大数据：大价值大机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT，字体比较大，留白比较多，大量图片，全彩印刷。...概括起来有下面这些要点： 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点：存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。...制造业应用：给挖掘机安装GPS和数据上传系统，统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据，来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用：反诈骗系统。...数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。...相对稳定：数据一旦进入数据仓库以后，一般很少进行修改，更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化：不只是反映企业当前的状态，而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。
面对新技术，法律专业人士通常是最保守的人群之一，但大数据时代，律师和律师事务所要想脱颖而出，卓尔不群，尽快采用大数据技术是不二之选。...通过大数据智能分析软件，律所能够大大提高文档检索效率。例如大数据创业公司Recommind开发的大数据软件能通过机器学习算法进行“预测编码”，大大提高法律文档的检索效率。...Lex Machina的数据分析的数据源主要来自公开的PACER（联邦法庭数据库），PACER的数据一直在那，但是Lex Machina是第一家通过机器学习和自然语言处理等技术从中“淘宝”的公司。...三、大数据应用的自助与创新 与其遥遥无期地坐等大数据厂商开发好用的律师工具，律师们需要自己动手，创造性地利用各种现成的大数据工具和数据源。...零用import.io这样的工具从网站抽取数据（例如房产价格历史数据），并制作成图表。 另外，律师还应当学习掌握目前比较流行的一些数据可视化工具。
“这样，我们不仅可以推动变革的数量，还可以推动变革的质量和速度。” 他补充说：“我想你们中的大多数人可能太年轻，无法像你们太年轻而无法记住雪佛兰 Impala 一样记住主机技术。...教导大机开发人员了解 DevOps 很明显，大型机开发人员需要了解当代 DevOps 实践。...我们如何鼓励下一代大机工程师？ “我们如何确保它被采用，被使用，人们保持好奇，我们吸引下一代”，皮卡德问道，呼应了所有平台工程计划的开发商重点。...她可以轻松处理数TB的数据，而且是“一个不害怕旧系统的人，而是将它们视为挑战和机遇”。 这种大机工程师角色平衡了旧与新、可靠与创新、安全与敏捷之间的矛盾。...团队必须使用一个测试数据集，该数据集代表了为 500 万客户提供服务的 14 个工程团队。
在她的博士学习中，Cathy对于决策模型的建立，运筹管理以及数据挖掘与分析等多项领域产生了浓厚的兴趣。...先后加入全美第二大肿瘤研制中心(Memorial Sloan-Kettering Cancer Center)的战略计划团队和全美第一大电子折扣网站(RetailMeNot, Inc.)的商业智能和分析团队工作...两年多的实战工作经历，极大增强了Cathy对于多项领域的商业敏锐度以及运用大数据分析提供商业决策的技能。 2015年伊始，作为文摘的忠实粉丝，Cathy正式加入了大数据文摘的大家庭。...能和一群致力于推动中国大数据发展的专家，学者以及爱好者们一起学习，探讨和工作是Cathy在2015年经历的第一件开心愉快的事情。Cathy衷心希望大数据文摘欣欣向荣，2015再创辉煌！...大数据文摘ID:BigDataDigest 专注大数据，每日有分享 覆盖千万读者的WeMedia联盟成员之一
