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⑴ 大数据技术及应用

大数据技术及应用
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里？金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
二、什么是大数据
大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
（一）大数据的4V特征
大量化（Volume）：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样化（Variety）：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
快速化（Velocity）：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
价值（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能（咨询、报告等）
三、大数据时代对生活、工作的影响
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。
四、大数据时代的发展方向、趋势
根据ESM国际电子商情针对2013年大数据应用现状和趋势的调查显示：被调查者最关注的大数据技术中，排在前五位的分别是大数据分析（12.91%）、云数据库（11.82%）、Hadoop（11.73%）、内存数据库（11.64%）以及数据安全（9.21%）。Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。既然大数据分析是最被关注的技术趋势，那么大数据分析中的哪项功能是最重要的呢？从下图可以看出，排在前三位的功能分别是实时分析（21.32%）、丰富的挖掘模型（17.97%）和可视化界面（15.91%）。2012年也曾做过类似的调查，当时选择丰富的挖掘模型（27.22%）比实时分析（19.88%）多7.34%。短短一年时间内，企业对实时分析的需求激增，成就了很多以实时分析为创新技术的大数据厂商。从调查结果可以看出：企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求。与此同时，大数据还面临人才的缺乏的挑战，需要企业和高校联合起来，培养数据领域的复合型人才，帮助企业打赢这场“数据战”。
五、大数据的应用
（一）行业拓展者，打造大数据行业基石
IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）；业务事件处理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS）。 IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。
该产品组合包括：打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析。软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案。
微软：2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和提高决策速度的设备。
EMC：EMC 斩获了纽交所和Nasdaq；大数据解决方案已包括40多个产品。
Oracle：Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。
（二）大数据促进了政府职能变革
重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析。一方面大数据的应用促进了政府职能变革，另一方面政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
（三）打造“智慧城市”
美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
（四）未来，改变一切
未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。
数据的再利用：由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。
六、机遇和挑战
大数据赋予了我们洞察未来的能力，但同时诸多领域的问题亟待解决，最重要的是每个人的信息都被互联网所记录和保留了下来，并且进行加工和利用，为人所用，而这正是我们所担忧的信息安全隐患！更多的隐私、安全性问题：我们的隐私被二次利用了。多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？
眼下中国互联网热门的话题之一就是互联网实名制问题，我愿意相信这是个好事。毕竟我们如果明着亮出自己的身份，互联网才能对我们的隐私给予更好保护

⑵ IBM大数据分析

IBM大数据分析

数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。下面是我收集的IBM大数据分析，希望大家认真阅读!

大数据给体育赛事带来的价值

大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。所以发现这些价值的关键在于分析。就拿最近的中网来说，跟其他的体育项目一样，网球也涉及大量的数据。比如一发成功率、一发得分率和Ace球，这些数据是标志球员竞技水平的指标。发球速度、接发球成功率、上网成功率、得分点则突出体现了球员的.打法特点，如果非受迫性失误和双发失误率上升，那表明球员的心理状态或者体力开始下滑。

IBM赞助网球赛事并提供技术支持始于1993年，在1998年，IBM就为美国网球公开赛提供了虚拟化技术。从2005年以来，IBM通过SlamTracker追踪了四大满贯赛事八年来的全部8,128场比赛，每场比赛收集4,100万个数据点。有了这些数据，我们可以知道Ace球的数量，对比赛结果的影响很大，首先被破发的选手失败的可能性很大。再比如，一发速度快的选手，上网成功率比较高，纳达尔近几年的得分点，从底线逐渐逼近网前。这些数据不但可以给选手提供帮助，更可以通过这些数据来分析对手。这些都是大数据带给我们的改变。

IBM也在今年正式成为中网的白金信息科技赞助商。作为一项刚刚跨入十年的领先网球赛事，中国网球公开赛正在树立自己的品牌，相信有了IBM大数据分析技术的支持，为广大球迷、球员和教练提供更具人性化，现代化的环境支持。此外，中网还致力于成为具有感知化、互联化和智能化的顶级赛事。通过采用IBM的大数据分析及云计算技术，中网可以更加快速实现这一目标。

