【51CTO.com原創稿件】大數據，一個曾經被神化的概念，這些年似乎涼了下來，又似乎被人工智能這個更火的概念代替了。大數據在當今到底充當著什么角色？與人工智能又是什么關系呢？近日，51CTO記者采訪了中科天璣技術副總裁馮凱，就這些疑惑進行了深入探討。

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中科天璣技術副總裁馮凱

大數據市場的梳理

看似已經“過氣”的大數據市場，現在到底是什么情況？馮凱認為，大數據市場目前主要分為以下幾個部分：

其一是隨著開源社區一起發展起來的基礎性的大數據平臺，單純的賣大數據技術。這樣的商業模式雖然一直在隨著開源的發展而發展，但是已經不再是主流，發展空間有限。

其二是大數據產品方向，也就是一些通用的大數據產品，滿足了可視化、大數據資產管理等通用功能。這個需求一直有，并且馮凱認為，在未來可能也會保持比較平穩的增長趨勢，因為只要數據存在，對大數據的管理、分析的需求就會一直存在。

其三是垂直領域的大數據產品，比如說教育、精準醫療、金融、風控等等，馮凱認為這個市場會越來越大。

與行業融合是重點和難點

既然垂直領域的大數據產品市場越來越大，那么大數據落地行業的難點是什么呢？馮凱表示“難點主要在于如何發現數據價值”。大數據的核心就是從數據中挖掘價值，哪些數據有價值，往哪個方向挖掘，都是業務人員才會懂的，而如何挖掘，用什么技術挖掘，以及對數據的處理方式，則主要是靠技術人員完成的。所以，業務人員要和技術人員緊密結合，才能正確的挖掘出正確的數據價值。并且，在二者想法的碰撞中還有可能發現新的隱藏的價值，和更深層次的創新。

說到這里就不得不說一個名詞：“數據科學家”，數據科學家是指能采用科學方法、運用數據挖掘工具，對復雜的數據進行數字化的重現與認識，并能尋找新的數據價值的工程師或專家。一個優秀的數據科學家既要懂技術，對數據有敏感性，也要懂業務和市場。

大數據帶來的不僅是技術的改變，更多的是思路和思考方式的變化。在大數據背景下思考的出發點，可以嘗試以數據驅動和數據融合的角度來發現新價值，創造新的業務模式。從這個角度出發，大數據技術公司可以提供有價值的解決方案。

人工智能與大數據各有用武之地

隨著人工智能技術的發展，大數據的很多訓練模型開始借助自我學習進行訓練。在海量樣本情況下，利用人工智能的神經網絡技術，能做到更好的處理數據的精度和實時性。但是這并不意味著人工智能技術會代替大數據技術。馮凱認為，畢竟在深度學習提出之前，很多問題是依靠大數據技術來解決的。并且，在某些場景下，使用人工智能技術的成本過高，或者在某些問題中，只有對海量數據都處理完之后才會產生有效的結果，這些場景就需要用到大數據技術。

所以，人工智能技術和大數據技術不是替代的關系，而是各有不同的適用領域。

依托技術實力，為行業賦能

中科天璣以大數據智能計算引擎、人工智能算法為核心，圍繞大數據平臺、自然語言處理、機器學習、知識圖譜、人工智能等方面進行不斷拓展，重點面向網信、情報、金融、教育等應用領域，致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系統，為用戶提供大數據整體解決方案，助力中國大數據產業創新發展。中科天璣背靠計算所的國家大數據分析工程實驗室，在技術人才的儲備上，以及先進技術的視野，都有很大的優勢。

目前，中科天璣根據自己的背景，主要服務于四個行業：網信、情報、教育、金融。大數據實驗系統是中科天璣面向教育、培訓行業推出的一款專業的大數據教學實驗平臺。平臺內置了豐富的課程和案例資源——教材、PPT、實驗手冊、項目案例手冊、配套的教學視頻和案例視頻等，可幫助搭建供學生完成大數據與云計算實驗的環境，滿足大數據教學課程設計、上機實驗、實習實訓、科研訓練等多方面需求。

記者視點

人工智能算法大多都依賴于大量的數據，這些數據往往是某個行業的長期積累的結果，如果沒有數據，人工智能、算法既沒有用武之地，也沒有檢驗的標準。而大數據也依靠人工智能，給數據采集、分析、管理帶來了飛躍，人工智能和大數據的協同工作，是趨勢，也是必然。作為中科院計算所為加速大數據技術成果轉化而孵化的高新技術企業，在大數據方向***的產業化平臺，中科天璣以大數據智能計算引擎、人工智能算法為核心，為用戶提供大數據整體解決方案。并且，以服務各高校的經驗為實例，努力為更多教育客戶提供人工智能相關教學環境、體系、教材、培訓等解決方案，必將促進大數據產業升級加速，助力中國大數據產業創新發展。

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