大数据走进新加坡大学 智能服务学习平台

新加坡国立大学（简称NUS）今天公布，校方已经成功利用SQL Server 2012为教育科技中心（简称CIT）的员工提供一套自助式服务基础，旨在帮助他们实现IT提案的规划与验证工作。

根据校方CIT副主任Jeffery Tay的说法，这一举措反过来也让技术团队得以更好地通过其学习管理系统——集成化虚拟学习环境（简称IVLE）——为学生提供更理想的内容及服务。

Tay透露称CIT早在2010年就开始认真审视大数据方案，并于2011年完成了最终部署，使得IVLE的使用状况面板拥有“弹性、基础且善于对抗数据损坏难题”的特质。他同时指出，由于新机制使得IT团队需要在新信息流入时对面板进行深层二次配置，因此整套系统经过了约两年的调试阶段才最终完成设置并开始充分发挥作用。

相比之下，微软SQL Server 2012的实施工作只用了三到六个月时间，他表示。除了缩短调整周期之外，IVLE的Power View使用状况面板还因此获得了大幅提升——更易为几乎所有终端用户所理解、配置及管理。

Tay同时补充称，这一特性也帮助团队将构想与具体执行措施顺利对接，进而改善IVLE平台的实际表现。举例来说，原先的分析面板无法显示新加坡国立大学中学生们的移动资源占用情况。而在新的面板中，CIT发现通过运行苹果iOS及谷歌Android操作系统的移动设备产生的内容消耗与使用量正在持续增加。

在硬指标的支持下，CIT能够确切证明为两套平台创建本地移动应用的必要性，并开始为Android移动设备提供课程内容的视频交付程序，这位负责人指出。

另外，作为2015年IT路线图的一部分，CIT计划采用微软的大数据分析工具，旨在更好地监控学习在校园或家中对IVLE的使用情况，同时尽可能为学习提供更加个性化的学习方式，Tay告诉我们。

泰国DSI利用大数据缩短调查过程，并帮助司法机关在案件发生时更好地调查犯罪嫌疑人

亚洲地区大数据使用比例上升

这所新加坡大学只是亚洲地区大规模采用大数据产品风潮中的一小部分。微软服务器与工具亚太部门总经理Arun Ulag表示，泰国特别案件调查厅（简称DSI）已经开始以SQL Server 2012与Apache Hadoop软件为基础构建大数据系统，借以发现各孤立数据库中不同信息集之间的相关之处、最终提高犯罪嫌疑人的定位效率。

过去执法机构无法为警员提供一套标准化方案，因此在特殊调查工作时，从结构化及非结构化数据中寻找线索就变得极为麻烦。根据Ulag的说法，由于材料整理效率低下，某些案子甚至要拖上两年才能审理完成。

不过在最初的测试阶段，DSI向系统导入了250个已经审理完毕的案子，希望以此模拟出调查数据的庞大信息构成。接下来系统将经受各类不同测试与搜索验证，借以评估其性能表现以及在符合犯罪特征的嫌疑人名单中排除无辜、缩小审理范围的能力。

泰国司法部DSI副厅长Yannaphon Youngyuen在一份声明中指出：“传统的处理方案往往需要两年时间才能完成线索收集、整理与数据分析的任务。但在微软大数据解决方案的帮助下，整个周期现在只需要十五天。令人欣慰的是，这套系统不仅能够节约我们警员的时间、更提高了调查结果的准确性。”

《经济学家》杂志数据栏目编辑Kenneth Cukier补充称，他认为亚洲已经具备了成为“今日数据时代先驱者”的所有特质，而新加坡国立大学与泰国DSI的两大用例进一步肯定了他的结论。

他表示，鉴于亚洲地区经济成长的持续升温以及这一新兴市场中传统IT系统的相对匮乏，企业往往拥有向大数据应用进军的广阔空间。另外，亚洲地区的从业者普遍具有良好的数学技能，Cukier认为这将有助于巩固这一范围内大数据的开发工作。