大數據資源池結構化數據能記多少

❶ 大數據的價值在於應用

大數據的價值在於應用
大數據，就是存儲在各種存儲介質中的海量的各種形態數據，具有5V特點，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。大數據之「大」，不僅在於其「大容量」，更在於其「大價值」，並已成為除人力、土地、財務、技術之外的另一種重要的資源。
建設現代化經濟體系離不開大數據發展和應用。構建以數據為關鍵要素的數字經濟，就要著力推動實體經濟和數字經濟融合發展，讓大數據成為建設現代化經濟體系的重要基石。
大數據是企業跨界融合發展的驅動力
作為一種資源，企業利用大數據，可以更加敏銳地感知周邊的變化，更加深邃地洞察客戶、消費者以及合作夥伴們的行為和變化趨勢，更加精準地優化企業的運營，更加和諧地與商業夥伴一起開展協同創新。大數據正在重塑企業，重新定義行業，正成為跨界融合發展的驅動力。
以中華全國總工會在推動的「工惠驛家」為例，它以「互聯網+」、大數據、物聯網、人工智慧等新一代信息技術，為行走在全國各地公路上的3000多萬貨運司機職工提供高頻度、高黏度、普惠性服務。
貨車運行在全國各地的公路上，通過車載智能終端，可以實時、全域採集道路、環境數據，可以准確分析出全國各條高速公路的流量分布、貨物流向分布、空氣環境狀態等，為行車安全、道路管理、物流管理、環境治理提供決策依據。可以通過貨車司機的駕駛習慣、生命體征數據，設計符合每個司機特徵的保險方案；通過貨運司機行為軌跡數據，設計貼近貨運司機需求的休息、餐飲、盥洗、康樂、學習等為一體的司機驛站；可以通過司機對汽車的維修、更新，創造出智慧、人性化、風光電互補新動能的新概念貨車；對圍繞貨車司機的生活資料和生產資料的配套服務，還可以衍生出包括金融服務在內的各種行業服務，為智能化貨運物流宏觀管理奠定基礎。
隨著可分析和使用數據的大量增加，通過對這些數據的挖掘、脫敏、脫密、分析、應用、疊加應用，可以發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」「大科技」「大服務」和「大發展」。數據將和企業的固定資產、人力資源一樣，成為生產過程中的重要基本要素。
挖掘被淹沒的數據價值
要使大數據真正產生價值，就必須要研究數據的關聯、數據的聚類以及全樣本問題。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心，通過找出關聯物並監控它，就能預測未來。
仍以「工惠驛家」項目為例，「人、車、貨、路、工會」各種數據產生於公路物流的各個環節、產生於全國800多萬個工會組織，數據量巨大，價值密度低，實時在線，多源異構。為了讓大數據對服務貨運司機和工會組織發揮作用，針對不同的應用場景，首先要找出與應用場景的關聯。例如，緊急事故救援，可以按事故類型，找出主要關聯，快速把人員信息、貨物信息、時間、地點、救援設施、醫療機構、保險機構等與救援相關的數據關聯起來，配合預案模型，及時實施救援方案。
數據聚類，是從大數據中發現價值必須面對的一個普遍性、基礎性問題。比如上述救援，有多種救援設施及多個同城醫療機構，在數據分析、處理上可首先把與救援機構、醫療機構的數據聚類，再根據事故的類型、受傷的情況，選擇出最優的救援和醫療服務方案，這樣才能做到及時、高效。
傳統的數據樣本基礎是采樣的絕對隨機性，隨機樣本帶給我們的只能是事先預設問題的答案。大數據時代，全樣本的數據成為現實，全樣本數據帶給我們視角上的宏觀性與全面性，這將使我們可以站在更高的層級全貌看待問題，看見曾經被淹沒的數據價值，發現藏匿在整體中有趣的細節，使我們獲得從不同的角度更細致、更全面地觀察研究數據的可能性，從而使得大數據的分析過程，成為發現過程和問題域的拓展過程。基於近乎全樣本並實時獲取的海量數據，不斷積累並形成有著巨大價值的社會資源。
推動實體經濟和數字經濟融合發展
大數據產業的發展，離不開兩個核心系統工程建設，即穩定、安全、可靠的數據基礎系統工程和完善、成熟、領先的應用系統工程。
發展大數據的關鍵，是要有獲得數據的能力和方法，獲得的數據不僅要及時、完整、准確地存儲下來，而且要及時、完整、准確地傳輸到數據需求者。有了數據，還必須有足夠的計算能力，因此基礎系統工程包括了數據採集、匯聚、傳輸、存儲、計算資源、大數據應用平台、雲計算平台、數據資源池、數據分析挖掘工具軟體、數據產權管理、數據標准體系、數據安全體系等。
目前，各行各業的決策正在從「業務驅動」向「數據驅動」轉變。通過對大數據的分析，可以使企業實時掌握市場動態並迅速做出應對，可以制定更加精準有效的營銷策略，可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務。在公共事業領域，大數據在促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用已開始得以發揮。因此，大數據應用系統建設，是大數據作為重要資源作用的關鍵。
從2009年開始，潤澤科技就一直在研究數據產業發展趨勢，投資建設國際一流的高標准數據基礎設施，成為京津冀最具活力的數據產業平台基地。2016年，潤澤科技投資建設了京津冀大數據創新應用中心，並被列為京津冀大數據綜合試驗區重點工程。應用中心引入了前瞻性的大數據技術，集聚了具有代表性的大數據企業，旨在構建大數據創新應用中心，為實體經濟和數字經濟融合創建大數據應用服務平台，吸引了大批國內外頂尖的大數據人才。
京津冀大數據創新應用中心將展現全球最新的大數據應用技術，聚焦更好地解決社會問題、商業營銷問題和科學技術問題，輔助政府實現經濟調控、城市管理、疾病防控、災害預警、輿情分析、預防犯罪等。通過大數據分析手段，預判未來的發展趨勢，為政府治理和決策提供及時的數據分析，改變人們的思維和決策方式，實現價值創造並觸發新的價值增長，促進大數據產業健康、綠色、良性發展。
當前，大數據應用進入了廣泛而快速的發展階段，我們要堅持以供給側結構性改革為主線，加快發展數字經濟，推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動互聯網、大數據、人工智慧同實體經濟深度融合，繼續做好信息化和工業化深度融合這篇大文章。

