大家好，关于大数据与人工智能优势很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于大数据与人工智能的的知识，希望对各位有所帮助！
本文目录
大数据和人工智能有什么关联？
第一层——两化融合
内容：
自动化——制造设备具备一定自动化能力，可实时产生生产制造的过程数据。
信息化——信息化主要指企业具备信息化能力，至少已经实施如ERP、MES、APS、WMS、SCM等传统软件，
物联网——具备RIFD、环境传感器等感知元件，可产生设备物联、物料物联、环境信息等。
作用：数据源
关键词：多源异构数据
第二层——信息通路
内容：
内部通路——打通企业内部网络数据通路，有条件可建立数据仓库或大数据中心。
外部通路——与互网联信息关联，通过爬虫或第三方数据服务获取商业舆情、用户画像等信息。
安全性——即在安全的基础上实现信息互通，尤其是内外部互通时，信息安全直接影响生产经营，甚至影响企业的竞争力。
作用：数据通道
关键词：消除信息孤岛
第三层——大数据
内容：
分布式集群——最著名的当属Hadoop生态圈，地球人都知道。
多源异构数据处理——多源是指企业需具备广泛数据来源，多源同时意味着较大数据量，传统IT架构处理千万级数据已经很困难了，要么牺牲时间要么牺牲硬件，而在大数据的分布式集群架构下，亿级数据秒处理只是入门门槛；异构是指要处理结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，在传统的关系型数据库架构下，非结构化数据的处理采用对象存储，很难做到全文检索，而大数据架构下非结构化数据直接处理的模式多变灵活，且可与结构化数据进行关联分析。
数据运营——数据运营的概念在传统软件产品的世界中几乎是不存在的，以往软件提供特定功能，用户使用其功能。而在大数据的世界里，如果把数据比作钻石矿，大数据平台提供数据采集能力，数据就被开采；平台提供处理能力，数据矿就被提炼；平台提供配套运营体系，数据矿就变成了光彩夺目价值连城的首饰。数据运营能力决定了数据的价值，同时是不同的数据也是不同的矿藏，挖掘开采方式也不同，地貌也不同，因此配套解决方案也不应一套方法放之四海而皆准。
作用：数据探索
关键词：4个V（高速、高价值、大数据量、多样性）
第四层——人工智能
内容：
机器学习——分为有监督学习和无监督学习两种，当下最火的自然就是借AlphaGo扬名立万的深度学习领域了。
算法模型——构建数学算法模型，为企业应用场景提供支撑。可以是古老的贝叶斯，也可以是神经网络、灰度预测、随机森林等，原则就是算法为应用场景服务。
智能决策
作用：自学习能力参与决策、生产经营
关键词：自学习——只有具备自学习能力，才称得上人工智能，才具备了模拟人脑的能力，才能做我们的制造能力具备了大脑，才能称得上智能制造。
大数据应用是不是比人工智能应用更加广泛呢？是不是更加深入生活呢？
谢谢邀请！
从技术体系上来说，大数据是智能化的基础，大数据的发展必然会促进人工智能的进一步发展，从技术成熟度上来说，大数据技术在2016年的时候已经趋于成熟（来自Gartner报告），而人工智能目前依然处在研究的初期阶段，所以大数据未来将逐渐落地，而人工智能的落地还需要按步骤分阶段进行。
目前大数据已经开始在很多领域陆续开始应用，其实从技术体系上来说，大数据技术的发展是一个连续的过程，在技术上伴随着统计学、物联网、云计算的发展而逐渐完善。比如，大数据目前一个重要的应用是数据分析，而数据分析本身就存在很长的技术积累期，统计学主要的研究内容就是数据分析，所以大数据的发展存在一个比较扎实的理论和应用基础。从这个角度来说，大数据的落地还是具有广泛基础的。目前大数据的处理也有很多种方式，比如目前比较流行的Beam就是一个流处理和批处理整合的应用。
随着大数据和人工智能的发展，二者之间的界限也逐渐模糊，比如目前从事大数据分析的工程师往往也在做机器学习方面的研发，而机器学习是人工智能领域的重要研究内容之一，与此类似的情况还包括自然语言处理、计算机视觉和机器人学等内容，目前这些传统的人工智能研究领域已经与大数据建立起了紧密的联系。所以说，随着大数据的发展和落地，人工智能也一定会伴随着大数据逐渐开始落地应用。
总之，未来大数据与人工智能的结合将更加紧密，有大数据的地方也往往会有人工智能的身影，对于很多用户来说，大数据的价值需要智能体（人工智能产品）来进行体现，尤其是对于普通用户来说，大数据比较抽象，而智能体则比较好接受。
大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些相关方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
大数据和人工智能专业哪个好
大数据和人工智能专业这两个不能简单说哪个好。大数据偏软，是软件程序来统计编辑，分析用户特征，给用户贴上许多标签，帮助制定更适合的商业策略。
人工智能则软件硬件都有，包括传感器以及机器人，工业互联网范畴。
这两个专业未来都会蓬勃发展，潜力无限，所以个人看这两个专业都很好，看你自己的条件适合做哪个，对哪个感兴趣，所以选哪个专业，只有结合你自身情况来看了。
大数据和人工智能方向怎么选择，哪个前景更好？
这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，当前大数据和人工智能都是不错的选择，在工业互联网和“新基建计划”的推动下，大数据和人工智能将发挥出更大的作用。从这个角度来看，当前选择大数据和人工智能方向不仅能为自己带来更多的发展机会，同时也是顺应时代发展的选择。
从技术体系结构来看，大数据和人工智能之间有非常紧密的关系，大数据也可以看成是人工智能技术的重要基础之一，可以说没有数据也就不会有智能，而人工智能也是大数据应用的重要出口，如果没有人工智能这个出口，大数据的价值边界会有很大的局限性，从而限制大数据的价值空间。
从学科体系来看，大数据和人工智能都是非常典型的交叉学科，大数据涉及到数学、统计学和计算机三大基础学科，而人工智能则还涉及到控制学、哲学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能涉及到的学科更多，难度也更大一些。
长期以来，人工智能领域的人才培养一直以研究生教育为主，虽然当前一部分高校也陆续在本科阶段开设了人工智能专业，但是相对于大数据专业来说，人工智能的技术体系远未成熟，所以当前选择学习人工智能方向，最好读一下研究生。另外，选择人工智能方向一定要具有较强的学习能力，同时要有专业人士的指导，由于人工智能领域的很多实验对于场景（数据中心）也有比较高的要求，所以学习人工智能方向最好能在科研（实践）环境下进行。
最后，由于当前大数据技术体系已经趋于成熟了，所以如果未来没有计划继续读研，那么选择大数据方向则是一个比较现实的选择。从近两年大数据领域的人才招聘情况来看，大数据开发人才的岗位需求量还是比较大的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
关于大数据与人工智能优势到此分享完毕，希望能帮助到您。
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