⑴ 如何利用大数据、人工智能等技术，实现企业数据的收集、分析和挖掘，为决策提供智能支持
利用大数据、云计算、人工智能等技术，实现企业数据的收集、分析和挖掘，为决策提供智能支持，企业可以考虑以下几个方面：
1)?????? 建立高效的数据采集和整合机制，通过各种手段获取各类数据，并对数据进行清洗、整合和存储。
2)?????? 利用云计算技术提供弹性的计知兆算资源和存储空间，并实现数据的安全保护和随时访问。
3)?????? 利用人工智能技术进行数据分析和挖掘，以提取有价值的信息，并利用机器学习、深度学习等方法进行数据预测和优化。
4)?????? 利用可视化技术颤数将分析结果呈搭洞租现给决策者，并提供智能化的建议和方案。
对于上述解决方案来说使用用友YonSuite可以帮助企业解决问题。YonSuite是基于YonBIP云原生架构，为成长型企业提供“营销、制造、采购、财务、供应链、税务、人力、办公、平台”融合一体，支持企业全球化经营、社会化商业的云服务包。它可以为企业提供全面、灵活、安全的大数据解决方案。用友YonSuite从以下几个方面来帮助解决：
1)?????? 实现多源异构数据的快速接入、清洗、转换和加载；
2)?????? 提供海量并行处理（MPP）数据库服务，支持多种类型的查询语言；
3)?????? 提供多种类型的大数据分析服务，如流式分析、批量分析、交互式分析等；
4)?????? 提供多种类型的人工智能服务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等；
5)?????? 提供多种类型的可视化服务，如报表制作、仪表盘展示、图形绘制等
⑵ 大数据产业如何成为新的经济支撑
大数据产业如何成为新的经济支撑
在大数据时代，企业需要的是实时数据，需要的是高效工具，需要的是决策支持和预测。中国200多家大数据企业，看到了大数据产业的曙光，看到了大数据产业的价值，同时也在经历着大数据企业的痛苦。大数据产业发展很快，市场正在逐步变大，但是其产业优势不明显，优势企业很少，数据商业化较慢，市场还不成熟，客户数据商业敏感度较低，缺乏高质量数据工具和人才。所有大数据企业内心的感受就是，站在了时代的风口，选对了方向和行业，但是发展壮大还是很难。200多家大数据企业正在努力耕耘着大数据产业，痛并快乐着。
大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。当企业的信息不再是一座孤岛，那么企业就不会对海量的数据束手无策，很多时候当企业想办法将一座信息孤岛打破的时候，又一座信息孤岛又产生了，大数据技术的发展，将帮助企业负担起处理这些数据的重要任务，想要将数据转化为企业的业务需求，建造数据的相关性是不可缺少的。，对于数据的理解，将数据作为企业资产的一部分，数据有可能帮助企业找到新的收入来源，数据分析的过程不仅仅是一个数据处理的过程，在数据分析的过程中还是要建立科学的数据分析文化。
在进行大数据应用的过程中，不能只说依靠管理者的直觉作出决策，大量数据的处理就是为了更好的决策作为决策考量的标准，如果企业没有办法处理数据安全的问题，那么实施大数据就是一个将自己暴露的危险过程，不论是数据的安全还是数据的维护，都是企业实施大数据过程中最基本的任务。
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
企业需要获得海量数据，获取海量数据有两种方式，第一种是去租用有宽带接入资质企业的带宽，这样的成本会很高，本来数据的获取就是需要长久，这样租用带宽也是会产生一个长久的带宽租用费用；另一种方式就是自己申请ISP许可证（因特网接入服务许可证），这样的话企业在宽带接入上的成本会大大降低。
企业获取了海量数据，那么就需要有一个存储的地方，同样的，数据的存储也是有两种方式。第一种也是租用有因特网数据中心资质企业的服务器来存储海量数据， 这样的话对企业的运营成本也是有很大的提升，因为数据的存储也是一个长期性的问题，而且数据是在不断的增加，这样就对存储空间的要求也很高，并且如果租用 的存储空间的话，有很多不可控的因素；另一种方式就是企业自己申请IDC许可证（因特网数据中心服务许可证），这样的话，企业对存储空间有着很高的可控性，运营成本也会降低很多很多。
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⑶ 大数据分析系统平台方案有哪些
目前常用的大数据解决方案包括以下几类
一、Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来
四、Apache Drill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
⑷ 大数据分析需全面解决方案
大数据分析需全面解决方案
当前，越来越多企业将大数据的分析结果作为其判断未来发展的依据。同时，传统的商业预测逻辑正日益被新的大数据预测所取代。但是，我们要谨慎管理大家对大数据的期望值，因为海量数据只有在得到有效治理的前提下才能进一步发展其业务价值。
最广为人知的大数据定义是Gartner给出的大数据的3V特性：巨大的数据量（Volume）、数据的快速处理（Velocity）、多变的数据结构和类型（Variety）。根据这一定义，大家首先想到的是IT系统中一直难以处理却又不容忽视的非结构化数据。也就是说，大数据不仅要处理好交易型数据的分析，还把社交媒体、电子商务、决策支持等信息都融入进来。现在，分布式处理技术Hadoop和NoSQL已经能对非结构化数据进行存储、处理、分析和挖掘，但未能为满足客户的大数据需求提供一个全面的解决方案。
事实上，普遍意义上的大数据范围更加广泛，任何涉及海量数据及多数据源的复杂计算，均属大数据范畴，而不仅局限于非结构化数据。因此，诸如电信运营商所拥有的巨量用户的各类详细数据、手机开关机信息、手机在网注册信息、手机通话计费信息、手机上网详细日志信息、用户漫游信息、用户订阅服务信息和用户基础服务信息等，均可划归为大数据。
与几年前兴起的云计算相比，大数据实现其业务价值所要走的路或许更为长远。但是企业用户已经迫不及待，越来越多企业高层倾向于将大数据分析结果作为其商业决策的重要依据。在这种背景下，我们必须找到一种全面的大数据解决方案，不仅要解决非结构化数据的处理问题，还要将功能扩展到海量数据的存储、大数据的分布式采集和交换、海量数据的实时快速访问、统计分析与挖掘和商务智能分析等。
典型的大数据解决方案应该是具有多种能力的平台化解决方案，这些能力包括结构化数据的存储、计算、分析和挖掘，多结构化数据的存储、加工和处理，以及大数据的商务智能分析。这种解决方案在技术应具有以下四个特性：软硬集成化的大数据处理、全结构化数据处理的能力、大规模内存计算的能力、超高网络速度的访问。
⑸ 大数据解决方案都有哪些
在信息时代的我们，总会听到一些新鲜词，比如大数据，物联网，人工智能等等。而现在，物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活，对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业，对于大数据的分析和解决是很多人不太了解的，那么大数据的解决方案都有哪些呢？一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。
第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。这个项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同，它是一个以数据流程为中心的，面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。
然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外，Hadoop 依赖于社区服务器，所以Hadoop的成本比较低，任何人都可以使用。
接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、Admaster等等。
最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
通过上述的内容，想必大家已经知道了大数据的解决方案了吧，目前世界范围内拥有的大数据解决方案种类较多，只有开发并使用好最先进的，最完备的大数据解决方案，一个公司，甚至一个国家才能走在世界前列。
⑹ 如何建立以人工智能和大数据为支撑的技术运营团队
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。