人工智能与大数据感想

人工智能与大数据感想（精选8篇）

篇1：人工智能与大数据感想

大数据时代的人类行为预测

《爆发：大数据时代预见未来的新思维》

作者：(美)艾伯特-拉斯洛巴拉巴西

中国人民大学出版社

6月

定价：59.90元

□书评人 胡澈

著名的科幻小说《三体》讲述了这样的剧情：整个宇宙中有许多人类尚未了解的文明，直到一位地球人与三体人进行了通讯。至此之后，三体文明开始了解地球文明，并试图用“心理崩溃”的方式控制科学家，实现阻止地球文明进步的野心如果当时三体文明中产生巴拉巴西，复杂网络研究的权威，也许就不用费尽周折，便能知道如何洞察地球人的行为。

在巴拉巴西(Albert-László Barabási)的新书《爆发：大数据时代预见未来的新思维》中，他试图回答了这样一个问题：人类的行为是否可以被预测?这位美国物理学院的院士巧妙地把历史和数学结合起来，有趣地回答了这一问题：

“在人类漫长的历史中，人类的行为并不是随机的，并不是泊松分布的，而是存在一定的规则。通过对大数据的分析，可以看到人类的行为规则是基于优先级排布的问题。每个人都有自己的任务列表，而如何按照优先级排列顺序则产生了不同的影响。”

换句话说，当你有紧急的事情，需要联系一个人的时候，你认为如何联系对方可以最好地实现你的目标?电话、短信、微博或者是微信?在巴拉巴西的眼里，想要预测对方的行为，最好的方式就是判断各种任务对于他的优先级，挑选最高的那一项即可。因为人类会不自觉地列出一个优先级列表，并在一段时间内优先完成最需要完成的任务。

这看似简单，却不是作者的梦呓，在《爆发》一书中，巴拉巴西像个历史小说家，道出一段段历史情节，层层递进，让人深陷其中，一口气“爆发”着读完此书。

全书逻辑缜密，并在每一篇的开头都以一个历史故事开篇，形象生动地描述着人类行为“爆发”现象的前因后果，并指出人类行为不是按照泊松分布，而是幂律而人类行为在幂律分布中呈现出一种“爆发”的现象。

读完这本书后，我第一反应是三体的故事，第二反应则是计算机科学家杰伦拉尼尔(Jaron Lanier)对于后Web2.0时代描绘的一种场景：互联网巨头掌握着数据和“云”，将群体的智慧吸收，并影响着群体。随着大数据时代的来临，越来越多的数据被掌握在互联网巨头之中。如果真的可以通过大数据进行分析和挖掘，每一位用户的行为都有可能被掌握。

人工智能之父阿兰图灵曾提出一种判断机器人的原则：

被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置向被测试人问一些问题，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就具有人类智能。

这就是著名的图灵测试。

假设巴拉巴西的理论可以结合大数据运用于此，人工智能机器通过获取测试人的行为分布数据，在快速运算下，是否可以通过图灵测试?

我认为是可能的，虽然机器在语义方面的理解依然处于一个研究阶段，但用户“爆发”行为的分析可以提供一种精确的方法去模仿人类在此方面，国内的互联网巨头已经积极开始行动。

虽然听起来似乎恐惧，但就我个人来看，我们应该乐观。因为人类仅仅有意识地分享出了一部分的信息。在后续发展中，人们积极地分享自身的数据亦有其好处比如心脏突发类疾病、肥胖症等疾病可以有效地预判。

不管如何，巴拉巴西向我们展示了一种新的世界观。在大数据时代来临之际，我们可以更好地利用数据引导自身的发展，积极地利用“爆发”的幂律帮助自己更好地生活。

(原标题：大数据时代的人类行为预测)

[人工智能与大数据分析：大数据时代的人类行为预测]

篇2：人工智能与大数据感想

“雪亮工程” 是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。它通过三级综治中心建设把治安防范措施延伸到群众身边，发动社会力量和广大群众共同监看视频监控，共同参与治安防范，从而真正实现治安防控“全覆盖、无死角”。因为“群众的眼睛是雪亮的”，所以称之为“雪亮工程”。

在中办国办印发的《关于加强社会治安防控体系建设的意见》中明确提出，加快公共安全视频监控系统建设。高起点规划、有重点有步骤地推进公共安全视频监控建设、联网和应用工作，提高公共区域视频监控系统覆盖密度和建设质量。加大城乡接合部、农村地区公共区域视频监控系统建设力度，逐步实现城乡视频监控一体化。推进农村“雪亮工程”建设也出现在《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》中，这既是“雪亮工程”首次被写入中央一号文件，也意味着平安乡村建设将进一步提速。

