如何主动拥抱大数据，人工智能新时代

1. 如何主动拥抱大数据，人工智能新时代

人工智能需要有大数据支撑
人工智能主要有三个分支：
1.基于规则的人工智能；
2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；
3.基于神经元网络的一种深度学习。
基于规则的人工智能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。
而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。
大数据挖掘少不了人工智能技术
大数据分为“结构化数据”与“非结构化数据”。
“结构化数据”是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等，存储于普通的数据库之中，专指可作为数据库进行管理的数据。相反，“非结构化数据”是指不存储于数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。
目前，非结构化数据激增，企业数据的80％左右都是非结构化数据。随着社交媒体的兴起，非结构化数据更是迎来了爆发式增长。复杂、海量的数据通常被称为大数据。
但是，这些大数据的分析并不简单。文本挖掘需要“自然语言处理”技术，图像与视频解析需要“图像解析技术”。如今，“语音识别技术”也不可或缺。这些都是传统意义上人工智能领域所研究的技术。

2. 大数据征信之痛，如何让数据更好的流动，共享

关于大数据征信的感受
接触大数据的过程中，你会发现，接触越多数据，越觉得数据不够用。
单独的数据维度在很多情况下是不够精准的，这在征信行业特别明显。而多维的数据的交叉就能精准地刻画一个人或一个企业，每增加一个维度，数据的价值不是加法，应该说是乘法，甚至是指数级别的增长。
现在没有一家机构能够获得全数据、全样本，包括BAT和运营商。
我国互联网金融征信数据困境：缺数据&有数据
我们通常说的信用信息，在金融中是有特指的，主要包括偿还能力和偿还意愿。与我们经常看到的，像过马路闯红灯、坐地铁逃票，以及平时爱买什么样的东西等记录还是有差别的。也可以说是应用的场景不一样，就需要不同的信用信息。
在当前，互联网金融还没有进入人民银行的征信体系，所以整个信息是无法互通的，同时互联网金融的用户和银行的用户重合度很小，也就是说能在银行贷款的用户，也不会到P2P贷款，这两类机构的风控水平也明显的将两类用户区分开来了。
所以导致的第一个问题是缺数据，互联网金融机构迫切的需要个人征信数据。
那么，什么是有数据呢？每个金融机构都有一个人体在本业务体系的完整征信记录，也就是说，每个金融机构都非常有数据，但是这些数据都是作为数据资产是严禁流转的，所以就产生了既缺数据，又有数据的矛盾。
这种矛盾在整个大数据行业也是比较明显的，所以大数据产业一个比较怪的现象，大家都喊着数据要共享要交叉，但是谁也不愿意把数据拿出来，包括现在各地的大数据交易中心纷纷成立，目标是解决数据共享流动问题，也没有很好的解决这个问题。
三种数据流动方式
1、第三方征信模式

这种方式是第三方大数据公司用各自的能力和方式主动采集数据，对数据进行加工整理后，向各个应用机构提供数据服务。
这种模式的核心是征信中心和大数据公司的采集能力，只要有能力有途径就可以采集，甚至不管被采集的机构愿不愿意。数据的获益者是大数据中心和征信机构，而数据的生产者却没有得到明显的好处，所以现在的很多数据机构都很头疼，想法设法让自己的数据不被第三方机构采集。
特点和问题；

由于采集数据具有外部性，最大的问题就是信息的完整性和及时性很难保证，所以现在很多的互联网金融机构，会同时接多家征信机构来补充完善数据，还是无法解决问题。（征信机构之间同质化相对比较验证）
2、行业数据中心模式

这种方式是行业数据中心要求各个业务机构把数据上报，然后数据中心会把这些数据进行加工整理，再向现有的业务机构提供服务。
这种模式与第一种模式不同点是：第一种是主动采集，这种是要求机构上报，在数据上也是有差别的，上报的数据会比较纯粹、比较单一。
特点和问题：

这种模式是一种强中心模式，很多机构是不情愿的，所以这模式很通常只能靠行政手段来执行。典型的像工商的企业数据中心、人民银行的征信中心，只有这种强势的部门才能建立起来，这种模式是没有办法进行数据最大化共享和价值最大化发掘的。
3、数据聚合中心模式

这种模式是比较常见的，也是相对比较市场化的模式。在这种模式下，各个机构不需要再把数据事先交到数据中心，而是保留自己的数据库，通过API与数据中心连接。
当一个机构需要数据时，会把请求发到数据聚合中心，数据聚合中心会将这个请求发到除这个请求机构外的所有机构。机构收到请求后，有数据的机构会返回数据，数据聚合中心将返回的数据加工整理后再给查询机构。
特点和问题：

