全球大数据发展的新动向与新趋势

全球大数据发展的新动向与新趋势
目前，伴随移动互联网、智能硬件和物联网的快速普及，全球数据总量呈现指数级增长态势，与此同时，机器学习等先进的数据分析技术创新也日趋活跃，使得大数据隐含的价值得以更大程度的显现，一个更加注重数据价值的新时代正悄然来临。
瑞士洛桑国际管理学院2017年度《世界数字竞争力排名》显示，各国数字竞争力与其整体竞争力呈现出高度一致的态势，即数字竞争力强的国家整体竞争力也很强，同时也更容易产生颠覆性创新。实际上，以美国、英国、韩国和日本等为代表的发达国家一向重视大数据在促进经济发展和社会变革、提升国家整体竞争力等方面的重要作用，当前更是把大数据视为重要的战略资源，大力抢抓大数据技术与产业发展先发优势，积极捍卫本国数据主权，力争在数字经济时代占得先机。我们从各国发展大数据的新举措中或许可以窥探到大数据发展的新趋势。
美国：稳步实施“三步走”战略 打造面向未来的大数据创新生态
美国是率先将大数据从商业概念上升至国家战略的国家，通过稳步实施“三步走”战略，在大数据技术研发、商业应用以及保障国家安全等方面已全面构筑起全球领先优势。
第一步快速部署大数据核心技术研究，并在部分领域积极开发大数据应用。2012年白宫科技政策办公室发布《大数据研究发展倡议》，以提升从海量和复杂数据中获取知识、挖掘价值的能力，进而推动科学与工程领域创新步伐加速。第二步调整政策框架与法律规章，积极应对大数据发展带来的隐私保护等问题。2014年美国发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书，再次重申要把握大数据可为经济社会发展带来创新动力的重大机遇，同时也要高度警惕大数据应用所带来的隐私、公平等问题，以积极、务实的态度深刻剖析可能面临的治理挑战。第三步强化数据驱动的体系和能力建设，为提升国家整体竞争力提供长远保障。2016年美国发布《联邦大数据研发战略计划》，形成涵盖技术研发、数据可信度、基础设施、数据开放与共享、隐私安全与伦理、人才培养以及多主体协同等七个维度的系统的顶层设计，打造面向未来的大数据创新生态。
特朗普就任美国总统后，对大数据应用及其产业发展持续关注，并督促相关部门实施大数据重大项目，构建并开放高质量数据库，强化5G、物联网和高速宽带互联网等大数据基础设施，促进数字贸易和跨境数据流动等。2017年4月美国能源部与退伍军人事务部联合发起“百万退伍军人项目（MVP）”，希望借助机器学习技术分析海量数据，以改善退伍军人健康状况。2017年9月医疗保健研究与质量局发布美国首个可公开使用的数据库，其中包括全美600多个卫生系统。白宫科技政策办公室一直积极与他国展开合作，以预防数字经济监管障碍、促进信息流动和反对数字本地化等。
英国：紧抓大数据产业机遇 应对脱欧后的经济挑战
大数据发展初期，英国在借鉴美国经验和做法的基础上，充分结合本国特点和需求，加大大数据研发投入、强化顶层设计，聚焦部分应用领域进行重点突破。近期英国特别重视大数据对经济增长的拉动作用，密集发布《数字战略2017》《工业战略：建设适应未来的英国》等，希望到2025年数字经济对本国经济总量的贡献值可达2000亿英镑，积极应对脱欧可能带来的经济增速放缓的挑战。
2012年，英国便将大数据作为八大前瞻性技术领域之首，一次性投入189亿英镑用于相关科研与创新，在八大领域投入总额中占比高达386%，远超其余七个领域。随后，英国将全方位构建数据能力上升为国家战略，于2013年发布《把握数据带来的机遇：英国数据能力战略规划》，提出人力资本（研发人才与善于运用数据的民众）、基础设施和软硬件开发能力，以及丰富开放的数据资产是发展大数据的核心，事关能否在未来竞争中占据领先优势。该战略同时提出了11项具体行动部署，短短两三年便释放出巨大的数字潜力。从2010年至2015年，数字经济对英国经济增加值的贡献增长了217%，超过了同期经济增加值增长率的174%，2015年数字经济规模为1180亿英镑，在经济增加值中的占比超过了7%，其中数字商品和服务出口总值超过500亿英镑。
为从数据中挖掘出更大的价值，创造并维护一个能够保持更多收益和增长的经济体系，同时让全社会都能从中收益，英国政府在2017年3月提出了新时期发展数字经济的顶层设计《数字战略2017》。新战略中提出七大目标及相应举措，特别是对各个目标都提出了更高标准的要求。一是打造世界一流的数字基础设施，二是使每个人都能获得所需的数字技能，三是成为最适合数字企业创业和成长的国家，四是推动每一个企业顺利实现数字化智能化转型，五是拥有最安全的网络安全环境，六是塑造平台型政府，为公众提供最优质的数字公共服务，七是充分释放各类数据的潜能的同时解决好隐私和伦理等问题。
