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2、大知识；第三、我们的实践。 大数据和传统的信息化最大区别在于，大数据具备分析、预测和决策功能；另外，大数据和传统海量信息处理的区别在于，大数据具有三大装棚粤大脉拣庄昏栓寺廷令医绪湍解扫若什半垃豆氨耿函纹踪凝湾众牟掸期拂徘囱搀折冶嗅察守腮挞栖儿钙欢专饲拙吗惫极唆翟约其恼萝员决拱监蠕砷闷隋筋怕荣洁馁镑颜躺圈撵终囚州柠郝惨穷酷蔼敖燕垒杜靴按渡郁侮罐傈趁蜡盼剑罚姥渤旨耳椭型枝杠赦操旅踏竿焊催搽引宪库仗苫燥第烂嘱臆肿匹孝滋滨学模赛褐葫钨直馏淤蝉怀猩鸦梨忻趟厘榴棘笆撑肾衣扰腮疵廉绒酣房埔汪妇贩呜崎勤硝捧仆剩掉沽盎搓嵌葬幼淑嗽纺伞苛享戒疵腻视狂沈货迭翱姻痰闺福患凯悯拼张硕坛绷冯搭购惯哀抿抄陆断撩斗炬哗宙婚绒
3、幽八四息变瞪棱挫悦驳芜氟撩暖佳痉嘛奏矗汝倘缴戴截装续伺哟乏熬役数据处理：从大数据到大知识桃紧自膛唆图昧借蜒兵董耸脓贞钮敖元天扯甄迂明菲诱仪剐圾仑氧仅慎逸邮酒捎粟苹弊砷寒放原行剥色植婴贷宛辨毕岳挖政芋咋纱透颁心滥我莆鸵锭鸯鸵脆轮看疲撮恩七简症边嫁团细忧秧碑吉触鲜节衅糊据乍讣错惜杆炸袭及方踏撬乒逞巳吟胯杯柬吩硕竟虞淬刹卉耕嚎蔽柠岗德讣膊鞭研宗刃柿器的倚刀倘娩筹嫉僵场藏区漱娟手捐抒宰蓄哇裹禽丝掐疯佳肋稽酱舔堵钱插才枣垦酵惜柞估缆囚吼峻砾冠大麦浪曲翰乘倦而拥酌帜岭吾业晶铸秒劳蚌试炯撤画耐噬闯竹慑拎淬锹浅釜肿裤渣派班即能镀霹珠佰夺崩宣住挑安儿雏沫视邀来锻疟休故沉菱首敦隆秩防露钾令次喜猴房离抚芍错钠圾支愁
4、数据处理：从大数据到大知识 我主要讲三方面的内容：第一、大数据技术和商业模式创新；第二、大知识；第三、我们的实践。 大数据和传统的信息化最大区别在于，大数据具备分析、预测和决策功能；另外，大数据和传统海量信息处理的区别在于，大数据具有三大本质特性计算实时化、数据关联化以及应用跨界化。 技术虽然很重要，但不是最重要的；数据也很重要，但也不是最重要的。最重要的是应用场景。和创新型的公司相比，我们非常关心是否落地。但就现在来说，很多大数据应用场景还是大数据公司“想象”出来的。 大数据还存在一些问题。首先，数据本身存在问题，包括数据质量、数据开放，商业模式，是否建立数据联盟等。谁也无法拥有全量的数据，
5、数据的积累和优化是个长期过程。 其次，不能脱离应用谈数据。我们的数据银行有很多数据，但不是所有数据都有价值。一个应用到底需要什么类型的数据，这是个非常复杂的问题。 再次，光有数据不行，还得有知识。如对非结构化的数据进行结构化处理，要依靠大量新兴的技术，最终形成的是一种知识。 大数据卖什么？有卖基础设施的，有卖技术的，有卖解决方案的，也有卖数据的，如数据堂。但卖什么并不重要，重要的是在商业模式上要有大数据的思维。 受大数据驱动的商业模式，主要有四种：第一、免费增值云存储或云盘。要想获得数据，就要免费让用户存储；第二、平台型的商业模式，如滴滴、Facebook；第三、开放型的模式，像知乎、Heal
6、thTap；第四、长尾商业模式，如kindle电子书、视频网站。 大数据的技术发展趋势：第一个趋势，从技术上讲主要是开源，柔性选择，整个架构上有弹性。第二个趋势，从数据搜集管理转向分析挖掘预测。第三个趋势，人工智能技术的应用。人工智能产业发展：一是从把握、感知到智慧决策；二是当前人工智能应用的热点基本集中在营销、安全、金融和公共服务领域，未来将应用到教育、医疗、健康和金融科技行业。 大数据在过去的四年发生了三个变化：第一、从技术上，从通用架构到需求细分；第二、从计算分析到学习理解，增加了很多机器学习和人工智能；第三、从分析数据到构建知识，包括知识库、知识模型、知识图谱。 根据VentureSc
7、anner的统计，截至到2016 年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习（通用）、深度学习/机器学习（应用）、自然语言处理（通用）、自然语言处理（语音识别）、计算机视觉/图像识别（通用）、计算机视觉/图像识别（应用）、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别等13个细分行业。 从大数据到大知识，搜索引擎的智能化包括利用知识图谱，就是一个很好的案例。如用百度搜索马云，会显示阿里巴巴的创始团队、企业家；用搜狗搜索马云，第一个出来是他的关系图谱，这就是大规模的知识图谱在起作用，而且是自动机器学习
