数字空间国际规则建构笔谈

摘 要：

随着数字技术的发展，世界正在从网络时代迈向数字时代。数字时代的来临，使得数字空间国际规则建构成为具有重要意义的时代命题。数字空间是一个以互联网和其他网络为基础设施，涵盖人工智能、数据、物联网、网络安全和社交媒体等不同层面的数字经 济和 社会 空间。数字空间国际规则的建构既是应对虚拟空间安全威胁的现实必要选择，又有在大国博弈背景下数字 科技 创新所带来的利益分配和体系内话语权的竞争性内涵。因此，数字空间国际规则的制定将会在很大程度上成为未来国际秩序重塑的关键推动力，必然成为大国博弈的焦点。

内容目录：

0　引　言

1　对数字空间国际规则构建的重新审视

2　数字空间治理体系初探

21　理解“数字空间”

22　“空间”的数字化转型与升级

23　数字空间国际治理面临重大挑战

24　数字空间治理体系的不确定性

3　结　语

随着大数据、云存储、人工智能、量子计算等数字技术的迅猛发展，当今世界正在从网络时代迈向数字时代。如果说网络时代的“网络空间”是指基于一种基于分布广泛、互联互通技术的人造空间，那么数字时代的“数字空间” 则有着更加广泛的数字技术作为人类活动的根基。与网络时代相比，数字时代既延续了前者 的发展脉络，又有着不同的演进动力和核心问题。在数字时代浪潮扑面而来的当下，重新审视网络空间国际规则的制定进程，展望其未来发展的特点与趋势，有助于我们在 历史 的长河中加深对这一进程的理解与把握。

1 对数字空间国际规则构建的重新审视

谈到数字空间国际规则的构建，首先要思考的是，近年来，当我们开始更多地使用“数字时代”和“数字空间”来取代“网络时代” 和“网络空间”时，我们所赋予这两对词的内涵究竟有何不同？从概念上看，随着网络空间的内涵和外延不断扩大，网络空间的概念界定被逐渐泛化，这两对词也常常被互换使用，但同时，当我们选择其中之一时，背后又有着明显不同的侧重和逻辑。韩国互联网之父、国际 互联网名人堂入选者全吉南认为，和网络空间相比，数字空间是一个更加中性的词汇，前者常常与网络安全和网络战争联系在一起，后者则更多与数字经济和数字 社会 的语境相适应；数字空间是一个以互联网和其他网络为基础设施，涵盖人工智能、数据、物联网、网络安全和社交媒体等不同层面的数字经济和 社会 空间 。

接下来，回到治理的三个基本问题——治理什么？由谁治理？在哪儿治理？ ——可以更清楚地看到从网络空间治理到数字空间治理的时代变迁。从20世纪 90 年代到 21 世纪 10 年代中期，网络空间国际治理从域名和 IP 地址等基础资源层的治理逐渐向 社会 、经济和安全领域扩展， 例如个人信息保护、网络攻击、网络犯罪、 网络空间负责任国家行为规范，治理框架主要包括IETF、ICANN、IGF、UNGGE 等； 治理模式主要遵循多利益相关方框架由政府、私营部 门、非政府组织、技术社群等共同参与治理，但随着议题的政治性和安全性逐渐增加，政府在多利益相关方框架中的主导地位也随之升高，政府间双边和多边合作机制发挥着越来越大的作用。

21世纪10年代中期之后，以特朗普政府上台为标志性节点，网络空间不仅是大国竞争的重要领域，更成为大国谋求其战略目标的重要工具，特别是数字 科技 的技术标准、人工智能伦理、数据和数字贸易、供应链安全、信息 *** 纵等问题正在成为大国博弈的焦点，亟待制定 相应的国际规则来规范国家间的互动。上述问题的治理模式是以国家行为体为主导、非国家行为体参与的多边、多方治理模式，但是相比较前一阶段，私营部门和技术社群等非国家行为体基于其自身掌控的资源和权力逐渐拥有越来越大的话语权。

