發展大數據及雲平台產業的思考

❶ 大數據背景下貴州教育的思考1500字

隨著互聯網的飛速發展，特別是隨著社交網路、雲計算以及多種感測器的廣泛應用，以數量龐大，種類眾多，時效性強為特徵的非結構化數據不斷涌現，數據的重要性愈發凸顯， 2011 年，麥肯錫在題為《海量數據，創新、競爭和提高生成率的下一個新領域》的研究報告中指出，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素;而人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。據IDC 預測，至2020 年全球將擁有35ZB 的數據量，大量數據實時地影響我們的工作、學習和生活，乃至國家經濟、社會發展，毫無疑問，大數據對教育領域也帶來巨大的影響和沖擊。作為一線教師，結合自己的工作崗位，探討一下大數據背景下市場營銷教學受到的影響和沖擊，以便及時做好調整與應對，保證和提高教學質量。

一、大數據的內涵與特徵
大數據是一個較為抽象的概念，至今尚無確切、統一的定義。維基網路對於「數據」一詞的定義是：「數據(Data)是載荷或記錄信息的按一定規則排列組合的物理符號，可以是數字、文字、圖像，也可以是計算機代碼。對信息的接收始於對數據的接收，對信息的獲取只能通過對數據背景的解讀。」維基網路對於大數據的定義：「大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理並整理成為幫助企業經營決策目的的資訊。」麥肯錫的定義：大數據是指無法在一定時間內用傳統資料庫軟體工具對其內容進行採集、存儲、管理和分析的數據集合。
「大數據」本身並不是一種新的技術，也不是一種新的產品，而是我們這個時代出現的一種現象。美國IBM認為大數據具有「3V」特點，即種類(Variety)多、速度(Velocity)快、容量(Volume)大;國際數據咨詢公司IDC則認為滿足「4V」即：Variety(種類多)、Velocity(流量快)、Volume(容量大)、Value(價值高)指標的數據才可稱為大數據。這些特性使得大數據區別於傳統的數據概念。大數據的概念與「海量數據」不同，它不僅僅是用來描述大量的數據，還更進一步指出數據的復雜形式、數據的快速時間特性以及對數據的分析、處理等專業化處理，最終獲得有價值信息的能力。
塗子沛先生在《大數據》一書中指出：「『大數據』之大，不僅僅意味著數據之多，還意味著每個數據都能在互聯網上獲得生命，產生智能，散發活力和光彩。」社會學教授加里?金稱「這是一場革命，龐大的數據資源使各個領域開始了量化進程，無論學界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程」。

❷ 大數據和人工智慧哪個好

想了解大數據與人工智慧孰優孰劣，首先我們得從認知和理解大數據和人工智慧的概念開始。

1、大數據

大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。

2、人工智慧

人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。

3、大數據與人工智慧孰好孰壞

大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。

目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。總的來說，兩個技術之間並不存在孰優孰劣的問題，發展空間都非常大。

❸ 大數據環境下政府信息化建設的思考

大數據環境下政府信息化建設的思考

信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，通過對大數據進行採集、存儲和關聯分析，從中可以發現新知識、創造新價值，這是新一代的信息技術和服務業態。簡單地說，大數據是指可以進行捕捉、管理和處理的數據集合。從技術上看，大數據分析常和雲計算聯繫到一起，大數據與雲計算密不可分。在「創新社會治理體制」的時代背景下，我們必須牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。

我國政府信息化建設存在的障礙因素。一是機制與觀念方面的因素。傳統政府運作體制和機制的障礙；缺乏科學的規劃與標准；政府公務員在信息化建設的思想觀念方面還有待提升。二是管理因素的影響。首先是缺乏科學統一的管理工作；其次是政府多數網站建設水平不高；再次是對信息基礎設施的投資與建設不足。三是政府信息化管理與信息立法方面的因素。政府信息化管理存在著復雜性；政府信息化的安全性不高；立法工作滯後。四是信息發展落後與人員素質的影響。主要表現在我國信息化水平不高；地區化水平差異很大；政府公務人員整體素質偏低。

