
拥抱大数据时代 把复杂的事情简单化
以“大数据开启大未来”为主题的百度The Big Talk 第三期活动8月31日在北京举行。美国MIT人类动力实验室主任、可穿戴设备先驱、世界经济论坛大数据发展报告与个人数据报告的共同发起人阿莱克斯·彭特兰(Alex Pentland)做了有关“可穿戴设备和大数据收集”的一系列演讲,并与中国专家进行了交流与讨论。
大数据对于很多人来说并不陌生,比如通过分析银行卡的消费路径以及消费地点数据,一些连锁店的运营者就可以知道哪些店可以合并,哪些店需要撤销,哪些地方需要开设新店。但当前大数据的四大特征是,规模大、变化快、种类杂、价值密度低。彭特兰教授认为,随着大数据技术的进步以及网络安全技术的提高,大数据必将为我们带来一个更加便捷和多彩的未来世界。
在2014年4月24日百度技术开放日上,百度公司董事长兼CEO李彦宏现身并推出了百度大数据引擎。大数据引擎将百度在大数据的数据、能力和技术开放给行业,行业可以近身距离甚远的大数据盛宴,百度则寻到了一个新的增长点。
百度大数据引擎一共分为开放云、数据工厂和百度大脑三个部分。百度将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起,通过大数据引擎开放出来之后,拥有大数据的行业可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理。同时,一些企业在没有大数据的情况下,还可以使用百度的数据以及大数据成果。
许多政府部门拥有海量大数据——交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据,卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据,公安部门有大量的视频监控数据。如果这些数据与百度的搜索记录、全网数据、LBS数据结合,在利用百度大数据引擎的大数据能力,则可以实现智能路径规划、运力管理、流感预测、疫苗接种指导、安防追逃等等。
许多企业也拥有海量大数据,但它们几乎都没有大数据能力,坐拥海量数据却一筹莫展。如果能够应用百度大数据引擎,则可以对海量数据进行可靠低成本的存储,进行智能化的由浅入深的价值挖掘。在百度技术开放日上,中国平安便介绍了如何利用百度的大数据能力加强消费者理解和预测,细分客户群制定个性化产品和营销方案。
可以看出,大数据引擎的输入实际上是百度拥有的大数据以及行业已有的大数据,而输出则是各种行业应用成果,也就是大数据的“价值”。
有业内人士认为,大数据或许会在未来某个阶段被定义为:对人类世界的真实还原,并且不断的满足我们的任何愿望,曾经我们依靠它来决策一些事情,现在我们依靠它来直接抵达我们想要做的事情,我们所有的行为都已经成为我们决策的一部分。
TED创始人、被誉为“信息架构之父的” 理查德?沃曼(Richard Saul Wurman)认为,对大数据的分析利用应该进一步准确定义为“大理解”。在他看来,尽管今天很多人提到“信息爆炸”,但事实上人类在很多领域对数据的理解并不够深入,如在城市信息化、金融、医疗等领域,数据可以帮助我们把复杂的事情变得简单。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19