江苏苏宁数据[ // ]苏宁 数据

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于江苏苏宁数据的问题，于是小编就整理了1个相关介绍江苏苏宁数据的解答，让我们一起看看吧。

大数据最厉害的是什么？

谢邀，

是的世界进入了数据链时代，

那么大量的判读数据链的人工智能一定是精英中的精英了！

如同计算机当中最出色的云计算一样，

人工智能可以把海量的数据做处理分类，筛选，归纳，分档，

当分成可能成千上万份条信息一条一条被分类存放加以积累后，在同一种类海量信息储存非常之多后从量变到质变，专业人员就可以从人工智能上的判读和人脑综合，使一些有可能是不太引人注意的普通信息上，发现研判出表面看不出大问题，实际背后要要达到今人错锷和惊讶之目的，(情报部门)。

而这一结论的获得，就是人工智能从民用生活中人人都能看得见的，看起来都是些很非常不起眼的信息中获得的，而这些信息又根本不是什么保密信息，

这样看来未大数据中最厉害的就要数人工智能的大分辨率，分类，筛选，归纳，分档等等快捷运算，提取，处理等等系统(若能达到云计算每秒可以无穷大)或许将来有，更新型人工智出现，秒秒钟处理海量信息，令人无法相信的快捷速度来提取非常重要的各类有价值的情报信息时，那将是最厉害的了。

大数据最厉害之处便是预测。它通常被认为是AI(人工智能)的一部分，是把数学算法运用到海量数据上来预测事情发生的可能性。

比如，2009年，谷歌公司员工通过“哪些是治疗咳嗽、发热的药物”等类似词条，将它们用于一个特定的数学模型后，成功的预测了甲型H1N1的爆发和流感的发源地；

今日头条等各种媒体会根据我们每个人的喜好、习惯，不知不觉地推送具有个性化的信息，淘宝、苏宁易购会预测到我们近期需要什么商品，大力推荐。

大数据促使人类社会的一个巨大改变是使人类不再热衷追求因果关系。

寻求因果关系是人类社会长久以来的一种习惯。即使知道了结果，也要费尽千辛万苦寻找出原因，什么因导致什么果。

大数据时代改变了这个观点。比如，数以万计的资料显示阿司匹林与橙汁的综合使用可以有助于治疗癌症，那么药学家找出其中的药理机制变得没有那么重要。

大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。大数据时代，不必知道结果背后的原因，而只需要让数据自己发声即可。这便推翻了人类自古以来的习惯，我们做决定和理解现实世界的基本方式也将受到冲击。

大数据另外一个优势便是，利用海量的数据，使人类不需再追求精确度。比如，一个小超市在结账时要精确到分。但是，如果衡量GDP便无需再这样精确，我们只需要掌握事物发展的大体方向即可。

大数据为我们带来最大的变化，是通讯的便捷，商品交易实现了无现金化。货物流通实现了方便快捷的网上交易，大大地方便了我们的生活。譬如，云计算，这样的海量数据处理，凭借着高性能计算机技术的支撑，使得大数据实现成为可能。

大数据与我们生活各个方面产生密不可分地联系，我们网上购物，离不开大数据，我们出行，路线确定，车流信息查询更离不开大数据。甚至我们国防，对大数据依赖程度更高，作战指挥系统对大数据依赖非常大。大量的作战战场实时信息都要通过大数据进行传输，在医疗领域，大数据仍然有着无可比拟的作用，远程会诊，远程手术，都离不开大数据的技术支持。将来，交通工具无人驾驶技术，还有地理测量信息，以及卫星导航技术应用。也是需要大数据技术的大量植入才能畅行无阻，大数据最厉害之处，大大地提高了我们生活质量，提高了劳动生产效率。这是大数据的厉害之处。

谢谢你的邀请：现在科学技术发展迅猛以及互联网的普及，象大数据中架构师，因为其能力超强。在所有大数据的项目中众多比如开发，挖掘等。大数据的算法多种多样的，可以说他为集大成者！一点也不为过，至少有些领域可能我们都是不知道的！谢谢。

世界的本质是数据——大数据研究专家维克托·迈尔-舍恩伯格博士

在维克托·迈尔-舍恩伯格博士看来：认识大数据之前，世界原本就是一个数据时代；认识大数据之后，世界却不可避免地分为大数据时代、小数据时代。

• 《大数据时代》作者之一 维克托•迈尔-舍恩伯格博士
  

谈论核心价值之前，我们先来看看什么是大数据：

很多人这样理解大数据“大数据就是大规模的数据”，这个说法真的准确吗？其实“大规模”只是指数据的量而言，数据量大，但并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！关于大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

• 信息交换 信息存储 信息处理
  

大数据具有数据规模大、数据类别复杂、数据处理速度快、数据真实性高、数据蕴藏价值的特点，对于大数据的处理和挖掘很大程度上需要依赖于云计算平台的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

关于大数据的应用和价值：

我们先来看一则新闻聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停，大数据被认为是人工智能的一部分，大数据也被称之为“人工智能的基石”。目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。

• 美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图
  

实际上无论是人工智能还是云计算的蓬勃发展，离不开海量数据的支撑，云计算、大数据、人工智能也被称之为“铁三角”的关系。当你热议互联网杀熟的时候，背后可能是大数据要背锅；当你在某个平台上提交你的信息，也许紧接着你还会收到保险公司、借贷机构等热情轰炸；当你在淘宝、京东、头条、携程等逛逛看看的时候，你会发现这些app越来越懂你，因为他们会越来越精准的推送给你喜欢的产品、感兴趣新闻话题；基于大数据，电商会在大促之前做好需求预测，提前布局仓库存储；基于大数据，谷歌、高德、百度等地图工具服务商能够提供越来越精准的数据拟合；基于大数据，航空公司通过分析温度、响声、振幅、飞行时间等研究来进行设备故障的预防。大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查，大数据混合了来自多个数据源的多维度信息。大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策，通过对数据的分析，发现数据的变化以及各数据间的相关性、挖掘以往被忽视的规律、获得具有洞察力和新价值的东西，实现对人类行为的预测，从而可以有针对性地做出商业决策。

大数据可能告诉我们，未来会发生什么，但也许并不能解释背后的原因；大数据帮助产品更好的了解用户、服务用户，但其实背后的大数据本身已经成为一款产品；大数据在大数据时代正在迅速膨胀，有有利一面，但同时背后可能隐藏着“蝴蝶效应”的隐患。

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