加快政府信息化建設的對策措施。一是應確立符合工作實際的政府信息化戰略思想。第一，在政府信息化的過程中，政府部門個別既得利益者必然會反對信息化工作的開展，需要對現階段的政府機構進行重組，對服務職能進行二次分配，只有採取該種措施，才能保障各項政府信息得到順利實施；第二，我國現有的規定，缺乏統一的技術標准，各部門分管各自的事情，為此，我們必須做好整體規劃工作，制定出科學、統一的標准，避免出現各自為戰的問題。這在其他國家信息化進程的推進中已經得到了充分的證實；第三，有的領導幹部認為政府信息化建設將對自己既有利益格局造成沖擊而產生抵觸情緒。在政府推行信息化過程中，公務員是其中的關鍵性因素，他們必須要改變傳統的思想觀念，真真正正地為人民服務。二是加強組織領導，穩步推進我國政府信息化。首先，在各類因素的影響下，各個地區信息化主管部門多是以各自的「作坊方式」搞信息化建設。常見的如資料庫類型、通訊協議、瀏覽器、伺服器等都缺乏統一的標准，所以必須加強部門聯通工作，為今後網上交互辦公提供方便；其次，建立完善的維護和管理措施，從根本上提升政府信息服務質量。與此同時，要提高政府網站對於信息化的宣傳力度，加快政府網站建設工作，政府部門應該積極主動提升自己的形象，從根本上促進自身發展；再次，解決資金問題，以收費和合作的方式償還早期的投入和解決政府資金的不足。三是加強管理，建立和健全政府信息化法律和法規。第一，在未來的政府信息化進程中，需要為用戶提供「在線服務」和「一站式」服務，因此在具體的實施過程中，必須要進行統一的規劃，制定出科學的標准，只有採取該項措施，才能獲得理想的建設成果；第二，政府信息化對於信息安全的要求是非常嚴格的，這就要求信息技術方面的整體研發必須由政府自主開發，並開發出安全性較高的信息技術手段；第三，要加緊制定出科學完善的信息法律體系，特別是在電子支付、電子簽名以及電子交易上，應制定出完善的法律法規，使信息化進程順利推進。四是加快政府信息化基礎設施建設。目前我國有線電視、計算機、電信在全國范圍內尚未實現「三網融合」，應盡快加強數字電視、無線互聯網以及呼叫中心數據的聯網融合，加快推進政府信息化基礎設施工作的推進；從地域上來看，在我國東部地區和沿海地區，政府網站在信息資源和數量上都遠遠優於我國西部地區與欠發達地區。這就需要有差距的地方奮起直追，努力縮小差距，同時先進地區可以通過結對子的方式支援落後地區；在下一階段，還要重視公務員的培訓工作，給他們灌輸新的知識，更新他們的思想觀念，這不僅可以提升公務員的整體水平，也是政府信息化建設工作中需要解決的重點問題。

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❹ 大數據、人工智慧時代催生了許多新興行業，在新時代飛速發展的大背景下，個人應該有怎樣的思考和選擇