这种方式比前两种方式都进步许多，数据由数据提供者自己保存、自己控制；并且，数据的收益权也归了数据所有者。这也是当前很多数据联盟采用的方式，包括现在的互联网金融协会的数据共享模式以及很多的大数据交易中心都采用了这种模式。
但是这种模式存在三个比较严重的问题：
第一，查询信息的泄露。当一个机构需要数据，他的查询请求会被分发到其他机构，而在征信的场景下，查询信息本身就是一个隐私信息。
简单举一个例子，有一个用户到我这贷款，我希望查询他在其他机构的表现，一旦我把这个数据查询请求发出，相当于这个客户的信息被所有机构获知，那么其他机构就有可能抢先联系我的客户，相当于我的客户在查询的时候被泄露了。
第二，机构很容易投机获利。接入这个聚合平台后，机构最好的策略是接受请求，不应答，既能接收有意义的查询，又不泄露自己数据，并且还不违规。
第三，表面上看，所有的数据都由各自的机构自己保存管理，而实际上一旦数据进行了流转，数据中心可以保留所有的数据，也就是说，最后所有的数据都会在聚合中心留存。
中心是数据共享的最大威胁和最大障碍
简单总结一下前面几种模式，我们认为，当前数据流转不畅的一个重大原因是，数据中心或数据中介成为了最大威胁和最大障碍。我们知道商品经济时代，商品的交易中介起到了重大作用，包括线下的大卖场像国美、苏宁，以及线上的天猫、淘宝、京东，都汇集了众多的商品提供商和消费者，促成商品在他们之间进行流动。
为什么在数据时代，这种数据中介反而成为了阻碍。因为数据有着它的特殊性：第一，数据具有复制的无差别性；第二，数据看过即拥有。
以上介绍的数据交易/流通模式，作为中心能看到所有交易的数据，同时也就拥有了数据。中心一旦可以轻松得到数据，理论上，再有类似需求时，中心将不再需要原有数据提供者，可以自己直接提供服务。现在很多的中心会对外宣称，我们坚决不留数据，但是这只能依靠商业承诺，中心是有机会、有能力留存数据的，具体留没留，大家都不知道。
我们希望做到的
1、数据由提供者存储和管理，谁的数据谁控制；
2、查询请求只会发送到有此数据的机构，不能造成查询信息泄露；
3、数据查询方不知道数据由谁提供（可实名，可匿名）；
4、数据提供方收到请求必须应答，不知道查询者是谁（可实名，可匿名）；
5、数据只在查询方和提供方之间交互，任意第三方即使从网络中截取数据，也无法获取信息真正内容；
6、数据可追溯、可跟踪与可评估；
7、体系的运转是透明的，可监督的，可验证的。
通过三种技术实现：密码技术、区块链技术和安全多方计算
1、密码技术
密码技术大家都不陌生，这里主要强调密码的正确使用。其中包含密码算法组合的正确使用以及流程的正确使用。
只有加密算法的合理组合使用才能保证数据安全，比如要不可逆，必须要用到HASH，要不可抵赖不可篡改，要用到数字签名，需要数字的加密和解密的唯一，可能要用到数字信封。
在系统的整个过程中，也必须要合理的使用密码技术。这里主要提三点，密文索引、密文查询和密文获取，涵盖了整个的数据获取流程，只有整个数据流程的合理使用，才能保证数据的保密性和不可抵赖性。
2、区块链技术

一条链的基本框架设计
我对这种技术的理解，它是分布式的、完整的、不可篡改的、多方参与和监督的记录方式。
理论的、纯粹的区块链强调的是完全去中心，但我认为完全去中心难度比较大，弱中心和多中心可能更为合适。我们之所以引入了区块链技术，主要是利用他的透明操作和公共监督，让中心变成随时可监督、可抛弃、可替换的服务者。
开放与开源
其实无论系统设计的多么完善，都挡不住实践中的“小技巧”（漏洞或后门）。理论体系再好，实现是黑盒，参与者还是不放心。
在这个体系里我们做了两点开放：
第一是协议开放，所谓的协议开放是我把所有的数据格式、传输包都定义的清清楚楚，每一个参与者都可以自己实现加入系统；
第二是代码开源，让没有能力做开发、做接入的机构，我们把实现的源代码开放给你，你自己来看，也就是让用户看的清清楚楚，来证明系统的清白。
盲聚合中心模式的数据流动

经过以上的技术开发，所有的机构加入了系统之后，首先向中心公布自己的索引列表，同时这个索引是一个加密索引，用到了HASH算法。所以说在系统里会形成一张加密过后的索引表，即使索引表被系统或任意第三方获取，他也没有办法反推出其中代表的明文。
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3. 如何实现单片机中让数字流动起来，向右或向左都行

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4. 手机的流动数据是怎么弄的? 为什么我的手机没有?

