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大数据决策力之智能应用

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吃土小白

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发表于 7 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式

作者:朱凯 互联网专家 职业经理人
【摘要】目前大数据产品商业应用主要涵盖大数据采集、存储、挖掘、分析和智能应用层,主要通过需求、问题建模,采用画像技术,采用清洗、分析、关联、聚类、分类、估计、预测、判定等技术,借助自有大数据平台操作系统,完成用户只能运营与销售、产品优化和品牌管理、对象问题感知含状态监管与预测。通常借助三大场景构建智能行业解决方案、大数据模型工厂、大数据操作系统,以及数据服务,为军事、媒体、智能制造、公共事务、金融、公共安全等领域提供大数据整体解决方案。

一、大数据平台

BD-OS是一种通过自身标准、架构、集成方法,面向现有公开架构、底层软硬件和第三方支持系统,构成的一种多种协同作业、可删减、可配置、可视化的管理大数据采集、加工和应用环境所有资源和任务的大数据操作系统,为传统企业构建新一代数据仓库,帮助企业管理数据资源并创造新的应用价值的平台系统。

二、大数据模型工场
BD-MW是大数据面向需求、对象,构建知识、概念、原型、行为、想定、属性及算法模型的新一代智能引擎,以最先进的数理统计原理、机器学习算法、深度学习算法为重要技术支撑的专业知识模型工场。为军事、媒体、智能制造、公共事务、金融、公共安全等领域行业,构建与业务深度结合的商业模型和知识工程,帮助用户实现大数据提供大数据深度加工的模型和价值实现的基本实现算法。

三、大数据智能应用
BD-IA是数据、机器与人工智能对话的一次碰撞、一次革命,以互联网为基层的现代信息技术的大发展已经为服务的智能化创造力良好的条件,今天大数据智能应用系统可以综合应用网络通信、云平台数据与软件、物联网感知数据与机器学习来实现更有效的自动管理,从而使得提高执行效率为目标的大数据应用将向智能化发展,则被称为智能化服务阶段。随着信息技术的大发展,大数据与人工智能算法的对话速度越来越快、范围越来越广、规模越来越大,系统也越来越智能化,所有的智能数据应用都属于大数据的应用范围。鲜活的数据实时处理。智能化应用中的大数据资源是动态形成的,其数据环境是不断变化、不断更新的,很多数据是在运行中自动生成的,数据资源与智能系统共生。同时在智能系统中的大数据应用是实时处理,面向信息决策中的大数据应用是批处理。实时处理能够确保及时性,这对于提高服务效率、保持业务的连续性很重要。只有大数据、互联网与人工智能有效、科学、合理、实时的对话才能产生如此规模的大数据产品。

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