说到大数据不能不提人工智能，这是近年来非常火热的新技术方向。从几年前大家普及人工智能是什么到现在业界普遍讨论如何落地，人工智能几乎主导了各行各业。大数据时代不可阻挡。一方面，企业为了降本增效，正在寻求数字化、智能化转型。以便利用新技术实现结构性增长；；另一方面，国家释放了推进“新基础设施”、加快经济建设的信号，对信息数字技术产业给予了前所未有的重视。
人工智能的三大核心要素:算法、算力和数据缺一不可。其中大数据更像是水电、煤炭这样的基础设施的存在。数据沉淀将成为未来企业构筑壁垒的核心竞争力。具体来说，Da 数据的发展方向涵盖了很多方面，比如: > >新零售的新颖之处在于改变了“零售数据”，通过Da 数据重新定义了“人货场”的概念。传统零售下，通常是“人找货”，用户只能买店铺提供的东西。
8、有哪些大 数据分析案例?如下:1。大型数据应用案例:医疗行业1)SetonHealthcare是第一家使用IBM最新的Watson技术对医疗保健内容进行分析和预测的客户。该技术可以让企业找到大量与患者相关的临床医疗信息，通过大数据处理更好地分析患者的信息。在加拿大多伦多的一家医院，早产儿每秒钟有3000多个数据读数。通过这些数据分析，医院可以提前知道哪些早产儿有问题，有针对性地采取措施，避免早产儿死亡。
也许在接下来的几年里，他们收集的数据会让你的诊断更加准确。比如不是一般成年人一天三次一片，而是在检测到你血液中的药物已经代谢完的时候会自动提醒你再次服药。2) Big 数据配合乔布斯癌症治疗乔布斯是世界上第一个对自己所有的DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了几十万美元。他得到的不是样本，而是包含整个基因的a 数据文档。
9、大 数据的特征有哪些?什么是大数据？它的四个基本特征是什么数据(bigdata)，是指在一个可承受的时间范围内，无法用常规的软件工具进行捕获、管理和处理数据* *。1.数据金额大，TB，PB，甚至EB等。数据数量数据需要分析处理。2.要求反应快，市场变化快，对数据的分析也要求快，对性能要求更高，所以数据的量对于速度来说有些“大”。
4.价值密度低，因为数据没有及时收集，数据不完整，数据可能不连续等。、数据可能有些失真，但是当- Big 数据已经成为各种会议的重要话题，管理者们都不愿意错过这个新兴的趋势，毫无疑问，未来企业在尝试分析已有的海量信息来提升业务附加值时，一定会采用large 数据技术。
