还要关注国际数据科学领域的热点议题，关心数据及其涉及的一系列政策、标准、技术、方法和国际发展态势，”中科院地理科学与资源研究所研究员刘闯表示，“世界性的数据科学领域学术带头人正在一些热点议题中涌现出来。”她认为，数据领域国家化人才还应对数据领域热点问题把握准确，有一定超前的战略思想，并在这些问题上有“开放的、独特的学术业绩”。

“我国在数据领域培养国家化人才方面与大国地位差距甚远，特别是一些关键性领域尚属空白。在这个方面，我们还有很多工作要做。”刘闯说。