简单的说，通过大数据能够让更多的数据产生价值，通过大数据能够让数据的价值进行传递（赋能）和提升，通过大数据能够让数据逐渐成为一个重要的生产材料，通过大数据能够衡量一个企业的价值和发展潜力等等，随着工业互联网的发展，未来大数据本身所承载的价值空间会越来越大。
大数据是什么？
采集记录足够多的数据，使工作更加针对化和精准化，这是大数据吗？这不是大数据而只是数据化。什么是大数据呢？例如洛杉矶警方曾对以往的刑事案件做了统计，通过算法得出了第二天的高概率犯罪地点，然后有针对性的派警察去该处巡逻，从而使得当地的犯罪现象下降20%。这是大数据。再比如，经济学家都认为股票无法预测，而一位剑桥大学毕业的博士搞了个公司，对有史以来几乎所有的证券交易的数据进行记录，然后通过算法进行分析。
他对什么国家政策、公司业绩、行业走向等等一眼都不看，100%地排除主观意志的，只根据计算结果来进行投资，最后赚了大钱。这是大数据。大数据的精髓并不在于数据的精准和数量，而在于对内在规律的挖掘和对未来趋势的预测。其思路是：一个结果是有很多原因的，原因作用的强度可能是随机的，我们对其中作用的机理并不清楚。
我们难以找出规律性，但知道规律性就蕴含在结果数据之中，如果我们能建设合适的模型，写出好的算法，就有可能把这个规律性提炼出来，从而能科学地发现真相和预测未来。今天上午在贵州省大数据中心看到了大数据应用的事例。金润建设和鹏润达这两家企业分别投标200多次，一次也没中过，依然积极地投。投标是要成本的，这两家公司那里来的动力？通过大数据的知识挖掘技术，发现了它们总是陪着固定的一家公司一同招标，最后总是那家公司中标。
什么是大数据?
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。首先，要想把大数据搞清楚，首先要明白大数据本身并不是一个单一的概念，如今的大数据已经发展成了一个庞大的生态体系，涉及到的产业链也在不断完善和发展。随着大数据技术体系逐渐成熟，大数据的落地应用已经开始逐渐展开，随着诸多行业企业纷纷实现业务上云，未来大数据的应用场景会越来越多，大数据所构建起来的价值空间也有很大的潜力。
早期在描述大数据的时候，往往从大数据本身的特点来入手，比如数据量大、速度快、数据类型多样化、价值密度低、真假难辨等等，但是对于普通人来说，即使知道了这些特点，对于大数据的概念依然是模糊的，依然不知道大数据到底用来做什么，能够与普通人产生哪些连接。实际上，要想了解大数据，首先要搞清楚大数据的目的，大数据的目的就是实现数据的价值化，大数据的所有操作几乎都是围绕数据价值化展开的，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据分析和数据应用等等，这一系列环节都是围绕数据的价值增量来展开的，最终通过数据应用来完成价值体现。
简单的说，通过大数据能够让更多的数据产生价值，通过大数据能够让数据的价值进行传递（赋能）和提升，通过大数据能够让数据逐渐成为一个重要的生产材料，通过大数据能够衡量一个企业的价值和发展潜力等等，随着工业互联网的发展，未来大数据本身所承载的价值空间会越来越大。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
大数据和数据挖掘的区别？
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。
大数据与人工智能的区别？哪个好？
谢谢邀请！要想了解大数据与人工智能的区别，首先要从认知大数据和人工智能的概念开始。大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。
在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。
从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
什么是大数据?要简单通俗点的解释？
什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。政府的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，社会主体等等数据的集成。
形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理，企业运营，个人服务的便捷可靠，真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成，要有生产布料的厂家，制衣厂家，制扣厂家，制线厂家，设计方，工人加工等等环节组合而成。