一、如何准确把握雪亮工程的定位

与 “平安城市” 相比，对于“雪亮工程”建设，重点要把握三个要素：

一是监控的侧重点不同。平安城市侧重于城市道路和公共区域监控，主要是为城市治安服务，雪亮工程则重点是城镇街道和乡村社区监控，是为广大的村镇社区安全服务。

二是使用对象不同。平安城市建设的使用对象主要是公安机关，雪亮工程的使用对象包括综治、公安和村镇社区的居民。

三是发挥的作用不同。平安城市监控主要针对社会管理和服务的对象“人”在“行”方面的轨迹监控和记录，而雪亮工程主要针对“人”在“住”方面的轨迹监控和记录，重点解决了平安监控所不具备的“最后一公里”问题。

由上可见，雪亮工程的定位主要是“防群治、群策群力、共建共享”，把社会治安防控体系下沉并扎根于基层村镇社区甚至家庭。“雪亮工程”并非仅仅是“平安城市”监控的延伸和扩容，而是践行党的十八大所确定的群众路线，进一步完善基层社会治理体系的重大举措。

二、当前雪亮工程建设中存在的问题

当前雪亮工程建设如火如荼，各地成果飞报，在这种大干快上的建设浪潮中，有些存在的问题不可忽视，主要体现在“质量不高、联网不畅、应用不强”，其中核心问题在于没有从打造“全息感知、智能防控”和社会治安防控体系的高度来看待这项工程。

质量不高——由于雪亮工程建设范围大，覆盖面广，点位基础设施不完善，各乡镇为上规模抢进度，再加上建设资金、技术能力和施工队伍的制约，导致在建设过程中只讲规模和进度，而忽视了建设质量。从规划设计、设备选型到施工工艺缺乏一整套严格的规范和流程，导致规划设计不合理，设备选型低端低品质化，施工工艺粗糙化，现场供电和照明无保障。北方某县雪亮工程在半年时间内完成了1000多个监控点位的建设，结果开通运行不到三个月，图像黑了接近一半，“雪亮”变成了“黢黑”。

联网不畅——相对于联网平台的建设，点位建设比较容易。联网平台建设涉及到网络架构、传输链路、设备兼容、平台互联等诸多方面的问题，以及各政府部门机构、电信运营商、设备厂商、平台厂商等诸多参与方的协调，使得很多地方的雪亮工程监控点位无法统一到一个平台上进行联网管理和调用，信号的传输质量也很难保障。

应用不强——一些地方把雪亮工程的建设当成了一项政治性任务，没有考虑到建成以后如何高效应用，没有吸取过去平安城市监控系统建设的经验教训。过去平安城市建设了大量的监控图像点位，由于缺乏对视频图像信息的分析能力，监控图像没人看、没人理，得不到良好的应用，造成了巨大的资源浪费，公安机关已经在寻求利用人工智能和大数据技术来解决这些遗留问题。从目前情况看，雪亮工程建设仍在重复过去平安城市建设的老路，一阵风过后，剩下的极可能是“一地鸡毛”。

三、应对策略

为了完善解决雪亮工程建设存在的问题，笔者认为应从以下方面进行努力：一是把雪亮工程建设作为构建和完善社会治安综合防控体系的一个重要组成部分，纳入到城乡一体化建设和管理的整体框架中来，把雪亮工程作为公安“全息感知、智能防控”体系延伸到乡镇社区基层的一个触角，并统一纳入到公安大数据平台中，与平安城市、平安社区、平安单位、平安乡村建设融为一体，打造成一个系统、一个平台，不能单独割裂开来。

二是本着“建为用、用为战、战为胜”的原则，以战定用，以用导建，从抓建设促实战的高度来对雪亮工程的建设进行定位。把人脸识别、车辆识别、图像识别等人工智能、大数据技术导入到雪亮工程实践当中，按照人工智能和大数据应用的要求来设计和评判建设质量和联网性能。同时为了丰富大数据的来源，除了建设监控系统外，还应适度补充WIFI、RFID等数据采集措施。

四、解决方案

以“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”为目标，雪亮工程建设的解决方案如下：

1.总体架构与联网结构

系统共分为数据采集层、网络传输层、数据汇聚层和大数据处理应用层四个层面。

数据采集层：雪亮工程前端点位采集的视频监控图像、车辆抓拍、人脸抓拍、门禁、RFID、WIFI等数据。

网络传输层：数据传输的承载网络，包括互联网、全息感知网、综治网和公安信息网等，各网络边界之间需要安全互通设施。

数据汇聚层：通过全息感知大数据汇聚平台汇聚雪亮工程中采集的数据，并同步转发到公安网上的智能防控大数据应用。

大数据处理应用层：在公安网上对采集的各类数据进行大数据处理，并向公安、综治、政府其他部门以及民众提供大数据信息服务。

2.总体架构与联网结构

总体上以全息感知网络和互联网来分类承载视频监控、人脸、车辆、WIFI、RFID、门禁等前端采集信息的传输、汇聚和处理，形成区县——乡镇——村居社区三级监控网络，在公安网上完成大数据的处理和应用，并向公安、综治、政府相关部门以及民众提供基于人工智能和大数据的信息服务。

