大数据时代，对人们生活的影响在哪些方面
大数据时代，对人们生活的影响在哪些方面？时间：2022-01-22来源：小亿浏览数：10782次
肯尼思·库克耶2010年发表了一篇关于大数据的专题报告，标志着其较早洞悉了大数据时代的发展趋势。美国麦肯锡全球研究院（MGI），最先提出了“大数据”时代的到来。2011年5月，MGI发表了名为“Bigdata:Thenextfrontierforinnovation,competitionandproductivity”（大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标）的研究报告，提到数据已经渗透进入到各个行业领域之中，成了一项重要的生产因素指标。《纽约时报》在其2012年2月的一篇专栏文章里称，“大数据”时代已经降临到了经济和商业等领域之中，人们的未来性决策不能再仅仅凭借原有的经验、直觉，而是要更多地根据数据分析，才能作出进一步判断越来越多的人认识到大数据在我们生活中的重要意义和作用，大数据的出现也改变了人们的生活方式，生活习惯等等。那么我们身处大数据时代，大数据对人的生活的影响究竟在哪些方面呢？亿信华辰今天想和大家聊聊这些。一、大数据时代的概念要理解什么是大数据时代，首先要理解什么是大数据。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。”大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。基于大数据的概念，我们也可以得出大数据时代的概念。大数据时代是指利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。在餐饮、电信、金融、娱乐、体育等领域都能够感受到大数据对各行各业带来的影响。大数据时代的特点一般指的是：1、信息量庞大所谓的大数据时代，从字面意义上就不难理解，数据非常大，信息量比较庞大，这也是互联网迅速发展所带来的改变。仅从通讯上面我们就能够看出来，以前的2G、3G就能够满足人们使用，到后来的4G，网络的发展，人们能够通过互联网获取的信息越来越多，现在又开始推出5G，大数据的时代，毕竟容纳和接受更多的信息。2、多样化大数据时代的我们会有这样一个感受，就是自己不知道的东西都能够通过网络搜索来获取，在网上我们能够看到各种各样的信息，这便是大数据时代的多样性带给我们的不一样的感受。我们工作的时候，有工作的软件，下班放松娱乐，也有相关的软件和信息。3、高速高流动性以前网络发展慢，相互之间进行数据传输和信息传送可能需要很长的一段时间，人们之间的沟通和交流并没有多么明显的改善，而大数据时代的慢慢到来，我们便不难发现，以前需要很长时间才能够传输完成的文件，现在几秒钟就能完成，但这也对信息的精密度和服务器的运行平稳提出的了很大的挑战。4、共享性在网络不发达的时间，我们获得新知识或者新经验的方式，只能够是自己摸索或者请教有经验的人，而现在，我们在网上能够随时找到很多自己想要的领域的知识分享。不仅如此，在某些领域，也能够通过网络进行交流和商讨，而不是非要面对面进行。二、大数据时代常用的大数据技术
大数据技术可以定义为一种软件实用程序，旨在分析，处理和提取来自极其复杂的大型数据集的信息，而传统数据处理软件永远无法处理这些信息。目前我们生活的很多方面都需要大数据处理技术来分析大量实时数据，并提出结论和预测以减少未来的风险。一般来说，大数据时代常用的大数据技术包括以下四种：1、数据存储大数据存储技术是大数据领域的另一个关键数据，人们利用分布式存储代替集中式存储，用更廉价的机器代替之前昂贵的机器，让海量存储的成本大大降低。分布式存储系统需要借助分布式数据库来实现，分布式数据库重点解决大文件存储、存储设备的动态扩展、数据存储节点的容错以及数据的快速检索问题。为了既能够保证对海量数据的存储，又能够保证事务的一致性，通常对增加、删除、修改、查询操作进行区分处理。2、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。3、数据分析大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据分析是一个大而复杂的数据集的集合，很难使用可用的数据库管理工具或传统的数据处理应用程序进行存储和处理。挑战包括捕获，管理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化此数据。4、数据可视化数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。这种定义可能显得比较晦涩难懂。在大数据分析工具和软件中提到的数据可视化，就是利用运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像。三、大数据时代对生活的影响
