大數據(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，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。大數據的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好大數據 ?
正確的數據分析可以幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數據，以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數據。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務經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。 ?
數據通過提取并進行清理，以保證數據的正確性，然后經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數據倉庫里，從而得到企業(yè)數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變?yōu)檩o助決策的知識)，*將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
促進企業(yè)決策流程：增進企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經理人大幅增進決策效率與改善決策品質，很大程度上影響了企業(yè)的經營和績效。 ?
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，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日后的維護成本大幅降低。 ?
協同組織目標與行動：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，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。 ?
既然數據分析對企業(yè)這么重要，借助BI數據分析平臺能快速挖掘數據的價值，真正讓數據驅動企業(yè)經營，比如國內的海致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據，并可在移動端實時查看和分享，全面激活企業(yè)內部數據。 ?
運營場景化 ?
場景由主題和內容構建，需要“做好主題，做實內容”。當前，商場以場內智能化系統(tǒng)來構建“在線”消費場景，消費者必須到達商場才能融入消費場景。大數據的應用則補足了“離線”消費場景，使得商場內容無時差的傳達至消費者，最終實現商場流量的*化和高頻化。 ?
大數據對于場景內容的檢測和關聯分析，為消費者構建更為高效、更具違和感的消費場景，對場外數據的關注，可有效離場喚回及“離線”“在線”場景無縫契合。消費關聯也是重要分析點。例如在某購物中心的大數據應用中，超市客群與女裝、美食廣場互動性較強，吸引力度也較高。通過該類型的數據對比，就能*的關聯相關業(yè)態(tài)，用數據來發(fā)現“誰是優(yōu)等生”“誰是好鄰居”，以構建*的業(yè)態(tài)組合。 ?
構建精準化渠道，首先需要做到深度認知消費者，才能組織有趣的內容;其次，細分渠道入口，不一樣的渠道吸引不同的消費客群;第三，活動監(jiān)測數據的存留與分析，為下一輪的活動做準備和提供決策依據。 ?
商場運營過程中，渠道選擇和投放一直以“想當然”的姿態(tài)出現。而通過大數據分析“客群特征”，能夠抓住目標客群的“痛點”，進而細分渠道，降低損耗和無效推廣。此外，大數據對于渠道效果監(jiān)測也更加準確。 ?
AI導入醫(yī)療保健行業(yè)維持高速成長 ?
醫(yī)療保健行業(yè)大量使用大數據及人工智能，從而可以精準改善疾病診斷、醫(yī)療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫(yī)療成本、促進跨行業(yè)合作關系。此外AI還廣泛應用于臨床試驗、大型醫(yī)療計劃、醫(yī)療咨詢與宣傳推廣和銷售開發(fā)。人工智能導入醫(yī)療保健行業(yè)從2017年到2023年維持很高成長，預計從2017年的6.677億美元達到2023年的80億美元年均復合增長率為52.68%。 ?
現階段手機中主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進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建AI運算核心。蘋果將3D感測技術帶入iPhone之后，Android陣營智能手機將在明年跟進導入3D感測相關應用。
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AI將“大腦”變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。目前，仍處于機器學習及深度學習的階段，若要達到自主學習需要解決四大關鍵問題。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行自主學習的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界一樣;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。 ?
隨著物聯網時代的來臨，未來硅時代是異質性及跨界的整合，同時還有很多需求未出現。以往的摩爾定律已經是舊時代的法則，GPU的計算速率和神經網絡復雜性都在過去3到5年內呈現出爆發(fā)性成長。 ?
展望未來，隨著AI、物聯網、VR/AR、5G等新技術的逐步成熟，將帶動新一波半導體產業(yè)未來30年榮景，其中包括：內存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片，各種新產品應用芯片，*在半導體的龐大市場優(yōu)勢將會在全球扮演關鍵的角色。 ?
輿情大數據解決方案 ?
行業(yè)背景:網絡輿情是社會輿情在互聯網空間的映射，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：輿情大數據解決方案基于互聯網信息采集技術及信息智能處理技術，提供高效、高保真、全覆蓋的網絡輿情監(jiān)測服務。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，提供分析依據。 ?
應用案例：航天數據公司為新華社提供大數據輿情服務，對突發(fā)事件進行輿情整體概述，梳理各方觀點，預測發(fā)展趨勢，并通過敏感信息監(jiān)控，進行輿情預警，同時通過負面導控方案對負面信息進行引導控制，進行持續(xù)跟蹤并通過可視化進行有效展示。 ?
