当前位置:首页 » 算力简介 » 大数据上云则为社会智能提供了重要的算力

大数据上云则为社会智能提供了重要的算力

发布时间: 2021-08-14 18:58:01

1. 大数据和云计算有什么关系

如今,两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是,大数据只涉及处理海量数据,而云计算则涉及基础架构。但是,大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如,亚马逊的“ Elastic Map Rece”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。

两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说,这两种技术都处于发展阶段,但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

那么,我们可以说大数据与云计算完美结合吗?好吧,有数据点支持它。除此之外,还需要处理一些实时挑战。

大数据与云计算的关系

大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。 此外,许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入,同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件,但大数据有助于业务决策。

让我们从这两种技术的基本概述开始!

大数据与云计算

大数据处理大量的结构化,半结构化或非结构化数据,以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面,通过5V来描述

  • 数量–数据量

  • 种类–不同类型的数据

  • 速度–系统中的数据流率

  • 价值 –基于其中包含的信息的数据价值

  • 准确性 –数据保密性和可用性

  • 云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务,这些服务概述如下:

  • 基础架构即服务(IAAS)

  • 在这里,服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

  • 平台即服务(PAAS)

  • 在此服务中,Cloud提供程序提供了诸如对象存储,运行时,排队,数据库等资源。但是,与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

  • 软件即服务(SAAS)

  • 此服务是最便捷的服务,它提供所有必要的设置和基础结构,并为平台和基础结构提供IaaS。


    大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用

    大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类:

  • IAAS在公共云中

  • IaaS是一种经济高效的解决方案,利用此云服务,大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言,这是一种非常经济高效的解决方案。

  • 私有云中的PAAS

  • PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此,它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求,而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。

  • 混合云中的SAAS

  • 如今,分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下,SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。

    大数据与云计算有何关系?

    因此,从以上描述中,我们可以看到,Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性,从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时,大数据需求是相同的。

    云中的大数据分析有多个好处。

  • 改进分析

  • 随着云技术的进步,大数据分析变得更加完善,从而带来了更好的结果。因此,公司倾向于在云中执行大数据分析。此外,云有助于整合来自众多来源的数据。

  • 简化的基础架构

  • 大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作,因为数据量大,速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构,我们可以根据当时的需求进行扩展,因此管理工作负载很容易。

  • 降低成本

  • 大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面,Apache降低了大数据的许可成本,该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此,大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。

  • 安全与隐私

  • 数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外,当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时,这成为主要的问题。另一方面,像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序,它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此,如今,系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外,它还利用了可扩展的分布式处理。

    除此之外,云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议(SLA),以获得他们之间的信任。如果需要,提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性:

  • 保护大数据免受高级威胁。

  • 云服务提供商如何维护存储和数据。

  • 有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

  • 数据

  • 容量

  • 可扩展性

  • 安全

  • 隐私

  • 数据存储的可用性和数据增长

  • 另一方面,在许多组织中,大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。

  • 虚拟化

  • 基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势,这些优势在物理基础架构上是无法访问的,但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合,这使IT基础架构和相关应用程序更加动态,更具消耗性和模块化。因此,大数据和云计算项目严重依赖虚拟化

2. 大数据的最大价值: 大数据+物体=智能

大数据的最大价值: 大数据+物体=智能

人与物体,是地球的两大类,人是地球上最高级的动物,物体(动物,植物,生物,微生物,人造物体)不能制造,人拥有智慧,人主宰了这个地球;

但现在,大数据对于物体如同知识对于人脑一样,如果物体利用大数据的核心技术 (机器学习,自然语言处理,数学建模,人机交互,语音识别,大数据分析、数据可视化) 可以加工数据到信息再到智慧,去做支撑,那么随着数据存的越多,处理的越好,利用的越有效,物体拥有的智能就如同人一样拥有智慧。因此大数据的出现为人类生产智能的商品提供了一种强大的能力,我们发现大数据+物体=智能;