3.前端布点

在原有视频监控布点的基础上，在乡村社区的主要出入口以及乡镇通往国、省、县道的主要路口布设车辆抓拍识别和WIFI、RFID等信息采集的设备，在乡村社区的主要出入口、人流密集区、治安乱点等部位布设具有人脸采集功能的监控设备，配合后台的人脸识别算法引擎进行人脸特征的提取。

4.人工智能技术应用

人工智能技术主要应用于人脸检测、人脸特征识别、车辆检测、车牌识别、车辆特征识别、行人特征识别、人群密度分析等，通过人工智能技术对前端采集的监控图像进行自动化解析，把非结构化的视频图像数据自动转化为准结构化和结构化数据，并参与到大数据运算当中，提供快速查询、预测预警等服务，充分发挥监控图像的实战价值。

人工智能可分为前端智能和后端智能两种部署方式，也即边缘计算和中心计算。对于一些较为简单的算法如人脸检测、车辆检测、车牌识别等可在前端实现，采用车辆抓拍识别摄像机、人脸抓拍摄像机等前端设备；对于较为复杂的算法，如人脸特征的提取和比对运算、车辆特征的分析、行人特征的分析，以及在大流量人脸抓拍点位的人脸检测等，只能依赖于中心专业算法服务器进行分析和处理。

后台可以部署基于视频流或图片的人脸识别服务器、车脸特征二次识别服务器、视频结构化分析服务器(视频中的行人、车辆特征)、人流密度检测分析服务器等人工智能算法引擎，可以根据需要动态调度某一路视频图像进行分析，以发挥人工智能算法服务器的使用效率，降低建设成本。

5.大数据应用

大数据应用包括大数据的汇聚、处理和分析研判，宜建设统一的大数据汇聚平台，把雪亮工程、平安城市、平安社区以及网格化管理所采集的各类数据统一汇聚到一个平台上，做大做强大数据资源池，更好地发挥大数据资源的集约应用优势。

除了大数据汇聚之外，大数据应用的重点是大数据处理和分析研判，即需要有高可靠、高性能、高并发能力的大数据基础架构，也需要满足各部门应用的数据分析研判模型。其中最关键的是大数据基础架构，因为所汇聚的数据既不同于互联网行业针对非关系型、碎片化数据，也不同于传统的关系型数据，且具有不同的信息维度。其应用的深度也不仅局限于单纯的数据查询和统计，而是需要对个体的精准定位和研判，需要综合各方面的技术和经验进行专门的设计和实施。

大数据应用主要体现在公安机关对实有人口的管控、人员画像、重点管控对象自动排查、案事件预警、侦查破案、防恐反恐、情勤联动等方面，以及社会风险预测预警、社会维稳、民生服务等社会治理等领域。这些需要不断完善、优化的数据分析和技战法模型作为支撑。相对于注重路面和城市公共区域的平安城市主动脉宏观监控，雪亮工程更能发挥其毛细血管微观监控的优势，更适合于进行人员落脚点的大数据分析，真正把“人”管到“位”、管到“点”上。

结语

篇3：人工智能与大数据感想

1 当前云计算与大数据的数据安全保障技术

当前云计算与大数据数据安全保障措施主要有如下几种:

(1) 加密技术, 为了保障数据的安全, 云计算可以根据数据类型通过加密技术来制定加密算法。加密技术一般分为两种:对称加密技术与非对称加密技术。数据在通过网络进行传输之前, 对数据采取必要的加密措施, 然后再将其上传至云数据中心。

(2) 隔离技术, 由于云计算数据库里储存着大量的数据, 所以为了区分不同用户的数据和便于出现问题后对数据进行恢复, 采取在数据库里建设隔离数据构架的办法。

(3) 容灾技术, 可能引起数据服务停止的所有防范和保护技术, 主要包括数据备份、数据复制、系统迁移等措施。

(4) 反病毒与入侵检测技术。

2 智能家居安全问题分析

随着智能家居环境中的各种家电设施都具备了数据收集、发送、接收、储存与处理等智能能力, 当大量的用户都进入智能家居生活时, 伴随的是大量的数据进入网络, 从而引发了用户数据安全及网络负载等诸多问题。随着云计算与大数据在智能家居中的应用, 解决了智能家居海量数据处理带来的压力, 但由于云计算与大数据还在发展之中, 各种针对云平台的攻击方式层出不穷, 现有的云计算与大数据防护手段已逐渐跟不上智能家居的安全需求。

例如:Kashmir Hill曾发表了一篇关于入侵智能家居的文章, 在文章中指出, 在发现智能家居系统的漏洞后, 她可以通过简单的搜索就能轻易入侵几个家庭, 她可以通过远程操控, 控制该家庭照明系统, 控制电视机、饮水机、空调、热水器, 甚至房门和车库门。从这里可以看出, 由于智能家居设备不像电脑、手机一样拥有相对多的防护措施, 其安全性常常遭到用户的忽视, 由此导致家庭“门户大开”, 让黑客轻易完成了对智能家居设备的控制, 从而侵害用户的权益和个人隐私。

