数据在哪里算法就在哪里

⑴ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

“巧妇难为无米之炊”，这句话隐含的信息量并不小，正好可以用于对比人工智能。巧妇的“巧”就是算法，食材就是数据，而锅碗瓢盆和炉灶就是算力。

如果没有食材，就算你有炉灶和锅碗瓢盆，也没办法做出饭，而有了食材，没有炉灶和锅碗瓢盆也做不出饭菜，有了食材，有了锅碗瓢盆，没有巧妇，也同样做不出一桌丰盛的饭菜。

数字化归根结底：

是靠数据驱动的,如果没有高质量的大数据,那就是巧妇难为无米之炊。因此,做好大数据工作是推进数字化变革的前提性、基础性工作。但非数字原生企业相比数字原生企业,大数据工作的复杂性和困难度要大的多。

何老师表示,做好大数据工作,要有知难而上的坚强决心。此外,他基于对华为等企业实践的认真了解研究,结合自身对企业战略执行的长期深刻体悟,还在演讲中给出了切实的决策思路和行动建议。

据悉,《数字企业》之所以能成为数字化转型、数字化变革的代表性演讲,很大程度上是因为既具备企业家的高度、又具备思想家的深度、还具备实践家的力度。

⑵ 什么是数据结构和算法学算法还需要去了解数据结构吗

1. 你这理解不完全正确。

因为数据结构不只是内存中数春慎据的排列，它是对数据的一种组织方式，就像图书馆要排书一样，是为了便于操作，同时它本身也集成了对通用操作：比如查找、比较等的支持。数组不是一种数据结构，而是一种数据类型。一个完整的数据结构包括逻辑结构和存储结构。通常选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。

因此在语言实现上，数据结构通常也会包含与之相对应的算法集合，这些算法是指基本算法：查找、索引、比较等。

数据结构的逻辑结构和硬件是没有关系的，而其存储结构受到计算机硬件系统工作谈森蠢方式的影响，通常这点影响在于数据时顺序存储还是离散存储。算法的基础是数含陪据结构。只有指定明确的数据结构，算法才能设计完成，脱离数据结构，算法是无法，也不可能成立的。因为不需要数据的算法就不是一个有效的计算机算法，算法中任何对数据的组织形式都可以被称之为数据结构。

2.数据结构在编程中的地位是极其重要的，是一个程序实现的基础中的基础，在此基础上才能构建算法。通常而言，你不了解什么高深的算法，一样能完成工作，但是如果你不了解基本的数据结构，那么可以说，你根本就不能完成一个任何有实质性内容的程序。Donald Ervin Knuth教授在其《计算机程序设计艺术》的第一卷《基本算法》中花费的绝大部分的篇幅去论述数据结构。由此可见数据结构对算法的重要性。

⑶ 什么是数据结构和算法分析在编程里起到什么作用

编程是为了解决问题，这些问题并表都是数值计算，其所处理的数据并不都是数值，但计算机所能处理的最终是0和1的二进制串，所以需要把问题中的数据用计算机能处理的方式来表示，这就需要数据结构。

简单的说，数据结构是数据在计算机中的表示方式，有逻辑结构和物理结构之分，如逻辑上同样的队列，物理上可以是顺序存储，也可以是链式存储。

通俗的讲，算法就是解决问题的方法，比如同样的排序，可以用冒泡排序、插入排序等，不同的算法可以达到相同的目标，但是效率可能有所不同。