不會，大數據人工智慧會給會計工作帶來新意，更加方便高效，但不可能取代這個專業或是行業。

❺ DT時代，大數據的基本思維主要體現在哪幾個方面

1 大數據思維的整體性
隨著科技的不斷創新，進入大數據時代的同時必然帶動著大數據思維由一元思維升級至二元思維，目前根據人類思維的轉變模式進行分析，其依然進行至多元思維狀態，即追求和諧穩定社會的模式，但是研究大數據思維的發展進程發現，大數據的二元思維模式是一種高效率並適合現今社會發展的思維模式，其追求效率性、相關性、概率性，為創新發展提高了效率。根據當下社會的需求及其社會的快節奏發展，大數據思維已然在各領域發展處於主導地位，由其基本特徵層面分析，大數據思維主要特徵為整體性，整體性的理論基礎在於人類認識世界的能力在自然觀中的不斷變革而體現，現今社會通過人類對於整體數據的整合及分析能力進行體現，大數據時代，整體性大數據思維模式成為解決問題的首選為必然趨勢及結果，其原因在於整體性思維模式能夠更加高效的完成復雜的數據統計及分析。以我國人口普查為例，我國近三次人口普查時間間隔為十年，而面對我國龐大的人口數量，大數據思維在數據統計中佔領了絕對優勢，據悉我國人口普查總投入超過六億元人民幣，以2010年進行的人口普查數據分析，我國耗費了巨大的人力財力以及時間，倘若運用大數據進行人口普查，以其優勢進行僅使用百分之一的抽樣調查進行數據分析，將大大減少人口普查為政府帶來的難題。
2 大數據思維的互聯性
「一切皆可量化。」道格拉斯。相對微觀層面分析大數據思維特徵，較為典型的為切合現今社會及科技發展的量化互聯思維，量化為具體或明確目標的一種表述，而互聯代表著兩種事物間的連接，其作為大數據思維微觀層面的一種表達方式，更加說明大數據思維的重要性，知名投資人孫正義對於大數據時代的發展提出：「要麼數字化，要麼死亡。」直接地表達出大數據思維目前所處的地位，研究發現，數字信息成為時代發展的代表已成為必然趨勢，而量化思維為數字化特徵帶來的必然思維結果，換言之，量化可以解釋為共性語言描述和解釋世界的一種方式，其體現在於充分運用最新技術手段，對於各個領域進行信息全面定量採集以及信息互通，打通信息間隔閡，並進行全新的信息整合，實現分析實用性及數據科學性，創造更據價值的數據應用和信息資產。目前，大數據的運用不僅體現在網路平台當中，同時在人們的細微生活中、就業環境以及生態保護范圍內都做到了廣泛適用，gartner公司於2015年運用大數據分析出當下及未來人們就業環境，其調查結果表明，2015年全球范圍內數據崗位的需求量高達440萬，而2018年全球范圍內僅大數據就業背景管理人員的缺乏將高達150萬人，案例表明，全球范圍的人才緊缺將成為必然趨勢並不斷增加，該案列清晰的體現出大數據環境下大數據思維的量化互聯性，並且為未來就業環境做出了精準的預測。
3 大數據思維的價值性
由大數據思維的本質進行分析，大數據思維具有價值化特徵，大數據時代信息的不斷整合及分析已然使得信息及數據量化及互聯轉變為多維度的發展狀態，換言之，大數據思維滲透至各個領域及行業的不同維度是大數據發展的初始動機和直接目的，現今社會看待其價值化特徵將其價值性總結為大數據思維的本質，同時，萬物的量化互聯性及其整體性使得其價值性影響了多維度的發展，由此凸顯了數據及大數據思維的創造性及重要性。通過對於事實的研究證明，大數據時代背景下，其價值化特徵及其價值性的意義正在不斷演進並處於不斷被挖掘的狀態，各個領域大數據思維模式相繼被接受和適用也是大數據發展帶來的益處之一，隨著大數據思維的不斷開發和研究，其運用不僅在處理數據分析上實行了高效率，也對於事件及數據的預測上實現了精準並具有概率性的分析結果，google公司於2008年運用大數據思維對於流感爆發地點及人數進行准確預測的經典案列分析，大數據思維對於社會發展體現出其必要的價值性，並且改變了社會對於大數據的看法，可謂大數據的運用成功到達了一個全新的高度，Google公司通過對於數十億網路搜索請求的數據整合，對世界各地區的流感做出預測，該項目的成功引起了各國對於大數據的使用，同時帶動了人們的大數據思維及思考模式，將大數據思維上升至被社會認可的高度。
根據現今社會發展現狀分析，客觀角度說明我國以基本進入大數據時代，大數據思維的特徵已然體現在社會各領域當中，並且伴隨著多維度的運用，因此大數據思維全面運用指日可待，高級思維帶動我國科技及經濟的發展勢在必行。隨著人工智慧的不斷推出以及數據分析的不斷升級，並且基於大數據思維為社會帶來的發展前景研究，大數據思維引領我國科技發展已成為未來的必然趨勢。

❻ 「大數據」背景下貴州教育的思考

核心提示：教育行業也不例外，2013年對於教育來說是傳統育研究走向科學實證的重大機遇。值得我們思考的是，大數據將給教育帶來什麼?如何通過大數據更好的教育學生?大數據對於教育是福還是禍?
「大數據」是當今最熱的概念之一，有人宣稱掌握大數據的人可以像上帝一樣俯瞰整個世界。進入2012年，大數據一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
大數據(big data)，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的創新沿著從數據到大數據，再到分析和挖掘，最後是發現和預測的方向發展。隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的人關注。各行各業更加意識到，誰能率先實現大數據，誰對大數據的挖掘更為深刻，誰就將搶占未來先機。

