大数据智能分析的未来发展趋势_光环大数据培训
全球大数据的发展趋势_光环大数据培训
全球大数据的发展趋势_光环大数据培训1. 支持区块链的智能合约：区块链2.02016年，在许多媒体的关注下，区块链在分布式技术领域快速发展，这能在很大程度上改变组织和社会。
许多组织正在探索区块链解决方案。
包括70多家世界上最大的银行的R3联盟关系，力图在其各自的区块链平台发展方面投资近6,000万美元。
虽然四家知名银行离开了这个联盟，但这依然表明银行在进一步探索这项技术方面是认真的。
然而，交易结算不是区块链技术的最大机会，其真正的可能性是在区块链上记录智能合约。
智能合约仍是传统合约，但是是以代码形式记录的。
它和IFTTT 描述的形式类似，只是要比后者复杂得多。
当区块链联系在一起时，能够产生新形式的组织，如分散式的自治组织。
最知名的智能合约平台是以太坊。
以太坊是一个分散的应用平台(DApps)，完全按照程序运行，没有任何欺诈、审查或第三方干扰的可能。
虽然以太坊仍然是一个非常年轻的平台，并且在应对不随意的复杂交叉函数中面临一些挑战，但是在像以太坊这样的平台上连接在一起不可逆转的智能合约的机遇是巨大的。
多个创业公司正在开发类似的平台，如Synereo，Maidsafe或最新的Ardor平台。
他们都在尝试建立分散的互联网。
2017年，我们将会看到这些平台的成长，当然我们也可能会看到与这些平台有关的一些问题。
然而，分散式互联网技术正在缓慢发展，智能合约将成为区块链2.0的重要组成部分。
2. 深度学习变得更加智能，使我们更接近通用人工智能算法业务有改变社会的潜力，2016年算法技术的发展显著加快。
计算机算法赢得了围棋比赛，能够翻译它不了解的语言，甚至可以通过查看脸部图像从而识别罪犯。
人工智能不会就此止步，在未来的几年中，我们将越来越多地走向一种通用人工智能形式，比如Siri也可以开车。
由于深度学习，通用人工智能逐渐成为可能。
深度学习是机器学习的一个子领域，灵感来自人类大脑神经网络，其目的是创建可以在大量数据中寻找规律的人造神经网络。
大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训
大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据、人工智能人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，被专家们称为“大数据元年”。
无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势，那么，2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些?Infogix首席执行官兼总裁表示，2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值，以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验。
企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性，更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。
以下分享2017年大数据领域的十大趋势预测：1.大数据的扩散大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要，企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。
目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品，所以企业想要通过新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。
2.使用大数据改善客户体验使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进客户体验。
通过自助服务灵活性分析数据，快速了解领先趋势，同时了解新客户收购增长机会。
使用大数据来更好地了解客户，以便通过交叉销售或加售来提高收入，以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。
3.更广泛地采用HadoopHadoop绝对是大数据领域的一匹黑马，现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储，逆向思维，创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据，通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。
大数据发展趋势简要分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据发展趋势简要分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破。
深圳光环大数据data培训(光环大数据)专家针对未来大数据技术的发展方向做一个简要分析。
当前，大数据已成为继物联网、云计算之后的信息技术产业中最受关注的热点领域之一。
随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。
大数据技术将在开源环境下不断提升，大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，大数据产业生态也将得到不断完善。
大数据产业将成为引领信息技术产业发展的核心引擎，推动社会进步的重要力量。
开源成为技术创新主要模式经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破，形成了实用性强、稳定度高的技术能力，大数据整体技术体系已初步构建完成，未来大数据技术的发展方向将主要集中在非结构化数据的价值提取方面。
