随着大数据技术体系的逐渐成熟，大数据的落地应用也开始逐渐展开。随着很多行业和企业实现业务上云，未来大数据的应用场景会越来越多，大数据构建的价值空间也大有可为。单纯通过大数据，更多的数据可以产生价值；通过大数据，可以传递(赋能)和提升数据的价值；通过大数据，数据可以逐渐成为重要的生产资料；通过大数据，可以衡量一个企业的价值和发展潜力；诸如此类。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。
数据是智能的基础，从这个角度来说，人工智能一定离不开大数据，而且目前的实际情况是数据量越大、纬度越高则智能化程度越高。为了解决这个问题，现在很多科技公司希望能通过更少的数据来完成智能化决策，比如华为在最近就宣布将致力于这方面的研究，虽然用更少的数据完成决策是一个发展方向，但是人工智能一定不会离开数据。
为了描述人工智能和数据之间的关系，我们通过机器学习（人工智能的主要研究内容之一）的步骤来看一下数据的地位，机器学习的目的是从一堆杂乱无章的数据中，找到其背后的规律，从定义上就不难看出机器学习和数据之间的关系。机器学习具体的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、训练算法、验证算法和使用算法，如果说算法设计是机器学习的核心的话，那么数据则是机器学习的基础，
除了机器学习，在自然语言处理、自动推理等领域，数据同样起着非常重要的作用，所以在整个人工智能的研究领域内，数据都是一个重要的基础。在人工智能的具体应用中，数据同样是智能体（Agent）进行决策的基础，比如目前人工智能在自动驾驶等领域的应用就需要有大量的场景数据作为训练的基础，场景信息越丰富，训练的效果就越好，
目前不少互联网公司也推出了自己的“互联网大脑”系统，这些“互联网大脑”也都是构建在大数据的基础之上，可以说大数据与人工智能的关系越来越密切，大数据与人工智能之间的边界也越来越模糊。大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据和人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获，
为什么要学习大数据？
要想了解为何要学习大数据，可以从大数据的概念、应用领域和发展前景三方面来阐述。当前的大数据已经从早期的概念逐渐形成了一个完整的产业链，应用领域也正在从互联网领域向传统领域拓展，大数据的产生是物联网、Web和传统信息系统发展的必然结果，大数据自身所蕴藏的海量信息是大数据的价值所在，而大数据的相关技术就是基于从数据的采集到数据分析再到应用的全过程。
随着大数据逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，学习大数据具有以下几点实际意义：第一：大数据正在成为重要的生产材料，随着更多的企业转向以数据为驱动的运营模式，众多工作岗位将基于大数据进行工作的开展，所以掌握大数据相关技术将成为职场人的基本要求，其中大量的岗位将要求职场人具备一定的数据分析能力。第二：大数据是产业结构升级的重要内容，
大数据是产业结构升级的重要内容，要想在未来的职场竞争中获得更多的竞争力，就需要掌握大数据相关技术。从近些年研究生的就业情况来看，大数据相关方向的毕业生往往会获得更多的机会，在薪资待遇方面也具有较为明显的优势，第三：大数据是人工智能的基础。未来传统行业将逐渐实现网络化和智能化，而智能化的基础就是大数据，所以掌握大数据技术是打开智能化大门的钥匙，
以智能医疗为例，目前智能医疗中广泛使用机器学习技术，机器学习的效果与数据密切相关。简单来说，没有大数据的支持，机器学习很难取得满意的效果。目前大数据领域的人才缺口还是比较大的，岗位需求也在逐渐从中高端人才需求向应用型人才转变。所以目前研究大数据相关技术是个不错的选择。本人从事互联网行业多年，现在也是计算机专业的研究生。我的主要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的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我一定会有所收获。