手机流动数据你可以通过手机主屏幕一设置一蜂窝移动数据打开选择开启5G或4G

5. 如何大力提升数据运营能力，发挥数据应用

首先是传统运营商所提供的服务类型已经从单一的话音结合少量的数据通讯，向多媒体、iptv等多业务叠加模式演变；其次，是价值链的改变，运营商不得不面对为数众多的、并且在逐步壮大的互联网服务提供商和应用提供商，想自己直接经营显然不太现实。但是，以腾讯、百度、新浪等为首的传统互联网巨头认为，三大电信运营商并不会对传统互联网公司以及新兴的移动互联网企业构成威胁，通过合作，互联网公司将与电信运营商实现共赢。如何处理与新兴互联网公司的关系？公司化运作、新的it技术的利用是否是其转型的救命稻草？云、管、端三线布局能否解决管道化的忧虑？这是移动互联网时代，摆在中国移动、中国联通、中国电信三大电信运营商面前的难题。
电信运营商必须深化战略转型，否则将难以应对移动互联网时代的各项挑战
据赛迪顾问数据显示，2012年中国已有超过4亿用户尝试用手机访问互联网，微信用户突破3亿，手机用户上网的频率全面提高。随着未来以智能手机、平板电脑为代表的新式移动互联网终端的不断推出，人们对于移动互联网业务的需求将呈现爆炸式增长趋势。显而易见，移动互联网正在孕育着一个巨大的市场商机。移动互联网产业生态价值链还在重塑过程中，但机遇大于挑战，关键是如何调整商业模式、战略、策略、渠道。
然而，当电信运营商从被动转主动开始拥抱移动互联网所造就的数据时代时，其最强劲的竞争对手互联网巨头已经成为近年来发展最为迅速、灵活、并且创意无限的角色。当前，即便是世界优秀的电信运营商也面临着艰巨的业务转型需要和巨大的发展瓶颈。在移动互联网时代，运营商缺乏互联网运营经验、对终端掌控力度不足、业务创新能力落后、缺乏标准开发能力以及资源使用与管理运营支撑效率低已经成为了运营商全面增长的几个主要的劣势所在。从最新公布的中国移动、2013年一季度财报来看，利润增长几乎停滞，增长显现出疲态。运营商的转型之门若干年后又将重新打开，而不管是“流量经营”和“去电信化”等运营商转型思路，赛迪顾问认为，面临移动互联网带来的庞大的数据挑战，电信运营商的转型之路必须要围绕海量数据所带来的商机作深度挖掘和分析。
海量数据的出现、数据结构变化给运营商的数据管理及分析带来高度挑战
尽管移动互联网时代给电信运营商带来前所未有的机遇，然而正如硬币的两面，这个时代的到来同样也给电信运营商带来了无限的挑战，特别是大数据的挑战。这个挑战主要表现在以下两个方面：其一、传统数据仓库难以满足日益增长的业务数据所带来的存储、计算需求。随着业务发展数据量的增加，应用复杂导致的数据量增加，这些数据量导致了数据存储和处理压力； 数据仓库无法线性扩容，管理难度加大，成本高扩容压力大，效率下降等。其二、传统数据仓库难以满足非结构化数据的处理要求。移动互联网和物联网业务带来的非结构化数据、半结构化数据（如网页、聊天记录）对分析系统提出了不同以往的处理要求，如自然语言处理、网页分类等。下图描述了运营商针对不同业务所应具备的大数据处理模型特征，是运营商急需提升的应用处理能力模型。
图1 电信运营商大数据处理应用模型
从上图看，准实时处理、非实时处理以及oltp/在线事务处理以及在线分析应用四个方向的能力将是电信运营商在主要大数据应用所应具备的能力，也是未来运营商大数据的重要竞争优势的角逐。
利用大数据转型，运营商在行动
其实，各大运营商在面向移动互联时代已经做好了部分准备，而且在应对大数据挑战上逐步提高了竞争意识。
中国电信很早就已经意识到移动互联网时代的到来，并于2005年提出了战略转型的构想，主要目的就是为了应对移动互联网时代的挑战。而当前，中国电信已经提出了“智慧城市”发展战略，其中很重要的技术结合点就是物联网和大数据。基于以上战略，中国电信定位成为智能管道的主导者、综合平台的提供者、内容应用的参与者。而在“流量经营”方面，中国电信从“话务经营”向“流量经营”转型。结合大数据技术，中国电信也将深入idc服务以及智慧城市建设，并发掘移动互联与之结合的商机，重塑转型之路。
中国移动数据部认为，在移动互联网时代，电信运营商需要转型，要以开放的姿态获取更多的合作，而中国移动的阅读、游戏、动漫、音乐等业务都将通过开放合作的方式来寻求发展。通过开放合作平台，中国移动从“移动通信专家”到“移动信息专家”的策略转变，就是为顺应移动互联网时代潮流而做出的改变。这一战略的发展基础就是中国移动针对大数据和云计算研究所获得的应用发展方向。中国移动在大云1.5平台上部署了分析型paas产品，利用bc-hadoop构建大数据处理平台，同时建设了并行数据挖掘系统（bc-pdm&etl）以及商务智能平台（bi-paas）等大数据应用平台，为将来在大数据应用和服务市场做了充分准备。
中国联通对大数据的探索源自于2010年中国联通数据大集中策略的提出。2009年，中国联通3g业务正式商用，提出“统一品牌、统一业务、统一包装、统一资费、统一终端政策、统一服务标准”的“六个统一”策略。这意味着中国联通要走一条数据大集中的路线。2012年底，中国联通就已经成功将大数据和hadoop技术引入到移动通信用户上网记录集中查询与分析支撑系统。当前，中国联通已经新增100亿投资重庆大数据计划，显现了其发展大数据，转型自身业务的决心。
总体来看，运营商利用大数据来推动业务转型将是未来电信市场的一个重要方向。电信运营商如果能够通过技术的进步，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将会成为未来移动互联时代中最大的赢家。

