壓縮式感應 處理巨量「大數據」

不過，「如果沒有工具去使用數據，數據就毫無意義，」哈佛大學的孔祥重教授12月6日在香港城市大學（城大）發表演講，一開始就這麼說。孔教授是哈佛大學的威廉˙H蓋茨電腦科學及電機工程學講座教授。

 

這場演講題為「大數據與壓縮式感應」，是城大「大學傑出講座系列」最近一場演講。孔教授回顧了「大數據」的背景及其應用，描述了一些通常用來分析大數據的技術，但演講的重點是如何運用「壓縮式感應」這種新工具來應對數據量龐大的問題。

 

孔教授說，近年來，數據採集的速度一直在加快，因為互聯網一直承載大量的流通信息，例如網誌、電郵、文字短訊、推文、電子商務交易資料等等，而各類傳感器或儀表、照相機、麥克風、移動通訊設備等輸入工具，也不停生成大量信號和圖像。

 

孔教授指出，由此形成的大數據具有「三個V」的特色：Volume（容量極大）、Variety（種類繁雜，包含結構化、非結構化、半結構化的數據）、Velocity（變化迅速）。要應付這樣的大數據，顯然要有不同於傳統的數據管理方法，而「雲端運算」就是一種新技術，在數據分析方面已發揮巨大作用。

 

但是，運算能力強大，能否跟得上快速增長的需求？孔教授指出，人類對數據分析的需求永無窮盡，例如用於預測社會趨勢及消費者行為的分析，以及用於其他用途的分析。他還說，建基於數據分析的決策，需要有精密的數學工具與嚴謹的推理。

 

孔教授強調指出，歸根結底，我們必須將數據大量而快速地壓縮，同時保留其中的關鍵信息，並認為這是當今信息處理的一個基本要求。他隨即又指出，幸好我們通常可以把待分析的數據樣本分為「常規」與「創新」兩類，然後運用已知的、學得的、特製的模型去處理「常規」數據，而運用「壓縮式感應」去分析「創新」類數據。

 

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據範圍內，把「大數據」的分析轉化為小量數據的分析，從而使巨量數據集的處理、傳輸、存儲變得大為簡易。他還說，如此一來，即使是移動電話等價格低廉的用戶設備，也能直接參與大數據的分析。

 

城大校長郭位教授為聽眾介紹孔教授時，讚揚他在電腦科學領域的傑出成就，並表示這場演講定能令城大師生受益。

 

孔教授曾在卡內基—梅隆大學任教19年，然後在1992年加入哈佛大學。他以學術研究與多方實踐相促進，一直與業界保持緊密聯繫，並為多家公司及政府機構擔任顧問。孔教授是美國國家工程院院士、台灣中央研究院院士，曾獲古根海姆獎。