从大数据技术的发展历程上可以看出，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式，即通过开放式的平台，吸引全球开发者通过开源社区来进行代码的开发、维护和完善，从而集全球智慧推动大数据技术的不断进步，当前全球各大企业加大了对开源社区的赞助和智力投入，开源社区在大数据技术进步中将占据核心地位，开源模式将成为大数据技术创新的主要途径。
同时，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，开源模式在新技术的发展中举足轻重。
大数据聚集资源能力更加明显大数据技术已经在商贸、交通、城市管理等多个领域中得到了应用，各产业领域未来的发展方向几乎都能和大数据挂钩，社会各界对大数据的未来充满信心，大数据产业正成为社会各类资源的聚集地。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
未来5年深度学习发展趋势_光环大数据培训机构
未来5年深度学习发展趋势_光环大数据培训机构Ilya Sutskever，OpenAI研究总监：我们应该会看到更为深层的模型，与如今的模型相比，这些模型可以从更少的训练样例中学习，在非监督学习方面也会取得实质性进展。
我们应该会看到更精准有用的语音和视觉识别系统。
Sven Behnke，波恩大学全职教授、自主智能系统小组负责人：我期望深度学习能够越来越多地被用于多模（multi-modal）问题上，在数据上更结构化。
这将为深度学习开创新的应用领域，比如机器人技术，数据挖掘和知识发现。
Christian Szegedy，谷歌高级研究员：目前深度学习算法和神经网络的性能与理论性能相去甚远。
如今，我们可以用五到十分之一的成本，以及十五分之一的参数来设计视觉网络，而性能比一年前花费昂贵成本设计出的网络更优，这完全凭借改善的网络架构和更好的训练方法。
我坚信，这仅仅只是个开始：深度学习算法将会更高效，能够在廉价的移动设备上运行，即使没有额外的硬件支持或是过高的内存开销。
Andrej Karpathy，斯坦福大学在读计算机科学博士、OpenAI研究科学家：我不打算从高层面描述几个即将到来的有趣发展，我将会集中于一个方面作具体描述。
我看到的一个趋势是，架构正在迅速地变得更大、更复杂。
我们正在朝着建设大型神经网络系统方面发展，交换神经组件的输入输出，不同数据集上预训练的网络部分，添加新模块，同时微调一切等等。
比如，卷积网络曾是最大/最深的神经网络架构之一，但如今，它被抽象成了大多数新架构中的一小部分。
反过来，许多这些架构也会成为将来创新架构中的一小部分。
我们正在学习如何堆“乐高积木”，以及如何有效地将它们连线嵌套建造大型“城堡”。
了解更多Andrej 的想法，点击这里。
Pieter Abbeel，加州大学伯克利分校计算机科学副教授、Gradescope联合创始人：有很多技术都基于深度监督式学习技术，视频技术也是一样，搞清楚如何让深度学习在自然语言处理方面超越现在的方法，在深度无监督学习和深度强化学习方面也会取得显著进步。
未来人工智能发展的八大新趋势_光环大数据人工智能培训
未来人工智能发展的八大新趋势_光环大数据人工智能培训光环大数据人工智能培训机构了解到，人工智能是物联网及工业4.0发展的核心。
尤其，当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后，让市场体验到AI芯片的无限商机。
同时，AI应用接受度越高的国家，将对其GDP产生贡献愈大。
AI芯片包含三大类市场，分别是数据中心(云端)、通信终端产品(手机)、特定应用产品(自驾车、头戴式AR/VR、无人机、机器人...)。
当前机器学习多采用GPU图像处理，尤以Nvidia是此一领域龙头，但是，有些业者认为GPU处理效率不够快，而且因应众多特定新产品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU...等等。
目前还不清楚哪种架构的芯片会在AI大战获胜。
但(手机)终端市场对于AI芯片的功耗、尺寸、价格都有极为严格的要求，难度上比云端数据芯片更高。
为抢未来AI应用市场商机，科技巨头如Google、微软、苹果企图建构AI平台生态模式吃下整个产业链。
目前来看，未来AI发展有八大新趋势1趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。
而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。
当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。
其中，以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。
随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。
2趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。
此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。
大数据时代的信息安全和未来展望_光环大数据培训
大数据时代的信息安全和未来展望_光环大数据培训随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。
大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。
大数据时代信息安全面临挑战在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。