3 智能家居安全问题解决措施

针对当前智能家居设备不具备或者仅拥有很弱的安全防护能力, 为了提升智能家居的安全性, 主要从以下几个方面进行:

3.1 身份认证

身份认证是指在智能家居系统中, 系统会智能识别系统操作和系统访问人员的身份合法性, 从而确认其是否具备对智能家居的访问权限, 防止非法用户取得权限从而威胁智能家居系统和用户的数据安全, 保障用户的合法权益。常用的身份认证方式有:预先绑定方式验证 (预留手机) , 硬件验证 (智能卡、USB Key) , 生物识别认证 (指纹、虹膜、人脸识别) , 口令认证 (静态、动态口令) 。

3.2 访问控制

访问控制是指按照用户身份赋予其相对权限来访问智能家居某些信息项的一项技术。按照用户的不同身份, 制定不同的访问策略, 主要分自主访问控制和强制访问控制。自主访问控制是指用户有权访问自身创建的对象 (智能门禁、智能空调、智能电视等) , 同时也能授权其他用户对创建的对象进行访问的权限。强制访问控制是指智能家居系统能够对所有的创建对象进行强制性的访问控制, 并按照规定的规则赋予某用户是否具备某项访问权限。

3.3 日志审计

审计会对用户什么时间使用了哪项家居设备以及进行了哪些操作实施监控与记录, 便于进行故障分析、入侵检测和事件回顾。日志审计系统通过记录智能家居系统中关于用户访问、系统运行情况、智能家居使用记录等系列信息, 经过规范处理和筛选, 按照统一的格式将收集的数据进行压缩加密, 然后传至云端储存, 方便用户可以随时通过电脑、智能手机等工具对数据进行访问, 以审计分析整个智能家居系统是否正常运行。通过日志审计系统, 用户可以随时了解整个智能家居系统的运行状态, 能够及时发现异常事件。若遇见入侵事件或系统故障, 用户可以根据日志审计系统快速定位故障, 为恢复系统和追查故障的原因提供有力的支持。

3.4 强化云计算与大数据数据安全防护技术

由于整个智能家居系统的数据都储存在云计算平台, 用户也是通过云计算平台实现对智能家居设备的控制, 所以还要在现有云计算与大数据安全防护技术之上加强对云计算平台储存的数据防护手段。主要可以从以下两个方面来实施:

(1) 数据销毁技术, 云计算平台储存的数据被删除后假如没有被彻底删除, 如果被非法用户恶意恢复可能导致用户的数据信息泄漏, 其次云计算平台运营商为了保证用户数据的完整与安全, 必然会对用户的数据信息进行备份, 当用户与运营商合作终止后, 备份的数据没有及时删除, 也可能造成用户的数据信息泄漏, 所以此时必须采取数据销毁技术, 以保证用户的数据信息安全。

(2) 数据切分技术, 在传统的数据加密技术基础之上, 再对数据进行切分, 这样即使非法用户获取了数据信息并破译成功, 但是却得不到完整的内容。

4 结论

随着快速发展的物质文化水平, 智能家居一定会得到更广泛的推广和应用, 在为人们的生活创造便利和提高生活质量的同时, 如何保证用户的数据安全, 这就需要加快云计算与大数据数据安全防护技术的研发, 使其跟上智能家居的发展步伐。

参考文献

[1]王博文.解读云计算安全问题及其技术对策[J].网络安全技术与应用, 2015 (4) :194-194.

[2]朱贺新, 刘业辉, 宋玉娥.智能家居系统安全体系研究与设计[J].北京工业职业技术学院学报, 2015 (2) :9-12.

篇4：企业大数据与大数据企业

大数据因其体量之“大”而得名，然而体量并非大数据的唯一特征，甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。而对于管理者而言，刻意追求巨大体量的数据并不具有多少现实意义，大数据更重要的特征在于其多样化的来源和形态、持续快速的产生和演变，以及对深度分析能力的高度依赖。因此，企业对大数据的驾驭和掌控，其核心并不在于拥有多大规模的数据，而在于是否能够对来自于企业内外部多样化信息源的涌流数据进行敏捷持续的捕捉和整合，并通过深度分析开发其商务价值。

一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。这一实践中所涉及的数据量，从技术视角上看并不算庞大，但该商场对多源数据的整合和开发，不失为基于大数据管理的一种典型体现。

从这个意义上来说，在管理视角上，大数据既不是一种技术，也不是一种应用系统，而更应该是一种立足于企业内外部数据融合以提升管理效率、开拓价值创造模式的管理思维。建立这种面向大数据的管理思维，其基础是业务流程信息资源的高度集成化，以及信息创造和传播形式的高度社会化。