但数据科学中兴起这样的方法论：根据问题找“数据”，并直接用数据——前提是这个数据无需转换成知识——去解决问题。 ?...因此，在大数据时代，原本复杂的“智能问题”变成简单的“数据问题”——只要对大数据的进行简单查询就可以达到“基于复杂算法的智能计算的效果”。机器翻译是传统自然语言技术领域里的一大难点。...NO.4 业务数据化→数据业务化 数据管理 在大数据时代，企业需要重视一个新的课题——数据业务化，即如何“基于数据”动态地定义、优化和重组业务及其流程，进而提升业务的敏捷性，降低风险和成本。...但是，在传统数据管理中我们更加关注的是业务的数据化问题，即如何将业务活动以数据方式记录下来，以便进行业务审计、分析与挖掘。可见，业务数据化是前提，而数据业务化是目标。 ?...NO.6 数据是资源→数据是资产 数据的属性 在大数据时代，数据不仅是一种“资源”，而更是一种重要的“资产”。因此，数据科学应把数据当做“一种资产来管理”，而不能仅仅当做“资源”来对待。
分析师和业内人士预测，快速崛起的协作机器人行业将吸引更多的竞争对手，并成为实现真正的“熄灯”生产的关键， 机器人变革电子商务 ? 亚马逊在2012年收购了Kiva System，那仅仅是冰山一角。...销售服务的趋势可以以多种方式应用：基于数据收集，服务类型呈现，或执行任务的次数。所有这一切都标志着机器人感知方式的改变，并可以被企业用作为一种工具。 机器人提供顶尖的零售体验 ?...随着越来越多的大型机构投资于新机器人技术，医院管理人员和机器人厂商有必要了解这些系统如何与现有的流程软件和病人数据库集成，提供更多地智能和硬件驱动服务。 机器人成为家用电器 ?...随着新产品送抵消费者手中，个人机器人为电信运营商、APP开发者和数据驱动公司例如谷歌提供了大量的机会，利用这些广泛采用的家用多功能连接设备。 代表未来的机器人 ?...机器人时代即将开始，这些公司今天的变革将成为明天的领先优势。
大模型技术的出现，为解决这些问题提供了新的思路和工具。大模型技术简介大模型，通常指的是基于海量数据训练而成的人工智能模型，如自然语言处理领域的GPT模型。...大模型技术在教育行业的应用个性化学习体验大模型技术可以根据学生的学习习惯、知识掌握程度和兴趣点，提供个性化的学习资源和教学计划。...远程教育的优化大模型技术可以为远程教育提供更加智能化的服务。通过分析学生的学习数据，大模型可以及时发现学生在学习过程中的问题，并提供相应的辅导和帮助。这使得远程教育更加高效和个性化。...面临的挑战尽管大模型技术在教育行业的应用前景广阔，但也面临着一些挑战，如数据隐私保护、模型偏见、技术伦理等问题。这些问题需要教育工作者、技术开发者和政策制定者共同努力，以确保大模型技术的健康发展。...未来展望随着技术的不断进步，大模型技术在教育行业的应用将更加广泛和深入。未来，我们有望看到更加智能化、个性化的教育模式，教育将变得更加高效、灵活和有趣。结语大模型技术正成为教育行业变革的重要推手。
日前，毕马威（KPMG）全球调研了841 位企业高管（其中90位来自中国），发布了“2017年颠覆性技术变革趋势”报告，报告的调研结果就佐证了这一观点。...总的来说，全球经济发展趋势有四： IoT（物联网）在数据的集合将呈现指数级增长。依靠物联网连接的设备将变得更加智能。 依靠技术的发展，机器人的灵活性、智能程度以及传感器也将得到增强。...3、AI领域 在过去十年中，数据和计算能力的显著增长激发了人工智能领域的创新。在毕马威调研的841位高管中，共有10%的人认为AI将成为未来三年推动企业转型的第三大重要技术。...AI嵌入在平台、芯片、软件和各种智能产品和设备中，这一现象正在成为商业模式的领先变革者。 据IDC预测，全球认知和AI系统的收入在2017年将达到125亿美元，相较2016年增幅为59.3%。...在这种情况下，变革成为CEO们最好的选择，或许，也是唯一的选择。
IBM表示，认知技术正在以五个方面为企业再造竞争优势，这将是IBM又一次重大变革。...在不久的将来，我们将能看到整个商业模式由于认知技术的推动而发生巨大变化——小到每个人获得的服务和产品、创业者所能拥有的商业创新优势，大到传统企业行业的转型、甚至经济和整个社会治理效率的跨越式提升。...IBM大中华区董事长陈黎明 如今随着大数据的普及，所有形式的数据都在不断积累成一种等待被利用的资源，但有80%的数据无法被目前的IT系统处理或理解，因此，企业需要全新的计算工具来挖掘这些资源——这就是IBM...它能赋予物件、产品与流程“思考”的能力，帮助企业以前所未有的方式获得洞察和决策支持，从而为各个行业甚至人类的生活工作方式带来颠覆性的变革。...IT基础架构，和保证在认知时代下的数据安全。