进入数字时代， 科技 与网络空间成为数字空间国际治理的两条轨道，而这里的“网络空间” 又重新回归文初的狭义界定。全球治理的本质是为了应对共同挑战，通过相互协商来达成集体行动，从而实现共同发展或维护国际安全与和平。网络空间国际规则的制定也遵循同样的逻辑，由解决问题或避免冲突的动机所驱动，一方面是由于网络空间的虚拟属性而带来的安全威胁如何应对的问题，其核心是网络空间安全问题；另一方面是大国竞争背景下数字 科技 创新所带来的利益分配和秩序重塑，其核心是 科技 创新和发展问题。从规则制定的进程来看， 这两个轨道目前呈现出既相对独立又彼此关联的态势：因为解决问题的性质不同而相互独立，同时又因为两个空间的元素存在相互交叉而彼此关联，例如数据之于前者是互联网平台治理的重要一环，之于后者则是数字经济竞争的重要内容。

2 数字空间治理体系初探

21　理解“数字空间”

正是对于空间的这些认知和理解，奠定了当前对各种技术与应用催生下“新空间”探讨 的基础，从之前的“网络空间”到当前的“数字空间”皆遵循这样的认知逻辑：一是观察技术与应用的不断创新对传统空间的变革性影响；二是分析技术与应用“创造”什么样的人类活动新空间；三是研判这些“空间”中人类 社会 生产活动与 社会 关系的互动与变化。

22　“空间”的数字化转型与升级

目前国际 社会 学界与政策界对于“数字空间”并没有明确的界定，中国的科学家们较早明确提出“数字空间”的概念。中国科学院院士魏奉思认为，从字面讲，“数字空间”指地球之上空间的认知与应用通过数字化构建的空间。他在一次发言中提到： “近 10 年来，我一直在思考如何把对空间的认知与应用纳入信息化发展轨道，实现 科技 与经济的融合，更好地为人类 社会 发展谋福祉。‘数字空间’无疑是一个好载体、好抓手，这是摆在我们面前亟待起步的一个重要战略新领域。随着空间 科技 的进步、 认知水平的提高、利用能力的增强、应用开发 的拓展以及现代信息技术的快速发展，所有这 些都向我们呼唤：‘数字空间’时代要到来了。”他还特别强调， “数字空间”是将空间的科学、技术、应用和服务融入现代信息技术发展轨道的一个空间 科技 前沿交叉新领域。

由此可见， 在科学家眼中，“数字空间” 是经过数字化，即依托卫星探测、通信导航等 空间通信网络，融入大数据、人工智能等新一代信息处理技术，将各种包括传统意义上的海、陆、天、空以及“网络空间”在内的所有空间 “数字化”的结果。其目的是利用新一代信息技术提升人类空间利用开发能力与效益。因此， 与其说“数字空间”是一个新空间，不如说是所有空间的数字化“转型”与“升级”。

正如 2021 年 6 月 28 日中国移动董事长杨 杰在世界移动通信大会上的主旨演讲中所言： “随着以 5G 为代表的新一代信息技术加速融入经济 社会 民生，一个与现实世界映射共生的数字空间正逐渐形成。未来， 伴随人们 娱乐 、沟通、 交易等各项生活、生产活动加快向数字空间迁移，信息技术、数据要素对传统人力、资本要素价值的放大、叠加、倍增效应将日益显现，进而推动人类突破发展瓶颈，实现生产力跃升。可以说，数字空间的拓展过程，本质就是经济 社会 数智化转型的过程，即以信息技术、数据要素改造现实世界的过程”。由此可见，数字 空间不仅是现实 社会 的映射，更是一种共生， 社会 生活的方方面面都会伴随着进一步的数字化与智能化转型，从而形成一种新的 社会 形态。鉴于此，科学家们将“数字空间”的发展提升到打破当前世界空间格局的重大战略举措的高度。