我认为这就是大数据对于我们的魅力所在这,与其叫大数据时代,我更愿意叫智能时代,我们处在这个时代爆发的前期;

例如:

大数据+手环=智能手环
大数据+眼镜=智能眼镜
大数据+汽车=无人驾驶
大数据+马桶=智能马桶
大数据+笔=智能笔
大数据+家居=智能家居
大数据+服装=智能服装
大数据+花瓶=智能花瓶
大数据+鞋子=智能鞋子
大数据+电灯=智能电灯
大数据+厨具=智能厨具
大数据+自行车=智能自行车

所以随着大数据所涉及的数据采集、数据管理、数据分析等技术的发展:

1)未来,所有物体都会拥有智能。

2)未来,所有的物体都会成为类人脑;

3)未来,所有的物体都会联网;

4)未来,所有的物体会相互制约发展,不是以原始生态制约,而是以商业制约;

5)未来, 物体和人的对话将无处不在;

那为什么说,大数据的最大价值是 大数据+物体=智能呢?

1)数据是为人服务的,人接触最多的是物体;

2)数据的智慧将延伸人的五官,拓展人的四肢,这些都依赖硬件;

3)数据作为一种软资源,必须借助物体才能更好的发挥它的价值;

4)物体是数据的最佳载体;

因此:当我们在研究大数据产业时,智能硬件才是核心研究对象,哪些硬件需要什么样的数据,如何去满足这种数据需求,如何节省资源,如何提高数据利用率,如何考虑硬件之间的数据交换和流动才是最重要的。而非老的IT思维大数据的技术生态和数据生产,数据交易,数据需求方本身。前者是用户和数据驱动的生态,后者是后台驱动的生态,因为终端决定后台,消费者决定市场!这个终端就是各种智能硬件!

那么让我们来,首先我们来看看国内的智能硬件市场布局:京东,小米、网络,腾讯;

1)京东

强在销售能力,目前已经占据智能硬件销售的近40%份额,据了解,在售的近1000个智能硬件主流品牌中有95%以上都选择京东作为首发平台,其地位可见一斑。依托这方面的优势,京东利用渠道的优势和平台的优势,扶持中小智能硬件厂商,同时结合生态链中的各个环节,打造最强智能硬件聚集平台。

2)小米

优势在于爆品打造上,小米手机就是一个很强的典型,小米希望将这个优势在智能硬件领域进行复制。所以小米的思路很清晰,那就是选择细分领域,抓住一个产品,对公司进行投资入股,联合进行产品开发,共同进行营销推广,打造爆品,进而形成自己的智能硬件生态体系。

3)网络

依托在网络云上的技术优势,以开放的态度,构建“网络 Inside”的智能硬件生态。在这个生态体系中,除了硬件厂商之外,还有应用开发者、渠道商等。例如,网络和京东合作,发布了JD+计划,为智能硬件厂商提供全套解决方案。

4)腾讯

则依托自己的QQ和微信两大社交系统,分别构建了QQ物联和微信硬件两大智能硬件开放平台。今年4月,腾讯发布Tencent OS(TOS)操作系统,并推出TOS+智能硬件开放平台战略,并推出腾讯众创空间,更多的是将腾讯成熟的开发者分成、流量分成和内容付费等模式推向智能领域。

除此之外,阿里巴巴、360、乐视等公司也在加紧推进推进智能硬件策略,例如360采用单品突破的方式,推出了随身WiFi、安全路由、安全手环等产品。阿里巴巴则行动较晚,今年四月才成立智能生活事业部,进行相关资源整合全面发力。但这些公司相比起来还不足于撼动网络、腾讯、京东和小米的四雄并起格局。

我们在来看看国外的智能硬件发展:

美国几年前产生了一大批纯互联网和软件企业,如谷歌、亚马逊、AUTODESK、Facebook,如今这些公司还在聚焦“互联网+”吗?当然没有了。在“新硬件时代”到来之时,这些科技巨头都在布局围绕硬件的产业。谷歌过去是一家纯互联网公司,如果不打开它的网站,开始谷歌搜索或谷歌地图,你体会不到它的存在。但是现在不一样了,大街上,一些很酷的人带着谷歌眼镜,招摇过市,一些更酷的人开着谷歌无人驾驶汽车在美国四个州拉风(更确切的说“乘坐无人驾驶汽车”),军队里那些懒散的士兵,把沉重的背包放在谷歌智能机器驮驴(BOSTONDYNAMICS制造,被谷歌收购)上,自己悠闲地散步;亚马逊先造出了电子阅读器KINDLE,现在正在完善多轴无人飞行器为它送快递;AUTODESK利用3D打印机打出来的假肢让残疾人变成了炫酷人群;Facebook用虚拟设备让年轻人体验“真实世界”。更不用说亿隆马斯克,卖了PAYPAL后造纯电动车“特斯拉”,现在又在玩可回收火箭和制造“超级电池”;而苹果用智能手机在引领了“新硬件时代”后,又推出了智能手表。(以上来自网络的报道)

从国内外的互联巨头的投资动向不难看出,传统的盈利的大数据公司开始涉足硬件市场,利用其固有的软件技术整合硬件厂商快速的占据市场的有利位置。硬件是连接线上与线下的重要组成手段。所以笔者以为智能硬件这才是大数据正在的用武之地,才是大数据最终的价值所在!

然而任何一种技术都会随着商业的普及而兴起,遇到政策(法律、法规、利益分配)会做修正,进而成为一种惠及社会,企业,个人的众人皆知的惠民技术,以满足人性对于技术的依赖,对物质的依赖。大数据也不例外,目前大数据还在目前的大数据仍停留在概念系统建设的初级阶段,解决现有数据量增加、处理速度快速处理的问题,很少有大数据平台真正运用自身的大数据,完成真正的产品创新,而非渠道的拓展。就技术收益而言,营销的:商品推荐、广告推荐、阅读推荐、人才推荐、旅游推荐搜索优化都是有收益的;就安全而言:有合规、预警和智能巡检,是可以节省成本的、提高效率的;就产品创新而言,没有见到实物的产品创新案例;而大数据驱动的制造业的变革,正是风口。

作为制造业大国,如果我们所有的生产制造型企业,销售服务型企业都和大数据挂钩,大数据+制造企业=中国智能,。那么属于我们时代将真正来临;

数据思维和技术,是这个时代的核心驱动力;更是智能时代的核心竞争力!大数据为人类制造出智能的物体提供了无限的可能,等待大数据通过硬件惠及到每一个普通人的时候,我们将时刻感受到,科技让生活更美好,大数据让生活更智能!可以预见,未来,智能时代!

最后我们一起思考一个问题:中国是制造业大国,我们把目光放远一点,继续向前看,尽快制造出全球免费的硬件产品,通过硬件布局数据产业是不是更好呢?

3. 云计算,大数据和人工智能三者之间的关系

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲,三者是有着紧密联系的,互相联系,互相依托的,脱离了谁都不能更好的发展,让我们具体来看一下!
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生,各行各业都有,数据量也是相当之大,但如何整合数据,清洗数据,然后实现数据价值,这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合,应用到应用场景,大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
说白了,云计算计算的是什么?云存储存储的是什么?还是大数据!所以离开大数据谈云计算,离开云计算谈大数据,这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR,沉浸式体验,就是依赖与大数据与云计算,让用户能够由更加真切的体验,并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人,传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作,而人工智能则包含了机器学习,从被动到主动,从模式化实行指令,到自主判断根据情况实行不同的指令,这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热,但是也就是近两年才开始慢慢落地,依赖于云计算的发展,以及人们对人工智能的预期。