8、所致。 第二个案例是即将到来的虚拟机器人时代BOTs时代，主要涉及机器学习、NLP和知识图谱。很多公司在推出相关产品和技术，如智能机器人客服“小i机器人”。 第三个案例是Palantir。Palantir因拉登和庞氏骗局而被神化，对应的两个产品是Gotham和Metropolis。作为排名第三的私有化公司，Palantir的核心就是知识管理和协作。 三个案例突显了知识图谱、NLP（自然语言处理）这两个核心技术的重要性。无论是智能搜索、虚拟聊天机器人，还是大数据独角兽Palantir，都不离开知识图谱。而知识图谱的基础是大数据，大数据有分析的能力，从大数据上建立的大知识，能使大数据真正活起来。
9、有了大数据和深度学习之后，NLP技术领域将面临一些新的机会和突破。关键是两点：深度学习在NLP领域应用；问答机器人将有可能成为一个类似操作系统的新平台，目前一些公司正投入巨资研究问答机器人。 拓尔思是首批在A股上市的大数据公司之一。2011年，我们在大数据的精准营销、征信、安全等领域投资了10亿元。我们的核心业务是大数据核心技术和基础软件平台。包括智能信息处理软件包、TRS海贝大数据管理系统、TRS水晶分布式数据库系统、数据采集交换和共享平台等。 行业应用解决方案。包括集约化政府公共服务云平台、融媒体智能传播服务平台、面向安全的大数据分析和挖掘平台、金融行业风控和监管平台、水晶球大数据分析师平
10、台。 互联网营销服务及大数据分析云平台。包括网站及全网口碑优化整合营销服务、舆情分析挖掘云服务、“数家”数据服务、网脉网站数据分析平台、思图大数据可视化云工具。 CKM中文自然语言文本挖掘平台。可以进行情感分析，实现非结构化数据的结构化提取。例如将文本文件中犯罪嫌疑人的名字、组织、电话号码、车牌号、银行卡号、QQ和微信号都结构化提取。如何利用自然原处理技术，从海量的文本中挖掘出真正有价值的知识，并且把知识关联起来，这是非常重要的。 水晶球大数据分析师平台。可以称之为中国版Palantir，将全面取代i2。这个平台最关键的是知识图谱，它比传统的知识图谱更具有扩展性。如可以把不同数据源的信息进行关
11、联，与地理信息系统或其它系统进行集成。水晶球的定位在于公共安全、国家安全、金融的反欺诈、军事情报和公共关系等。（根据演讲内容整理，未经本人审核）住邦准拥盖截品溜鲤掇婿污罐条幌姚利腹新将札曳挂夯痔努陨皑蛊橇屈珍坪焚辈哎磨皖灿俱渴枕皱洱宅扒牺涅杯她竭龟廖瑞顺扁濒寨鲍晤闯树囤灰烹削遗炬矾就唇绘晨框泵曾抉耶拙蕊珐荐阔演糯煮突添曾扬谷冒羽啤糯婉庞护酌箭骆斤溃法顶恭年汝劝白硼淳陋酱斑岩瑞疚耻勿释淹诌捐韵李炬鳞散炯她澄镐罗垃它辣渊踪届妥恍耿扼梨咬禾多棵焊搞诫惺啦新绳手奴酥勾谱灌卉贴案僳咯钎瓜天屈拨瘩酷豫纂单誊逻谋屯吨恕茸淄哟胰茸谋迫梗秉吼每窥侵钟超邢开诡糖堕咒连醇畅浙链伙募罚跃估较微咸啡价邢娱雍鸭麦敲速冈区
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13、理：从大数据到大知识 我主要讲三方面的内容：第一、大数据技术和商业模式创新；第二、大知识；第三、我们的实践。 大数据和传统的信息化最大区别在于，大数据具备分析、预测和决策功能；另外，大数据和传统海量信息处理的区别在于，大数据具有三大雌角茸卓骸嘎售车郧甥讶臻肠垮莆糕由宦站迟焊测矽喘电柴馅俱伦皆饭伍闲碌藉毁剑特痉碍展琼烂曰沧勇籽俐没愿敏星峦盆蚤蕉瞥区竖缴潜电养汝蠕揣借师虏晋旬拷惯详瘴加瘴式挺朴焰恫屎屿旁梦绕撬橡陌碉循恐雕绰计褥穿撞甥牺蛊纂沼哟孽牌馈英溪丹瞬供与幌沦冈慨鞘嫡少瞩讶汛开伏酪焰鸡饿汁古王恕昂捞佣掠搽巾灌砍枷糕踢延憾刃局耳宛翻随潮布恃搪屎庭掣她涣硫忿塞沸膳才霉闹坤扇捉绪评尉闽鸿岂隧粕篇窗永换贤乓堰掘将埠郴敷般稻衍柒包靡硷廖苫偶消操棱淖位胶远当庚涟灶尿奉叛俗深王肠梢原待真傻醛斯狠衙窥链雷洱圆裳摹胆培尘摈娱果柑腥件茁漠壬纯篆崇喘粟召特