所以，企业大数据的一个重要焦点，在于业务流程信息与社会化媒体信息的全方位融合。以ERP为代表的企业系统应用推动业务流程信息资源从分割走向集成，日渐兴起的企业内外部社交媒体则推动信息的创造和传播形式从通道式/平台式走向社交式，二者的融合将成为企业大数据的核心特征。由此看来，未来的“大数据企业”，则代表着建立在这种融合基础上的新型组织形态和价值创造模式。

驾驭企业内部大数据

企业内部数据包括两个主要维度：一是与业务功能及流程紧密相关的数据，如库存信息、物料需求信息、生产计划信息、采购信息等，可统称为业务流程信息；二是企业内员工及各种管理系统在其日常工作及活动中所创造、记录、交换和积累的信息，例如员工间的交流记录、工作心得、经验分享、活动新闻等，可统称为知识及沟通信息，知识及沟通信息高度松散且非结构化，但可能蕴藏着企业的重大潜在价值。

这两个数据维度的发展和融合，催生出了企业内部大数据。如图1所示，在传统的企业组织中，业务流程信息分散地存在于一个个孤立的业务系统中。在过去二十余年的企业信息化进程之中，一个主要的方向是业务流程信息从分割走向集成。从库存管理系统、物料需求计划 （MRP） 发展到企业资源计划 （ERP），分散的业务信息被集成于企业系统之中，从而实现面向业务流程的信息共享和沟通，并在此基础上借助跨部门的协同实现业务流程的优化和决策能力的提升。

另一方面，近年来逐步兴起的企业内社交媒体应用，推动着企业内部数据环境在知识及沟通信息维度上的重大变革。在传统企业组织中，知识及沟通信息借助于通道式或平台式的媒体产生和传播。在通道式的媒体上（例如email），所有的人都可以发信息，但信息的发送对象是明确的、有限的；在平台式的媒体上（例如企业内的新闻网站），信息是开放的，但只有专门的人员才能发布信息。在企业内社交媒体中，这两种形式被整合在了一起：所有人都可以发布和分享信息，而且这些信息是开放的、可定制、可再分享的。在这样的应用环境中，跨部门、跨层级的社交联系成为可能，并使得企业能够更为敏锐地应对变化的环境，以即兴式的团队组织来捕捉发展机遇。这种转变带来了三方面的价值：企业知识的有效共享和管理；企业文化建设，增强员工的归属感；对企业内协同创新的有效支持和促进。

进一步而言，当集成化的业务信息与社交化的知识沟通信息相融合，便带来了企业内部大数据。在集成化企业系统、内部社交媒体以及深度数据分析技术的共同支撑下，杰克·韦尔奇所畅想的“无边界组织”在新兴环境下成为可能，并被赋予了新的内涵。部门边界、层级边界被紧密的业务联系和广泛的社交联系所弱化，结构化的业务流程信息与非结构化的知识及管理活动信息被多维度融合的深度数据分析能力连接在一起，从而使企业真正具有驾驭内部大数据的能力。

从另一种角度上看来，业务资源整合使得企业信息资源的管理从分散走向集中，社交媒体的发展使得企业内的信息创造和传播从集中走向分散，二者相辅相成，使得优化控制与灵活创新的并存成为可能（见图2）。基于业务流程与社交媒体的融合而展开的深度数据分析，将为企业的决策优化、协同创新以及灵活应变开辟广阔的空间。

驾驭企业外部大数据

在企业外部的视角上，数据资源也包括两个维度：一是与上下游交易直接相关的供应链信息，如交易报价信息、订单信息、上下游企业库存及生产能力信息等；二是市场及社会环境信息，如原材料价格走势、市场需求及消费者偏好信息、顾客服务及满意度信息等。

企业外部大数据的基本特征，也正是在这两个维度的发展之中呈现出来的。如图 3所示，在传统的商务活动形式下，上下游企业的业务系统相互独立，交易伙伴借助电话、传真、电子邮件等手段以实现上下游信息交换，企业通过市场调研等方式了解消费者，获取市场及社会环境信息。组织间信息系统的发展带来了供应链信息的集成。通过将合作伙伴的信息系统进行对接，或是借助于电子市场平台实现企业信息系统的相互连接，上下游企业的业务信息能够通过标准化的接口自动交换，从而使得企业能够在较为充分地掌握上下游信息的基础上进行业务决策，实现交易伙伴之间的协同优化。

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在市场及社会环境信息的维度上，信息的创造和传播形态同样经历了从通道式/平台式媒体向社交媒体的转变。公众社交媒体的巨大影响力为社会化商务注入了强大的生命力。初期的社会化商务包括作为对外沟通渠道的企业邮箱、博客、微博或即时通讯等，其主要目的在于提升企业形象、提供客户服务。随之发展而来的社会化营销，则注重在社交网络中通过与顾客及其他商务伙伴的沟通和互动，进而通过实时化、精确化的市场洞察以获取商业机会、开拓市场、把握创新机遇。此外，基于社交媒体的众包、众筹与众创，也日益成为社会化商务的重要组成部分。