随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。
大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。
一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。
另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。
一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。
另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
3、威胁现有的存储和防护措施：大数据存储带来新的安全问题。
数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。
大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。
安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
4、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。
大数据的十大趋势 未来25年最重要的产品尚未出现_光环大数据培训
大数据的十大趋势未来25年最重要的产品尚未出现_光环大数据培训我真的相信我们所处的时代是有史以来最好的时代，是创客最好的时代，有那么多的机会，不计其数的机会，有那么多的科技的涌现。
我希望跟大家一起来探索其中的趋势。
我今天想跟大家讲十大趋势、十大机会。
第一个趋势：从固定产品变为流动业态“从有形的变成无形的，从固定的变成流动的，从名词变成动词，从产品变成服务。
无论我们现在在做什么东西，都很有可能我们是在经历这样的一个变化过程。
即便现在从事硬件的工作人员，也有可能从原来单纯做产品变成增加更多的做硬件服务，有可能是从固定的产品变成更多的是一个流动的流程。
所以技术让我们能够有这样的流动业态存在于社会中，这也是整个世界关键的一点。
这样的一种业态，让我们能够去中心化，让我们能够不断升级，而且能保证一切都是流动的、波动的，这是我们现在所处的环境，也是最明显的特征。
第二个趋势：流动的数据将催生技术超体所以第二个趋势是我刚刚提到的流动，最流动的是什么东西呢?就是数据。
无论身处哪个行业，即使是房地产、农业、酒店、时尚、金融，一切行业都是需要数据的，数据和客户本身一样重要。
这有一个对比，这两家都是美国的车企，福特和特斯拉。
福特生产1亿辆车，市值是440亿。
特斯拉产了多少车呢?不多，但是特斯拉的市值甚至比福特还高，为什么?这就是数据。
福特作为百年老企业生产了这么多辆车，其实福特并没有什么数据渠道了解车主是怎么开车的，他们都没有办法直接接触这些车主。
但是特斯拉这样一个新公司，它已经累积了13亿公里的数据，所以他实际上是一个数据企业，而它的数据是有价值的。
大家现在所在的世界是数据世界，而数据本身是没价值的，数据要怎么样才能有价值呢?是数据和数据连在一起，和业务连在一起才会有价值。
所以让这个数据可以流动，可以连接在一起，这才是我们未来的趋势。
这也是为什么现在越来越多的平台，现在我们有更大的平台，我们的平台都在不断扩大。
大家都用手机和电脑，实际上我们的手机、电脑都是互联的，全部连在一起以后就形成一个巨大的平台、巨大的机器。
人工智能四大发展趋势分析_光环大数据人工智能培训
人工智能四大发展趋势分析_光环大数据人工智能培训未来10-20年人工智能将对世界带来颠覆性的变化，一切都将变得智能化。
专注于信息技术研究和分析的Gartner公司的报告则认为未来10年，人工智能将变得无处不在。
与此同时，担忧、不安乃至惶恐的情绪开始在人群中蔓延，来自未知的力量让人坐立不安但又无所适从，人们不知道人工智能究竟是装满了灾难的潘多拉魔盒，还是一部通往更高级人类文明的电梯。
唯一可确定的是，盒子已经打开，电梯的按钮已经按下，已经没有人可以让这一切停下来。
1995年，微软发布Win95操作系统时特意请来滚石乐队演唱了那首著名的《StartMeUp》，米克·贾格尔用其独特的嗓音唱到:“Ifyoustartmeup,I'llneverstop”，今天看来这句歌词颇有象征意味。
当人们按下人工智能的开始按钮，它将永不停止。
就像一架高速飞驰的列车，任何人没有中途下车的机会，也不知将被带往何处。
当然，人工智能的发展趋势并非无迹可寻。
在我看来，人工智能在接下来的几年中，将呈现出如下四个主要发展趋势。
趋势一：人工智能技术进入大规模商用阶段，人工智能产品全面进入消费级市场。
中国通信巨头华为已经发布了自主研发的人工智能芯片并将其应用在旗下智能手机产品中，苹果公司推出的iPhoneX也采用了人工智能技术实现面部识别等功能。
三星最新发布的语音助手Bixby则从软件层面对长期以来停留于“你问我答”模式的语音助手做出升级。
人工智能借由智能手机已经与人们的生活越来越近。
在人形机器人市场，日本的软银公司研发的人形情感机器人Pepper从2015年6月份开始每月面向普通消费者发售1000台，每次都被抢购一空。
人工智能机器人背后隐藏着的巨大商业机会同样让国内创业者陷入狂热，粗略统计目前国内人工智能机器人团队超过100家。
图灵机器人CEO俞志晨相信未来几年：“人们将会像挑选智能手机一样挑选机器人。
”在我看来，售价并非人工智能机器人难以打开消费市场的关键，因为随着产业和技术走向成熟，成本降低是必然趋势，同时市场竞争因素也将进一步拉低人工智能机器人产品的售价。
大数据培训公司 光环大数据_用大数据预测未来趋势
大数据培训公司光环大数据_用大数据预测未来趋势行业技术顾问和供应商高管分享他们对商业智能（BI）的发展可能性，分析和大数据技术，并预测在未来12个月将实施用户部署。
越来越多地的企业采用云分析应用和分析即服务平台。
图形数据库和分析技术在大数据应用中发挥更大的作用，并在NoSQL数据库市场整合。