1、大数据技术在生活中的应用制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。金融行业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。互联网行业：借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。城市管理：可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。体育娱乐：大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。安全领域：政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
2、大数据时代对生活的影响（1）、正面影响改变了信息获取的方式 信息传递的发展历程较为漫长，远古时代传递信息时，多借助某种特殊方式或面对面进行传递；随后文字的出现，使得信息传递的方式发生了变化；然后电报与电话的发展，有效实现了非面对面的信息传递。随着信息技术和网络技术的发展，迎来了web2.0时代，信息传递方式变为网络传播的方式，人们开始接触海量的信息，选择自身所需的信息进行传播。优化了科研方式传统的科研方式多属于线式和点式的方式，而随着大数据技术的发展，将其应用在科研活动中，能够对数据进行密集网络形式的传输，确保科研连接的迅速性，促进科研整体进度的提高。此外，大数据技术能够传递和处理非结构化信息，充分挖掘科研的广度和深度，有效增强科研合作的能力，促进科技水平的进步。 加强了社会安全管理 在社会安全管理领域中，可以利用大数据技术挖掘手机数据，对交通拥堵和客源信息情况、流动人口出现和来源等进行实时动态分析。同时可以借助搜索引擎、微信、微博以及短信等对舆情和热点事件进行挖掘和收集，并有效追踪虚假信息的源头，确保社会更为安定有序，加强社会的安全管理。如美国麻省理工学院利用大数据技术，对十万人手机的空间位置、短信和通话等信息加以处理，并对人们行为的时空规律性加以提取，从而进行犯罪预测。强化了医疗卫生体系的精密度 在分析大数据应用于医疗卫生行业时，通过对大量用户的搜索记录进行分析，如“发烧”、“咳嗽”等特定词条的搜索，谷歌公司能够对美国冬季流感的传播趋势进行准确预测，并且预测结果与官方数据基本一致。就个人而言，在传统的医疗服务过程中，医生只能判断个人患者身体状况，而利用大数据则能够提供个性化的医疗服务，分析患者累积历史数据，并从特殊药物反应、特定疾病易感性以及遗传变异等质之间的关系出发，为患者提供个性化的服务。此外，大数据能够在疾病症状发生之前，可以为患者提供早期的诊断和检测，从而减轻卫生系统的负担。
（2）、负面影响泄露个人信息 大数据时代属于信息时代，信息和网络传输方式和渠道会在一定程度上涉及到大量的信息。随着3G手机的普及以及互联网的发展，人们随时随地都在产生数据，而这些数据不再具备神秘性和私有性，导致个人信息泄露。目前，人们越来越忽视集体主义的重要性，导致个人信息和个人隐私受到较大威胁。一旦个人信息被非法利用，将会造成无法估量的损失，因此重视个人隐私，强化自身信息安全能力的保护具有十分重要的意义。 对数据处理设备的要求更高大数据主要是有半结构化数据、非结构化数据以及结构化数据构成，并且前两者的比例将朝着增大的趋势发展。同时由于数据量大，对数据处理、筛选、存储以及收集等设备提出了更高的要求，这在一定程度上不利于大数据创造价值的有效实现。四、小结
科学技术的发展与进步有效改变人们的生活方式，为人们的生产生活提供了极大的便利，但是其也存在一定的不足。因此在利用大数据技术对日常生活事物进行处理时，要有效规避其带来的负面影响，科学合理应用技术，从而促进社会的可持续发展。
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数字经济时代，人工智能成为产业数字化转型“枢纽”
过去10年，新一代信息技术应用不断为各行各业注入新活力，形成了人工智能、云计算、5G为代表的核心科技力量，也成为了推动产业升级的重大突破口和经济高质量增长的重要引擎。通过充分发挥海量数据以及丰富应用场景的优势，数字技术正在与实体经济之间进行更加紧密且高效的融合，在不断提升更多行业的实际竞争力的同时，也开启了产业间更多的想象空间，加快了其转型的步伐。
