还有一件事，我老公的一个朋友。在广西打工的时候，砍伤一个人，他就逃到了东莞。也是不敢用自己的身份证，办的假证。平时需要用身份证的地方都不去，交通工具也不乘坐。找了个小厂子打工。平时就骑摩托车出行。没想到一次外出的时候，他撞了个人，交警过来一盘查，暴露了，原来是个在逃人员。马上通知广西的民警过来，把人又带回广西了。
大数据和云计算有什么关系？
在对大数据与云计算的关系理解之前，我们需要对这两个概念分别进行了解。大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，简单理解就是海量数据的高效处理。云计算就是硬件资源的虚拟化，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后再进行分配使用。
本质上看，云计算强调的是计算，而数据则是计算的对象，二者是动与静的关系，但大数据需要处理数据的能力，比如数据获取、清洁、转换、统计等等，而云计算为大数据处理提供了一个很好的平台，是唯一可行的大数据处理方式，二者是静中有动，动中有静。云计算是基础设施，大数据可以使用云计算的存储能力来保存数据，计算能力来进行运算。
大数据时代有什么潜在问题吗？
近期大数据产业链上的不少企业成为了科技领域的热门话题，一部分大数据企业在运营的过程中出现了一定的问题，从而接连受到监管部门的问询，这也为大数据的落地应用敲响了警钟。随着大数据技术体系的逐渐成熟，大数据技术也处在落地应用的初期，但是由于大数据技术涉及到的数据，本身就具有一定的敏感性，所以目前很多大数据产业链上的企业，都处于业务发展的探索阶段，一部分业务也处在所谓的“灰色地带”，这在一定程度上，也制约了大数据行业的发展。
如何规范大数据行业，以及如何让大数据能够更加合理、顺利地落地到产业领域，并为产业领域的发展赋能，将是一个必须面对和解决的问题。大数据在落地应用的过程中，潜在的问题涉及到数据泄露问题，而数据泄露不仅可能会侵犯个人的隐私，甚至会泄露企业的核心技术，所以如果大数据不能解决数据泄露问题，大数据技术未来的发展将会受到很大的制约，而大数据作为人工智能的基础，大数据发展速度减缓也会在一定程度上影响人工智能技术的发展。
除了数据泄露之外，大数据技术如果在使用的过程中，没有边界的限制，很有可能会对大数据的使用者形成一个“认知壁垒”，这对于使用者来说，也是一个潜在的风险。所以，在大数据的落地应用过程中，应该让大数据使用者更多地了解大数据技术的细节，让大数据的参与者共同推动大数据的合理发展。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。
大数据可以解决的问题有哪些？
大数据具体可以分为数据采集、数据分析和数据展现等几个部分，由于大数据采用的是非结构化的数据，与传统的数据分析相比价值密度、数据量大，通俗来说就是传统的数据分析相当于顺藤摸瓜，大数据分析相当于画地为牢。可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销，商家通过统一的数据标准在平台采集客户信息，分析客户偏好，有针对性的制定营销策略，这个模式目前在每个行业营销领域都很常见，再比如人工智能、物联网方面，这两个方面都是本身数据就是非结构化的，利用传统的数据分析方式无法有效处理，只能通过大数据的手段进行分析。
总之，大数据解决的问题不是哪一个领域而是每一个领域，不是某一时刻影响我们的生活而是每一刻都在影响我们生活。大数据仍然需要统一的数据标准作为支撑，具体解决的问题以及落地场景，还在不断的完善，随着技术以及时间的推移，大数据应用越来越广泛，解决的问题也是越来越多，可能后续的问题就是大数据还有哪些不能解决的问题。
大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？
近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。如今，大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子，讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决。
现在，民政部门通过“精准救助”的方式，在平时的安排中了解情况，将相关信息输入“一网统管”数据中心，然后根据数据模型识别需要救助的家庭，再形成走访工单，发放给社工进行救助，提高了救助效率，提供了及时救助。数字政府转型前，各部门只掌握自己分管的数据，形成“信息孤岛”；有了大数据分析平台，所有的数据信息都打通了“任杜尔脉”。
