⑴ 如何利用大數據、人工智慧等技術，實現企業數據的收集、分析和挖掘，為決策提供智能支持
利用大數據、雲計算、人工智慧等技術，實現企業數據的收集、分析和挖掘，為決策提供智能支持，企業可以考慮以下幾個方面：
1)?????? 建立高效的數據採集和整合機制，通過各種手段獲取各類數據，並對數據進行清洗、整合和存儲。
2)?????? 利用雲計算技術提供彈性的計知兆算資源和存儲空間，並實現數據的安全保護和隨時訪問。
3)?????? 利用人工智慧技術進行數據分析和挖掘，以提取有價值的信息，並利用機器學習、深度學習等方法進行數據預測和優化。
4)?????? 利用可視化技術顫數將分析結果呈搭洞租現給決策者，並提供智能化的建議和方案。
對於上述解決方案來說使用用友YonSuite可以幫助企業解決問題。YonSuite是基於YonBIP雲原生架構，為成長型企業提供「營銷、製造、采購、財務、供應鏈、稅務、人力、辦公、平台」融合一體，支持企業全球化經營、社會化商業的雲服務包。它可以為企業提供全面、靈活、安全的大數據解決方案。用友YonSuite從以下幾個方面來幫助解決：
1)?????? 實現多源異構數據的快速接入、清洗、轉換和載入；
2)?????? 提供海量並行處理（MPP）資料庫服務，支持多種類型的查詢語言；
3)?????? 提供多種類型的大數據分析服務，如流式分析、批量分析、互動式分析等；
4)?????? 提供多種類型的人工智慧服務，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等；
5)?????? 提供多種類型的可視化服務，如報表製作、儀表盤展示、圖形繪制等
⑵ 大數據產業如何成為新的經濟支撐
大數據產業如何成為新的經濟支撐
在大數據時代，企業需要的是實時數據，需要的是高效工具，需要的是決策支持和預測。中國200多家大數據企業，看到了大數據產業的曙光，看到了大數據產業的價值，同時也在經歷著大數據企業的痛苦。大數據產業發展很快，市場正在逐步變大，但是其產業優勢不明顯，優勢企業很少，數據商業化較慢，市場還不成熟，客戶數據商業敏感度較低，缺乏高質量數據工具和人才。所有大數據企業內心的感受就是，站在了時代的風口，選對了方向和行業，但是發展壯大還是很難。200多家大數據企業正在努力耕耘著大數據產業，痛並快樂著。
大數據產業正在成為新的經濟增長點，將對未來信息產業格局產生重要影響。當企業的信息不再是一座孤島，那麼企業就不會對海量的數據束手無策，很多時候當企業想辦法將一座信息孤島打破的時候，又一座信息孤島又產生了，大數據技術的發展，將幫助企業負擔起處理這些數據的重要任務，想要將數據轉化為企業的業務需求，建造數據的相關性是不可缺少的。，對於數據的理解，將數據作為企業資產的一部分，數據有可能幫助企業找到新的收入來源，數據分析的過程不僅僅是一個數據處理的過程，在數據分析的過程中還是要建立科學的數據分析文化。
在進行大數據應用的過程中，不能只說依靠管理者的直覺作出決策，大量數據的處理就是為了更好的決策作為決策考量的標准，如果企業沒有辦法處理數據安全的問題，那麼實施大數據就是一個將自己暴露的危險過程，不論是數據的安全還是數據的維護，都是企業實施大數據過程中最基本的任務。
大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。
企業需要獲得海量數據，獲取海量數據有兩種方式，第一種是去租用有寬頻接入資質企業的帶寬，這樣的成本會很高，本來數據的獲取就是需要長久，這樣租用帶寬也是會產生一個長久的帶寬租用費用；另一種方式就是自己申請ISP許可證（網際網路接入服務許可證），這樣的話企業在寬頻接入上的成本會大大降低。
企業獲取了海量數據，那麼就需要有一個存儲的地方，同樣的，數據的存儲也是有兩種方式。第一種也是租用有網際網路數據中心資質企業的伺服器來存儲海量數據， 這樣的話對企業的運營成本也是有很大的提升，因為數據的存儲也是一個長期性的問題，而且數據是在不斷的增加，這樣就對存儲空間的要求也很高，並且如果租用 的存儲空間的話，有很多不可控的因素；另一種方式就是企業自己申請IDC許可證（網際網路數據中心服務許可證），這樣的話，企業對存儲空間有著很高的可控性，運營成本也會降低很多很多。
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⑶ 大數據分析系統平台方案有哪些
目前常用的大數據解決方案包括以下幾類
一、Hadoop。Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
三、Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來
四、Apache Drill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。
⑷ 大數據分析需全面解決方案
大數據分析需全面解決方案
當前，越來越多企業將大數據的分析結果作為其判斷未來發展的依據。同時，傳統的商業預測邏輯正日益被新的大數據預測所取代。但是，我們要謹慎管理大家對大數據的期望值，因為海量數據只有在得到有效治理的前提下才能進一步發展其業務價值。