2017年11月，英国面向全社会发布《工业战略：建设适应未来的英国》白皮书，强调英国应积极应对人工智能和大数据、绿色增长、老龄化社会以及未来移动性等四大挑战，呼吁各方紧密合作，促进新技术研发与应用，以确保英国始终走在未来发展前沿，实现本轮技术变革的经济和社会效益最大化。为此，2018年4月底英国专门发布《工业战略：人工智能》报告，立足引领全球人工智能和大数据发展，从鼓励创新、培养和集聚人才、升级基础设施、优化营商环境以及促进区域均衡发展等五大维度提出一系列实实在在的举措。
韩国：以大数据等技术为核心应对第四次工业革命
多年来，韩国的智能终端普及率以及移动互联网接入速度一直位居世界前列，这使得其数据产出量也达到了世界先进水平。为充分利用这一天然优势，韩国很早就制定了大数据发展战略，并力促大数据担当经济增长的引擎。2016年年底，韩国发布以大数据等技术为基础的《智能信息社会中长期综合对策》，以积极应对第四次工业革命的挑战。
2013年12月，韩国多部门便联合发布“大数据产业发展战略”，将发展重点集中在大数据基础设施建设和大数据市场创造上。2015年年初，韩国给出全球进入大数据20时代的重大判断，大数据技术日趋精细、专业服务日益多样，数据收益化和创新商业模式是未来大数据的主要发展趋势。基于此，在同年发布的《K-ICT》战略中，韩国将大数据产业定义为九大战略性产业之一，目标是到2019年使韩国跻身世界大数据三大强国。韩国还非常注重对他国经验的借鉴，2015年5月中国发布《大数据发展调查报告》后，韩国专门对中国与韩国大数据应用情况进行了比较分析，并聚焦韩国大数据应用水平与大数据市场不协调的问题，提出了一系列新举措。
近两年全球第四次工业革命浪潮的到来，倒逼韩国重新审视本国智能制造和信息技术的发展，并于2016年年底提出《智能信息社会中长期综合对策》，将大数据及其相关技术界定为智能信息社会的核心要素，并提出具体的发展目标与举措。
一是充分挖掘数据资源价值，强化未来竞争力源头。构筑开放共享的大规模数据基础设施，到2025年实现320个公共机构的数据开放；促进数据流通和使用，激活数据交易市场，推动公共和民间数据实现以价值为导向的交易；激活数据分析企业，到2020年数据专业服务企业规模达到100家；培养大数据专业人才，将每年培养的数据科学家数量从2017年的500名增长到2030年的1000名；发展区块链技术，提高数据管理可靠性等。二是筑牢大数据技术基础。加强数学方法论研究，长期稳定支持新型学习推断、量子计算、神经形态芯片等下一代计算技术研究，推动科研大数据开放共享，推进产业数据中心建设，强化产学研合作共同研发产业共性技术等。三是面向数据服务需求，构筑超连接网络环境。确保频率资源供应，有序推进5G商用化进程，实现大规模机器间通信，实现不同业务网络之间的实时超连接；推动通信运营商体系优化，摒除后发企业进入运营行业的壁垒；进一步强化物联网和云计算基础设施并充分利用智能传感器数据；分阶段引进量子通信与安全网络等。
大数据发展新趋势
综合以上几个典型国家的新动向和新举措，可以发现当前及未来全球大数据发展的新趋势。
一是大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为各国抢抓未来发展机遇的战略性技术。英国在工业战略中强调大数据与人工智能的发展，很有可能推动现有的商品和服务市场被颠覆和取代。日本将大数据、物联网和人工智能界定为建设超智能社会服务平台必不可少的共性技术。韩国与日本相似，将智能信息化社会定义为“ICBM（物联网、云服务、大数据和手机）与AI（人工智能）相融合的社会”。
二是大数据资源对各国经济政治博弈的重要性更加凸显。美国最新版国家安全战略中，特朗普再次将“数据”比喻为一种能源，他认为掌握了数据及相关能力，就是为美国经济的持续增长、有效抵制敌对意识形态以及部署建设最强大军事力量等构建了最基础的保障。最近的“脸书危机”事件，再加上近年来“剑桥分析”及其母公司“战略通讯实验室”参与多国选举活动事件，使得大数据资源及相关技术成为某些国家利益集团及企业影响政治生态和社会安全的重要手段，各国政治社会发展面临的风险变得更加复杂和不可预测。
三是大数据应用基础条件发生跨越式变化。一方面政府数据开放的广度和深度将进一步拓宽，多源数据融合技术的进步，为公共服务数字化与智能化水平的提升提供了技术层面的保障，数据的标准化及开放则成为各国建设服务型政府和平台型政府的资源保障。另一方面大数据应用的基础设施将成为与水电气暖等相类似的设施，成为人们生活中必不可少的部分。这其中包括物联网、智能硬件等数据采集类设施，5G、光通信等超高速数据传输类设施，以及超级计算机、云计算以及边缘计算等计算类设施，以及新型的存储设施等等。
四是大数据安全为各国实现“平衡”发展带来更严峻的挑战。各国大数据发展战略中，不同国家和地区对“数据开放共享”与“个人信息保护”的侧重点不同，比如欧盟希望通过强制性的统一标准最大限度的保护个人隐私，而美国则更相对弱化法律约束、希望充分调动企业的主动性，这种态势对未来全球大数据国际规则的融合发展提出了新难题。同时对大数据企业权利和义务也要进行再平衡，监管太严将限制企业创新的脚步，但如果放手太多，在实践中难免出现企业对个人隐私大规模侵害的问题。