一些备受瞩目的大数据项目的失败还涉及新兴的开源技术。
在未来12个月将召开2016西北太平洋两次首脑会议，这些会议的主要内容是对一些商业智能，分析和数据管理的发展预测，每年在俄勒冈州的格兰茨帕斯举行。
会议将汇聚一些IT顾问和供应商的高管，讨论技术问题和发展趋势，并每年对行业热点进行预测。
今年的亮点是预期商业智能，分析和大数据的未来。
更多的分析在云中。
各种与会者表示，他们希望看到扩大使用基于云的分析系统，包括分析服务产品，作为公司期待加快分析应用程序的部署，并降低成本的过程中。
此外，他们预测不断增长的数据仓库和大数据系统在云中的部署。
事实上，咨询和市场研究公司Gartner公司分析师梅尔夫·阿德里安通过最近的调查表示，在Amazon运行Web服务云比先前认为在Hadoop系统要多得多。
通过亚马逊弹性MapReduce平台，AWS已经比所有其他厂商在市场联合更多的Hadoop 的用户。
阿德里安认为已经投入了数以千计的EMR装置。
数据治理也许向前迈进。
强大的数据治理过程的调用都伴随着驱动企业决策的商业智能和分析应用的日益重要的作用，尤其是大数据量的扩大和环境组织收集和使用在一个较大的系统数据类型。
一些会议与会者预测，数据治理将最终成为许多组织在未来12个月一个更集中的焦点。
但其他人对此却不太肯定。
“数据治理对于首席执行官来说仍然是枯燥的，他们只是不明白这一点。
”科罗拉多州博尔德智能咨询公司总裁克劳迪亚·英霍夫说。
图形技术趋势更高。
从技术供应商到用户的一致性的图形数据库已经得到越来越多的关注，因为他们映射不同的数据元素之间的关系，在应用程序中更深入的分析，提高适合的图形模型的能力。
大数据培训有前景吗？大数据引领社会变革_光环大数据培训
大数据培训有前景吗？大数据引领社会变革_光环大数据培训随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的广泛应用，社会信息化、企业信息化日趋成熟，多样的、海量的数据以爆炸般的速度生成，全球数据的增长速度之快前所未有。
近年来，大数据的影响范围从企业领域扩展到社会领域，人们开始意识到大数据所蕴含的巨大的社会价值和商业价值。
认识大数据带来的变革，并规划好大数据的发展，将是政府和业界在大数据时代的当务之急。
大数据技术是从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术及其集成。
“大数据”与“大规模数据”、“海量数据”等类似概念间的最大区别，就在于“大数据”这一概念中包含着对数据对象的处理行为。
为了能够完成这一行为，从大数据对象中快速挖掘更多有价值的信息，使大数据“活起来”，就需要综合运用灵活的、多学科的方法，包括数据聚类、数据挖掘、分布式处理等，而这就需要拥有对各类技术、各类软硬件的集成应用能力。
可见，大数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的重要工具。
当然在这个信息化时代，大数据分析处理是最终目标，是从复杂的数据集合中发现新的关联规则，继而进行深度挖掘，得到有效用的新信息。
如果数据量不小，但数据结构简单，重复性高，分析处理需求也仅仅是根据已有规则进行数据分组归类，未与具体业务紧密结合，依靠已有基本数据分析处理技术已足够，则不能算作是完全的“大数据”，只是“大数据”的初级发展阶段。
大数据对各行业的变革1)在互联网行业，对大数据的分析可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持。
互联网行业主要特征之一是各种类型的信息和数据都呈现爆炸式增长，同时用户行为和网络中的社会群体变得更加多样化、复杂化。
Facebook 通过对海量社交网络数据与在线交易数据进行分析和挖掘，从而提供点对点的个性化广告投放策略，实现了广告收益的增大。
百度通过搜集整理网络玩家搜索需求与热点，将用户人群细分，并对网络游戏的搜索行为数据提炼组织，建立用户行为数据库销售给网络游戏运营商，创造了以数据销售为主，广告服务为辅的双轨模式。
大数据分析的现状及未来_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据分析的现状及未来_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据分析在近几年发展的如火如荼，渗透到了社会的各个层面，应用面遍布商业、医疗、教育等各个行业，然而现在在大数据风靡全球的现状下仍隐藏着一些不可忽视的问题，在发展过程中这些问题将会慢慢地凸显其严重，并可能会严重影响到大数据分析行业的发展。
大数据的前景与未来又将怎样。
文章简要介绍了大数据分析的现状、应用以及发展趋势及前景。
关键词：大数据分析、现状、应用、未来发展趋势01“大数据”的诞生“大数据”现象的诞生得益于科技变革时代的背景和愈加庞大的市场需求，同时由于人们数据搜集、传输、存储、处理能力的极大发展，使得社会开始了信息生产方式与速度的变革。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。
[1]大数据是当下最火的词汇之一，各行各业都在使用或准备使用大数据分析。
放眼国内以及国际大数据分析的行业，可以从现状、应用以及未来发展趋势来对此行业进行分析。
02“大数据”的现状大数据已经应用到各行各业，发挥着不可替代的作用，创造着不可估量的价值。
中国信息通信研究院日前发布的《中国大数据发展调查报告(2017)》称，2016年中国大数据市场规模达168亿元，预计2017年~2020年每年仍将保持30%以上的增长率。
据调查，目前近60%企业已成立数据分析相关部门，超过1/3的企业已经将大数据分析应用于其日常运营和销售中。
[2]大数据应用为企业带来的最明显的成果是实现了企业的智能决策和不断提升的运营效率,降低了失误决策的可能，结束了无方向的运营模式，使运营方向更加明确。
很显然，大数据分析行业正在迅速占领经济市场，成为经济体系中不可或缺的一部分。