IBM SlamTracker分析出来的比赛

其实对于分析这个词语，在英文中有两个单词，一个是analysis，一个是analytics。这两者的区别就在于，前者只是对数据进行统计、过滤、抽取，发现价值。而后者则是通过数据分析创造价值。在IBM的SlamTracker里我们就能理解什么是分析出来的比赛，以及大数据是分析出来的价值。

在SlamTracker中，有一项Keys to the Match功能，它的功能就是找出每场比赛对阵双方选手获胜的三个关键指标，比如说，当温网男单决赛中德约科维奇对阵穆雷，小德的三个获胜关键指标分别是第4拍到第9拍的获胜率、Ace球数量、回球成功率，而穆雷的三个获胜关键指标分别是回球得分率、二发成功率和发球成功率。Keys to the Match 不但找到了这三个关键的指标，而且找到了量化的及格线。比如说在今年法网女单决赛里，Keys to the Match 告诉小威廉姆斯，要战胜莎拉波娃，接对方一发的回球得分率要争取超过36%，而反过来，莎拉波娃要打败小威廉姆斯，接对方一发的回球得分率要争取超过28%。如果在这三项指标里A选手比B选手完成的更好，那么A获胜的可能性就大大高于B，换句话说，如果A球员做到了这些指标，这场比赛的结果，其实我们已经知道了。

像这样的分析特点就在于，这三项指标并不是司空见惯的普通指标，例如第4拍到第9拍的胜率，这种不起眼的数据，是在电视转播屏幕上看不到的。然而就是这些不起眼的指标衡量了战局，决定了成败的关键。8128场比赛，每场比赛4100万个数据点，动用5500个分析模型，在45个潜在动态指标里选择、对比、分析、判断、猜测、排除、定位、评估、定量、组合，只有在这样基础之上，Keys to the Match才能够为对阵的双方挑选出最重要的三个指标，并且确定及格线。这就是大数据分析办到的事情，也只有大数据分析才能够办到。

⑶ IBM Power全面推动大数据分析发展

IBM日前在2015中国大数据技术大会上分享了其在大数据分析领域的最新成果，阐述了面向大数据分析领域的IT基础架构的最新战略。针对企业在认知时代面临的大数据分析工作负载，IBM坚信要以全新的IT基础架构作为支持。凭借产品和解决方案的持续革新，IBM致力于助力大数据应用创新，通过打造基于Power的本地生态系统，全面推动本地大数据分析技术的发展。

随着互联网和移动互联网技术的进一步发展，在数据量激增的同时，数据类型也变得更为复杂多样。如何快速处理这些数据使其产生价值，如何结合结构化与非结构化数据分析进行预测、推理、感知的判断并采取相应行动，成为企业亟须思考的难题。面对当前挑战，企业需要能够处理和分析大量结构化与非结构化数据，具备高可靠性和经济效益的认知系统。未来，随着数据量的进一步增长，企业将需要一个具备更强事务处理能力、更灵活调配系统架构的领先IT 基础架构。

IBM Power一直致力于凭借领先的IT基础架构，满足企业的大数据分析需求，帮助企业实现数字化转型。针对大数据分析与认知工作负载，IBM今年推出了多款Power产品。Power Systems LC服务器基于OpenPOWER基金会创新成果，针对企业大数据分析工作负载，能够提供比同等x86服务器更快的速度及更低的成本，帮助客户实现便捷、快速的部署。此外，IBM不仅凭借基于POWER8的Linux专属服务器帮助用户发展新兴应用，还通过企业级高性能Linux分区服务器为用户的关键应用提供支持，帮助企业发展新兴工作负载、实现业务转型。

着眼未来趋势，IBM坚信认知技术与思维是满足企业发展需要不可或缺的一部分。作为IBM在认知计算领域的卓越代表，沃森（Watson）在大数据处理与分析方面已取得突破性成就，拥有分析海量数据、处理并行复杂数据以及快速判断和应答响应等卓越能力。基于由IBM Power平台构建的高性能运算基础架构的支持，IBM正联合多家合作伙伴，推动沃森的应用。

