大数据时代区域教育信息化面临的挑战近年来，以云计算、数据挖掘、移动互联网等为基础的大数据技术的出现，为教育研究带来了数据获取、存储、分析和决策等支持，技术与教育的深度融合推动了教育的变革与创新。虽然大数据日益升温，但大数据的基本概念、特点及其要解决的核心问题，目前尚无统一认识。大数据的获取、存储、处理、分析等方面仍存在一定争议，大数据概念有过度炒作的嫌疑。本文对上述问题进行了辨析，并描述了大数据时代基础教育信息化面临的问题与挑战，最后提出了区级基础教育信息化建设的应对策略，希望为各区级教育信息化建设单位提供参考。大数据的概念及特点目前，大数据没有一个公认的定义，不同的定义基本都是从大数据的特征出发给出的。比如国际数据公司认为大数据应当具有价值性，大数据的价值往往呈现稀疏性的特点IBM 认为，大数据必然具有真实性。维基百科对大数据的定义为：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。大数据具有“4V”特点，即数据量大（Volume）、数据类型多样性（Variety）、数据处理速度快(Velocity)和数据价值密度低(Value)。1. 数据量大数据规模超大，这是大数据的基本属性。数量级别从 TB(1TB=1024GB)级别，跃升到PB(1PB=1024TB)、EB(1EB=1024PB)乃至 ZB(1ZB=1024EB)级别。导致数据规模激增的原因有很多，首先，随着互联网的广泛应用，使用网络的人、企业、机构增多，数据获取、分享变得相对容易。其次，各种传感器数据获取能力的大幅提升，使得人们获取的数据越来越接近原始事物本身，描述同一事物的数据量激增再次，数据量大还体现在人们处理数据的方法和理念发生了根本的改变。在某些特定的应用领域，采样数据远不能描述整个事物，可能丢掉大量重要细节，甚至会得到完全相反的结论。因此，直接处理所有数据而不是只考虑采样数据，可以带来更高的精确性，从更多的细节来解释事物属性，同时必然使得要处理的数据量显著增多。2. 数据类型多样数据类型繁多、复杂多变是大数据的重要特性。在数据激增的同时，新的数据类型层出不穷，已经很难用一种或几种规定的模式来表征日趋复杂、多样的数据形式。这样的数据己经不能用传统的数据库表格来整齐地排列与表示，大数据正是在这样的背景下产生的。大数据与传统数据处理最大的不同就是，重点关注非结构化信息，大数据关注包含大量细节信息的非结构化数据，强调小众化、体验化的特性使得传统的数据处理方式面临...