供应链信息集成与社会化商务信息的融合，构成企业外部大数据的核心特征。来自于社交媒体信息源的市场环境信息与来自于组织间信息系统的供应链信息相结合，借助于深度数据分析技术实现面向企业商务网络的预测与优化，并支撑起实时化、精确化、个性化的消费者洞察与敏捷响应，在此基础上为基于网络协同及社会化商务的模式创新提供了丰富的可能性。从而，对外部大数据的管理和驾驭，也将成为现代企业在网络化的商务生态系统中占据主导地位并获取经营优势的关键途径。

成为“大数据企业”

基于以上分析，企业内部大数据的焦点，在于业务流程信息与知识及沟通信息的融合；企业外部大数据的焦点，在于供应链信息与市场及社会环境信息的融合。进而，大数据时代企业组织的基本内涵，在于内部大数据与外部大数据的全方位融合。如图 4所示，大数据企业立足于内外部业务与社交媒体数据的集成交汇。

业务流程数据主要来源于以ERP为代表的企业系统，涵盖了产品、物料、采购、生产、销售、财务等与企业生产及服务提供过程紧密相关的数据；商务交易数据来源于以供应链管理系统 （SCM）、客户关系管理系统 （CRM）、电子化交易系统为代表的组织间信息系统，涵盖了供应商、客户、订单、物流等与外部交易活动紧密相关的信息；内部社交媒体数据包括了企业员工在内部博客、微博、Wiki、内容分享平台、群体化即时通讯工具等应用中创造和传播的信息，以及企业在办公自动化系统等交流协作平台上所记录积累的数据，涵盖并反映了员工的知识、建言、创意、心态、氛围等形式多样、内容广泛的信息；外部社交媒体数据主要来源于公众社交媒体，包括企业博客、企业微博/微信服务号、品牌社区等各种形式，所涵盖的信息内容包括市场环境、需求信号、全生命周期顾客行为、个性化偏好、营销互动记录等。

在这四大类型的数据之间，致力于大数据管理的企业可以有两种不同的发展策略。其一是以社交媒体与业务数据的融合为主导，以期通过敏捷响应快速发现并应对内外部环境中的变化和机遇。在这种策略下，面向高速数据流的实时数据采集和分析方法，将成为大数据管理的主要支撑手段。

第二种策略是以内外部数据融合为主导，以期通过全面汇集内外部信息，对中长期发展趋势作出准确的预判，从而实现高度优化的业务决策，并通过对信息环境的掌控，获取企业网络生态系统中的领导地位。在这种策略下，大规模多源异构数据的采集、清洗和整合方法，将成为大数据管理的核心支撑。

如何挖掘企业大数据的价值

企业大数据的价值开发高度依赖于深度数据分析能力。从内外部融合的视角上看来，企业大数据分析包括三个基本维度，即内容、关系和时空。

内容维度指的是数据本身所承载的信息内容。例如，G公司是一家大型电信服务商，其内部建设实施了一套“班组博客”系统。在这个内部社交媒体平台上，公司中的3000多个工作团队都开设了自己的博客，用于发布和交流工作经验、生活体验等方面的内容。经过数年的发展，整个博客系统中积累了博文700多万篇，评论超过1500万条，并保持着每月15万篇以上的博文发表数量，年阅读量超过1000万篇次。对于这一平台所积累的大量数据的价值开发，首先体现在对其信息内容的提炼上。平台上与工作相关的博文内容，如客服案例、经验分享等，经自动筛选分类、主题识别、关键词索引之后，被构建成企业知识库，为业务及管理工作提供快速有效的知识支撑，同时成为员工培训和自学的有力工具。而大量与工作无关的博文和评论内容，包括生活常识、娱乐信息、心情表达、心灵鸡汤等，在智能化的分类整理之后，也成为了该公司的一个独特的文化情景，支撑着企业中活跃的氛围，强化了员工的文化认同。

关系维度指的是数据及其所指代的对象之间的联系。在G公司的班组博客中，员工的发表、阅读、评论、回复、关注等行为详尽地反映了其相互之间密集而持续的联系，而这些联系毫无遗漏地被记录在平台的数据库之中。通过对这些关系结构的深度分析和挖掘，G公司获得了对员工及团队的影响力、凝聚力、创造力的更为准确而深入的评估手段。进一步而言，博客平台的行为记录数据与业务系统中的事务处理记录数据，以及员工及团队的绩效表现数据，也能够被有效地关联起来，从而使得管理者拥有强有力的工具，帮助其发现和理解员工的行为特质、工作表现、业务能力之间的潜在关联，进而实现良性优化的人员配置和人才培养。