除了不断革新Power硬件平台，IBM还通过对本地人才的培养推动大数据应用的创新。今年，IBM已联手CSDN成功举办了8期POWER8极限挑战赛，吸引了逾万人次参赛。IBM也成功举办了十余次培训沙龙，为开发者带来更多学习和交流的机会。此外，IBM还以不同形式联合合作伙伴为本地开发者提供基于Power的开源技术创新环境，帮助开发者加速其创新进程。

为提升本地合作伙伴的能力，IBM还与合作伙伴联手，积极推动本地开源技术生态系统的构建。在IBM“中国合伙人”战略的引领下，IBM与CSDN等伙伴联手启动Linux开源生态系统联盟，基于IBM多年来为开源领域提供的先进支持，携手国内ISV、开源技术社区、企业用户、创投公司等多方力量，共同打造一个基于Power技术的开源技术生态圈。IBM还联手OpenPOWER基金会成员推出了全新硬件加速ISV支持计划，为本地ISV免费提供基于RedPOWER服务器以及赛灵思FPGA的云端开发及测试环境，帮助ISV提升大数据、云计算等新兴技术研发能力，促进第二代分布式计算的发展。

IBM副总裁、大中华区硬件系统部总经理郭仁声表示：“认知时代的到来标志着信息技术的发展步入了全新阶段，也对企业的IT基础架构提出了更为严苛的要求。为了帮助企业更好地处理、分析数量庞大的结构化和非结构化数据，IBM Power将凭借扎实的硬件基础和深入的行业洞察，帮助企业构建全新的IT基础架构，更好地应对当前和未来包括大数据在内的种种挑战。”

⑷ 《IBM商业价值报告大数据、云计算价值转化》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《IBM商业价值报告》（IBM商业价值研究院）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

链接：https://pan..com/s/1xtiHRu7SxbxMcSVmb_JotA

书名：IBM商业价值报告

作者：IBM商业价值研究院

出版社：人民东方出版传媒有限公司,东方出版社

出版年份：2015-3-1

页数：292

内容简介：

IBM商业价值研究院经过一系列调研后明确指出，不久的将来，转型将进一步加强，以客户为中心的经济最终将转向每个人对每个人的经济。为此，企业要立即做出应对，以创造协调、共生、基于情境和认知的体验及业务模式。《大数据、云计算价值转化》一书专门针对大数据分析和云计算两项内容选取不同企业进行专项调研，特别适合企业管理人员作为参考，以指导和应对数字时代的技术变革和产业转型升级。

⑸ 大数据，也就是国外常说的Big Data。IBM把大数据概括成了三个V，请问是哪三个

大数据，也就是国外常说的Big Data。IBM把大数据概括成3个V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）和快速化（Velocity）。这些特点也反映了大数据潜藏的价值（Value），46V也高度概括了大数据的基本特征。目前对大数据比较一致的定义是：大数据是指无法在—定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

⑹ 大数据的基本介绍

1、大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）

⑺ 大数据的边界和大数据生存法则

大数据的边界和大数据生存法则

“大数据”的汹涌澎湃，让人们逐渐意识到，由此带来的，极有可能是一场发生在几乎所有领域的颠覆性革命。只是，虽然坊间有关大数据的论著很多，但敢于将这种趋势上升到“主义”高度的，恐怕非史蒂夫·洛尔莫属。身为在《纽约时报》撰稿长达二十余年的非虚构写作者和资深记者、编辑，因为长期从事数据科学报道，洛尔早在十多年前就敏锐地感受到“大数据”即将给人类带来的变化。而眼前的这本《大数据主义》，不同于此前的大多数同类论著的动人之处在于，它以一个在数据分析行业找到人生价值的年轻人、曾为脸谱网建立了最初的数据科学家团队的哈佛毕业生杰夫·哈梅巴赫的经历，以及人类数据时代的标杆——IBM公司的大数据生存法则为主线，在叙事中又穿插了大量相关人物的故事和观点，勾勒出了近几年大数据浪潮对人类生活诸多方面的深刻影响。

早在2012年初，史蒂夫·洛尔便先知先觉地以“大数据主义”为题，在《纽约时报》“周日评论”板块发表了一篇社论，网站点击量激增，很多读者还写了关于这篇文章的评论。《大数据主义》便是对上述主题进一步挖掘的成果。

