对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用,每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点,让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续,数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上线下等形式,对目前大数据行业的现状进行深度交流,汇集更多“大咖语录”给大家
“阿尔法狗”完胜李世石事件后,网上有舆论称,人类将被AI代替,这是多么可怕的一件事,但是在创新工场李开复看来,人类不必担心AI抢走人类饭碗,因为那是必然的事,反而他比较担忧的是,未来大数据会被某个巨头所控制,尤其是涉及个人隐私方面。
对于互联网金融的现状可以用这句话来形容:今天很痛苦,明天更痛苦,后天才美好,但大部分人死在了今天和明天。36氪CEO刘成城表示,现在这个时点还活着的互联网金融或科技金融企业,只要未来两三年后还能存活,还有一定的市场份额和业务量,肯定会是未来金融生态的一部分……
更多大咖“声音”请锁定本期【大咖周语录】!
一、首席数据官联盟发起人鲁四海:中国大数据发展面临的10大趋势5大挑战
趋势:首席数据官崛起、可视化推动大数据平民化、智能化嵌入、机器学习迎来上扬态势、开源应用加速、数据服务规模化、算法市场兴起、产业互联网将成新增长点、大数据创业呈现海归潮、“瀚沙现象”出现。
挑战:大数据行业发展良莠不济、大数据创新、创业盲目、投资盲目、监管的盲目性、大数据项目建设盲目。
原文:http://www.datayuan.cn/article/5606.htm
二、创新工场李开复:AI替代人类不可怕,可怕的是,大数据被某个巨头所控制!
人工智能要井喷普及到每一个人,需要3到5年的时间。10年后,人工智能将取代世界上90%的翻译、记者、助理、保安、司机、销售、客服、交易员、会计、保姆,人工智能不是‘模仿人类’,而通常是‘超越人类’。就目前现状而言,最具价值投资的是大数据领域,具体而言能够最快实现应用是互联网领域,而三五年后会产生巨大价值的是金融领域。
未来,最担心的不是AI替代人类,而是大数据是否会为某个巨头所控制。
原文:http://www.datayuan.cn/article/5560.htm
三、36氪CEO刘成城:熬过“今天、明天”,互联网金融的诗和远方在“后天”
变化之中必然存在机会!互联网金融行业很有可能会在今年迎来转折点:一方面,那些资质较差的、不合规的平台已经出局。另一方面,政策也在释放信号,科技金融(Fintech)行业将会迎来一个逐步放开管制的过程。所以,现在这个时点还活着的互联网金融或科技金融企业,只要未来两三年后还能存活,还有一定的市场份额和业务量,肯定会是未来金融生态的一部分。
原文:http://www.datayuan.cn/article/5544.htm
四、中科院院士鄂维南:大企业过度吸引人才,不是件“好事儿”
大数据发展面临很多挑战,尤其是我国人才缺乏,人才是一个严重的问题。但就国内的情况来看,大的互联网企业在大数据方面做得非常领先,它们也吸引了一批非常好的研究人员到他们企业去。当然,如果人才都流到企业界去了,这对未来的发展也很不利。从人才培养的角度来说,企业界缺乏造血功能,人才培养还是在研究机构、高校来做比较好。
原文:http://www.datayuan.cn/article/5506.htm
五、柏睿数据董事长刘睿民:供给侧改革要从数据库安全和国产化做起
大数据正在改变各国综合国力,重塑未来国际战略格局,大数据关乎国家战略安全。供给侧结构性改革就是资源从产能过剩产业流动到有高需求的新兴产业,因此供给侧最核心就是“去产能、补短板”。
在大数据行业里,什么是短板?毋庸置疑,一定是核心技术。每个行业供给侧都有自己行业特点,而中国大数据行业最核心的数据库还大权旁落,因此,供给侧改革要尽快从数据库安全和国产化做起。
原文:http://www.datayuan.cn/article/5505.htm
六、易观CTO郭炜:用16年的经验告诉你,这些坑不必踩
将来大数据企业做云化或混合云时一定会面临PB级的数据迁移,从云端迁到线下是非常困难的,中间还会遇到很多坑,选择混合云迁移是很好的方法。(数据迁移避免踩坑)
大数据分析行业竞争中,虽然技术算法重要,但并不是最重要的,因为实际上每家公司的算法差异并不大。分析行业其实拼的是分析师对业务、对数据的理解,这才是导致分析结果不同的核心原因。(不要把所有筹码押在算法上)
中国的大数据行业发展势头已超过美国,很多传统企业都向互联网转型,他们有数据和平台,所以解决大数据业务问题便成为刚需,中国的大数据行业面临的是一片蓝海,数据分析行业更是如此。(商机)
原文:http://www.datayuan.cn/article/5483.htm
七、网易杭州研究院执行院长汪源:未来大数据分析平台的“画像”已浮现
大数据分析面临着各种挑战,既有集成、计算和分析等老问题,同时也有新的挑战,诸如数据量多样性、数据类型多样性、需求多样性等等。
但“平台化”让网易大数据分析进入全新阶段,未来网易的大数据分析平台应该是这样子:回归到计算机软硬件设计的基础,各类计算机应用场景,总线和组件的标准是统一的。从底层基础开始,设计大数据平台的数据集成、计算和分析,开发出融合大数据处理平台,从而满足未来遇到的各种个性化的数据分析需求。
原文:http://www.datayuan.cn/article/5439.htm
八、数字冰雹副总经理丁冬:“美”不是数据可视化的错,与客户产生交互才是王道
人是比较抗拒枯燥数字的生物,用可视化方式呈现出来,会更易于接受、理解并记住。数据可视化是大数据生态链的最后一公里,也是用户最直接感知数据的环节。
但数据可视化并不只是简单的大屏,其真正的核心在与客户交互的环节,需要了解客户真正的需求并且能够恰当的规划数据页面,这些都需要数据可视化分析师精心分析策划,才能让可视化更好起到支持决策的作用,而不仅是有好的美术设计就能够达到最好的效果。
原文:http://www.datayuan.cn/article/5461.htm
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后续,数据猿也会邀请更多行业大牛通过专业记者团、专家专栏、特约作者、线上培训以及线下落地活动等形式,对目前大数据行业的现状进行深度交流,汇集更多“大咖语录”给大家!
注:人物顺序纯属随机。
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