23　数字空间国际治理面临重大挑战

数字空间的良性、有序发展的战略重要性 不言而喻，能否跟上形势发展需要，实现有效 治理，使得数字空间保持良性发展，真正造福 于人类，是信息时代背景下，国际 社会 共同面 临的重大挑战。但人类 历史 发展实践证明，任何新生事物发展的规律都是机遇与挑战并存。数字空间作为所有人类空间的“数字化”转型， 它带来的挑战更是前所未有。

一方面，数字空间会是一个与现实世界映 射共生的关系，这就意味着现实空间的诸多治理问题将在数字空间得以延伸。更为重要的是， 这种延伸不是简单的“照搬”，而是会因为“数字化”而产生一些新的运转特点，从而不断带来新的问题。典型代表如数据的权属问题，现实空间中确定权属是实现权益和有效保护的基础。但在数字空间，数据的产生、存储、流转与交 易无时不刻不在发生，数据的权属难以照搬现实空间的运转逻辑，从而使得权益主张与安全维护都面临很多现实困难。目前国际 社会 各方均在实践中不断摸索，试图从理论与实践中找 到能够真正适用于数据治理的有效解决之道。

另一方面，数字空间并没有消解传统现实空间，而是会不断给现实空间带来变革性影响，这种影响反过来又会不断反馈到数字空间。典型代表如AI发展与应用的问题，虽然 AI 的 社会 应用总体上还处在发展初期，但其对现实传统空间的变革性影响已经初露端倪。在经济领域，AI 技术正在带来产业与劳动力结构变化；在军事领域，AI 技术正在掀起新一轮军事革命，极有可能重塑各国军事力量格局；在 社会 领域，AI 技术应用带来的系列伦理问题，尤其是着眼于人类未来可能面临的“人机双智”共存的前景，AI 发展应遵循怎样的伦理其实在一定程度上代表着人类对未来的选择。

24　数字空间治理体系的不确定性

影响治理体系的因素有很多，评估治理框架的要素也有多重选择。如果基于全球治理框架下去思考这一问题，可以发现，从当前发展态势看，未来数字空间治理体系存在极大的不确定性。

首先，数字空间治理的理念不确定。在国际 社会 开始探讨网络空间国际治理问题时，正值互联网的全球普及，逻辑起点是网络空间的技术架构，强调其互联互通的价值，因而形成一种主流共识，即“没有哪一个国家或哪一 主体能够解决所有的互联网治理问题”。国际合作，特别是多利益相关方的合作应该被看作 网络空间国际治理的必然选择。虽然近年来， 受地缘政治影响，该理念在实践中受到相当冲击。但客观来讲，国际合作的思维惯性还在，比如各主要大国仍然强调通过信任措施来控制冲突；比如国际 社会 在面对所谓网络空间“巴尔干化”时，仍然呼吁要避免网络空间的碎片化。中国更是提出要构建“网络空间命运共同体”。

但数字空间发展所处的 历史 环境却有显著区别，它不是处在一个强调“互联互通”的国际环境下，而是受到地缘政治博弈加剧的影响， 数字空间从发展伊始似乎就充斥着竞争与博弈。纵观当前围绕 5G、数据、人工智能以及各种所谓“前沿技术”，这些数字空间赖以存在与发展的技术架构与基础，从一开始就是国际战略 竞争的重点，特别是美国出于遏制的需要，更是将这些领域作为“主战场”。如果这样的国际环境持续下去，可以想见未来数字空间治理 难以形成基于基本共识的治理理念。

其次，数字空间国际治理机制不确定。同样，参照网络空间国际治理机制，相对成型或确定 的治理机制会表现在以下几方面：一是治理主体基本确定。比如网络空间治理涉及问题多元且复杂，秉持多利益相关方共同参与，实践中要基于议题发挥各自的优势与作用；二是治理 客体较为清晰。比如规范网络空间各主体行为。国际 社会 普遍认为网络空间的各种危害，如网络犯罪、网络恐怖主义以及网络攻击根源在于各主体的恶意利用网络空间，因此强调有效约束各主体行为，如打击网络犯罪与恐怖主义，推进国际法在网络空间的适用等；三是治理目标相对明确。国际 社会 认为，网络空间存在的各种分歧根源在于发展问题。各国处在不同阶段，有不同发展与安全诉求，因此，促进发展，尤其是帮助消除数字鸿沟，是实现发展与安全的必由之路。