杰夫·哈梅巴赫，这位曾在华尔街这个聪明人汇集的行业做金融数据分析，之后又加盟脸谱网，在从事数据科学研究的同时也为自己的人生赢得了财务自由。离开脸谱网后，他自己创办了一家名为Cloudera的公司，自任首席科学家，编写用于数据科学研究的软件。2012年夏天，年仅28岁的哈梅巴赫又转战医疗业，加入纽约西奈山伊坎医学院，领导一个数据小组，从事遗传信息的研究，为探索疾病模型的建立方法和治疗手段寻找突破口，这是他认为的目前能将数据科学研究投入应用的最佳途径。而作为一家有着上百年历史的科技巨头，IBM对数据技术的进展同样甚为关注，他们在较早时候就组建了研究团队，制定了战略方针，投入了大量资金，招募大批该领域的专家，团队人数至今已达2000人。其首席执行官甚至告诉洛尔：“我们把整个公司的前途都押在了大数据技术的应用上。”

大数据生存法则

自1946年计算机问世以来，便不可逆转地加速改变着人类的生活方式和进程。时至今日，海量存在于互联网及其他各处、能被人们获取的信息，早已由千字节（KB）、兆（MB）、千兆（GB）、太字节（TB），跃升为拍字节（PB）、艾字节（EB）、泽字节（ZB），乃至尧字节（YB）。据测算，如果将人类现存的信息全部汇集并存贮起来，需要用到的ipad，叠加起来的厚度可绕地球三分之二圈。正是这惊人的数据总量，使人类在处理信息时能经历从量变到质变的过程，就如同物质到了纳米级别，各种原有的特性都会发生惊人的突变，“大数据”概念的诞生，正是数据存量不断累积的必然结果。

面对不断生成的各种数据，尤其同一个系统或平台上生成的数据，尽管以人类的大脑很难理清它们相互之间的关系，对这些数据得以如此产生的前因后果更无法给出合乎逻辑的解释，但它们之间确实存在着一定的相关性。尽管以人类现有的理解能力看来，这种相关性并不十分清晰，甚至有几分神秘，但通过总结这一系列数据之间的生成规律，人们仍然可以比过去更为有效地决策，而不是像过去通常所做的那样，依靠个人直觉或是一些只可意会不可言传的经验来做出某个重要决定。因此，许多在过去看来无用的数据，今日都“变废为宝”了。举例来说，世界最大零售商沃尔玛通过对大数据统计和研究发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便买上几瓶啤酒。尽管商家不知其中缘由，但还是果断推出了啤酒与尿布捆绑销售的促销方式，提升了啤酒销量。由此看来，正是大数据带来的定量分析方法，为人们的决策带来了新的参考依据。作为一种创新工具，它还催生了大量相关技术，如社交媒体、传感器信号、基因组信息等，不仅有利于经济增长，还可以帮助我们重塑构建世界的方式，甚至在一定程度上改变我们世界观。

尽管大数据技术刚刚起步，但如今可涵盖的应用领域已十分广泛：从挖掘数据帮助企业经营决策，到对社交媒体用户展开细致入微的数据分析，提高网站的广告点击率；从利用大数据培育性能前所未有的智能机器人，到推动一些传统产业的升级换代。此外，还有更为性命攸关的医疗行业的“大数据革命”。例如有人提出，许多慢性疾病并非个体基因引起，而是一种复杂的网络性紊乱，涉及从分子、细胞、组织、器官到人类社群的各个环节。因此他们将一组涉及年龄、病史、生活方式和环境等可能影响疾病的发生发展因素，通过复杂的数学模型，全部转化为数字，以便试验性地检测一个人三年内患上某种疾病的可能性。尽管从定量分析角度看，精密科学，如物理学、化学等学科更为成熟，预测结果也更准确，但人们仍在努力引导医疗行业向定量分析的方向发展，而非仅仅依靠经验对人的健康状况定性。