尤其是人工智能，伴随着产业应用规模的不断突破，在数字经济时代的推动之下，人工智能产业也在“成熟期”的阶段当中逐渐站稳脚跟，并且已经开始赋能各行各业的合作伙伴实现其高效的数字化变革与发展。
当下，数字经济的快速发展正在为整个人工智能产业创造良好的发展条件和技术环境，而人工智能作为关键性的新型技术能力，也正在被视为推动整个国家数字化经济发展的核心推动力。根据今年国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》，包括AI算法、算力在内的数字经济核心产业增加值在2025年达到13.8万亿元，并通过这13.8万亿元数字经济核心产业，带动各产业间的数字化转型，推动数字技术与实体经济深度融合，让数字经济成为促进公平与效率更加统一的新经济形态。
数字经济发展的大趋势下，国家的支持进一步促进了包括人工智能在内核心科技的应用。可以看到，近些年人工智能技术已经开始在企业发展的各个环节当中发挥巨大作用，从设计到生产、从管理到营销，人工智能技术的“触角”可以说是已经深入到了社会经济的方方面面。从行业领域来说，交通、制造、能源等各色行业都开始着手进行与人工智能技术应用之间的“打磨”。
以机器视觉技术、感知智能技术、机器学习、自然语言处理等为技术主导的人工智能服务也已经逐步完成了社会、市场间的磨合，获得了市场以及社会部门机构的认可，在检查巡检、管理调度、决策支持等一系列业务发展的关键环节当中体现价值。
但不可否认的是，当前大部分企业的数字化转型，仅仅完成了企业的数据信息化，实现了数据之间的连接，但远远达不到“数字化”对智能的要求。多种“不确定”因素带来的影响似乎让人工智能的产业化之路蒙上了阴影。
“机会是留给有准备的人”。面对新环境适配带来的影响，行业内有的企业疲于整改，有的企业却可以利用自身能力为行业重新“正名”，改变人们对当下人工智能略带“微词”的看法。作为ICT产业内的先行者，在人工智能还只是高高在上的概念时，华为就与合作伙伴和开发者们共同努力，助力包括人工智能在内的ICT技术成为推动社会不断向前的创新动力，成为一种从政务机构到企业组织都无法拒接的底层能力来源，不断驱动着这个社会的数字化创新。
可喜的是，随着国家针对数据、算法的法律、法规的及时出台，为人工智能为代表的数字技术发展，提供了明确的发展方向，消除了不确定因素的影响。华为计算也在合规的前提下，通过数据脱敏等手段，让人工智能的计算能力真正帮助合作伙伴，将数据资源转变为数据资产，更进而成为数据资本，以实现“数字+AI”的业务与战略发展构想。
为了不断提升人工智能的应用广度与深度，华为自2019年发布计算战略以来，在对人工智能架构创新的基础上，投资全场景处理器族，包括面向通用计算的鲲鹏系列，面向AI计算的昇腾系列，面向智能终端的麒麟系列，以及面向智慧屏的鸿鹄系列等，让合作伙伴在高性能、安全的前提下，适配实际应用场景。另外，华为计算还通过科研创新与人才培养平台，持续在为人工智能产业培养源源不断的人才。各种行为都表明，华为正在践行“把AI带入千行百业，助力相关产业数字化升级”。
在具体的制造、能源、交通等行业领域，华为人工智能正在通过“昇腾AI”提升客户的体验，优化重塑产品和服务，实现基于洞察的流程智能化。
在制造行业，在“把AI带入每一条产线”的理念下，基于昇腾AI基础软硬件平台的昇腾智造数字工厂AI解决方案，做到了对制造行业量身定制的质量检测、厂区安全等应用领域的一站式、高精度、开箱即用的AI解决方案，打通了AI应用在制造行业的“最后一公里”，实现了把AI带入每一条产线。在华为自身的南方工厂中，率先采用昇腾智造AI质检，在内部200多个产线应用中，实现质检效率提升3倍+，准确率>99%的好成绩；
在能源领域，华为计算推出了“昇腾智巡”的远程智慧巡检解决方案，利用人工智能与自动控制、物联网等技术相结合的分析取代了传统的人工巡检，让巡检更安全，效率和准确率更高，并显著降低误漏操作的风险。在昇腾智巡在深圳市供电局的案例中，深圳市供电局通过采用昇腾智能输电运检解决方案，解决了信息回传难，流量消耗大，设备运行功耗高，长期阴雨天气导致供电不足，设备掉线率高等问题，实现了对电网的智能无人运检；
在交通领域，华为技术利用人工智能技术对车辆、轨迹等进行智能分析，在此基础上推出面向智慧交通的“昇腾智行”解决方案。在昇腾智行的运作下，高速公路在自由流收费稽核、视频云联网、车路协同等场景下，进一步提升全天候通行能力。在昇腾智行在湖南高速试点运营中，“昇腾智行”借助多流水融合路径、大数据、人工智能、边缘计算等技术，提高稽核的效率与准确性，有效地打击恶意偷逃费行为，确保高速公路通行费应收尽收，预计年挽回损失近亿元。
