大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。以下是小編為你整理的怎么樣學(xué)好大數(shù)據(jù) ?

正確的數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)，以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策既可以是作業(yè)層的，也可以是管理層和策略層的決策。 ?

數(shù)據(jù)通過提取并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進(jìn)行分析和處理(這時信息變?yōu)檩o助決策的知識)，*將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

促進(jìn)企業(yè)決策流程：增進(jìn)企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內(nèi)、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進(jìn)決策效率與改善決策品質(zhì)，很大程度上影響了企業(yè)的經(jīng)營和績效。 ?

降低整體營運成本：改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、制作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設(shè)計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日后的維護(hù)成本大幅降低。 ?

協(xié)同組織目標(biāo)與行動：加強企業(yè)的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認(rèn)知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業(yè)之體質(zhì)，使組織內(nèi)的每個人目標(biāo)一致、齊心協(xié)力。 ?

既然數(shù)據(jù)分析對企業(yè)這么重要，借助BI數(shù)據(jù)分析平臺能快速挖掘數(shù)據(jù)的價值，真正讓數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)經(jīng)營，比如國內(nèi)的海致BDP為企業(yè)提供的核心價值就是在于用直觀、多維、實時的方式展示和分析數(shù)據(jù)，并可在移動端實時查看和分享，全面激活企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)。 ?

運營場景化 ?

場景由主題和內(nèi)容構(gòu)建，需要“做好主題，做實內(nèi)容”。當(dāng)前，商場以場內(nèi)智能化系統(tǒng)來構(gòu)建“在線”消費場景，消費者必須到達(dá)商場才能融入消費場景。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用則補足了“離線”消費場景，使得商場內(nèi)容無時差的傳達(dá)至消費者，最終實現(xiàn)商場流量的*化和高頻化。 ?

大數(shù)據(jù)對于場景內(nèi)容的檢測和關(guān)聯(lián)分析，為消費者構(gòu)建更為高效、更具違和感的消費場景，對場外數(shù)據(jù)的關(guān)注，可有效離場喚回及“離線”“在線”場景無縫契合。消費關(guān)聯(lián)也是重要分析點。例如在某購物中心的大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，超市客群與女裝、美食廣場互動性較強，吸引力度也較高。通過該類型的數(shù)據(jù)對比，就能*的關(guān)聯(lián)相關(guān)業(yè)態(tài)，用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)“誰是優(yōu)等生”“誰是好鄰居”，以構(gòu)建*的業(yè)態(tài)組合。 ?

構(gòu)建精準(zhǔn)化渠道，首先需要做到深度認(rèn)知消費者，才能組織有趣的內(nèi)容;其次，細(xì)分渠道入口，不一樣的渠道吸引不同的消費客群;第三，活動監(jiān)測數(shù)據(jù)的存留與分析，為下一輪的活動做準(zhǔn)備和提供決策依據(jù)。 ?

商場運營過程中，渠道選擇和投放一直以“想當(dāng)然”的姿態(tài)出現(xiàn)。而通過大數(shù)據(jù)分析“客群特征”，能夠抓住目標(biāo)客群的“痛點”，進(jìn)而細(xì)分渠道，降低損耗和無效推廣。此外，大數(shù)據(jù)對于渠道效果監(jiān)測也更加準(zhǔn)確。 ?

AI導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)維持高速成長 ?

醫(yī)療保健行業(yè)大量使用大數(shù)據(jù)及人工智能，從而可以精準(zhǔn)改善疾病診斷、醫(yī)療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫(yī)療成本、促進(jìn)跨行業(yè)合作關(guān)系。此外AI還廣泛應(yīng)用于臨床試驗、大型醫(yī)療計劃、醫(yī)療咨詢與宣傳推廣和銷售開發(fā)。人工智能導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)從2017年到2023年維持很高成長，預(yù)計從2017年的6.677億美元達(dá)到2023年的80億美元年均復(fù)合增長率為52.68%。 ?

現(xiàn)階段手機中主流的ARM架構(gòu)處理器速度不夠快，若要進(jìn)行大量的圖像運算速度仍比較慢，所以未來的手機芯片會內(nèi)建AI運算核心。蘋果將3D感測技術(shù)帶入iPhone之后，Android陣營智能手機將在明年跟進(jìn)導(dǎo)入3D感測相關(guān)應(yīng)用。

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AI將“大腦”變聰明是分階段進(jìn)行，從機器學(xué)習(xí)進(jìn)化到深度學(xué)習(xí)，再進(jìn)化至自主學(xué)習(xí)。目前，仍處于機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的階段，若要達(dá)到自主學(xué)習(xí)需要解決四大關(guān)鍵問題。首先，需要為自主機器打造一個AI平臺;還要提供一個能夠讓自主機器進(jìn)行自主學(xué)習(xí)的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現(xiàn)實世界一樣;然后再將AI的“大腦”放到自主機器的框架中;*建立虛擬世界入口。 ?

隨著物聯(lián)網(wǎng)時代的來臨，未來硅時代是異質(zhì)性及跨界的整合，同時還有很多需求未出現(xiàn)。以往的摩爾定律已經(jīng)是舊時代的法則，GPU的計算速率和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性都在過去3到5年內(nèi)呈現(xiàn)出爆發(fā)性成長。 ?

展望未來，隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)、VR/AR、5G等新技術(shù)的逐步成熟，將帶動新一波半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)未來30年榮景，其中包括：內(nèi)存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片，各種新產(chǎn)品應(yīng)用芯片，*在半導(dǎo)體的龐大市場優(yōu)勢將會在全球扮演關(guān)鍵的角色。 ?

輿情大數(shù)據(jù)解決方案 ?

行業(yè)背景:網(wǎng)絡(luò)輿情是社會輿情在互聯(lián)網(wǎng)空間的映射，是社會輿情的直接反映。傳統(tǒng)的社會輿情難以捕捉，獲取效率低下，樣本少而且容易流于偏頗，耗費巨大。 ?

解決方案：輿情大數(shù)據(jù)解決方案基于互聯(lián)網(wǎng)信息采集技術(shù)及信息智能處理技術(shù)，提供高效、高保真、全覆蓋的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測服務(wù)。通過對報紙(電子報)、圖片、視頻、QQ、微信、SNS 社區(qū)、搜索引擎等海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，為*、教育、公安、企業(yè)等全面掌握群眾思想動態(tài)，做出正確輿論引導(dǎo)，提供分析依據(jù)。 ?

應(yīng)用案例：航天數(shù)據(jù)公司為新華社提供大數(shù)據(jù)輿情服務(wù)，對突發(fā)事件進(jìn)行輿情整體概述，梳理各方觀點，預(yù)測發(fā)展趨勢，并通過敏感信息監(jiān)控，進(jìn)行輿情預(yù)警，同時通過負(fù)面導(dǎo)控方案對負(fù)面信息進(jìn)行引導(dǎo)控制，進(jìn)行持續(xù)跟蹤并通過可視化進(jìn)行有效展示。 ?