大資料中的各種關鍵詞，是瞬息萬變的時代情緒與能量的動態表達，且在不斷更新、重組和孵化。讀懂大資料中的關鍵詞，才不會被海量的資訊所淹沒。

1、AI

AlphaGo打敗圍棋頂級高手李世石，超級計算機“沃森”成為《危險邊緣》節目的新王者。在有限的規則下，人腦是不太可能戰勝不斷學習和處理巨大運算量的電腦的。

因此，過去我們認為只有人能實現的事情，在未來，更多的能夠被機器實現。如果說工業化是把人從體力勞動當中解放出來的話，那麼人工智慧很可能會把人從簡單的勞力勞動中解放出來。

大資料的最終價值在於利用，而技術則是大資料價值體現的手段與前進的動力。就目前來說，大資料和人工智慧結合最為廣泛的應用在於精準營銷，例如阿里的淘寶，通過其搜尋與交易資料，分析使用者行為，並向用戶推送潛在需求的產品。

谷歌是將大資料與人工智慧結合運用最好的公司之一。 谷歌提供優化的搜尋引擎服務，後臺的人工智慧隨著使用者的使用而不斷進化，使用的使用者越多，搜尋引擎也將越優化，優化之後，使用者自然也就更多。此外，谷歌還研發了“語義搜尋”的進化系統。除了搜尋引擎，谷歌還通過Gmail、谷歌 Docs等獲取大量的“非結構化資料”，令谷歌的大腦變得更加聰明。

對於AI來說，通過有限的規則，不斷的自我學習與完善，從而可以在某一領域解決難解的問題。目前，大資料與AI的產品應用包括：圖片識別、人臉識別、指紋識別、語言識別、智慧控制等，但這些仍屬於弱人工智慧階段，還需要不斷地探索及開發。

2、共享

如何將資料商品化?

隨著網際網路技術更新換代，資料的大規模採集和分析使用，已是人們生活的常態，抽取資料中隱藏著的有用資訊成為現實。

抽取過後，如何“掘金”?大資料產業最具想象空間之處在於能夠將不同行業的各類資料整合起來，提供全方位的立體資料繪圖，力求從系統的角度瞭解並重塑使用者模型，因此，資料的“開放性”和“流動性”成為資料掘金的關鍵。

目前政府、銀行和企業內部都存在大量的非結構化、不規則的資料，將這些資料採集上來，清洗成為結構化、規則的資料，是大資料產業的一個核心環節。

作為中國最領先的大資料資產運營商，九次方大資料是中國第一家提出資料資產運營的公司。九次方大資料創始人王叄壽認為，如果想擁有大資料，首先需要具備對資料的抽取、轉換、清洗的處理能力，並打破結構化和非結構化資料之間的壁壘，實現資訊融合，探取海量資料中的價值，從而達到資料交易的目的。

作為資訊時代核心的價值載體，大資料必然具有朝向價值本體轉化的趨勢，而資料的資產化，或者未來更進一步的資本化蛻變，將為未來全新的商業模式打下基礎。

3、安全

大資料是雙刃劍，可以造福社會和人民，同時如果被一些人利用，同樣可以損害社會利益和公眾利益。

傳統安全思路已經無法解決大資料的安全問題。傳統方法主要依靠劃分邊界，把內網和外網隔離開，用終端裝置來隔離風險，用網路守住邊界解決安全問題。

去年12月31號，烏克蘭電力公司網路遭到攻擊，造成有史以來第一次因網路攻擊導致停電的事故。今年3月，敘利亞黑客組織通過網路攻擊控制了水廠化學物品配方，導致水廠停止供水。隨著移動網際網路、雲技術的出現，移動終端在4G、WiFi和有限電纜當中穿梭，網路邊界已經消失，每一個木馬，每一個漏洞都可能攻擊預先佈署的安全裝置和安全軟體。

中國是網路攻擊最大的受害國之一，如何用大資料方法解決安全難題?現在黑客想進入我們的系統已經不是難題了，但是他們進入網路之後一定會尋找其所需的資料，在他們找到資料、拿走資料之前及時發現，就能切斷攻擊，找到源頭，舉一反三。

一個人可以偽裝聲音和指紋，但是沒有辦法偽裝行為，這就是資料，利用資料能看穿一切。網路上的任何訪問行為都會留下痕跡，一個黑客在網際網路上的行為和正常員工網路訪問行為不一樣，利用大資料就能夠發現是否被攻擊了，被誰攻擊了，攻擊者對什麼樣的資料比較關心，應該採取什麼樣的措施掐斷這種攻擊，這種方法就是資料驅動安全思維下的全新安全體系，體系包括漏洞挖掘技術、網路攻擊技術、網路樣本分析技術，以及網路地址解析資料庫、網路訪問資料庫等。由各種大資料組成的海量大資料體系和大資料技術，就是傳統網際網路+大資料。

Bingdata優網助幫匯聚多平臺採集的海量資料,通過大資料技術的分析及預測能力為企業提供智慧化的資料分析、運營優化、投放決策、精準營銷、競品分析等整合營銷服務。

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