CSDN 出品的《2018-2019 中國人工智慧產業路線圖》V2.0 版已經重磅面世！

V1.0 版釋出以來，我們有幸得到了諸多讀者朋友及行業專家的鼎力支援，在此表示由衷感謝。此次 V2.0 版路線圖進行了新一輪大升級，內容包括 3 大 AI 前沿產業趨勢分析，10 餘位 AI 特邀專家的深度技術分析，15 家一線網際網路企業的 AI 實力大巡展，以及 20 個 AI 優秀應用案例，力求為讀者呈現更全面的中國人工智慧產業發展概況和趨勢判斷。

此為 V2.0 版此係列的第 9 篇，作者為 CSDN 特邀 AI 專家——郭煒，易觀CTO。（回顧：第 1、2、3、4、5、6、7

作者簡介：郭煒 易觀 CTO

負責構建易觀技術團隊、完成易觀大資料採集、平臺、資料探勘等技術架構與體系。畢業於北京大學，曾任聯想研究院大資料總監、萬達電商資料部總經理。對大資料前沿領域研究，包括視訊、智慧 WIFI 等大資料軟硬資料一體技術有獨特的見解。

大資料在2018年已經進入下半場，大資料已經從一味求大，升級為需要在企業中實現資料驅動的業務閉環，通過大資料的流動化、平民化和商業化讓大資料成為幫助企業數字化升級與轉型的重要引擎。

2018 年，大資料的量級與複雜度都在持續增加

2018 年，全球資料儲存量已超過 31Zb，預計 2020 年會超過 40 Zb，同時資料沉積的增速也在不斷增加。此外，非結構化資料種類持續增加、IOT 裝置、工業聯網的資料佔比持續增加，讓我們不能忽視的還有大資料複雜度的持續增加。

同時，2018 年這一年裡，我們也看到了一些讓人激動和興奮的變化。

2018 年，大資料越來越“平民化”、“流動化”、“商業化”

▌“資料平民化“越來越得到重視。

大資料不再是資料科學家的特權，通過各種各樣的計算引擎、計算工具，更多的分析人員可以使用大資料做分析。

▌大資料的“流動化”。

大資料只是存下來已經不能滿足需要，大資料的 ROI 會重新被考量，不被有效利用的大資料會被逐步刪除掉。從大資料產生者迅速流動到消費者直接產生價值成為趨勢，只保留大資料而未經驗證有效應用的資料會被刪除。

大資料的“商業化”。大資料工具、分析、服務收費越來越受到市場認可。大資料起源於開源，但是隨著技術的成熟，大資料開始深入商業場景，包括風控分析、使用者推薦、營銷閉環等等。以純技術起家的大資料融入商業場景後，開始產生獨特的商業價值，更多的企業開始為大資料服務付費。

▌大資料的“小資料化”助力企業升級

大資料和小資料是在不同維度的定義。人類更容易理解的是小資料，但是小資料往往是通過大資料加工而成。2018 年，一個明顯的趨勢是把過去難以讓人理解的大資料，通過各種計算引擎、模型變為人可以理解的小資料，指導運營人員、市場人員和決策者更好的運營公司。在未來的一段時間“資料平民化”的趨勢還是勢不可擋，大資料也不會成為少數資料科學家的獨享特權，通過大資料的“小資料化”，讓更多的人理解資料、使用資料，從而讓企業升級為資料驅動的企業。小資料無法取代大資料，而大資料也無法取代小資料。

大資料是企業數字化落地的重要基礎元件

大資料是企業數字化的落地中的重要基礎元件。隨著 IOT 深入、AI 人臉識別技術的提升，越來越多原先無法採集的線下資料、工業製造資料開始爆發，其關鍵影響因素如下：

▌豐富、高質量的資料來源：世界數字化程序進一步提升，IOT、工業大資料給大資料提供了更加豐富廣闊的資料來源。

▌精準的演算法：獲取了繁多複雜的資料，通過人工智慧、統計學、資料處理計算，生成有效可使用的資料結果，在以上過程中，演算法起到決定性的作用。

▌資料驅動的商業場景：所有的資料、技術都是為商業結果服務的。在企業運營開源、節流、提效、避險等應用中，更多的行之有效的商業場景也是大資料發展的關鍵要素。

▌大資料技術：底層的大資料技術的發展，可以減少企業使用大資料的門檻和 TCO（Total Cost of Ownership）；提高大資料的實時性可以更加有效地將大資料普及給更多的企業。

在未來，大資料與小資料的結合會進一步實現大資料的平民化，讓更多企業中的使用者可以使用過去高高在上的大資料分析，讓企業大資料不再停留在口頭上而是在實現企業的業務閉環當中；通過大資料的流動化，企業擁有的不再是大資料的 “數字沼澤”而是IOTA架構流動的“資料河”；同時更多的大資料企業貢獻自己的技術、解決方案幫助整個大資料行業不斷成長。最終，讓大資料真正成為企業數字化轉型中重要引擎，給每一個企業一顆數字的心。

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