数据智能运用有什么的好处？

轻量应用，降低大数据应用成本。平台基于微服务架构搭建，松耦合的方式具有极高灵活性，既能在企业单机服务器部署应用，又能兼容华为云、阿里云、腾讯云等主流云服务器的搭建部署，节省服务器管理运维成本，降低用户应用大数据的负担。
机器学习，提升数据挖掘深度。平台封装业内成熟算法的算子和算法模板，供用户学习应用，自行拖拉拽构建算法模型，借助算法平台的自定义算法模型模式和算法服务发布功能逐步提高用户构建算法的能力，提升数据挖掘深度。
宏桥高科平台以大数据、AI为技术核心，基于微服务架构，构建智能化、通用型、全栈式的数据自助服务平台。通过自助式的功能交互，为用户提供数据的接入、转换、加工、挖掘、建模、呈现、发布等全方位、智能化的产品功能与服务，被广泛地运用到多个领域，包括跨境电商、政务服务、智慧城市、零售业、物流运输及供应链。

1、人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用归结为人工智能，随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。

2、人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，随着新一代信息技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度得到了大幅提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现，随着智能终端和传感器的快速普及，海量数据快速累积，基于大数据的人工智能也因此获得了持续快速发展的动力来源。

3、大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。

4、大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。

大数据是指实时的数据流量大于一台服务器的处理能力，所以要采用多节点分别对不同的数据进行处理（分析、统计、过滤）然后再根据平台应用分别储存。在处理的过程中讲究的是自动化和智能化的技术，这些是人工智能技术栈的子集。同时，庞大的数据蕴含了潜在的信息价值，也是需要人工智能的技术来对数据进行分析的。

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！

一、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。

人工智能就是大数据应用的体现。

二、云计算

云计算(cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。

三、人工智能

人工智能(Artificial)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。

人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。

现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。

人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。

大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。

个人认为，相对而言计算机网络技术比较好学，通用性强，不仅自成体系，而且实用价值高。1、计算机网络技术比较成熟；2、网络 *** 作系统日臻完善， *** 作语言易于理解；3、有完善的检查考核体系。相对而言，计算机应用技术侧重于应用，根据不同任务模型来设计相应的场景，其所涉及技术具有强烈的专业特色。因应用的多样性使得设计人员不仅需要考虑硬件设施的兼容性，还要考虑应用场景的特殊性；又因其涉及知识的范围广，要求设计人员需具备更丰富的知识，难度可想而知。因此，本人认为计算机网络技术比较易学。总体来说两个就业前景都是满意的，现在对计算机人才需求比较大，计算机人才的缺口也比较大，各行各业都少不了计算机专业的懂技术的人，加上这几年比较火的人工智能、大数据、物联网、5G时代的到来，企业对毕业生的要求也越来越高，需要的高端人才也越来越多，不仅仅要学会还要学精。计算机专业是一门综合的学科，有关数据结构、网络、数学等学习上是有点难度，科目类别的实践性偏高，所以一定要好好珍惜在学校学习的时间，多提高动手实践能力，不断的提升自己。

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