但大数据分析在迅猛发展之下隐藏着许多问题，技术问题以及应用问题，都将在发展过程中或快或慢的显示出来。
光环大数据培训 塑造大数据行业的五大趋势_光环大数据培训
光环大数据培训塑造大数据行业的五大趋势_光环大数据培训光环大数据人工智能培训认为，不管你是基础不牢固没有开发经验的小白，还是有工作经验还想不断提升自己的开发者们，对于想在这个行业有发展，并付诸了实际努力的人，在这样一个发展前景下，未来都是有无限可能的。
但是这个高速发展的行业可想而知竞争也是激烈的，不可避免的存在优胜劣汰，如果不努力就会被后来居上，光环大数据超专业系统的培训体系，全程项目实战式授课，行业大咖级讲师授课，千家企业联盟保你就业，这样的机构才配得上你的努力！越来越复杂的大数据需求意味着创新的压力仍然很高。
许多公司开始明白，客户的成功离不开数据方面的工作。
不利用数据分析的公司会开始歇业，而成功的企业认识到发展的关键是数据精炼和预测分析。
本文通过Forrester的数据分析，总结了2017年大数据产业的几大趋势，进行分享。
Forrester的预测数据Forrester在一份最新的报告中说，2020年之前，使用人工智能(AI)，大数据和物联网(IOT)等技术开展新业务的企业，每年将比不使用这些技术的同行多赚1.2万亿美元。
在所有业务中，2017年人工智能的投资将同比增长300%以上。
通过复杂系统的高级分析和机器学习技术得到智能认知，AI将为企业用户提供强大的、以前从未有过的洞察。
Forrester表示，通过帮助缩小从洞察到行动的差距，AI能够在营销，电子商务，产品管理以及其他领域推动用户做出更快的业务决策。
人工智能、大数据和物联网技术的结合将使企业能够投资并成功使用它们，以克服数据访问障碍并挖掘有用的信息。
在2017年，这些技术将增加业务的数据访问，扩展可分析的数据类型，并最终提高洞察的成熟度。
大数据技术将趋于成熟，供应商也越来越多地将其与传统的分析平台集成，这将有助于将其获得的广泛信息纳入现有的分析流程中。
使用单一架构来实现大数据与灵活可操作洞察的融合将变得更加广泛。
Forrester预计，可提供物联网洞察能力分析的第三方供应商在2017年将翻一翻。
大数据时代当前和未来重要的大数据优势_光环大数据培训
大数据时代当前和未来重要的大数据优势_光环大数据培训光环大数据人工智能培训机构了解到，大数据分析如今已不能再称之为新技术。
大多数移动应用程序开发人员已经明白，他们需要挖掘他们的数据来积极获取日常的见解。
许多大型应用程序开发企业已经意识到，要在市场上不断地发展和更新，必须采用大数据技术。
亚马逊，微软，甲骨文等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务，希望为消费者提供最好的服务。
据预测，以目前的速度发展，到2020年大数据的市场规模将超过2030亿美元。
2017年即将结束，随着需求的增长，数据的重点也在以同样的速度增长。
今年以来，大数据的主要趋势围绕企业的大数据能力发展。
移动应用程序开发人员正在寻找以更快的速度精确分析更多数据的最佳方法。
大数据已经成为在最初投资中获得成功的技术。
因此，许多移动应用程序开发商和大公司都期待着扩大他们的大数据项目。
大数据实施的目标是在不久的将来取得更大的财务业绩。
随着这项技术的逐步回应和财务增长，以下是一些预测，以证明大数据将在2018年能成熟应用并卓有成效。
1.提高速度从基本的蓝牙连接到大数据分析，如今的技术正在迅速发展。
随着世界慢慢接受诸如5G网络等新技术，高速网络和数据分析成为首要关注点。
要构建更多这样的实时应用程序，移动应用程序开发人员需要高效地管理数据分析。
最好的解决方案是采用大数据。
它以最好的方式以前所未有的速度分析大量的数据。
大数据分析比传统的数据分析技术速度更快。
2.云计算的影响就像大数据一样，云计算的应用还在不断上升。
数据分析师认为，在基于云计算的大数据分析解决方案（BDA）方面的投入是值得的。
调研机构IDC预测，在未来，这些基于云计算的BDA技术的支出是主要内部部署解决方案支出的4.5倍。
许多大型公司正在设法在其解决方案中实现云功能。
这些解决方案提供了更好的分析管理和高效的运行。
到2018年，云计算将成为大数据中的主要部分。
由此，传统分析提供商与云计算供应商之间的竞争将会越来越激烈。
大数据(Bigdata)未来发展趋势预测_武汉光环大数据培训机构
大数据（Bigdata）未来发展趋势预测_武汉光环大数据培训机构1. 数据分析办事我们将看到SaaS（Software-as-a-service，软件即办事）供应商开端供给数据分析办事（如1010data），这些供应商将会经由过程你的非结构化数据，为你供给尺度的申报和数据办事。
除了能够访问更多的数据以供给模子外，这与Web分析（如Omniture）非常相似。
行业之间70%~80%的数据分析模子将会类似，都将供给现成的申报功效。
别的20%，将经由过程web接口容许用户创立模子去分析数据。
2. 数据可视化办事分析只是数据的一部分，别的比较重要的是，能够或许以可视化的情势（类似于信息图表）来展示数据的规模和数据点。
3. 众包情势（Crowdsourcing Model）企业将开端使用众包情势，以赞助分析和发明数据中的模子。
众包是互联网带来的新的生产构造情势，即企业应用互联网将事情分配出去，以发明创意或解决技术问题。
经由过程互联网控制，这些构造能够应用自愿员工大军的创意和能力——这些自愿员工具备完成义务的技能，愿意应用业余时间事情，满足于对其办事收取小额待遇，或者暂时并无待遇，仅仅满足于将来获得更多待遇的前景。
尤其对于软件业和办事业，这供给了一种构造劳动力的全新方法。
众包和通俗意义上的外包不同点在于，前者的义务和问题是外派给不确定的群体，而后者是外派给确定的个别。
4. RDBMS（关系型数据库管理系统）供应商将死灰复然NoSQL供应商宣称大数据存储、疾速处置和分析功效是他们产物的上风。