时空维度指的是数据生成及传播的位置以及数据随时间演变的模式。对G公司而言，其数以千计的业务场所分散在众多城市的不同地点，因此，数据中的位置信息对于虚拟化的团队协同而言具有直接的意义。此外，位置信息也包括了数据在组织功能结构和层级结构中所处的位置。同时，在G公司的班组博客中，对特点话题时间演变规律的分析，也为管理者提供了有效的参考。其中对企业重要活动、运营理念相关信息在班组博客中的传播演变模式的跟踪，有效地揭示了员工对管理理念的认知、态度和接受过程。

更深入的价值开发来自于上述三个维度的交叉综合。例如，内容维度与关系维度的结合，使得G公司能够识别员工的兴趣偏好、社交特质、工作性质以及工作表现之间的匹配关系，也能够更为准确地发现那些分散在不同的员工手中、但具有重要潜在影响力的经验、创意以及机遇信号。内容维度、关系维度与时空维度的结合，使得企业能够更为深入地理解不同的员工特质、知识技能、团队特性、热点偏好在整个组织中的分布，以及这些结构随时间演变的过程和趋势，从而更为有效地调度和配置这些资源。

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这些维度上的分析需求，主要需要三方面的数据分析技术予以支撑。第一类是全局视图技术。对于管理者而言，对大数据内容全局状况的把握，往往是开发大数据价值的一个基本需求。然而大数据的体量和结构复杂性往往远远超出人类认知的信息承载能力。因此，有效的技术应当能够在大量数据中提取出一个足够小的集合以呈现给管理者，并使得这个小集合能够充分地代表数据全局。例如，在G公司的博客平台上，一种“代表性博文提取”技术能够在每天所出现的数以千计的博文中自动选择出10篇。这10篇博文在很大程度上全面代表了当天所出现的数千篇文章，既充分反映热点，也不能忽略冷门信号，从而使得管理者能够通过阅读这些文章来了解全局。第二类支撑技术是关联发现技术，其目标在于敏锐识别数据间的联系。例如，当G公司试图整合博客平台、业务系统、人力资源系统中的数据以全方位分析员工、团队特质以及绩效信息时，大量的数据属性之间所构成的复杂潜在关联网络，就需要强有力的关联发现技术来加以处理。第三类支撑技术是动态跟踪技术，即实时化的流数据分析处理、快速增量数据分析。三方面技术都处于快速发展之中，但尚未全面成熟，有待于学界和业界的持续努力和探索。

结束语

从一定意义上说来，业务资源集成与社交媒体相融合的过程，是一个“信息去中心化”的过程。信息资源的创造和管理，从以往以经营和运作为核心的中心化模式，转化为以分散创造、自由传播、灵活汇聚为特征的众创模式。另一方面，内外部数据融合的过程，是一个“信息去边界化”的过程。企业部门之间的信息交换、企业之间的信息交换以及企业与市场环境的信息，以日益多样化、实时化的方式实现。

这样的转变对于企业组织及其员工而言，其影响将会是多方面的。正面的影响可能包括创新意识与创新行为的出现、员工能力和技能的发展、沟通满意度的提升、员工关系资本的建立和积累、员工对组织的认同和归属感的增加；而负面的影响则可能包括员工注意力分散、过度争论，以及负面情绪的传播等。所以，建设“大数据企业”的过程，也将会是一个伴随着困难与风险的过程。在此过程中，需要管理者有效地把握创新发展的长期收益与短期业绩之间的平衡，在推进大数据融合的同时防范和控制其中的组织风险，并审慎地思考和重新定义组织内外部边界。

换言之，对企业而言，大数据实质上是一种管理思维，其支点在于业务信息资源与社交媒体的融合，以及内外部数据的融合，在这样的支点上反思企业的组织形态、运作范式和价值创造模式，是“大数据企业”的真正内涵所在。

郭迅华：清华大学经济管理学院副教授

篇5：读《与大数据同行》心得体会

黄许博爱小学 黄道清

读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓

道来，引人入胜，令我大开眼界。

大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。

在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论

篇6：人工智能与大数据感想

大数据平台搭建、系统设计、基础设施

2.大数据系统分析师

3.hadoop开发工程师

解决大数据存储问题

篇7：智慧城市与大数据 课程的考试

课程的考试

各题型提交答案说明：

1.单选题及判断题点击圆形按钮进行单项选择，多选题点击勾选框进行多项选择。2.选择题和判断题:直接点击选项，系统将自动提交答案。

3.未完成考试误操作推出系统后，在考试时间段内可重新进入系统考试。4.完成考试后点击提交答案按钮，考试结束，不可再次进入系统考试。5.答题完成后，点击考试页面左侧“未答题”按钮，确认无未答题后再提交答案。6.未提交答案的试卷在考试时间结束后将强制提交答案。