综上所述，数字空间的问题很复杂，数字空间的未来存在很大不确定性。目前对于数字空间治理的思考更多只是基于当前现实的观察。但见微知著，未来数字空间的有效治理需要着眼于数字化转型所带来的技术与 社会 等层面的影响，需要理念与认知的转变、磨合与塑造，需要在实践中不断推进治理手段的重大创新， 更需要加强国际合作与协调，积极 探索 适应形势发展需要的治理框架。

3 结　语

从现有的发展趋势来看，数字空间的规则 博弈将成为大国博弈的焦点。与其他领域相比，数字空间仍然在快速发展之中，一方面，数字技术的发展和应用前景具有很大的不确定性，政策制定者对技术应用所蕴含风险的把握和认 知还不成熟，在不存在迫在眉睫的重大安全风 险的前提下，大国对达成具有约束力的国际规 则通常会比较谨慎；另一方面，数字技术对国 家经济和 社会 发展具有全局性和战略性意义，而国际规则具有非中性的特征，为尽可能维护本国利益，大国间围绕数字经济领域的规则制定将会进行长期的博弈。在世界处于百年未有 之大变局的当下，围绕着数字空间国际规则制定展开的博弈将会在很大程度上成为未来国际秩序重塑的关键推动力。

引用本文： 郎平 , 李艳 数字空间国际规则建构笔谈 [J] 信息安全与通信保密 ,2021(12):17-23

作者简介 >>>

郎 平 ，女，博士，中国 社会 科学院世界经济与政治研究所研究员，主要研究方向为网络空间国际治理与大国关系。 本文作者排名不分先后。

李 艳 ，女，博士，中国现代国际关系研究院 科技 与网络安全所副所长，主要研究方向为网络安全战略与国际治理。本文作者排名不分先后。

选自《信息安全与通信保密》2021年第12期(为便于排版，已省去参考文献）

商务合作 | 开白转载 | 媒体交流 | 理事服务

请联系： 15710013727（微信同号）

《信息安全与通信保密》杂志投稿

联系电话： 13391516229（微信同号）

邮箱： xxaqtgxt@163com

《通信技术》杂志投稿

联系电话： 15198220331（微信同号）

邮箱： txjstgyx @163com

芜湖师范学校开设的专业有：
1 教育学：教育学、教育技术学、学前教育、特殊教育、体育教育、学校管理、教育政策与法规、教育心理学、教育经济学、教育社会学等。
2 文学：中国语言文学、英语、日语、俄语、法语、德语、西班牙语、韩语、汉语言文学、新闻学、广播电视新闻学、广播电视编导、编辑出版学、艺术设计学、文化产业管理等。
3 理学：数学与应用数学、应用物理学、化学、生物学、地理学、计算机科学与技术、信息与计算科学、统计学等。
4 经济学：经济学、财政学、金融学、国际经济与贸易、经济管理、工商管理、市场营销、会计学、电子商务、旅游管理等。
5 法学：法学、社会工作、社会学、政治学与行政学、国际政治、公共事业管理、公共管理、社会保障、社会学及社会工作、社会调查与统计、社会政策与管理等。
6 历史学：历史学、考古学、文物与博物馆学、文物保护技术等。
7 哲学：哲学、宗教学、中国哲学、外国哲学等。
8 其他：艺术学、艺术设计、动画、护理学、药学、中医学、中药学、护理学、营养与食品卫生学、康复治疗学、体育学、体育教育、社会体育指导与管理、社会体育学等。

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

---