如今我们身处的时代充满着全新的名词：人工智能、机器学习、神经网络……当然，还有最高频的词汇“大数据”。然而，对非专业领域的人来说，很难有人能够详细地解释当今时代“数据”的意义。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术，也是解决大数据问题的核心。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发为的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。从某种角度上来看，数据是某个对象过往状态的、数字化的描述与统计。古语有言，“以史为鉴，可以明得失”，古代的人们只能从日常观测、历史经验中吸取教训，而随着当代计算机的发展，人类与数据之间的障壁逐渐消除，人们还能够从数据中观察得失、总结经验。

大数据应用的关键---也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合。当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。数据是组织最具价值的资产之一，企业管理者通常都是通过研究数据来发现管理问题。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地；政府可以通过行政数据分析来更好地制定政策。从财税金融、城建住房到文化休闲、社会民生政策的制定都离不开数据的帮忙。例如我们日常出行中使用的地图、购物软件、浏览器等都是基于海量数据实现精准化与个性化的有机结合。

因此，RchardSneeEmc对数据科学家有着高度的评价：

“他们需要从数据中找到有用的真相，然后解释给领导者。”

“TheyneedtofindnuggetsoftruthindataandthenexplainittotheBusinessleaders”

–RchardSneeEmc–Seemore

习惯生活于大数据时代的我们想象一下，倘若没有了数据的帮忙，生活该会变成什么样子？公交线路安排混乱、物价高低不一、快递外卖系统瘫痪……

大数据具有数据量大、数据多样、输入和处理速度快、价值密度低等特点，但难以进行直接的分析，因此产生了机器学习的方法，在数据科学家的指导下机器将种类繁杂的数据提炼为简单的信息与知识。

然而，机器学习这一蓬勃发展的领域却只是人工智能的一个分支，聊天机器人的存在便是人工智能的产物。早期的人工智能以符号学习为主体，如今发展成为以数据为主体的领域。中国科学院数学与系统科学研究院院士陆汝钤认为，大数据给人工智能提供了更多机遇、更大程度的发挥了人工智能的作用。并且，大数据的出现还会推动其它新兴的机器学习方法的诞生。

谷歌母公司旗下的DeepMind已经通过历史数据实现对降雨的精准预测，可以基本无误地预测未来1-2小时的降雨量和降雨位置，误差小于2%。近年来，更是有科学家提出利用人工智能进行“虚拟临床试验”的概念，这得到了诺贝尔化学奖得主亚利耶瓦谢尔的

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