京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
指数社会的蛋白质?英特尔另类解读大数据
从专业词汇到大众热词,大数据仅用了两年,就成为全民热议的高逼格科技流行语之一。说起大数据,谷歌、IBM、IDC都曾从数据的体量、格式和增长速度的维度对大数据进行过定义,而单一从大数据价值角度着眼的定义则比较缺乏。英特尔中国研究院院长吴甘沙日前则别出心裁地从大数据对于社会和经济的影响,以及大数据在商业环境中的价值定义着眼,将大数据解读为“指数社会的蛋白质”。
吴甘沙解释说:随着移动互联时代的到来,数据爆发式增长在指数规律之下已经成为常态,大数据已经被应用在我们身边很多角落,我们甚至已经被大数据包围。“而在数字化的指数社会当中,摩尔定律几乎成为推动指数社会加速发展的原动力,它带来了一系列指数式的连锁反应,”他指出:“如果说摩尔定律是我们指数社会的基因的话,那么大数据就是我们指数社会的蛋白质,它是社会的物质基础、宝贵的资产,甚至是新的货币。”
就如蛋白质对人体的生理运作、免疫功能甚至脑部运作都非常重要,可谓人体生命的基础一样,数据对于现代社会的作用也开始逐渐凸显,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。吴甘沙称:很多行业都已经看到了大数据不可或缺的价值,例如物流业提出“数据就是生命”,制造业希望借助大数据提高效率、改变质量,电商希望借助大数据更好地掌握受众需求、进行个性化推荐……各个行业都开始加入“跟风赶潮流”的大浪当中。“这说明大数据所带来的乘法效应已经在以互联网行业为代表的各个行业中蔓延开来,并衍生出更大量、更具分析应用价值的数据,越来越多基于大数据收集、管理、分析的应用将走向我们的生活。”
实际上,许多传统企业在对大数据的认识上仍存在许多误区。吴甘沙建议不要盲目追赶潮流,仅仿效互联网公司大数据应用的成功经验并不一定能将大数据资产中的价值释放出来。“正如对个人身体情况没有进行全面检查就盲目补充各类蛋白、营养物质可能会对机体造成不良影响甚至反效果一样,企业大数据应用也需要对症下药。”
在吴甘沙看来,“大数据不是一个人在战斗”,其应用需要倾听每个行业,甚至“每一个人”的声音,依照不同的应用模式在软硬件层面进行不同的调整与优化,从而使得新的分析算法能够与实际应用需求紧密配合,将企业真正所需的信号提取出来,之后再针对特定需求进行底层基础设施架构的建设以及软件与硬件之间的相互配合与优化,通过构建开放的基础设施、数据处理平台和参考架构、开放的数据,并进行开放的跨领域合作,使企业应用与大数据之间产生像“金风玉露一相逢”那样产生化学作用。
对于英特尔提出的数据开放与数据交换的构想,具有相同价值观的 Cloudera也不约而同地表达了对未来数据价值的期望。“我们现在不能再只看这些单独的数据,而要所有的数据放在一起来考虑。这后面的驱动因素是什么呢?未来无数通过计算机以及智能终端设备连接互联网的人们,他们都正在推进大数据往开放协作方向发展。”Cloudera首席架构师、Hadoop之父Doug Cutting如是说。
目前,英特尔计划推进的围绕大数据的跨行业和领域的协作创新,已有类似的先例,且正在发挥巨大能效和作用。未来,英特尔开放数据平台还将在安全分析、使用审计和数据定价方面继续提供标准和方案,借助其顶层基于Spark的多方安全计算,“即在不相识的前提下让数据相逢,在一定程度上解决大家所关心的数据隐私安全的问题”,以更好地通过数据的公开与交换发挥大数据的大价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16