但我信任，一些大厂商（如Oracle、IBM、微软等）将会推出能够或许存储和处置大批数据（包含SQL MapReduce层）的关系型数据库版本，并整合NoSQL在处置大数据上的特征。
5. NoSQL市场将会重组今朝NoSQL解决方案曾经被大批用于详细的用户实例上，并能够或许很好地运转，但这必要企业依据必要做大批的事情。
在这种情况下，一些产物将被归并，一些将落空社区支持，一些将被其他供应商收购。
大数据推动人工智能发展的五个趋势_光环大数据培训
大数据推动人工智能发展的五个趋势_光环大数据培训“技术”并不是指单一的某一种技术，更多的是指总体的“趋势”，即所有产业会朝着什么样的方向发展。
作为“技术”而言，其一个非常重要的特点就是无法预测，但是趋势是可以预测的。
趋势一：认知“我们需要改变思维方式，做有创造性的工作。
”随着社会越来越智能化，所有的东西都会更加智能，例如在医院或者诊所，放射科的照片已经可以被人工智能分析；在飞机驾驶中，大部分时间都是人工智能在操纵飞机；开车时使用的自动挡也是人工智能在操作汽车。
我们生活中已经有很多方面和人工智能息息相关。
重要的一点是我们为什么想要人工智能？因为人工智能和人的思维是不同的。
例如我们为什么想要人工智能来开车？因为人工智能不会受到外界的干扰，人在开车的时候可能会突然分神，而人工智能或者自动驾驶是不会的。
人工智能有不同的认知方式和模式，在一定程度上，在一定的维度上甚至会超越人类的思维方式，我们需要充分运用这种思维方式。
我们可以发明出不同的AI，不同的模式，来强化我们的视角，这样我们就能够更好地完成人工智能，但这是很难的。
不管在商业模式的角度上，还是在科技的角度上都是很难的。
人脑很难复制，所以我们有两步可以走，第一步就是要发明一个新的思维模式——大脑模式，来帮助我们解决这些问题；第二步就是要找到一种解决方式来使用这种思维模式。
我们需要改变我们的思维方式，改变思维方式比其它的事情更加重要。
第一次工业革命带来了第一次人力的解放，而人工智能又带来一次人力的解放。
很多人担心在未来会不会有很多工作都不需要人类了，人工智能会不会替代人类。
所有的工作其实都可以归为不同的类别，有一些工作可以由机器人来做，有些工作机器人就做不了，我们需要做的就是重新定义人工智能，而不是被其所替代。
我们可以将那些高效率、可重复性的工作交给机器人去做，而那些低效率、具有创造性的工作都由我们人类去做，比如人际交往、艺术、科技发明等领域的工作。
我们可以尝试不仅仅单纯地让人工智能或者机器人来工作，而是说把人工智能和人融合在一起，这两个个体都有自己独立的思考，融合在一起就是强强联合了。
光环大数据告诉你大数据产业未来方向何在_光环大数据培训
光环大数据告诉你大数据产业未来方向何在_光环大数据培训2016年，是我国大数据产业市场规模明显增长、技术创新与应用创新特征凸显、地方政府结合需求推动顶层设计、行业应用成为新热点的一年。
16年底，工信部正式印发《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，规划目标到2020年，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元；建设10-15个大数据综合试验区，创建一批大数据产业集聚区，形成若干大数据新型工业化产业示范基地。
规划的提出为我国大数据产业崛起指明了方向。
接踵而来的2017年，从创业型公司技术发展方向的选择以及大数据自身技术的演进上看，大数据产业有望从2017年开始走向成熟期。
立足于良好的发展基础，大数据产业将持续发力！大数据45如何窥探出未来大数据产业发展的走势？业内人士给予了10个“数据观”。
1 政府数据将成为地方政府最重要的资产数据是可以反复利用的，政府数据一旦释放，所产生的价值要比土地高太多。
在一个互联网和信息化程度不断加深的时代，开放数据不只是面子工程，还能有效反映各地投资环境、信息化程度、政府开放度等问题，数据开放势必会产生新的生产力，政府数据将成为地方政府最重要的资产。
2 “大数据四要素是预警、预测、决策、智能”大数据的四要素是预警、预测、决策、智能。
预警，即通过数据采集、数据挖掘、数据分析，对已经存在的风险发出预报与警示；预测，是指立足于纵向时间轴，对相对长时间内某些问题的判断形成指导；决策，是指通过所有相关数据的联动，形成基于数据和分析之上的决策或结论；智能，即当我们基于对现实问题的分析与判断，通过技术手段实现智能化的行为。
3 大数据是传统信息化厂商的掘墓人传统信息化基于数据更注重查询功能，而大数据则注重信息的互通互联，可以一站式实现企业、政府需要的数据采集和数据挖掘智能分析。
通过大数据，企业可以更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判；政府则可以预测把控经济脉搏、掌握行业宏观数据进而进行预判调控等。
大数据的应用 商业智能的发展趋势_光环大数据培训
大数据的应用商业智能的发展趋势_光环大数据培训现代管理之父彼得·德鲁克曾经说，“知识已经成为关键的经济资源和竞争优势的主要来源。
”人们喜欢这句话的措辞，但会注意到他并没有说：“数据已经成为关键的经济资源。
”而是说“知识”。
重要的是要分离这两个概念。
每个业务都有数据。
大多数问题是数据太多，而并不是缺少数据的问题。
知识才是困难的部分。
人们获取这些数据，并把它变成有意义的东西。
而将大量的数据转化为面向行动的洞察力，这才是困难的部分。
如何将数据转化为知识？这就需要商业智能（BI）发挥作用。
商业智能（BI）是将不可用数据转变为可行的见解的过程。
当正确实施后，商业智能（BI）将提高可见性，提供对客户行为的洞察力，提高效率，等等。
如何最大限度地利用其商业智能投资？要真正充分利用商业智能，重要的是要保持市场领先。
商业智能（BI）的世界在不断变化，出现新工具，新趋势持续。
如果企业能保持领先的地位，最好把其数据变成知识，并有竞争优势。
那么，商业智能（BI）2017年如何发展？企业应该监测哪些趋势？如今，让我们关注这些问题。