最近几年人工智能在世界范围内取得了爆炸性的发展，根据预测AI带来的社会革命将比工业革命快十倍，规模大三百倍，影响力大近三千倍。自2012年以来，AI计算能力的速度已经超过预测，平均每3-4个月翻一番。人工智能，简称AI，它是一门研究和发展用于模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。在过去的研究中，我们曾经把大脑比作计算机。互联网诞生后，我们发现人脑不是计算机，而是计算机网络。近年来，人工智能离人类越来越近，一些重复性的工作，比如客服和收银员，正在被全方位取代，而创造性的工作领域也发生了显著的变化。目前空客用人工智能代替人类工程师设计飞机，制药公司葛兰素史克用人工智能进行药物开发，工作效率和任务完成质量都比人类工程师更好，人工智能甚至可以拍。人工智能产业链可以分为基础层、技术层和应用层。基础方面包括AI芯片市场和大数据服务市场。以自我为中心的云生态建设，制定标准实现大数据交换共享，大数据产业信息安全。

技术方面包括智能人脸识别行业和智能语音识别行业的推广，自然语言处理技术、语音处理技术、图像处理技术等人工智能技术将相互融合。应用层包括智能制造、智能安防、智能电网、智能医疗、智能客服、智慧农业，市场规模将持续增长。汽车/装配、金融服务、电信等高科技领域紧随其后，物流、零售、媒体等行业也在智能应用。展望未来，人工智能将给人类社会带来更多的惊喜和许多不可预测的变化，今天就由湖南众智互联网学院带大家来了解人工智能以后的发展趋势，希望能给大家带来帮助，预计未来人工智能将呈现以下发展趋势如下：

一、加速大数据、云计算、物联网的普及应用。

随着新一代信息技术革命的到来，人工智能将首先在互联网领域得到广泛应用。在这个过程中，通过人工智能与新一代信息技术、大数据、云计算、物联网、工业互联网、无人驾驶的融合发展，将极大地提高这些领域的劳动生产率，推动这些领域的快速发展。随着人工智能的成熟，它将逐渐向其他领域扩散并继续向纵深发展。从未来的发展趋势来看，人工智能的发展前景非常广阔。

