什么是数字艺术？

数字艺术是运用数字技术和计算机程序等手段对、影音文件进行的分析、编辑等应用，得到优异的升级作品，包括交互媒体设计、数字影像艺术、虚拟源现实设计、新媒体艺术等。

BOE画屏是数字艺术解决方案中的一个优异案例，搭载了京东方无损伽马显示自主专利技术，还原展示画作真实质感，具备防眩光、智能感光、智能匹配显示等优势。同时，BOE画屏将绘画与影像等艺术品数字化，是一个软硬融合的物联网集成应用平台，集艺术展示、欣赏和交易于一体，配以APP应用和云端数据库，根据个性化的需求进行不同主题风格、场景进行内容定制，也可将自己的个人作品推送至画屏终端，还可利用APP实时传输作品与他人分享。

数字艺术物联网产品——BOE画屏

数字艺术-让传统文化“活起来”

从数字艺术领域来看，无论是几年前的丝绸之路博览会的文物推广展，还是近期的中国优异经典故事连环画作品展”，都能够将文物、绘画、典籍等艺术品以数字化地形式呈现，还原其本真质感，助力中国传统文化“活起来”。

数字艺术让传统文化“活起来”

数字艺术解决方案-让购物空间更享受

在超零售领域，借助其磨砂显示、不反光、还原色彩等突出优势，BOE画屏可作为商品信息、菜单等呈现的载体，也可与任何店铺装饰风格结合，打造令顾客更享受的购物空间。

数字艺术让购物空间更享受

数字艺术解决方案-让家庭关系更亲密

在日常家居生活方面，画屏还可充当着家人之间的“社交软件”。无论与家人是否在一起，都能及时将看到的好作品上传，并进行实时分享，让家庭关系更亲密。

数字艺术让家庭关系更亲密

数字艺术解决方案-智慧教育让校园生活更丰富

在智慧教育领域，还可以图文、视频等数字化形式呈现校园历史、前沿科技、健康安全等信息，打造校园的“墙上媒体”和“第二课堂”。还可以应用于教室、走廊、图书馆等公共场所，助力构建数字艺术校园新生态，让校园生活更加丰富多彩。

智慧教育让校园更丰富

数字艺术的优势表现在艺术品更立体化，让装饰风格更现代化，让家庭和学校的生活更丰富化，数字艺术在商超零售、家居生活、智慧教育等众多物联网的细分领域已有广泛应用。

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访记录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。

扩展资料

大数据的主要特点

1、大量

大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB。

乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。

2、多样

广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。

日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

3、高速

大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。

并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。

4、价值

这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中。

挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

参考资料来源：百度百科-大数据时代

互联网企业这几年的高速发展，进入互联网行业的人才也越来越多，那么对于未来十年，IT行业的发展在哪些方面：

技术角度：比如目前比较热门的移动互联网，大数据(云计算)，数据挖掘等。这些技术之所以热门，大概代表了当前技术发展的趋势。至少从目前看，这些技术还处在发展初期，几年内还会是IT行业热门。

行业角度：由于IT正在快速渗透各个传统行业，所以也迫使很多传统行业不得不开始转型或者与互联网对接。比如前些年做零售行业的苏宁电器，也在转型做电子商务。

下面是近几年IT行业的就业前景分析：

1、市场需求大随 着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大。据数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。其中“软件开发”、“网络工程”、“电脑美术”等人才的缺口突出。以软件开发为例，我国软件人才需求以每年递增20%的速度增长，每年 新增需求近百万。

2、就业范围广一般稍微有规模的企业，都有自己的IT部门，如果企业里的信息量比较大，就需要数据库的管理、企业信息化管理等，学员除了去新兴行业外，还可以去这些比较有规模的企业里，担任信息部的重要职责。

3、岗位性质重要软件是电子载体的灵魂，也是游戏开发、网页开发等的核心技术，因此学员毕业后可以从事的是这些行业的关键性岗位。

4、薪资：市场经济高速发展的今天，IT业以其超强的发展势头，成为目前颇具前景的高薪行业之一，诸如软件工程师、网络工程师、影视动画设计师等IT人才必将成为职场 紧缺人才，发展前景好，薪资水平也水涨船高。 根据有关数据显示，IT行业是目前平均收入较高的行业，其从业人员平均年薪已逾十万元，有经验的IT工程师平均年薪一般在12万元以上。

5、职位适应性强软件人才不但是核心人才，而且是通用人才，走到哪都不怕，所以哪个行业发展快，就可以去哪个行业，更大限度提高人才的价值而降低职业风险。

6、提升速度快软件人才需要一定的技术性，而高校的培养和企业的需求严重脱轨，导致软件人才奇缺，因此一个熟练的软件技术工程师，特别受用人单位的欢迎。

7、职业生涯长很多人都说软件工程师的职业生涯短，其实这是一个误解。IT软件工程师是通用性人才，其不受行业发展的限制，而且也不受年龄和体力的影响，和医生、律师一样，年纪越大，经验越丰富，也就越值钱。

8、工作环境优：伴随着全球新一轮产业结构调整和转移的浪潮，我国信息产业快速发展，成为仅次于美国和日本的第三大电子信息产业大国。北京，上海，广州，深圳及沿海发达城市 成为我国信息产业较密集地区。一般从事信息产业的企业大都集中在高级写字楼内或国家级或省级软件科技园。工作环境优越，生活设施完善，同行业人才聚集，有利于建立广阔的人脉，为自己的事业奠定稳固的基础!近几年来，随着云计算、物联网、移动互联网、大数据等新技术、新业态的蓬勃发展，软件产业也加快了向服务化、网络化、融合化等方向的发展，不仅与其他产业的关联性、互动性显着增强，同时还更加深入地融入社会生活的方方面面，有力促进了信息消费等新消费形态的迅速崛起。

大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1）数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

2）数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了

数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。 数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。

3）数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。

4）数据的分析

数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

5）大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。

6）数据的使用

大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：

Hadoop体系架构

（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。

（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。当处理大数据查询时，MapReduce会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。

（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

（4）Sqoop是为数据的互 *** 作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。

（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

Hadoop核心设计

Hbase——分布式数据存储系统

Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查 *** 作

HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table

HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。

HLog：每次用户 *** 作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件

结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：

应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。

数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用惯，从而改进使用体验。基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。

数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。丰富的数据源是大数据产业发展的前提。数据源在不断拓展，越来越多样化。如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这降低了数据的价值。

三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：

1）数据整合

·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；

·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；

·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

2）数据质量管控

·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；

·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。

3）数据共享

·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

4）数据应用

·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；

·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；

·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。