❷ 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。

1，大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產

2，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(2)大數據資源池結構化數據能記多少擴展閱讀：

大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。

大數據的趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：網路-大數據網路-雲數據

❸ 大數據、雲計算、人工智慧之間有什麼樣的關系

雲計算最初的目標是對資源的管理，管理的主要是計算資源，網路資源，存儲資源三個方面。想像你有一大堆的伺服器，交換機，存儲設備，放在你的機房裡面，你最想做的事情就是把這些東西統一的管理起來，最好能達到當別人向你請求分配資源的時候（例如1核1G內存，10G硬碟，1M帶寬的機器），能夠達到想什麼時候要就能什麼時候要，想要多少就有多少的狀態。

這就是所謂的彈性，俗話說就是靈活性。靈活性分兩個方面，想什麼時候要就什麼時候要，這叫做時間靈活性，想要多少就要多少，這叫做空間靈活性。

這個神經元有輸入，有輸出，輸入和輸出之間通過一個公式來表示，輸入根據重要程度不同(權重)，影響著輸出。

於是將n個神經元通過像一張神經網路一樣連接在一起，n這個數字可以很大很大，所有的神經元可以分成很多列，每一列很多個排列起來，每個神經元的對於輸入的權重可以都不相同，從而每個神經元的公式也不相同。當人們從這張網路中輸入一個東西的時候，希望輸出一個對人類來講正確的結果。例如上面的例子，輸入一個寫著2的圖片，輸出的列表裡面第二個數字最大，其實從機器來講，它既不知道輸入的這個圖片寫的是2，也不知道輸出的這一系列數字的意義，沒關系，人知道意義就可以了。正如對於神經元來說，他們既不知道視網膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是為了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。

對於任何一張神經網路，誰也不敢保證輸入是2，輸出一定是第二個數字最大，要保證這個結果，需要訓練和學習。畢竟看到美女而瞳孔放大也是人類很多年進化的結果。學習的過程就是，輸入大量的圖片，如果結果不是想要的結果，則進行調整。如何調整呢，就是每個神經元的每個權重都向目標進行微調，由於神經元和權重實在是太多了，所以整張網路產生的結果很難表現出非此即彼的結果，而是向著結果微微的進步，最終能夠達到目標結果。當然這些調整的策略還是非常有技巧的，需要演算法的高手來仔細的調整。正如人類見到美女，瞳孔一開始沒有放大到能看清楚，於是美女跟別人跑了，下次學習的結果是瞳孔放大一點點，而不是放大鼻孔。

聽起來也沒有那麼有道理，但是的確能做到，就是這么任性。

神經網路的普遍性定理是這樣說的，假設某個人給你某種復雜奇特的函數，f(x)：

不管這個函數是什麼樣的，總會確保有個神經網路能夠對任何可能的輸入x，其值f(x)（或者某個能夠准確的近似）是神經網路的輸出。

如果在函數代表著規律，也意味著這個規律無論多麼奇妙，多麼不能理解，都是能通過大量的神經元，通過大量權重的調整，表示出來的。

這讓我想到了經濟學，於是比較容易理解了。

我們把每個神經元當成社會中從事經濟活動的個體。於是神經網路相當於整個經濟社會，每個神經元對於社會的輸入，都有權重的調整，做出相應的輸出，比如工資漲了，菜價也漲了，股票跌了，我應該怎麼辦，怎麼花自己的錢。這裡面沒有規律么？肯定有，但是具體什麼規律呢？卻很難說清楚。

基於專家系統的經濟屬於計劃經濟，整個經濟規律的表示不希望通過每個經濟個體的獨立決策表現出來，而是希望通過專家的高屋建瓴和遠見卓識總結出來。專家永遠不可能知道哪個城市的哪個街道缺少一個賣甜豆腐腦的。於是專家說應該產多少鋼鐵，產多少饅頭，往往距離人民生活的真正需求有較大的差距，就算整個計劃書寫個幾百頁，也無法表達隱藏在人民生活中的小規律。

