什么是大数据时代
在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据，大数据的本质是什么，在大数据时代我们应该如何应对？当我们谈论数据的时候我们在谈什么？在大部分人的日常印象中，数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字，股票k线图上的红绿指数，还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变，从最初的声音，文字，图画，数字，到电子时代的每一张图片，每一段语音，每一个视频，再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击，用手机时每一次的手指滑动，乃至每一下心跳和呼吸，甚至经济生产中的一切人机动作，轨迹，都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录，变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节，就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成，在数字时代，我们生活的一半已然是数据。在日常生活中，数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时，当面对高科技产品中各种关于内存，分辨率等时髦又复杂的数据是，我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据，机器算法和人工智能的理念相继到来，这种陌生感会越发加深。那么数据生活距离我们遥远吗？正相反，数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过，从没有像今天如此活跃，具体的记录着人类与世界。从最初的计算机，摄像头到家用计算机，智能手机，再到大数据和人工智能，我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在，从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测，从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测，我们都可以做到。数据将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据，这么办？答案是让机器自己来处理数据，从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同，这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸：聆听我们的声音，拓宽我们的视野，加深我们的记忆，甚至组成一个以数据形式存在的“我”。自工业革命以来，数据经历过一次又一次的爆发，何以近年来才出现大数据的概念？什么是大数据？大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征：一，大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。三，处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别，语音识别，自然语言分析等技术计算，分析大量非结构化数据，大大提升数据维度。四，大数据是生生不息的“流”，具有时间性。一是因为数据量巨大，无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关，瞬息万变。五，最重要的是，大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变，在机器智能领域，数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。希望对您有所帮助！~
什么是大数据时代？
（1）大数据时代的提出
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他认为数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
（2）大数据时代的来临
随着互联网快速发展、智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。
（3）大数据时代的特点
如果简单来理解什么是大数据，我们只要抓住大数据的四个特点，大量、高速、多样、价值。具体来讲就是数据体量巨大，数据的爆发性增长迫切的需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据；数据类型繁多，广泛的数据来源决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统的应用；价值密度低，现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据；数据分析处理速度快，主要通过互联网传输。大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。
世界最大“大型船舶”的介绍？数据说话？
目前已经下水的最大的集装箱巨轮是航运巨头AP马士基公司的“伊夫林·马士基”，45万吨伊夫林·马士基”轮由于满载最大吃水达16米，超长与超重的特性决定了其对挂靠港口泊位的高要求。同时，“伊夫林·马士基”轮是目前世界上唯一船体宽度达到22排集装箱的船舶，它超过了一般起重机操作18排集装箱的限度。 昨日首航的“伊夫林·马士基”轮，是目前全球最大的集装箱船，船长397.7米，宽56.4米，高76.5米。长度比世界最大的航空母舰美国海军尼米兹级航空母舰还要长60多米，垂直竖起来比艾菲尔铁塔还高。该轮可载箱量为1.1万标准箱，这些集装箱若用火车运输，车厢的总长度将达到71公里。另外， “伊夫林·马士基”轮还是目前世界上最环保、设备最先进的集装箱船舶，高度自动化，用计算机系统全面监控，仅需13名船员操作。 据悉， “伊夫林·马士基”轮将投入欧洲航线，沿途挂靠宁波、厦门、香港等港口。今天凌晨2时， “伊夫林·马士基”轮离开宁波，前往下一个挂靠港口厦门港。
大数据的发展趋势
如今，大数据的发展趋势正在迅速转变，但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响.大数据不再是流行术语.调查机构Forrester公司的研究人员发现，2016年，近40%的企业正在实施和扩大数据技术的应用，30%的企业计划在未来一年内采用大数据.同样，NewVantagePartners的《2016年大数据执行调查》发现，62.5%的企业现在至少有一个大数据项目投入使用，只有5.4%的企业没有规划或者没有实施大数据项目.研究人员表示，大数据技术的采用不会立即放缓.根据调查机构IDC公司的预测，大数据和业务分析市场从2018年的1301亿美元增加到2020年的2030亿美元以上.数据的可用性、新一代技术和对数据驱动决策的文化转型将继续推动企业对大数据和分析技术和服务的需求.IDC公司剖析信息管理集团副总裁Dan、Vesset表达，2015年全球性大数据市场收达到1220亿美元，2016年市场收入增长11.3%，预计到2020年大数据市场收入复合年均增长11.7%.虽然大数据市场会增长，但企业对如何使用大数据并不是很清楚.新的大数据技术进入市场，旧技术的使用也在增加.大数据发展趋势真正掌握大数据的趋势，就像每天都在监控风向的变化一样，只要感受到风向，就会发生变化.但是，以下趋势明显推动了大数据的发展.1.大数据和开源ApacheHadoop、Spark等开源应用程序已经成为大数据技术空间的主流，这种趋势似乎可能会持续下去.一项调查显示，近60%的企业预计将在今年年底前使用Hadoop集群投入生产.根据调查机构Forrester公司的报告，Hadoop的使用量每年增加32%.
大数据发展趋势_大数据未来发展趋势
趋势一：数据的资源化什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。另外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
