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人工智能的发展离不开云计算与大数据

发表于:2016-11-01 21:45 作者:珠海SEO 浏览:
  大数据概念是2011年至2014年最热的时间,后来它的雷声被人工智能和虚拟现实所覆盖。所以,2016年后,大数据还不是一个“东西”的意思吗?我认为有必要谈论。
 
  大数据不太可能成为世界炒作的主题,而所有的火灾一段时间后仍然可以引起公众对产品或服务的兴趣,通常可以被触及和感知,如移动应用,可穿戴智能设备,社交网络等。大数据更像是管道设施,虽然很重要,但不能看到。大数据的核心是企业技术:数据采集,存储,分析等,都在后端,只有技术人员才能看到。
 
  大众数据的普及,主要是一些主流的互联网公司推广,如谷歌和Facebook,他们自己都是大数据技术,用户大,也是推动这种技术的发展。后来,随着开源运动的快速发展,推动大规模数据领域的新技术共享范围更广,这为大型互联网公司工程师做大数据相关创业提供了有利条件。
 
  与一些萌芽的“独角兽”公司,以及更大的头脑而且运营良好的中型企业开始面临大型数据技术需求,而且他们自己没有大型数据的基础设施,因此他们自然是大数据公司的第一个客户。大数据产业最初的成功触发了更多的创业活动,也带来了资本进入,大数据所以机会上升。
 
  这种发展一段时间后,大数据领域也将出现更加困难的问题是允许跨国公司采用大规模数据技术。为什么它棘手?因为这些公司基本上不是“数字本土”公司,他们没有优势。这些公司都是成熟的技术基础设施,在传统模式下不会犯错误,但是它们可能不能充分发挥功能。
 
  我们知道一个大型企业管理者是前瞻性的,他们都认为他们的企业基础设施现代化的遗产尽快更好,但是出于谨慎,他们不会在一夜之间把他们的关键部分放弃。大公司这么谨慎,有两个原因:一是大数据公司一般初创企业,大企业由年轻公司处理自己的基础设施必然会感到不安;二,大企业安全问题,大多数组织拒绝将数据迁移到云。
 
  从大数据行业来看,大数据的成功并不是通过技术实施的一个特定方面实现的,它需要技术,人和流程一起收集数据,存储数据,清理数据,查询数据,分析数据和数据的可视化如工作是一种分工。有些由机器来完成,有些人需要做,但整体是要无缝集成在一起,就是以数据为中心,把公司作为一个整体以数据驱动。
 
  对于大数据开发,我将其分为以下五个阶段。
 
  1.部署阶段
 
  从2011年到2013年,互联网公司开始尝试大数据技术,发起一些Hadoop试点计划或尝试试点计划,导致以前不存在的工作,如“数据科学家”和“首席数据官”。他们做了很多的努力,但仍然没有出现足够,你可以显示结果。此时,越来越多的公司对大数据技术的边界,他们希望大型供应商能够提供一站式解决方案,如IBM,但这并不会发生。
 
  2.生态系统正在成熟
 
  当一部分大数据公司在扩大后,更重要的是,他们从早期失败中获得了宝贵的经验,并提供了成熟和成熟的产品。其中一个最好的已经成功上市,比如2015年上市的Hortonworks,没有上市也收到了亿万美元的融资,钱似乎不那么瘦,如Cloudera。
 
  随着大数据领域的企业家精神的继续,企业数量不断增长。行业的基本趋势也发生了变化,大数据中心从基础设施(开发人员和工程师)迁移到数据分析(数据科学家和分析师),甚至迁移到应用程序。
 
  3.大数据基础设施的持续创新
 
  虽然大数据的重点已经转移,但基础设施部门的创新仍然充满活力。 2015年,Apache Spark热点,利用内存处理开源框架由IBM,Cloudera等企业支持。
 
  Apache Spark的出现解决了导致Hadoop缓慢采用的一些关键问题:Apache SparK数据分析更快,更容易编程,并且与机器学习可以很好地匹配。
 
  在数据库领域,已经有很多新玩家,已经有许多令人兴奋的技术进步,如成熟的图形数据库,出现专门的数据库,如统计定时数据库InfluxDB。此外,数据仓库正在发展。
 
  4.大数据分析结合人工智能
 
  大数据分析越来越关注使用人工智能来帮助分析大规模数据。事实上,有一大部分人工智能在一定程度上是大数据的产物,10年前提出的深度学习概念,并且在几十年前的算法背后诞生了,但它真的发挥了最大的潜力或后应用程序对大数据。人工智能和大数据之间的关系非常接近,他们似乎诞生了一对合作伙伴。
 
  5.大数据应用加速发展
 
  一旦大数据核心基础设施的挑战得到解决,大数据应用将以快速的步伐建成。在企业内部,已经有足够的工具可以帮助企业客户跨越多个核心功能,如通过大规模内部和外部数据的处理来销售和营销大型数据应用程序
 
 
人工智能的发展离不开云计算与大数据