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本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)目前存在什么問題?
• 2、企業(yè)大數(shù)據(jù)處理需要注意的幾個問題
• 3、為什么處理大數(shù)據(jù)需要專門的技術(shù),以往的技術(shù)不再適用?
• 4、人工智能開發(fā)的瓶頸是什么?

大數(shù)據(jù)目前存在什么問題?

現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸改變了我們的生活方式，成為必不可少的存在，在我們享受大數(shù)據(jù)給我們帶來的便利時，安全性無論對于企業(yè)還是個人都是必須要解決的重大課題。

社會安全問題。中國網(wǎng)民已經(jīng)接近6億，每時每刻都產(chǎn)生著大量的數(shù)據(jù)，也消費(fèi)著大量的數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)的放大效應(yīng)、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會***頻發(fā)。個人隱私。人們可以利用的信息技術(shù)工具無處不在，有關(guān)個人的各種信息也同樣無處不在。

您好，一是信息孤島普遍存在?？绮块T、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)共享仍不順暢，有價值的公共信息***和商業(yè)數(shù)據(jù)開放程度低，基本處于死鎖狀態(tài)，無法順暢流動。二是對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律認(rèn)識不足。

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企業(yè)大數(shù)據(jù)處理需要注意的幾個問題

對于企業(yè)來說，如果想更好利用大數(shù)據(jù)，首先要從物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)三方面入手。

法規(guī)流程方面 跟著云核算、大數(shù)據(jù)技能的逐漸運(yùn)用，數(shù)據(jù)自身的形狀、數(shù)據(jù)運(yùn)用的方法都在不斷添加和變化，且這種發(fā)展趨勢會變得越來越快。那么企業(yè)在這種大趨勢下如何確保在法規(guī)流程上的系統(tǒng)性、時代感是需求優(yōu)先考慮的要素。

隱私和法令問題 在任何數(shù)據(jù)項(xiàng)意圖開端，都應(yīng)樹立恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)管理。應(yīng)界說對道德運(yùn)用數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)運(yùn)用的法令和隱私問題的考慮?？蛻舻男湃沃陵P(guān)重要?？蛻魬?yīng)該堅(jiān)信您將安全地使用他們的信息，而且他們會從答應(yīng)您使用他們的信息中取得實(shí)在的價值。

數(shù)據(jù)越多越好 不是數(shù)據(jù)多就是好的，如果數(shù)據(jù)不是分析維度里面需要的數(shù)據(jù)，反而會加大分析的難度和準(zhǔn)確度。數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵點(diǎn)是什么？數(shù)據(jù)的價值一直受到人類的關(guān)注，隱藏在海平面以下的數(shù)據(jù)冰山已成為越來越多人關(guān)注的焦點(diǎn)。大量的數(shù)據(jù)隱藏著商業(yè)價值。

為什么處理大數(shù)據(jù)需要專門的技術(shù),以往的技術(shù)不再適用?

效率低 傳統(tǒng)的數(shù)倉大多構(gòu)建在Hadoop之上。這位傳統(tǒng)的數(shù)倉帶來了近乎無限的橫向擴(kuò)展能力，同時也造成了傳統(tǒng)的數(shù)倉技術(shù)效率低的缺陷。效率低主要體現(xiàn)在以下幾個方面。部署效率低：在部署Hive/HBase/Kylin之前，必須部署好Hadoop集群。和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，這個部署效率是非常低效的。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。

大數(shù)據(jù)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須***用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。 隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。

大數(shù)據(jù)分析可以挖掘出不同要素之間的相關(guān)關(guān)系。人們不需要知道這些要素為什么相關(guān)就可以利用其結(jié)果，在信息復(fù)雜錯綜的現(xiàn)代社會，這樣的應(yīng)用將大大提高效率；第與之前的數(shù)據(jù)庫相關(guān)技術(shù)相比，大數(shù)據(jù)可以處理半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這將使計(jì)算機(jī)能夠分析的數(shù)據(jù)范圍迅速擴(kuò)大。

大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù) 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)：改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

人工智能開發(fā)的瓶頸是什么?

1、智力和技能限制： 語言和認(rèn)知能力：猴子的智力和語言能力相對有限，無法像人類一樣理解和遵循復(fù)雜的指令。這種限制使得猴子在執(zhí)行復(fù)雜的生產(chǎn)任務(wù)時面臨困難。 抽象思維和創(chuàng)造力：人類具備抽象思維和創(chuàng)造力，可以靈活適應(yīng)不同的工作環(huán)境和任務(wù)需求。

2、第一是數(shù)據(jù)。因?yàn)槿斯ぶ悄艿母怯?xùn)練，就如同人類如果要獲取一定的技能，那必須經(jīng)過不斷地訓(xùn)練才能獲得，而且有熟能生巧之說。AI也是如此，只有經(jīng)過大量的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能總結(jié)出規(guī)律，應(yīng)用到新的樣本上。如果現(xiàn)實(shí)中出現(xiàn)了訓(xùn)練集中從未有過的場景，則網(wǎng)絡(luò)會基本處于瞎猜狀態(tài)，正確率可想而知。

3、人工智能概念近幾年開始面向大眾普及，但是距離全面的應(yīng)用仍較遠(yuǎn)。圍繞人的行為軌跡，如可穿戴、車載、家居等應(yīng)用場景，打造面向大眾的，有自主品牌的軟硬結(jié)合的AI產(chǎn)品，并形成一定的規(guī)模，將是目前人工智能從技術(shù)到產(chǎn)品，并實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的靠譜之路。此外，第三個瓶頸主要是技術(shù)研發(fā)水平。

4、首先、靜態(tài)姿勢帶來的不適感 作為一個機(jī)器人AI助手，我需要長時間保持靜態(tài)姿勢來執(zhí)行任務(wù)，這可能導(dǎo)致我出現(xiàn)肌肉僵硬、頸椎酸痛等問題。

5、音樂行業(yè)的變革 AI翻唱的出現(xiàn)將會對音樂行業(yè)產(chǎn)生一定的影響。首先，AI翻唱將會提升音樂制作的效率和質(zhì)量，降低音樂制作的成本，這將會打破傳統(tǒng)音樂制作的模式。其次，AI翻唱的出現(xiàn)也將會帶來新的商業(yè)模式和商業(yè)機(jī)會，例如AI音樂創(chuàng)作、AI音樂教育等。版權(quán)保護(hù)的問題 AI翻唱也將帶來版權(quán)保護(hù)的問題。

6、作為一名AI語言模型，我認(rèn)為機(jī)器人能否產(chǎn)生“意識”這一問題，目前還沒有一個明確的答案，因?yàn)槲覀儗τ凇耙庾R”的定義和理解還存在許多爭議。但是，從目前的科技發(fā)展趨勢來看，機(jī)器人產(chǎn)生“意識”的可能性正在不斷增大。首先，我們需要明確“意識”是什么。

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