大数据

为计算机构建一个复杂的神经网络是人工智能的关键，但人脑的这一活动却被「隐藏层」笼罩在神秘的面纱中。谷歌的开源人工智能项目 Tensor Flow 最近创造了一个神经网络游乐场，其目的是通过让用户与隐藏层互动和实验的方式除去这个隐藏层的神秘面纱。

作为数字化市场的监督者，信用卡公司能够俯瞰我们所购买的物品。

在投入市场前有一个优化的商业模型是不是很好？由于在市场上大数据和相关分析工具已经被创造，这使得我们具备能力去在各行各业中进行公司所需要的这种商业模型的优化。

像不久之前的我一样，很多人一定无法将中国西南部省份贵州与大数据联系到一起。

“金融行业很快发现到，大数据是他们最大的利润来源”。

大数据在2016年面临的最大挑战是将重点从“怎样做”的技术驱动型转向关注“为什么”的商业驱动型。吸引并训练那些能用数据科学能力理解一个特定的业务的人才，并鼓励他们在企业中领头。

2017北京大数据产业展览会“北京数博会”。北方地区最大数博会，为相关企业提供了一展实力，树立品牌的舞台，在广大用户与厂商之间构筑了直接沟通的桥梁。

大数据产业发展进入了高速发展的快车道之后，很多企业经意识到了数据价值，不断加大数据领域的投资。特别是金融行业，在大数据领域的商业应用已经走到了其他行业的前面。

马化腾说要把腾讯的大数据存储灾备中心放在这里，马云则留下了一句“如果你错过了广东江浙，那不能再错过贵州。”

在云端中运行一个高性能的大数据架构（如Hadoop和Spark）到底是否可行呢？

大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。

许多企业仍然被淹没在巨大的数据量以及文本数据源快速增长的洪流当中

根据IDC的最新预测，到2019年，来自大数据和业务分析的年度全球收入将从2015年的1220亿美元增至1870亿美元。

人们使用 Tableau 来连接和分析自己的数据。

如果你的公司正着手开启你的大数据分析之旅，不要烦恼：你不是一个人，这条船上大有人在。但是你需要加倍努力才能赶上数据分析的领头羊们。