随着用户对大数据价值的认可，随之而来的便是巨大的变革和商机。 ...传统的发展轨迹在某种意义上已经进入了“瓶颈期”，要找到新的增长点，创新与变革势在必行。 ...根据各个时间段，各站点的客流量大小，线路配备的运营车辆数、线路配备驾驶人员、线路长度、车辆运行速度等参数确定一条线路各个时间段的配车数及发车间隔，从而解决运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少三大问题...汽车行业对大数据的收集、分析和利用仍处于探索阶段，如果大数据得以合理应用，必将推动汽车产业全产业链的变革，为企业带来新的利润增长点和竞争优势。...见中国汽车工业信息网：大数据助力汽车产业变革
大数据风控就是其中一个比较具有代表性的例子。...大数据在金融行业上的应用，特别是其在征信上的应用最终让以人工为主的单一、孤立的风控模式得到了根本缓解。...在传统金融时代，金融的主要作用是针对大型客户、机构或行业的，它所呈现出来的主要功能助推大的方面的发展。进入到移动互联网时代，金融的门槛得到了一定程度的降低，金融产品类型也发生了很多变化。...金融科技时代的一个大背景值得我们注意。这个背景就是人们的生活也开始逐步科技化。在这种情况下，人们的生活开始与科技产生了越来越多的联系，生活即是科技，科技即是生活成为未来一个时期的发展“主色调”。...金融科技时代的来临让金融行业开始发生一场更加深度的变革，与此同时，金融行业将会有更多新的发展机会出现。
是做通用大模型还是垂直大模型，这一个争论在“百模大战”的下讨论愈发热烈。 目前，以微软、谷歌、百度、阿里等为代表的发力于通用大模型的科技大厂，也都开始推动大模型在垂直领域的商业化落地。...作为商业决策的关键支撑工具，传统的BI在大数据时代已显得力不从心。 垂直大模型的加入，对话式BI的实现，则为BI带来了前所未有的可能性。...具体来说，BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案，能够实现业务流程和业务数据的规范化、流程化、标准化，打通ERP、OA、CRM等不同业务信息系统，整合归纳企业数据。...类ChatGPT产品并不能带来完全准确的回答，主要原因在于两点：首先，类ChatGPT产品更擅长处理自然语言文本数据相关任务，并非专门为数据分析而设计；其次，通用大模型可能存在捏造事实，也即“AI幻觉”...网易副总裁、网易杭州研究院执行院长、网易数帆总经理汪源对此表示：网易目前的实际情况是既做通用的大模型，也做垂直的大模型，这两者之间是支撑的关系，最终的出口是做垂类的模型，从企业服务市场的角度，应用在软件开发和数据分析这两个最关注的领域
同时，超过四分之一的企业（27％）正在将数据货币化，同企业创新型变革和快速融入市场相结合，尽管数据货币化的优先级和成功率最低（27％）。...多年来的调查结果显示，这种成功率并没有明显的提升，显然，企业还需要一些更加明确的计划来促进这一变革的实现。...与此同时，许多初创企业自成立之初就已经建立了数据驱动文化，这也成为大型企业担忧的主要原因之一。 数据类职位被认可，但职能设置不清晰 企业为了避免数据驱动变革所带来的混乱，常会设立新的管理角色。...，34％的企业认为，CDO应该来自于公司外部，以帮助实现企业的变革，而32％的受访者认为，公司内部的资深员工是最佳人选。...尽管所有企业高管都能认识到：明确定义数据方向类的高管的角色和职能，对于其领导AI /大数据项目和实现企业的文化变革都至关重要。但目前多数公司，仍然缺乏明确的数据战略。
以下文章来源于OneFlow ，作者Rob Toews 新年伊始，大模型的话题热度不减。...本文作者 Rob Toews 发布了2023年 AI 发展的十大预测，整体来看，大部分预测都离不开“大模型”这个关键词，具体分析也有其道理。当然，其中的文生图、人形机器人等领域的发展也举足轻重。...与人们的直觉不同，我们预测它不会比其前身GPT-3大太多。...也就是说，在这个数量级内，我们很有可能耗尽世界上所有有用的语言训练数据。这可能成为人工智能语言模型领域持续进步的一大障碍。许多前沿AI研究人员和企业家私下里都对此忧心忡忡。...2023年，有了大语言模型，该领域将发生巨变。
人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 ChatGPT 为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。...{资料来源：《AIGC 冲击下的国际技术政治变革》，叶淑兰，中国社会科学网。}...“大模型时代，得数据者得天下。”大模型训练对于训练数据的数量、质量、结构都有着非常高的要求，而目前产业界在进行模型训练时面临高质量训练数据资源稀缺的问题。训练数据成为影响大模型性能的重要因素之一。...（3）明确责任和义务，平衡创新与安全 生成式人工智能在社会变革中具有重要作用，但它可能存在的数据违法 收集、知识产权侵权、生成虚假信息等问题同样不容忽视。...其二，在降本增效、场景变革和产品升级维度进行。AIGC 应用场景与产品类型不断丰富，率先从智能客服、智能营销场景切入，逐步拓展应用范围。