6. PS高手进,怎么让这个曲线流动起来（像水那样流动）

崩溃。。。很easy的。用钢笔画这么一条线。然后把画笔设置成一定大小。颜色自己可以设定。再然后就看路径，点击路径，右键，描边路径，勾上模以压力。ok。

7. 拥抱大数据迎接大未来观

拥抱大数据 展望新未来

我们要以开放的心态、创新的勇气，把推进大数据审计作为审计业务与信息技术深度融合的突破口。
只要每个人积极调整，把握机遇，充分利用信息化途径，积极探索采集数据的途径和方式，提升驾驭大数据的能力，让海量数据真正“动”起来，就一定能牢牢把握审计创新发展的主动权，释放出大数据审计的潜力。
作者：维克托•迈尔•舍恩伯格，被称为“大数据时代的预言家”，十余年潜心研究数据科学，洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。
大数据——当下一个当之无愧的热词。大数据是什么？它看不见，也摸不着，但它所带来的信息风暴，却正悄无声息而又深刻地影响着我们每一个人，席卷着各行各业。《大数据时代》一书，被奉为国外大数据研究的先河之作。作者维克托•迈尔•舍恩伯格，用两百多页的篇幅，深入浅出地介绍了大数据的概念。大数据从哪里来，到哪里去？我们该如何适应大数据时代的战略和行动？又该对未来大数据抱着何种期许？书中集中展示的多个案例，揭开了大数据的神秘面纱，也给读者们带去诸多启发和思考。
电商投放广告、物流调度运力、证监会抓老鼠仓、金融机构卖基金、民航节约成本、农民破解猪周期、制片人拍电影……看似毫不相关的一桩桩事件，背后其实都有大数据的发力。随着互联网、移动互联网对各个领域的渗透越来越深，大数据浪潮正在席卷全球。
改变，无处不在。大数据，已经不再是一个停留在纸面上的概念。大数据的洪流，正裹挟着巨大的社会生活变化而来。从政府到企业，从个人到群体，大数据带来的，是一场关于工作、生活与思维的大变革。在新的时代背景下，很多人正开始思考，自己该如何更好地迎接大数据，拥抱大数据。
数据充满机遇，云端决定未来。一直和数据有着千丝万缕联系的审计部门，在大数据时代，自然不会只做旁观者。拥抱大数据，是审计部门适应时代发展的应有之义。
国务院印发的《关于加强审计工作的意见》（以下简称《意见》），为审计部门的前行指明了方向。《意见》中明确提出：“加快推进审计信息化。推进有关部门、金融机构和国有企事业单位等与审计机关实现信息共享，加大数据集中力度，构建国家审计数据系统。探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。”推动大数据技术的应用，不仅能有效破解审计机关人少事多的矛盾，而且有利于做深做透审计项目，符合时代发展潮流，符合审计工作规律。
拥抱大数据时代，我们需要改变思维方式，与时俱进，辨清这一时代的新机遇与挑战。一方面，通过大数据，商业机构可以通过自己的算法，清晰地分析一个人的购买喜好、生活轨迹，做出最适合的研判，提供更好或者个性化的服务。另一方面，个人留下的千丝万缕的数据踪迹，也带来了隐私暴露的担忧。只有认清大数据，我们才能更好适应大数据带来的冲击，大胆接受新时代的挑战。而审计部门，作为一个经济运行综合性监督部门，更需要保持对社会经济数据的敏锐嗅觉，了解大数据，主动拥抱大数据，进而深度挖掘、充分运用所拥有的数据，提升审计工作能力和水平。
