大数据时代，数据成为与物质资产和人力资源同样重要的基础生产要素。海量数据的空前集聚和计算力的指数级增长释放了深度学习算法的生产力，推动人工智能应用的大发展。大数据技术和大数据产业的蓬勃发展为线上互联网和线下实体经济带来了新的增长点。

大数据不仅在科学、工程与计算智能中有着广泛的应用，而且在人类感知、估计、量化、记忆和推理的认知机制中发挥着基础性作用。通过对大数据科学理论的基础研究，提出一组大数据系统的一般原理和分析方法。为了从形式上解释大数据的起源和本质，探讨大数据的认知基础及其数学模型，严格地引出了根植于科学、工程和社会各个领域的大数据的一般模式。研究发现大数据不再是传统实域上的纯数，而是一个前所未有的新型数学结构，称为递归类型化超结构（RTHS）。这一大数据系统的基本拓扑特性揭示了大数据工程的复杂性及其操作与处理的全新认知、理论挑战，以及可选解决方案。

大数据科学和系统的基础研究推动了大数据数学理论的产生。本文引出大数据科学和工程的一种严格分析方法：大数据代数（BDA）从提取各种大数据系统的共同模式中形式地导出大数据科学的数学模型。BDA揭示了任何大数据系统是一种超越传统纯数字的新型递归类型化超结构（RTHS）。基于大数据的递归超结构，创建了一组严格的代数算子，用于对大数据系统的建模、分析、综合和认知学习。这一基础研究建立了一个大数据科学的理论架构，其为解释大数据的原理和性质及其在大数据工程中的形式推理提供了一个方法论基础。

随着人类产生数据量的增加，数据可视化需要处理的数据规模、类型及需求都发生了显著变化。在大数据时代，数据可视化面临诸多新的挑战。从大数据本身的特点及其应用需求出发，结合数据可视化的研究现状，介绍了适用于大数据的数据可视化技术；分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题；讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。

大数据技术的蓬勃发展催生了丰富的大数据应用，当今各种大数据产品形成的复杂的生态系统。从数据的存储和分析两个角度概述了大数据产品的核心技术，结合权威评测机构的结果，分析了国内市场上大数据产品的现状。未来中国大数据产品研发在开源社区的参与度、复合型人才培养、产品细分和跨学科协同创新上还需进一步努力。

随着中国《网络安全法》《网络产品和服务安全审查办法（试行）》《数据安全管理办法（征求意见稿）》等法律法规的陆续实施，对大数据运营商提出了诸多合规要求。如何应对大数据时代日益显著的数据安全风险，确保其符合网络安全法律法规政策，需要对网络运营者数据业务及安全管控措施进行规范化。在明确了大数据安全内涵、指出了大数据产业面临的安全挑战后，对照工业界大数据平台和大数据应用安全解决方案阐述了大数据安全目标及其大数据平台与应用关键技术与机制。

随着谷歌文件系统和宽表结构为代表的技术打破依赖关系数据库管理海量数据的限制，以Apache Hadoop为代表的开源大数据管理系统软件新技术与系统不断涌现，并快速成熟应用。针对Apache开源社区中面向在线事务处理和在线分析处理场景的大数据管理软件，介绍了大数据管理中的数据存储、数据分区、副本机制、分布式协议等，并比较分析了分布式文件系统、键值库、时序数据库等典型分布式数据管理系统的优缺点。

随着人工智能技术在大数据与高性能计算的推动下飞速发展，涌现出大量创新性的方法，对现有的数据安全与脱敏方法带来了诸多挑战。从当今大数据与智能技术发展的现状入手，讨论了数据脱敏技术的内涵、工作流程、系统机制、典型脱敏案例，展望了未来数据脱敏技术的发展趋势，从技术、需求和法治、管理机制方面提出了一些数据脱敏的建议。

城市功能混合是提升城市效率和活力的重要手段，也是现代城市规划的重要原则。提出了一种基于多源时空大数据的城市功能混合评估新方法，该方法借鉴了TF-IDF算法和信息熵算法，不仅考虑各类城市功能的空间布局结构，而且反映了其实际使用特征，从而将城市功能的供给侧与需求侧特征结合起来。基于这一方法，对北京六环以内地区的城市功能混合进行计算。结果表明，城市功能混合现象极为普遍，应视为城市规划和管理的一项基本原则；从空间特征上看，功能混合密度符合距离衰减特征，体现了空间区位与城市中心结构对城市功能混合的显著影响。在此基础上，进一步探讨了不同主导功能的用地中，各类城市功能混合的配比关系和空间特征。最后，面向城市规划和管理，提出了提升城市功能混合、加强城市精细化治理水平的可行建议。

2018年1月1日，中国科学院A类战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”（以下简称“专项” ）正式立项，2月12日正式启动。专项启动2年来，在基于地球大数据驱动的科学发现、决策支持、技术创新等方面取得系列重要成果。新年伊始，本刊编辑部对专项负责人、中国科学院院士郭华东进行专访。