基於統計的宏觀調控就靠譜的多了，每年統計局都會統計整個社會的就業率，通脹率，GDP等等指標，這些指標往往代表著很多的內在規律，雖然不能夠精確表達，但是相對靠譜。然而基於統計的規律總結表達相對比較粗糙，比如經濟學家看到這些統計數據可以總結出長期來看房價是漲還是跌，股票長期來看是漲還是跌，如果經濟總體上揚，房價和股票應該都是漲的。但是基於統計數據，無法總結出股票，物價的微小波動規律。

基於神經網路的微觀經濟學才是對整個經濟規律最最准確的表達，每個人對於從社會中的輸入，進行各自的調整，並且調整同樣會作為輸入反饋到社會中。想像一下股市行情細微的波動曲線，正是每個獨立的個體各自不斷交易的結果，沒有統一的規律可循。而每個人根據整個社會的輸入進行獨立決策，當某些因素經過多次訓練，也會形成宏觀上的統計性的規律，這也就是宏觀經濟學所能看到的。例如每次貨幣大量發行，最後房價都會上漲，多次訓練後，人們也就都學會了。

然而神經網路包含這么多的節點，每個節點包含非常多的參數，整個參數量實在是太大了，需要的計算量實在太大，但是沒有關系啊，我們有大數據平台，可以匯聚多台機器的力量一起來計算，才能在有限的時間內得到想要的結果。

於是工智能程序作為SaaS平台進入了雲計算。

網易將人工智慧這個強大的技術，應用於反垃圾工作中，從網易1997年推出郵箱產品開始，我們的反垃圾技術就在不停的進化升級，並且成功應用到各個億量級用戶的產品線中，包括影音娛樂，游戲，社交，電商等產品線。比如網易新聞、博客相冊、雲音樂、雲閱讀、有道、BOBO、考拉、游戲等產品。總的來說，反垃圾技術在網易已經積累了19年的實踐經驗，一直在背後默默的為網易產品保駕護航。現在作為雲平台的SaaS服務開放出來。

回顧網易反垃圾技術發展歷程，大致上我們可以把他分為三個關鍵階段，也基本對應著人工智慧發展的三個時期：

第一階段主要是依賴關鍵詞，黑白名單和各種過濾器技術，來做一些內容的偵測和攔截，這也是最基礎的階段，受限於當時計算能力瓶頸以及演算法理論的發展，第一階段的技術也能勉強滿足使用。

第二個階段時，基於計算機行業里有一些更新的演算法，比如說貝葉斯過濾(基於概率論的演算法)，一些膚色的識別，紋理的識別等等，這些比較優秀成熟的論文出來，我們可以基於這些演算法做更好的特徵匹配和技術改造，達到更優的反垃圾效果。

最後，隨著人工智慧演算法的進步和計算機運算能力的突飛猛進，反垃圾技術進化到第三個階段：大數據和人工智慧的階段。我們會用海量大數據做用戶的行為分析，對用戶做畫像，評估用戶是一個垃圾用戶還是一個正常用戶，增加用戶體驗更好的人機識別手段，以及對語義文本進行理解。還有基於人工智慧的圖像識別技術，更准確識別是否是色情圖片，廣告圖片以及一些違禁品圖片等等。

❹ 大數據和雲計算有什麼區別

大數據和雲計算是當今信息技術的兩大熱門領域，它們之間存在明顯的區別。

大數據主要關注的是數據的收集、存儲、處理和分析，其核心在於從海量數據中提取有價值的信息。大數據技術的特點是能夠處理各種類型的數據，包括結構化數據（如資料庫表格）和非結構化數據（如文本、圖像、視頻等）。例如，在電商平台上，用戶的每一次點擊、瀏覽和購買行為都會產生大量數據。通過大數據技術，企業可以分析這些數據，了解用戶的偏好和消費習慣，從而制定更精準的營銷策略。

雲計算則是一種計算服務模式，它提供了可彈性擴展的計算資源，允許用戶根據需求動態地調整計算能力。雲計算的主要特點包括按需付費、資源池化、快速彈性擴展等。這意味著，企業或個人無需購買和維護昂貴的硬體設備，只需通過雲服務提供商租用所需的計算資源，就能輕松應對業務高峰或臨時性的計算需求。例如，一家初創公司可以利用雲計算服務，在初期以較低的成本快速搭建起自己的IT基礎設施，隨著業務的增長再逐步擴展資源。

總的來說，大數據和雲計算在功能和應用場景上各有側重。大數據著眼於數據的價值挖掘，而雲計算則側重於計算資源的靈活配置。在實際應用中，這兩者經常是相輔相成的。例如，雲計算平台可以為大數據分析提供強大的計算能力支持，而大數據分析的結果又可以反過來優化雲計算資源的分配和使用。

盡管大數據和雲計算在某些方面存在交集，但它們各自承擔的角色和發揮的作用是不可替代的。理解這兩者之間的區別，有助於我們更好地把握信息技術的發展趨勢，並充分利用這些技術來推動社會的進步和發展。