在美国某些研究机构中，大数据应用几乎可协助建立人类行为模型，帮助人们了解自身各种行为之间的关联关系，那些不曾为人所知的人类行为的奥秘也将慢慢得到破解。

另一个很有意思的例子，发生在IBM公司研制的智能机器人沃森身上。这个“人”在《危险边缘》节目中高超的信息处理速度，战胜了面对人类对手战无不胜的超级挑战者，令人想起当年深蓝战胜棋王卡斯帕罗夫的故事。似乎显得巧合的是，深蓝的发明者，同样是IBM公司，如今它又一次以辉煌战绩证明了在人工智能领域的领先地位，所不同的是，这次的胜利，离不开大数据技术的鼎力相助。

在IBM沃森实验室召开的一次学术会议上，人工智能专家希利斯更提出了一个极具前瞻性的观点：“机器人必须学会讲故事。”在希利斯看来，如果一个计算机系统只会提供答案，而不会“思考”和“解释”问题，那么无论运算速度多快，都不会有突破性的前景。这里所说的“讲故事”，其实就是在软件糅合数据、想法、推断，并形成决策时，对整个过程实施跟踪，让人们在使用过程中和过后都能知道计算机是如何一步一步完成其工作的。给出这样的解释，就能让人们知道机器人与我们之间的关系，也就是弄清楚，在整个决策过程中，有哪些部分工作是机器人完成的，有哪些是由人类所做的。

大数据真果真无懈可击？

既然如此神奇，大数据技术及其应用岂不是理应被当代渴望进步、增长的人们顶礼膜拜·史蒂夫·洛尔并不这样认为。大数据技术的应用，仅从其可靠性而言，就亟待改进。在近年来一些大公司的错误经营行为中，常常可找到大数据应用的影子。此外，伴随大数据技术渗透进人们生活的，还有个人隐私被泄露的风险。无论社交网络的使用，还是各种随身软件中内置的定位装置，甚至连个人的基因信息，都会在人们并不知情的情况下，被大数据拥有者有意或无意地获取，从而令个人信息的保护程序受到严重威胁。

这方面最典型的例子还要数安客诚公司。这家全美最大的数据代理商，在全球范围内收集了数亿名消费者的相关数据。这些公开或推断所得的信息包括年龄、种族、性别，党派，以及诸如对度假的期待、对健康的关注程度等非客观信息。在将这些数据归纳之后，这家网站就可轻易推断出大多数美国成年人在这些项目上的相关数据，其深入细致的程度无人可及。《纽约时报》的一位评论员甚至写道：“访问者登录之后就会发现，该网站不仅有大量与自己有关的信息，甚至还有描述详细的私生活，面对这种情况，他们可能会大吃一惊。”面对这种对个人隐私的严重侵犯，除了少数民间的隐私权倡导者提出抗议之外，无论从法律或技术层面，至今仍没能设计出有效的预防措施加以制止。

更为本质的问题还在于：尽管很多大型现代企业早已进入了“无法计量就无法管理”的时代，但在人类生活的其他方面，仍有许许多多重要的东西无法只用数据就可以说明或解决的。事实上，至少迄今为止，几乎所有能赋予我们的生活以终极意义的东西，如情感、信仰、人与人之间的爱，还有个体自身庄严阔大的精神世界，都绝不可能以数据来涵盖或表达。因此单纯的数据崇拜并非福音，面对人类生活的无数复杂微妙之处，任何形式的“大数据决策”，都有必要用谦卑来调和，以免误入歧途。

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⑻ ibm对大数据处理定义的关键字

ibm对大数据处理定义的关键字5个V特性。
IBM IIG解决方案是推崇全方位，全能化的策略与思想：实现从源数据系统进行数据抽取/采集、数据转换、数据交付、数据管理、数据分析，到洞察业务，全程地实现了端-到-端的信息使用和管理；胸怀大志地向企业级用户提供可信赖的信息，为优化企业的业务和决策支持服务。以一个全面的信息集成服务平台为核心，为用户提供全程的数据集成、元数据管理、任何数据源与任何平台上的任何应用程序之间的连接；提供强大并行处理技术转换复杂逻辑的数据，并随着数据量增大而无限制地扩展系统。从数据的质量提升、生命周期管理、信息安全访问和合规，以及业务和IT技术人员的协同工作，这些都能帮助你最终获取到所需要的“可信赖”信息。不但能在用户所拥有的数据中心（on-premise）中建设，还能迁移到云上（off-premise）部署和建设。