对于大数据，你了解吗？常见的大数据应用场景有哪些？

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大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。

当我们最初谈大数据的时候，谈的最多的可能是用户行为分析。即通过各种用户行为，（以互联网行业为例）包括浏览记录，消费记录，交往和购物娱乐，行动轨迹等各种用户行为产生的数据。通过对用户各种行为产生的大数据进行分析、预测， 就可以帮助企业精准营销、风险管控，向企业提供决策支持，并辅助产品设计，提升企业的效率。

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医疗大数据让预防和看病更高效， 生物大数据让改良基因有了可能，金融大数据成为投资理财利器，零售大数据最懂消费者，电商大数据是精准营销的法宝，农牧大数据可预测需求并量化生产，交通大数据方便百姓畅通出行，教育大数据辅助教育工作者因材施教，食品大数据可以保障舌尖上的安全，舆情监控大数据可预测数据预防犯罪......

大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。各行业的核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集，就构成一个完整的大数据生态环境。由此推动了企业的效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是科学管理，数据治国。

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云计算

云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。

这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。

在云计算的发展过程中，云计算逐渐发现自己除了资源层面的管理，还能够进行应用层面的管理，而大数据应用作为越来越重要的应用之一，云计算也可以放入PaaS层管理起来，而大数据也发现自己越来越需要大量的计算资源，而且想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少，于是两者相遇，相识，相知，走在了一起。

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大数据

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大数据时代，众人拾柴火焰高

当数据量很小时，很少的几台机器就能解决。慢慢的，当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题时，怎么办呢？这时就要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。所以说什么叫做大数据？说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？

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大数据需要云计算，云计算需要大数据

说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。

例如大数据分析公司的财务情况，可能一周分析一次，如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着，一周用一次非常浪费。那能不能需要计算的时候，把这一千台机器拿出来；不算的时候，让这一千台机器去干别的事情？

谁能做这个事儿呢？只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上，作为一个非常非常重要的通用应用。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一般人能开发出来的，也不是一般人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。

所以说就像数据库一样，其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。

云计算需要大数据，大数据需要云计算，二者就这样结合了。

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人工智能

虽说有了大数据，人的欲望却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西，想要什么东西一搜就出来了。但也存在这样的情况：我想要的东西不会搜，表达不出来，搜索出来的又不是我想要的。例如音乐软件推荐了一首歌，这首歌我没听过，当然不知道名字，也没法搜。但是软件推荐给我，我的确喜欢，这就是搜索做不到的事情。当人们使用这种应用时，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要时，去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我，这就有点人工智能的意思了。

人们很早就在想这个事情了。最早的时候，人们想象，要是有一堵墙，墙后面是个机器，我给它说话，它就给我回应。如果我感觉不出它那边是人还是机器，那它就真的是一个人工智能的东西了。

怎么才能做到这一点呢？人们就想：我首先要告诉计算机人类的推理的能力。你看人重要的是什么？人和动物的区别在什么？就是能推理。要是把我这个推理的能力告诉机器，让机器根据你的提问，推理出相应的回答，这样多好？

其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了，例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程，机器竟然能够证明数学公式。但慢慢又发现其实这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题：数学公式非常严谨，推理过程也非常严谨，而且数学公式很容易拿机器来进行表达，程序也相对容易表达。

然而人类的语言就没这么简单了。比如今天晚上，你和你女朋友约会，你女朋友说：如果你早来，我没来；你等着，如果我早来；你没来，你等着！这个机器就比较难理解了，但人都懂。所以你和女朋友约会，是不敢迟到的。

因此，仅仅告诉机器严格的推理是不够的，还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情，一般人可能就做不来了。

于是人们想到：机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。听起来也没有那么有道理，但的确能做到，就是这么任性！

人工智能可以做的事情非常多，例如可以鉴别垃圾邮件、鉴别黄色暴力文字和图片等。这也是经历了三个阶段的：

• 第一个阶段依赖于关键词黑白名单和过滤技术，包含哪些词就是黄色或者暴力的文字。随着这个网络语言越来越多，词也不断地变化，不断地更新这个词库就有点顾不过来。
• 第二个阶段时，基于一些新的算法，比如说贝叶斯过滤等，你不用管贝叶斯算法是什么，但是这个名字你应该听过，这个一个基于概率的算法。
• 第三个阶段就是基于大数据和人工智能，进行更加精准的用户画像和文本理解和图像理解。

由于人工智能算法多是依赖于大量的数据的，这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商，邮箱)进行长期的积累，如果没有数据，就算有人工智能算法也白搭，所以人工智能程序很少像前面的IaaS和PaaS一样，将人工智能程序给某个客户安装一套，让客户去用。因为给某个客户单独安装一套，客户没有相关的数据做训练，结果往往是很差的。

但云计算厂商往往是积累了大量数据的，于是就在云计算厂商里面安装一套，暴露一个服务接口，比如您想鉴别一个文本是不是涉及黄色和暴力，直接用这个在线服务就可以了。这种形势的服务，在云计算里面称为软件即服务，SaaS (Software AS A Service)，于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。

终于云计算的三兄弟凑齐了，分别是IaaS、PaaS和SaaS。所以一般在一个云计算平台上，云、大数据、人工智能都能找得到。一个大数据公司，积累了大量的数据，会使用一些人工智能的算法提供一些服务；一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。

所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相识、相知的过程。