
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
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03