京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的终极目标:万物智能_数据分析师
前段时间,科技圈的很多人、包括微博上的很多普通用户,都在谈论一个名叫“百度天眼”的APP,这是百度在12月20号发布在苹果APP Store上的一款应用,核心功能是可以随时随地查询到国内民航航班的实时飞行状态、信息及轨迹。
在这款产品酷炫的界面、好玩的功能的背后,是大数据的力量,百度将实时采集到的有关航班的各种信息进行筛选、处理,并实时输出到这款APP上,不仅填补了国内相关产业的空白,更是一次典型的场景化大数据应用。联想到启动百度天眼时,启动画面下方“百度天眼 看见真实”那一行小字,或许,查看航班信息只是百度天眼的第一步,未来,让你通过这个“天眼”看到更加实时、智能、数据化的世界,才是它的目标。
在今年的百度技术节上,百度高级副总裁王劲提出了“万物智能”的概念,在我看来,或许百度天眼对大数据的场景化运用,正是百度在“万物智能”方向上的一次成功的探索。
大数据2.0时代:场景化
众所周知,百度在大数据方面先发优势巨大。今年4月份百度强调大数据战略,并且确定了大数据引擎三件套:开放云、数据工厂、百度大脑。其中开放云是海量数据,数据工厂是存储介质,而百度大脑则是最核心的算法。
根据百度方面的公开资料。百度开放云拥有超过1.2万台的单集群,并且百度是首家应用GPU的大数据厂商,百度的数据工厂支持单词百TB异构数据查询。其算法神经网络拥有200亿个参数,是全球规模最大的。另外,得益于百度深度学习实验室、大数据实验室和硅谷人工智能实验室的先后建立,百度在相关领域有着很强的人才储备、技术底蕴和先发优势,有实力并且也有动力实现大数据场景化。
场景化是大数据在发展过程中出现的,就好像很多时候一张图胜过千言万语一样,可视化的传播效率比文字大很多。在百度天眼这款软件当中,百度通过自身海量数据的收集和算法矫正来判定飞机的真实位置和航班,然后实时显示在客户端当中。
从心理角度来讲,大数据场景化应用会让用户得到更强的参与感。百度天眼里面用户看到的是一架活生生的飞机在飞往目的地,对于用户来说这里面做的可能是老公、爱人、孩子、父母,因此会有很强的依附感,有了这层基础未来再添加新的功能或者商业化就游刃有余。从今年看,百度的大数据产品通常都会使用这种很有生命力的呈现方式,因为每一个实时的数据背后都是用户关心的人或者事情在活动,这种带入会给人一种心理上的依附感觉,从而对用户体验有很好的提升。
“万物智能”描绘出的未来“美如画”
在今年的百度技术节上,百度高级副总裁王劲提出了“万物智能”的概念。在这个概念里,未来你所见到的所有东西都将会是智能的,无论是汽车、自行车、房子、电饭锅还是道路。这些智能的万物,可以实时地将数据回传到系统,系统则可以根据收到的大数据,实时地将它们运用到相应的场景中,让你切实感受到一个数字化、智能化的环境。这一切如若实现,必然将极大地改变我们的生活方式,套用一句流行语,“万物智能”所描绘出来的未来简直“美如画”。
以“百度天眼”的现有功能来举例:现在你用百度天眼搜索一个航班号,就可以看到这架飞机的状态、位置、轨迹等信息;如果万物智能时代到来,你如果搜索一下你要乘坐的公交车线路号,它就可以告诉你离你最近的车目前在哪里、车速多少、路况如何、车上人多不多、还有多长时间能够到达你所处的这站。尽管现在已经有部分软件在这个领域进行尝试,但无论是支持的城市、车次线路信息还是产品的体验,都不够出色。
再比如,现在,你使用大众点评、百度地图之类的软件,可以很明确地知道你所处位置左手边的这家餐馆叫什么名字、这里有什么推荐菜,但这显然还不够智能。在“万物智能”的时代,你可以像使用“百度天眼”的“嗅探”功能一样,打开你的手机摄像头,对准你的周围,它就会告诉你更多实时的大数据信息:这家餐馆叫什么名字、里面有多少人在排队、还需要多长时间才能排到你之类的等等。
按照这样的思路去发散,万物智能、大数据的场景化应用可以带给我们巨大的想象空间。无论如何,“百度天眼”这款软件再一次让百度走在了波澜壮阔的大数据时代前沿,而我相信这款软件只是百度战略方面的一个剪短缩影,更美好的未来才刚刚开启。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14