在当下的后疫情时代，多种不确定因素叠加对经济正增长趋势带来巨大冲击。面对百年未有之大变局，发展数字经济，释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，才能更深层次探索数字经济催生的新动能和新产业。
面对数字经济发展的广阔前景，正如昇腾AI产业的定位，就是聚焦在人工智能基础软硬件平台，核心开发理念是打造极简易用、极致性能的全场景人工智能平台。认真做产品服务，行正道。华为没有去考虑一些所谓的“捷径”，而对于整个数字产业而言，华为也表现出它做产品的态度，华为相关负责人也曾在多个场合强调，希望自己是拿最后一块蛋糕的人，因为只要人工智能产业的市场足够庞大，最后一块蛋糕也足以支撑和激励华为不断推出更好的产品。
大数据与人工智能论文
经过一学期的学习，我对大数据与人工智能有了基本的认识。身处大数据时代，云计算、人工智能等核心技术正在以“一往无前”的气势推动着企业创新和新一轮技术的变革。数据记录着庞大的行为轨迹以及商业触点，让一切可溯。
随着移动互联网和云计算的的飞速发展，空间位置数据的快速沉淀和积累，使得空间大数据迅速崛起，登上舞台。而机器深度学习、人工智能技术的诞生则进一步拓展了空间大数据的服务能力，人工智能技术不仅能够提升数据处理能力及效率、降低人力消耗，更使得空间大数据服务应用到更多领域，在针对不同客户需求，精准定制数据信息服务方面都有着出色的表现。当空间大数据、云计算与人工智能发生碰撞，地理服务产业势必会发生神奇的变革与进步。
继移动互联技术和云计算技术之后,能够称得上颠覆性信息技术的当属大数据技术了。大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。它使得我们能够对数量大、种类多、价值密度低、本身快速变化的数据进行有效地、低成本地存取、检索、分类以及统计。但这不代表我们可以高效率和低成本地掌握这些数据中蕴藏的巨大价值,诸如隐性社会科学规律和经验。不过值得一提的是,人工智能技术在大数据分析、预测等领域已经开始崭露头角,展现出了强劲的发展势头,大数据的核心使用价值在人工智能技术的发展与运用下展示了巨大潜力。同时,大数据技术的发展也为人工智能领域带来了大量机遇和挑战,更加激发了该领域的无限发展可能性。大数据分为三个层次。一是容量很大的数据，比如两个仓库都堆满了很多书，甲仓库的书全是大学二年级数学教材，乙仓库的为大学各类教材及其提升学生综合能力的各类图书，两仓库都满足了“大”的要求；二是大容量且有用的数据，比如对大学教学来说，肯定上述甲仓库的书几乎没用，而乙能满足这一要求；三是从中挖掘核心数据的强大能力，这个很考水平。所以，大数据不能简单地理解为数据多，其核心是数据挖掘。挖掘数据则要涉及到云计算。这种如云般运算的能力与强度，实际上就是考验科技与研发人员的“认知”水准。但数据实际上是个老掉了牙的东西。上古时期的结绳记事、以月之盈亏计算岁月，到后来部落内部以猎物、采摘多寡计算贡献，再到历朝历代的土地农田、人口粮食、马匹军队等各类事项都涉及到大量的数据。这些数据虽然越来越多、越来越大，但是，人们都未曾冠之以“大”字，那是什么事情让“数据”这瓶老酒突然换发了青春并如此时髦了起来呢?
对比大数据和人工智能产业的发展是有启发的。因为人工智能的发展和数据密不可分，而且目前人工智能发展所取得的成就大部分和大数据密切相关，因此观察大数据产业的发展对人工智能产业发展很有意义，同时我们认为数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业的本质，实际上大数据产业的落地能力是强于人工智能的，所以大数据产业发展中出现的问题对人工智能产业发展很有意义。大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是人工智能产品，为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度，并不断增强技术落地（商业变现）的速度，例如，在新零售领域，大数据与人工智能技术的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测每月的销售情况；在交通领域，大数据和人工智能技术的结合，基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制；在健康领域，大数据和人工智能技术的结合，能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。