以下是2017年6个商业智能（BI）发展趋势：1.快速数据的兴起在过去的几年里，大数据已经吸引了大家的目光。
企业专注于获取数据流的处理。
那么如何才能最有效地捕获，存储和分析此数据？现在正在改变。
随着企业越来越习惯采用大数据，其关注的焦点转向速度，IT部门在不久的将来将必须回答这样一个问题：需要多长时间将此数据转换为有用的数据？这一趋势在本文中得到了很好的概括：“鉴于这一不断增长的可用数据量-事实上，大部分都是立即获得。
如果信息处理不快，大数据的好处将会丧失。
这是“快速数据”的概念得到关注的原因。
当然，这种趋势超越了“大数据”。
企业对快速数据的需求比以往任何时候都更大。
那么企业如何快速地将其数据转换成有意义的管理信息？企业的最终用户是否可以访问自助服务工具，以便他们可以自己分析数据？在未来几年，对速度的需求将是商业智能（BI）最主要的趋势之一。
大数据分析技术的未来发展趋势
大数据分析技术的未来发展趋势近年来，大数据分析技术在各行各业中扮演了越来越重要的角色。
随着互联网和物联网的发展，数据量呈爆炸式增长。
如何有效地将这些海量数据进行整理和分析，成为了企业和政府重要的挑战和机会。
那么，大数据分析技术的未来发展趋势又是什么呢？首先，从技术层面上看，云计算、人工智能等技术的不断发展将推动大数据分析技术的进一步完善。
云计算及相关服务的发展，使得企业和个人可随时随地地储存、共享和使用数据资源，而不必担心硬件投资和成本。
人工智能技术则有望通过深度学习和自动化模型，提高数据分析的速度和准确度。
比如，在金融领域，通过智能分析可以快速识别和防范潜在的金融风险，提高投资决策的准确性。
其次，大数据分析将更多地与智能技术和物联网相结合，形成“智慧城市”、“智能家居”等生态系统。
利用物联网技术，传感器等设备可实时监测、采集和分析各种数据，如气温、湿度、交通、人流量等等。
而大数据分析技术，则能够对这些数据进行深度挖掘和分析，从而为相关部门提供更准确的决策和服务，提高城市和家庭的智慧度和便利性。
此外，在未来的发展中，大数据分析技术还有望应用于生物医疗、环保、能源等领域。
生物医疗方面，大数据分析将有助于形成大规模病例数据库，促进医学研究和诊断。
在能源领域，大数据分析技术可通过智能的能源监控系统，实现对能源使用的动态管理和调控，从而有效节约能源并提高能源利用效率。
在环保方面，大数据分析技术可对各种污染源、气候变化等因素进行全面分析，从而为相关政府部门和企业提供更为科学准确的环保方案。
总之，大数据分析技术的未来发展趋势将会更加多样化和广泛。
从技术进步、行业应用的角度看，大数据分析的发展前景非常广阔。
而在实际应用过程中，我们也应该注意技术的合理应用和风险防范，保护用户隐私和数据安全。
未来，大数据分析技术仍将持续推动数字经济、智慧经济的发展，为社会的进步和创新发挥着巨大的作用。
大数据分析技术的未来趋势
大数据分析技术的未来趋势随着科技的不断发展，大数据分析技术将会在未来发展出许多新的趋势。
以下是几个有可能出现的未来趋势：1. 强化机器学习算法随着大数据量的不断增加，机器学习算法将会得到更大的发展和强化。
未来的大数据分析技术将会提供更多的机器学习模型和算法，以帮助用户更加准确地预测和分析数据。
机器学习算法也将会变得更加智能化，具有更高的自主性和自学习能力。
2. 深度学习技术的广泛应用深度学习技术已经在许多领域展现出了巨大的潜力，未来将会进一步应用于大数据分析技术中。
深度学习技术能够模拟并模仿人类大脑的工作原理，通过对大数据的训练和学习，自动提取特征和发现模式。
这将极大地提高大数据分析的准确性和效率。
3. 融合多源数据未来的大数据分析技术将更加注重融合多源数据，并从中挖掘出更有价值的信息。
多源数据包括结构化数据、非结构化数据、社交媒体数据等等。
通过将不同源的数据进行整合和分析，可以获取更全面、准确的信息，帮助用户做出更好的决策。
4. 实时数据分析未来的大数据分析技术将能够实时分析海量的数据。
随着物联网技术的发展，越来越多的设备和传感器将会联网，产生大量实时数据。
未来的大数据分析技术将会迅速处理和分析这些实时数据，为用户提供即时的洞察和决策支持。
5. 数据隐私保护随着大数据的普及和应用，数据隐私问题也日益重要。
未来的大数据分析技术将会注重数据隐私保护的技术和方法。
例如，通过加密算法、数据脱敏等技术手段，保护用户的个人隐私信息。
未来的大数据分析技术将会更加注重数据安全和隐私保护。
6. 可视化分析工具的发展未来的大数据分析技术将更加注重数据可视化分析。
可视化分析工具能够将复杂的数据转化为直观的图形和图表，帮助用户更好地理解和分析数据。
未来的大数据分析技术将提供更多的可视化分析工具，使用户能够更加直观地观察和分析数据。
综上所述，未来的大数据分析技术将会面临许多新的趋势和挑战。
这些趋势包括强化机器学习算法、广泛应用深度学习技术、融合多源数据、实时数据分析、数据隐私保护和可视化分析工具的发展等。
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大数据智能分析的未来发展趋势_光环大数据培训
大数据无疑会在数字化社会中发挥极大的作用，尤其是，数据挖掘和分析的能力更为关键。
因此，行业中的玩家们谁能透过大数据智能分析，预先把控行业发展的脉搏，谁就将掌握市场和竞争的主动权。
让我们先来看看基于大数据的智能分析到底颠覆了什么。
社会生活会发生变化和转型
IT产业不像石油等产业能给人类社会带来新的增值产品。
相似地，大数据的智能分析也不会直接带来全新的具体产品。
这是由于信息要被使用以后，才能真正产生社会价值，所以大数据分析作为信息技术，是中间产业。
人类社会生活的根本是衣食住行，技术最终还是要服务于这些传统需求的，只是形式不同而已。
新技术有的时候会改变传统产业的服务模式，就如互联网广告之于传统传媒广告，当互联网服务兴起时，广告逐步从传统行业变成了新的互联网广告行业，并由此造就了几乎99%的互联网玩家。