拥抱大数据时代，我们需要改变工作方式，熟练掌握运用大数据，让大数据为我们的工作所用。当前，大数据、云计算被越来越多的领域和行业运用。小到拼车，大到投资，大数据应用的身影无处不在。在这一时代背景下，审计的根本出路在信息化，没有审计信息化，特别是没有大数据审计技术的广泛应用，不仅审计质量和效率难以保证，审计全覆盖的目标也无从实现。利用大数据开展审计工作，用网络代替人“跑腿”，用电脑代替人脑进行分析，一方面可以大大节约审计成本，快速锁定疑点、定向排查；另一方面也便于对相关领域长年累月形成的数据进行对比分析，从而为政府制定政策提供关键依据，帮助政府不断发现问题，改进问题，可以更好地发挥审计各方面的作用。
当然，迎来这样的改变并非一蹴而就，而是需要我们每个人的辛勤付出。当前审计信息化的最大短板在大数据审计。审计机关和审计人员应该补足审计信息化建设的短板，顺应时势，知难而进，主动拥抱大数据时代，适应大数据环境对审计工作提出的新要求。
在许多地方，大数据发展的脚步早已迈开，政务大数据应用和大数据产业发展等，拥有着诸多先发优势。我们要以开放的心态、创新的勇气，把推进大数据审计作为审计业务与信息技术深度融合的突破口。有理由相信，只要每个人积极调整，把握机遇，充分利用信息化途径，积极探索采集数据的途径和方式，提升驾驭大数据的能力，让海量数据真正“动”起来，就一定能牢牢把握审计创新发展的主动权，释放出大数据审计的潜力，迎来审计工作的新发展。
大数据的未来，值得你我期待。

8. 数据流动关系

塔里木河流域生态环境动态监测系统由4个运行化的应用子系统组成，各子系统模块完成特定的任务，子系统间通过网络和数据库进行关联。因此，数据的流动是保证各子系统正常运行的基础，各子系统之间的数据关系如图3－3所示。

图3－3 子系统数据流动关系图

系统在运行前需要大量的基础数据，包括各尺度基础地形图，多期历史的土地利用、沙质荒漠化、盐渍化、植被盖度、植被长势等专题图，社会经济、水资源、水文等属性数据，这些数据在采集完成后通过数据管理与数据库子系统入库，形成统一坐标系统的海量、无缝数据，供其他专业子系统调用;数据管理与数据库子系统同时也负责这些数据以及其他成果数据的管理，包括备份、恢复、优化等，并能够将各类基础数据以及其他子系统生成的成果数据进行转换及导出，便于数据的分发使用。
遥感监测子系统将原始的遥感影像数据进行处理和信息提取，在处理时需调用综合数据库中的相应历史图件以及知识库系统作为参考，提取出现状的各类生态专题成果，这些专题图件将存入综合数据库中，供生态专业分析子系统进行专题分析。
生态专业分析子系统是一个基于GIS基础的生态分析应用系统，该子系统从综合数据库中提取多期的历史及现状图件，进行土地利用现状及趋势分析、沙质荒漠化、盐渍化、植被长势等预警分析，将分析结果以各类图、表等形式反映出来，并将分析结果存入综合数据库中，由相关业务处室进行查看。
所有存入综合数据库中的基础数据及成果数据，可通过业务处理与信息服务子系统发布，各处室按照约定的职能查看相应的分析成果，同时通过业务处理与信息服务子系统将系统运行的有关基础信息不断录入到大库中，形成运行化的生态遥感监测与辅助决策支持系统。