我们可以看到数据Presentation爆炸式增长，数据量越来越大，以视频、音频、图像为代表的多模态数据速度快。国内成为大数据的公司还是分为两类:一类是有能力收购大数据的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头，以及华为、浪潮、中兴等国内龙头企业，成为大数据并轰轰烈烈的领导门店，数据存储，数据分析，数据可视化和数据安全等领域；另一种是初创的big 数据 company，它依靠big 数据工具为市场带来创新的解决方案，推动技术发展。
详细说明你对“Da 数据”的不了解。2012年，“Da 数据(bigdata)”这个词被提及的越来越多。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的大众数据并命名。它曾登上《华尔街日报》专栏的封面，进入白宫官网的新闻，出现在国内一些互联网主题的讲座沙龙，甚至被敏感的证券公司写进投资推荐报告。
它曾登上《华尔街日报》专栏的封面，进入白宫官网的新闻，出现在国内一些互联网主题的讲座沙龙，甚至被敏感的证券公司写进投资推荐报告。数据正在迅速扩张，越来越大，这决定了企业未来的发展。虽然企业可能没有意识到数据explosive增长所带来的隐患，但是随着时间的推移，人们会越来越意识到数据的存在。
“Da数据”近年来发展蓬勃。它不仅仅是企业的一种趋势，更是一种改变人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益凸显。掌握数据资产，做出智能决策，成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视“大-1”的战略布局，重新定义自己的核心竞争力。国内成为大数据的公司还是分为两类:一类是有能力收购大数据的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头，以及华为、浪潮、中兴等国内龙头企业，成为大数据并轰轰烈烈的领导门店。数据存储，数据分析，数据可视化和数据安全等领域；另一种是初创的big 数据 company，它依靠big 数据工具为市场带来创新的解决方案，推动技术发展。
3、大 数据面临的技术挑战上周在《大的趋势与特征》数据中说，人类这次面临的问题不是问题解决不了，而是问题太复杂了。用机械思维，其速度和效率跟不上新问题的出现。正是在这种分工越来越细，合作越来越紧密，问题越来越复杂的背景下，产生了“大数据”的思维。Big 数据思维也有其独特的体量性、多样性和完备性，使过去看似复杂、难以处理的问题变得可解。事实上，早在20世纪60年代，就有研究人员提出用人工智能来解决社会问题。
吴军老师在《智能时代》中说:“在人类发明史上，很多领域的早期尝试都是模仿人或者动物的行为，因为这是我们直觉思维最容易的方式。”然而，经过十几年的发展，科学家发现采用上述思路发展人工智能似乎并不能解决任何实际问题。很多科学家开始反思人工智能的发展，在接下来的20年左右的时间里，人工智能学术领域的研究处于低谷。
4、降本增效,企业该如何释放 数据价值?如今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续发展的引擎增长。据IDC预测，到2023年，数字经济产值将占全球GDP的62%，全球将进入数字经济时代。在中国，数字经济的发展正在加速。以2020年为例，数字经济增速是GDP增速的3倍以上。为推动数字经济更好更快发展，一方面，国家提出加快培育数据要素市场，激活数据要素潜力，着力数据价值释放；另一方面,数据安全法和《个人信息保护法》的颁布，满足了数字经济时代和社会发展的迫切需要，为数据安全保障和个人权益保护奠定了基础。
我们可以看到数据Presentation爆炸式增长，数据量越来越大，以视频、音频、图像为代表的多模态数据速度快。对于企业来说，为了更好地了解客户需求，促进业务发展，对实时数据分析的需求日益强烈。而且企业不仅仅是可视化数据，还想深度分析手中的数据，分析这些数据对企业的价值，并赋能数据。
5、如何让部门业绩实现 爆炸式 增长根据多年的企业管理经验，企业绩效瓶颈的突破不外乎四句话:“高层不乱，方向对，组织得力，人员有活力”。从这四点出发，可以找到突破企业绩效管理瓶颈的方法。高层不乱是提高企业绩效的前提。高层不乱是指企业的公司治理，即投资者、决策者、经营者之间的关系是否顺畅。深层次的问题是投资者、决策者和经营者之间的责权利安排是否均衡。
即使短期内可能不会出现在业绩中，但实际上“疖子会化脓”。这个问题一旦凸显出来，就不可能做好业绩，企业管理中这样的案例数不胜数。远的案例是国美与陈之争，直接导致国美业绩下滑被苏宁超越，最近的案件，如雷的纠纷，导致上市公司的业绩急剧下降。这些案例一次又一次证明，“高层不乱”是企业绩效提升的前提，“高层不乱”有短期和长期之。