最廣為人知的大數據定義是Gartner給出的大數據的3V特性：巨大的數據量（Volume）、數據的快速處理（Velocity）、多變的數據結構和類型（Variety）。根據這一定義，大家首先想到的是IT系統中一直難以處理卻又不容忽視的非結構化數據。也就是說，大數據不僅要處理好交易型數據的分析，還把社交媒體、電子商務、決策支持等信息都融入進來。現在，分布式處理技術Hadoop和NoSQL已經能對非結構化數據進行存儲、處理、分析和挖掘，但未能為滿足客戶的大數據需求提供一個全面的解決方案。
事實上，普遍意義上的大數據范圍更加廣泛，任何涉及海量數據及多數據源的復雜計算，均屬大數據范疇，而不僅局限於非結構化數據。因此，諸如電信運營商所擁有的巨量用戶的各類詳細數據、手機開關機信息、手機在網注冊信息、手機通話計費信息、手機上網詳細日誌信息、用戶漫遊信息、用戶訂閱服務信息和用戶基礎服務信息等，均可劃歸為大數據。
與幾年前興起的雲計算相比，大數據實現其業務價值所要走的路或許更為長遠。但是企業用戶已經迫不及待，越來越多企業高層傾向於將大數據分析結果作為其商業決策的重要依據。在這種背景下，我們必須找到一種全面的大數據解決方案，不僅要解決非結構化數據的處理問題，還要將功能擴展到海量數據的存儲、大數據的分布式採集和交換、海量數據的實時快速訪問、統計分析與挖掘和商務智能分析等。
典型的大數據解決方案應該是具有多種能力的平台化解決方案，這些能力包括結構化數據的存儲、計算、分析和挖掘，多結構化數據的存儲、加工和處理，以及大數據的商務智能分析。這種解決方案在技術應具有以下四個特性：軟硬集成化的大數據處理、全結構化數據處理的能力、大規模內存計算的能力、超高網路速度的訪問。
⑸ 大數據解決方案都有哪些
在信息時代的我們，總會聽到一些新鮮詞，比如大數據，物聯網，人工智慧等等。而現在，物聯網、大數據、人工智慧已經走進了我們的生活，對於很多人看到的大數據的前景從而走進了這一行業，對於大數據的分析和解決是很多人不太了解的，那麼大數據的解決方案都有哪些呢？一般來說，大數據的解決方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就給大家逐個講解一下這些解決方案的情況。
第一要說的就是Apache Drill。這個方案的產生就是為了幫助企業用戶尋找更有效、加快Hadoop數據查詢的方法。這個項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。
第二要說的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和傳統的BI 產品不同，它是一個以數據流程為中心的，面向解決方案的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，這樣一來就方便了商務智能應用的開發。Pentaho BI的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項復雜的、完整的商務智能解決方案。
然後要說的就是Hadoop。Hadoop 是一個能夠對海量數據進行分布式處理的軟體框架。不過Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。另外，Hadoop 依賴於社區伺服器，所以Hadoop的成本比較低，任何人都可以使用。
接著要說的是RapidMiner。RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，有著先進的技術。RapidMiner數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、Admaster等等。
最後要說的就是HPCC。什麼是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
通過上述的內容，想必大家已經知道了大數據的解決方案了吧，目前世界范圍內擁有的大數據解決方案種類較多，只有開發並使用好最先進的，最完備的大數據解決方案，一個公司，甚至一個國家才能走在世界前列。
⑹ 如何建立以人工智慧和大數據為支撐的技術運營團隊
人工智慧需要有大數據支撐
人工智慧主要有三個分支：
1.基於規則的人工智慧；
2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；
3.基於神經元網路的一種深度學習。
基於規則的人工智慧，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。
而後兩者都是通過「計算機讀取大量數據，提升人工智慧本身的能力/精準度」。如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。
大數據挖掘少不了人工智慧技術
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。
「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
目前，非結構化數據激增，企業數據的80％左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。
但是，這些大數據的分析並不簡單。文本挖掘需要「自然語言處理」技術，圖像與視頻解析需要「圖像解析技術」。如今，「語音識別技術」也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智慧領域所研究的技術。