教育行業也不例外，2013年對於教育來說是傳統育研究走向科學實證的重大機遇。值得我們思考的是，大數據將給教育帶來什麼?如何通過大數據更好的教育學生?大數據對於教育是福還是禍?
翻轉課堂、MOOC和微課程是大數據變革教育的第一波浪潮
翻轉課堂、MOOC和微課程的出現，改變了傳統教育模式，從課堂老師滔滔不絕的講解，到現在「視頻再教育」。學生可以根據個人情況自主制定學習進度，老師可以根據學生在網上做題的情況，有針對性的了解學生學習上遇到的問題。傳統課堂不再講解新課，而成為學生當堂做作業、講解問題或做實驗的場所。
如果說翻轉課堂只是一個觸角的話，那MOOC的出現就是升華的翻轉課堂。「視頻再教育」得到進一步的提升，MOOC大規模開放在線課程，面對全球性的MOOC浪潮，中國的大學也開始行動。2013年，上海市率先引入中國式MOOC，推出了「上海高校課程源共享平台」。
MOOC的興起，使「用視頻再造教育」的學習模式迅速推廣到高等教育，而且進展到可以通過選修MOOC獲得學分、進入正軌教育的程度。清華大學、北京大學也相繼開放了在線教育課程。
而微課程是對翻轉課堂的回應，是學生自主學習不可或缺的資源。微課程是教學視頻濃縮精華的微型課，主要用於學生的前期學習，目前，微課程已開始影響我國中小學信息化教學實踐。微課程實踐的積累，將導致微課程群的形成，微課程群的應用又會形成新的應用數據，將有利於大數據分析與挖掘、發現與預測的創新應用。可以說，教育領域的改革，首當其沖的就是大數據變革信息化教學。
大數據時代對於教育是福還是禍?
人們還沒有來得及搞清楚信息時代是什麼，數據時代己悄然來臨。在大數據理念面前，大家各抒所見，有些人認為，大數據時代可以讓教育者真正讀懂學生。
相對於傳統數據宏觀的教育情況，大數據主要體現在微觀層面。大數據使「經驗式」教學模式變為「數據服務」教育模式。老師可以根據數據關注每個個體學生的微觀表現，通過學生相關數據的分析，有針對性的調整教育方案，從而實現個性化教育。
一些支持大數據教育的人認為，大數據時代的教育將推動傳統以「教師為中心」的教學方式向「學生為中心」教學方法的轉變，推動「演員型」教師向「導演型」教師轉型，從宏觀群體走向微觀個體，對於教育研究者來說，利用數據可以發現真正的學生。
而另一群人認為大數據是「換湯不換葯」，實際上就是用大數據、雲計算作為概念來包裝以前的東西。雖然在線教育來勢洶洶，卻有「叫好不叫座」之態。以新東方為例，公開數據顯示2012年底新東方在線網站於個人注冊用戶已逾1000萬，而據新東方在線副總裁潘欣介紹，用戶願意付費的額度不高，在2012年新東方付費用戶為20萬，佔比僅為2%。
目前主流的在線教育產品只是將線下的課程錄制好搬到線上，這種模式實際上只是線下學習方式的簡單復制，這樣的學習方法還衍生了一些教育上的新問題：如何保證學習過程不會被中斷、怎樣確定是學生本人登錄學習等。對於在線教育，只有學習主動性和控制力比較好的學生才能利用在線學習取得好的學習效果，而這些方面較弱的人將難以長期堅持，學習效果也可想而知。

❼ 人工智慧和大數據哪個發展方向好

我覺得最重要的第一點，首先得問自己的興趣和能力所在，畢竟無論選擇哪個方向，可以支撐我們走下去的，都是興趣和能力。因此，我們來好好捋一捋這兩者的區別和聯系。
第一，大數據
大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。
第二，人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
可見，相比大數據某，人工智慧涉及的領域更加高深和高端，因此知識含量也更高，學習起來也需要付出更多，對個人的數理和邏輯能力要求很高，不過兩者也是有聯系的。
一方面，人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。
所以啊，沒有必要太過完全區分開兩者，還是打好基礎，一步一個腳印學起來，唯有最佳之選。