2013年入选新京报“中国青年十大经济学人”。...图：中国国际经济交流中心战略研究部副研究员张茉楠 以下是张茉楠在《中国大数据应用前沿调研报告暨大数据技术精锐企业图谱》发布会上就《数据开放促进国家治理转型与变革》做的主题演讲原文。...《纲要》三大战略任务：数据开放共享、产业创新与安全保障 细读纲要全文可以看出，整个纲要规划明确了三大战略任务：数据开放共享；通过开放促进万众创新、大众创业，实现产业升级创新；第三个就是安全保障。...这样一个大背景下也正是我们国家大数据产业战略应运而生的时代背景。 大数据时代：去“加号” 实现真正融合 我对大数据有一些不同的理解。...光有开放数据是不够的，还有更重要的 数据开放只是一个起点，是营造中国数据开放大舞台、大图景的一个环节。
数据科学以海量的数据为研究对象，通过数据挖掘等手段来寻找海量数据中潜在的规律。它研究各个科学领域所遇到的具有共性的数据问题，通过对数据的规律的研究来实现对科学问题的解答。...二、大数据方法的变革 1.与传统模型方法比较，大数据模型与传统模型有很大的区别 例如，孙小礼将模型划分为物质形式的科学模型与思维形式的科学模型(见表1)。...由此可见，尽管大数据与统计建模均是从数据中获取模型，但两者具有很大的区别，大数据带来的是一种新的模型方法，大数据中的模型是数据驱动的经验模型。...在此意义上，大数据带来了新的科学方法，代表着科学方法的变革。 三、大数据的方法论考察 笔者从四个方法论维度(见图3)对大数据方法进行考察。...在经验层面，大数据带来了“无处不在”；在方法层面，大数据带来了“难以理解”；在科学层面，大数据将带来“新的世界”(见图6)。 ? 图6 大数据时代的变革
如今，全球范围内新一轮科技革命与产业革命正在萌发，创新驱动经济发展成为共识，人工智能、5G、物联网等技术因其广阔的应用前景和经济意义，而被多国明确列为重点突破方...
5G、云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链……数字变革在快速推动数字经济变革。 刚刚公布的“十四五”规划纲要中，“建设数字中国”相关内容重磅亮相。...据工信部数据，2019年我国数字经济规模达35.8万亿元，占GDP比重达36.2%。 “数字化转型是一个大趋势。”...他表示，在5G时代，以数据为中心的计算能力将会进一步加强，使数字转型能够在每一个产业都实现更高的效率和更大的价值。 “数字”为行业全面赋能 未来，数字经济的发展路径是什么？ ...高通公司首席执行官史蒂夫·莫伦科夫表示，高速的数据传输能够为急救人员提供更多的信息，并支持更准确的诊断。比如，联网救护车能够在途中从医院获取病人档案，帮助医生在病人抵达医院前制定救治方案等。 ...“有数据显示，中国的科技成果转化成功率只有10%，西方很多发达国家大概到了40%。”
我们数据团队负责构建大数据平台，在一批虚拟实例上搭建了一个 Hadoop/Spark 集群后，就开始了长期的数仓建设工作。...在存储与计算分离架构下，所有数据将统一存放在对象存储服务上，所有计算服务与对象存储服务无缝打通，可以像读写本地磁盘一样读写上面的数据。...特别地，数据平台如果要实现集群“无状态”，还需要解决一个问题：即需要将数据的表结构等元数据以服务形式开放出来供计算服务使用，只有这样，当集群下次重建时才能接续此前的状态继续处理。...由于数据与元数据是共享的，且如前所述，创建集群可通过命令行一键完成，所以创建多集群的成本几乎可以忽略不计。 多集群策略可以有效地分解企业级架构上的复杂性，是应对复杂数据生态的强力措施。...作者介绍： 耿立超，架构师，特斯拉中国数据团队负责人，多年开发与架构经验，对大数据、企业级应用架构、SaaS、分布式存储和领域驱动设计有丰富的实践经验，著有《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》
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