回答:数据已被国家层面定义为共创共享、可分配的生产要素，这必将极大的助力大数据在2020年的发展。这里，简单说几点来年的发展趋势：1.脱敏流通可分配即可流通，但是一定是合规、合法的。怎样才能合规、合法？这得依靠一些底层的公允脱敏技术，不具体指向某个具体用户，不可复原数据信息……有哪些就不说了。2.融合交互经过公允的底层技术转换之后，数据就有了合法合规流通的基本前提，这个前提一旦具备，跨企业、平台之间的数...
xingqiba
|
1097人阅读
回答:这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础...
alexnevsky
|
1060人阅读
回答:大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数...
Blackjun
|
916人阅读
回答:诚邀回答，下面我来说说我的个人观点：随着大数据的热度不断升温、技术日趋成熟，应用越来越广泛，很多人都看好大数据未来的发展前景。这其中不乏大量Java开发岗位转大数据方向的程序员。究竟是坚守java岗还是去做大数据？我认为最重要的还是要结合个人的职业发展来定位。并不是大数据火了，转行做大数据就业前景就更可观，个人能力、与企业技能要求的匹配度、市场竞争环境、行业人才需求及机遇等都会左右我们最终的职业走...
Tony_Zby
|
1001人阅读
回答:云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 当进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，而我们只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互就可以。云计算主要应用的领域有公有云、私有云、云存储、桌面云、物联网、人工智能、大数据、智能制造、智慧城市等。各行各业也都需要云计算，像政府、金融、电力、教育、交通...
susheng
|
931人阅读
回答:云计算以其方便，廉价，高可靠性，高扩展性迅速成为目前IT界最热门的新星，云计算又分为私有云、公有云和混合云三种模式。那么我们今天就来谈谈公有云和私有云的区别以及未来两种模式的发展趋势。公有云和私有云最大的区别就是，公有云这类服务器并非用户私有，很多用户在共享一个云服务器，而私有云则一般为一个公司或者个人拥有独立云的服务器。我们要根据自身需求的不同选择适合自己的模式，因此，它们未来各自的发展趋势都很...
MingjunYang
|
1209人阅读
云计算、大数据将成为未来10年乃至更长时间新一代信息技术和产业的关键和核心，其和移动互联网、物联网等其他新一代信息技术一起正驱动互联网向传统工业制造业渗透，推动互联网企业和传统工业企业融合发展。 ...
...业的进一步升级，另一方面对促进人工智能、物联网、大数据等新技术的整合和商业落地具有显著的推动作用。 受限于基站数量，5G大面积推广应用还需要些时日，但在2019年，小范围内试点商用或将陆续展开。 分析内容： 5G时...
...台与软件层、运行服务层和应用层组成。云基础设施层即数据中心以服务器、存储等设施为主;平台与软件层以云平台与云软件为主;运行服务层以云集成与服务为主;应用层以云终端上加载的云应用为主。其中，云基础设施层即云...
云计算、大数据将成为未来10年乃至更长时间新一代信息技术和产业的关键和核心，其和移动互联网、物联网等其他新一代信息技术一起正驱动互联网向传统工业制造业渗透，推动互联网企业和传统工业企业融合发展。 ...
2019年，最大的技术趋势仍会是云，大数据和物联网（IoT）。云计算将会继续改变企业前景，而消费类技术将会受到大数据和IoT技术的干扰。最新的证明便是余热未退的2016CES展会，由于Uber，Telsa以及其它新的发明...
从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期...
从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期...
...核心观点进行梳理，包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向，力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。 2019年，商业智能（BI）解决方案的核心竞争力，仍将取决于其是否具备使手动工作量降到最...
...技行业炒作周期的兴衰，其中包括网络时代、云计算、大数据，以及最近的人工智能（AI）和区块链的出现。回顾过去，很明显这些重大变化中的每一个都是附加的，或者在某种程度上与之前发生的技术颠覆有关。例如，如果没...
请大家不要再纠结于一块磁盘能保存多少数据或者企业到底会不会采用Hadoop。关于大数据的真正问题在于，企业用户将如何使用Hadoop、我们的系统到底能在智能化道路上走多远、我们又该如何保证这一切都处于控制之下。 过去...
...学习和应用这些技术时出现的机会和经验教训。物联网：数据收集与组织成为发展趋势的原因：通过收集物联网设备传感器的数据，与新的机器对机器通信网络协同工作，具有从根本上简化现有工作流结构的潜力。改进的获取和...
...多问题。从技术上看，人工智能、物联网行业爆发催生对数据计算、存储的旺盛需求，对公有云厂商是重大利好。另一方面，公有云规模较大，可以发挥规模经济效益。所以，时下公有云市场大热，就像公共交通和租车，公有云...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