4. 大数据与AI深度融合,进入智能社会时代

大数据与AI深度融合,进入智能社会时代
什么是人工智能
人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。首先是计算智能,机器人开始像人类一样会计算,传递信息,例如神经网络、遗传算法等;其次是感知智能,感知就是包括视觉、语音、语言,机器开始看懂和听懂,做出判断,采取一些行动,例如可以听懂语音的音箱等;第三是认知智能,机器能够像人一样思考,主动采取行动,例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。
什么是大数据
大数据(bigdata),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是以数据为核心资源,将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示,最终实现数据的价值。
大数据与人工智能相辅相成
大数据的积累为人工智能发展提供燃料。IDC、希捷科技曾发布了《数据时代2025》白皮书。报告显示,到2025年全球数据总量将达到163ZB。这意味着,2025年数据总量将比2016全球产生的数据总量增长10倍多。其中属于数据分析的数据总量相比2016年将增加50倍,达到5.2ZB(十万亿亿字节);属于认知系统的数据总量将达到100倍之多。爆炸性增长的数据推动着新技术的萌发、壮大为深度学习的方法训练计算机视觉技术提供了丰厚的数据土壤。
大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等,具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点,为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。以人脸识别所用的训练图像数量为例,网络训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。
数据处理技术推进运算能力提升。人工智能领域富集了海量数据,传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。AI芯片的出现,大大提升了的大规模处理大数据的效率。目前,出现了GPU、NPU、FPGA和各种各样的AI-PU专用芯片。传统的双核CPU即使在训练简单的神经网络培训中,需要花几天甚至几周时间而AI芯片能提约70倍的升运算速度。
算法让大量的数据有了价值。无论是特斯拉的无人驾驶,还是谷歌的机器翻译;不管是微软的“小冰”,还是英特尔的精准医疗,都可以见到“学习”大量的“非结构化数据”的“身影”。“深度学习”“增强学习”“机器学习”等技术的发展都推动着人工智能的进步。以计算视觉为例,作为一个数据复杂的领域传统的浅层算法识别准确率并不高。自深度学习出现以后,基于寻找合适特征来让机器识别物体几乎代表了计算机视觉的全部图像识别精准度从70%+提升到95%。由此可见,人工智能的快速演进,不仅需要理论研究,还需要大量的数据作为支撑。
人工智能推进大数据应用深化。在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下,以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度,并不断增强技术落地(商业变现)的速度,例如,在新零售领域,大数据与人工智能技术的结合,可以提升人脸识别的准确率,商家可以更好地预测每月的销售情况;在交通领域,大数据和人工智能技术的结合,基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制;在健康领域,大数据和人工智能技术的结合,能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面,大数据技术已经基本成熟,并且推动人工智能技术以惊人的速度进步;产业层面,智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。
随着人工智能的快速应用及普及,大数据不断累积,深度学习及强化学习等算法不断优化,大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合,具备对数据的理解、分析、发现和决策能力,从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识,挖掘数据背后的价值,催生出新业态、新模式。

5. 大数据时代的到来会为社会发展带来哪些影响

对社会管理提出了更高的要求、考验政府的危机应急能力和让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取。

1、大数据的大众性对社会管理提出了更高的要求

在大数据时代,各类信息大规模的自由流动使得民众参与社会管理和政治事务的热情很容易被点燃,而这些海量的数据鱼目混珠,其中有很多假信息、伪信息和谣言,这对信息的监管提出了更高的要求。

2、大数据的即时性考验政府的危机应急能力

大数据时代,数据的传播不受时间和空间的限制,产生后便可即时传播,使得一旦发生社会事件,信息会通过各种渠道在第一时间传播到公众中,而公众的情绪也能第一时间呈现在庞大的数据洪流中,这让个别事件在快速传播之后会从局部事件迅速变成公众事件。

利用大数据技术,在发生一起公共事件后,通过开放式的软件平台,人人都可能实时地将自己所看、所听及所知的具体细节上传。

在这一人人参与的过程中,人们的心理也会不知不觉发生变化,形成一种共同意识,因为他们在参与的同时,也是在进行一种公开的表达。一个能够进行公开表达的人群就构成了德国政治哲学家哈贝马斯所说的“公共领域”。