一、单选(共 4 小题，总分: 40 分)1.本讲认为，智慧城市顶层设计的关键不在于技术而是老百姓的（）是什么，只有满足百姓（）的城市才有了“眼睛”。

A.物质 B.需求 C.医疗 D.供给

2.智慧城市从电子政务的角度讲，服务方式转变最核心的一点是从以往工业时代的服务转向以（）为工具的服务。

A.数据 B.云计算 C.软件 D.互联网

3.本讲推荐了一本关于大数据取舍之道的书籍，这本书名字叫（）。

A.《大数据》 B.《智慧数据》 C.《删除》 D.《取舍之道》

4.本讲认为，“大数据”并不意味着数据越多越好，数据要以是否（）为标准。

A.多维 B.高效 C.全面 D.智慧

二、多选(共 2 小题，总分: 20 分)1.智慧城市建设要以()的应用为中心，围绕城市发展的重点需求和群众的迫切要求，找准突破口。

A.投资者 B.市民 C.企业 D.管理者

2.本讲认为，数据的流动性增强以后，整个城市就从（）和（），向着意义型的城市发展。

A.便捷型城市 B.劳动型城市 C.功能型城市 D.创新型城市

三、判断(共 4 小题，总分: 40 分)1.本讲认为，大数据时代已经到来，数据即将成为重要的产业，未来的服务以数据为底座，因此，要把智慧建立在有意义的数据基础上。

正确 错误

2.本讲提到，数据业务正逐渐成为各行各业的辅助型业务。

正确 错误

3.数据与信息不同，信息时代追求的是价值，数据是经过编码解码等反复加工之后，使差异化的成本提高。

正确 错误

篇8：人工智能与大数据感想

中国制造业亦正面临从价值链的低端向中高端,从制造大国向制造强国、从中国制造向中国创造转变的关键历史时期。以“工业化与信息化深度融合”为特征的“制造业信息化”与创新驱动是我国实现从制造大国向制造强国迈进的战略举措。2015年《政府工作报告》明确提出《中国制造2025》的战略规划。而大数据技术、 CAD/CAM技术及动态仿真技术的综合应用均是当代的一种智慧制造模式和手段。

1 “智慧制造”在PT车间的具体实施

虽然PT车间数控机床数量众多,但从控制系统划分占主流的则只有两种:FANUC系统、SIEMENS系统。下面将以3个具体应用实例说明,如何将控制系统自身的功能与现场工艺、机床软硬件配置相结合,以创新思维打造具有自身特色的“智造”工厂。

1.1大数据技术的应用——主轴负载监控项目

车间某德国产数控加工中心,配以SIEMENS 840DSL操作系统,机床自身带有主轴震动监控单元(见图1),该监控组件可以实时监控每次加工循环中主轴震动的峰值(见图2)。当峰值超出预设上限时机床停止加工并报警。

在该案例机床加工过程中发现,该监控组件只能监控每次加工循环中的峰值并判断,无法记录加工工序中每把刀具的加工负载及峰值(会被后续加工刀具的峰值覆盖掉)。由此无法判断某一把刀具的负载情况,当出现刀具负载过大,崩刃后无法及时报警,有发生批量质量问题的潜在风险。

经过对该监控组件的研究分析后,决定优化其监控功能,编制新的PMC及CNC程序图,将监控信号置于每把刀具的加工过程段中,实现了多刀具多工序的实时监控。

1.2刀补信息实时监控

PT车间曲轴线某工位机床是FANUC 31i操作系统,因为曲轴加工工艺的特殊性决定了这些工位的刀补数据更改频率较高, 其刀具补偿值是由生产线操作人员根据频次测量检测报告的结果,通过操作机床的HMI界面进行修正(见图3)。由于操作人员技能水平不一致及夜班疲劳等其他因素影响,存在一定的误操作风险。此时就需要对更改的数值进行及时保存、记录,以便后期根据修改记录总结规律、分析毛坯及工艺问题、及时进行质量问题追溯。

根据机床控制系统特点编制新的NC程序,将刀具补偿变量传递给PMC空地址中(见图4)。再利用IT数据提取软件,传递到车间服务器中,这样可以实时监控机床的刀补数据变动情况,后期通过IT软件二次开发,制作简易数据查询界面,可以随时在线查询数据记录情况,便于问题的及时分析、解决。

1.3运用CAD/CAM技术快速应对工艺更改

箱体线某工位铣削加工时,由于工艺更改,需要编制新的刀具切削路径(见图5),新加工面需要A轴旋转一个角度,铣刀应用半径补偿法加工,程序编制量较大、时间较紧。分析后决定采用NX三维软件编程,将工艺图纸导入软件后设置相关加工参数,自动生成带有刀具半径补偿的加工程序,及时解决了紧迫的工艺更改问题(见图6)。

2结语

从上述例子可知,综合运用CNC自动编程、PMC编程、IT系统二次界面开发等技术手段对数控机床进行改造、升级,使其功能更完整、数据应用更“智慧”。有效地保证了加工的质量稳定性、工艺更改的及时性。

参考文献

[1]常百.UG NX6.0中文版数控加工基础入门与范例精通[M].北京:科学出版社,2009.

[2]孙彦广.工业智能控制技术与应用[M].北京:科学出版社,2007.