新技术有时候也会改变服务的效率和效果，例如微博现在多被用来作为监督的工具。
对比传统媒体，这种服务模式改变了信息传播的效率和信息受众的范围，而且由于媒体的集中控制力较弱，这个看似弱点的特性反而变成了当前社会环境下的优势。
回归到基于大数据的智能分析，其本质是数字化社会的服务效率和效果问题，其实现的重要前提是数字化。
随着信息技术的发展，人们衣食住行的服务系统会纷纷数字化，包括零售、物流、政府部门、餐饮系统等等，虚拟世界和物理世界拟合在一起，虚拟世界承载了大量的服务交付过程，人不再需要到现场就可以享受服务。
而这个大的产业背景一旦形成，效率和效果问题会变成整个产业服务的最关键竞争力。
换句话说，服务最后的成本竞争就是在单位成本下谁的效率最高和效果最好，谁就会成为王者。
特别是在物理时空的约束日益减弱的情况下，产业链中的每个玩家都可能面临全球性的竞争。
而在更广泛的竞争环境下，大数据会改变企业的运作模式，增强企业的适应力、判断力和效率。
因此，大数据的大价值更多的是体现在促进产业变化和转型上，而非创造新产品。
有望解决人工智能的难题
热炒大数据并不是纯粹跟风，其重点是要解决人工智能的扩展性和成长问题。
传统人工智能走过了漫漫几十年路程，近三十年的变化尤其缓慢。
这是因为虽然对任何给定的确定问题和场景，传统人工智能都可以解决，但尴尬的是，人们不可能预先穷举出所有例子和参数，因此人工智能已有的模型和算法很难跨系统复制。
众多学者、产业精英赋予了基于大数据的智能分析以美好的愿景，即数字化社会一旦形成，生活中的一切都可以基于数据来描述。
这些描述出来的信息将成为智慧成长和决策判断的依据。
如果计算机能够找出其背后的学习规律和方法，人类智慧的跨领域扩展性就能在计算机的虚拟世界中得到体现，并能做出模糊判断。
更重要的是，这样的分析系统将具备人工智能前所未有的基础能力——学习能力，还可以根据环境（数据）变化而不断地增长其智能性，甚至具备推而广之的扩展性。
从理论上说，一旦机器具有学习能力，计算机系统就将具备人的典型特质——创造力。
如果沿着这个思路扩展，基于大数据的智能分析，将进一步替代传统服务体系中必须由人来完成的工作，特别是最高成本的部分。
例如有一个西班牙语学习软件“domingo”，可以针对学员的情况和能力，因材施教。
而在过去，这通常必须由人脑才能实现。
不过，大数据的智能分析是否真的能够达到梦想的高度，还存在很大的不确定性，而且全数字化社会的形成也还需要时间。
用户刻画能力塑造竞争优势
在我们身处的IT产业中，随着时间的推移，技术会趋同、产品形态会趋同、基础的服务方式也会趋同，因此成本也必然随之趋同。
如此一来，行业玩家们的价格战是很难长期维系的，必然会逼着产业链顶端的服务商将差异化主要体现在“服务”上。
服务的本质是“能否真正及时、准确地判断用户的需求”，这个判断的依据就是“用户刻画能力”。
当IT后台系统可以准确地判断出何时、何地、何人、在做什么、会做什么的时候，所有的服务将有的放矢，不仅仅实现成本最低，而且能实现效果最佳。
对此，大数据的智能分析最有可能颠覆的是面向用户的产品和服务市场，无论服务的是衣食住行的哪个方面，无论是卖东西还是做广告，只要服务的对象是“人”，大数据的智能分析就能提供最佳的推荐，从而提升服务的品质。
然而从目前的研究来看，产品和服务的技术竞争却回到了原点，数据本身变成了竞争力的本源。
这个状况终将发生改变。
实际上，分析、建模和交互密不可分，只有带反馈并
能不断学习的系统才有可能实现对用户的刻画。
如果我们将产品或服务比喻成一辆车，大数据分析可以看成是发动机，而数据就像发动机引擎中必不可少的汽油。
因此，对数据的掌控和对用户的刻画，将必然成为产业链中为最终用户提供服务的玩家的必然战略和技术布局策略，数据资产的运营也可能成为新的潮流和趋势。
机器替代人力密集型服务
由于经济条件的约束，人力成本在各个区域、各个行业中相差很大，这也直接导致了各个地区服务的差异性。
但从长期来看，能够被机器完成的事情，其成本一定低于“人”的成本。
我们可以预见，自动化会是未来时代的必然特性。
例如，作为人力密集型企业之一的富士康，出于节省成本的考虑，广泛部署机器人，进行生产线人工的替代。
而在电信行业中，网络服务和运维部分是可见的人力密集型服务。
电信运营商的网络在全球服务了几十亿最终用户，由于各种各样的原因，每天都需要解决大量的网上问题和事故，现在的解决方式是大量依据人工和经验改良解决方案，以及更好/更及时地定位和解决FCAPS（Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security）问题，这就是一个在大数据智能分析时代可被颠覆的典型场景。
当然，大数据智能分析不一定能够实现完全的自动化，但至少可以大幅降低用户服务或支撑体系的人力投入。
在这个领域，人力替代的最终实现效果还需要看体系本身数字化的程度，以及分析系统所能达到的水平。
跨代产品颠覆传统产业格局
信息服务的本质就是信息采集、传递、存储、计算、呈现的全流程效果最优和效率最佳。
在云、管、端的各个领域，大数据智能分析都有可能形成有跨代意义的产品形态或者解决方案。
在传统运营商市场，基于大数据的智能分析很有可能重新定义下一代网管，根据智能性的规范和要求可以大幅降低产业链中的OPEX。
基于大数据的智能分析也可以定义下一代网络智能化解决方案的能力和要求，并通过接近自动化的系统来提供具有断代性的新的产品形态。
在终端业务领域，智能化的体验能够帮助生产厂家脱离在CPU、屏幕等物理参数上的竞争。
可以说下一代终端设备的竞争特性之一就是“智能性”，而终端智能也将成为主流机型或高端机型的基本标准。
在企业计算业务领域，大数据可以提供智能组织支持，提升决策、管理的效率。
业界有的企业已经定义了下一代产品形态，即企业大数据分析引擎，关注流化数据处理和非结构化的数据处理。
这个引擎能帮助企业在垂直行业市场中，进一步加强与用户的紧密联系，从而在部署服务战略上走得更远。
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