3、大数据技术让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取

大数据时代的到来使得各类信息的公开性和可获得性空前增加,但这并不意味着任何信息都可以被轻率地使用。

在不断进步和革新的大数据技术面前,个人的隐私面临越来越容易泄露的风险,因为日常的电话记录、邮件往来、经济消费、交通出行、甚至是医疗档案等个人信息都在逐渐实现数据化管理和存储,而这些数据都并非绝对安全。

(5)大数据上云则为社会智能提供了重要的算力扩展阅读

在大数据时代,鉴于离散型的文献和文献检索方法已无法满足社会科学研究者对专题性、指向性强的学术文献的需求,文献信息服务机构应推进集成式检索,优化数据挖掘技术、知识发现技术,提供定制化、个性化、知识化服务。

尤其是建立面向科技创新基地、科研院所、课题组乃至个人的学科化服务机制,进一步拓宽文献信息服务范围,提升服务层次,加快学术交流和信息、知识的传播速度,提高文献信息资源的利用率和共享率,使文献信息服务机构的服务更直接、更有针对性,更好地服务于创新研究。

对大数据的探索只是刚刚开始,科学认识和把握大数据与经济社会发展的内在关系、与信息和知识管理的内在关系,可能是包括文献信息工作者在内的整个学术界在今后相当长一段时间的重要课题。

因此,文献信息工作者不能停留在低层次、低水平重复的传统内容生产模式上,而应适应大数据时代的新形势,推进知识生产过程的有序化、结构化。

人类正处在一个强调知识和信息的时代。培根曾提出“知识就是力量”,后来学术界又提出“信息就是力量”。现在,又有学者提出“共享知识就是力量”,强调把信息管理、信息共享提升到知识管理和知识共享的阶段。

利用互联网来构建知识社会,在网络环境下实现知识交流与共享,这体现了时代的进步,有着丰富的时代内涵。在大数据时代,我们应做好数据管控,把“共享知识就是力量”的理念贯彻到知识服务实践中。

6. 什么叫大数据,与云计算有何关系。

1,大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

2,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

(6)大数据上云则为社会智能提供了重要的算力扩展阅读:

大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容,如何存储如今互联网时代所产生的海量数据,如何有效的利用分析这些数据等等。

大数据的趋势:

趋势一:数据的资源化

何为资源化,是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。

趋势二:与云计算的深度结合

大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三:科学理论的突破

随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。

参考资料:网络-大数据网络-云数据

7. 什么是大数据,大数据为什么重要,如何应用大数据

“大数据”简单理解为:

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据是一个抽象的概念,对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。大数据,在于海量,单机无法快速处理,需要通过垂直扩展,即大内存高效能,水平扩展,即大磁盘大集群等来进行处理。

大数据为什么重要:

获取大数据后,用这些数据做:数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据技术对这些含有意义的数据进行专业化处理,对企业而言,大数据可提高工作效率,降低企业成本,精准营销带来更多客户。对政府而言,可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。对个人而言,可以利用大数据更了解自己等。

如何应用大数据:

大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务,以及为智能体提供决策服务

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括:互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+,可以应用在各行各业",如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。



热点内容
币圈宝直播 发布:2025-08-23 19:15:15 浏览:565
早期买比特币的网站 发布:2025-08-23 18:50:26 浏览:790
凯撒文化区块链 发布:2025-08-23 18:44:49 浏览:886
比特币转帐原理 发布:2025-08-23 18:27:15 浏览:116
映泰tb250btc通电自启动 发布:2025-08-23 18:25:53 浏览:500
doge表情iphone怎么打 发布:2025-08-23 18:14:10 浏览:292
ETH会涨到什么价格 发布:2025-08-23 18:12:41 浏览:898
中国谁持有比特币最多 发布:2025-08-23 17:44:54 浏览:450
去科技探索中心作文300 发布:2025-08-23 17:44:19 浏览:495
币圈上涨下跌是什么原理 发布:2025-08-23 17:23:11 浏览:281