二、有效推动中国经济转型和产业升级。

目前，中国互联网正处于从消费互联网到产业互联网的发展过程中。综合应用物联网、大数据、人工智能等新一代技术赋能传统产业后，中国产业将呈现出全新的产业互联网。由于人工智能的广泛应用，在产业升级的过程中会释放出大量的就业岗位。同时，许多落后的生产能力将被淘汰。使用现代人工智能生产线后，将节省大量劳动力。

三、成为人们工作和就业的必备技能。

随着人工智能的普及和发展，智能体将逐渐进入生产环境。未来，各行各业的劳动者在工作中会频繁地与代理人沟通、合作，这对职场人提出了更高的工作要求。在未来的所有工作中，员工都需要掌握人工智能的理论知识，并具备相关的 *** 作技术。就业人员也是如此。因此，这也对教育市场提出了新的要求，提供了新的发展机遇。

四、取代人力，这将成为必然的发展趋势。

在当前人工智能的研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标最根本的途径，已经成为人工智能发展的瓶颈。在人工智能解决学习这个基本矛盾之前，最好的人工智能是无法和普通4岁的孩子抗衡的。现在人工智能已经取代了一些行业中一些简单重复的工作。随着其在未来的不断发展，更多的工作岗位可能会被人工智能所取代，这是任何人都无法阻挡的客观发展趋势。

五、脑机接口将引发技术风暴。

1、人工智能进入医疗领域，将引发一场行业革命，推动这一行业爆发式发展。

近日，马斯克向世界宣布了一个重要消息，脑机接口将在一年内植入人脑。他说“脑机”被拒绝的概率很小。原则上，这种设备可以修复任何大脑问题，包括视力、瘫痪和阿尔茨海默病。脑机接口，简而言之，就是把芯片植入人的大脑。具体 *** 作方法：神经外科机器人可以像微创眼科手术一样，安全无痛地在头部打孔，快速在大脑中植入芯片，然后通过USB-C接口直接读取大脑信号，手机可以远程控制。这项技术堪称里程碑式的突破。它将彻底改变人们与机器的互动方式，进而改变人类和整个社会。据悉，这项技术已经在小鼠身上成功测试，马斯克将在今年年底前将第一个芯片植入人类患者体内。

2、脑机接口技术成功实现后，人类可以随意控制外来物体，不用说话，只用思维就可以用自己的意志控制它们！

比如当你早上醒来时光靠思考就会自动打开灯，想吃早餐，默默下指令，咖啡机、煎蛋机、金奥会自动开启，如果不想起床，可以控制机械臂帮你到床上。

3、脑机接口技术实现后，人们可以在短时间内获得大量的知识和技能，获得普通人无法拥有的超能力。

记忆移植是该领域的研究热点，现在美国科学家发现了大脑海马体的记忆密码，开始尝试用一个芯片备份记忆，然后将芯片植入另一个大脑，实现记忆移植。现在这个实验已经在猴子身上成功了，有了这项技术，一个不懂英语、法语、德语等语言的人，只要把芯片植入大脑，就能瞬间掌握五六门外语。这项技术的最终目的是通过脑机接口技术将大量的信息传输到计算机或者将大脑的意识上传到计算机，最终实现人类意识和记忆在计算机世界中的永生。

我认为人工智不能完全取代人类，虽然人工智能已经初步掌握了一定的学习能力(被动学习)，即使人工智能在未来学会了思考，即掌握了主动学习的能力，仍然无法超越人类。因为人工智能没有感性思维，无法跨越意识领域。人工智能关系到人类的未来，属于全球科研领域的前沿技术。它的发展与信息技术、计算机技术、精密制造技术和互联网技术紧密相连，它的未来有太多的可能性，整体来说未来人工智能的发展前景也是很不错的。

AIoT（人工智能物联网）未来发展前景十分广阔。它将使用AI技术实现对设备、数据和应用的连接，从而为企业带来新的发展机遇。AIoT可以帮助企业实现效率的大幅度提升，同时也可以帮助企业减少成本开销。此外，AIoT还能够帮助企业针对不断变化的需要快速作出决定和行动。

大数据的发展趋势

1、算法（Algorithms）的崛起

2016年，人们更加关注对已接触数据采取什么行动。算法将大行其道。算法能够定义行为，它们是非常专业的软件，能够很好地执行专业的指令，远比人类做的要好。例如，当你访问一个网站时，根据你手上的资料，快速确定最合适的广告。或者在大量的交易数据中找出异常值来甄别欺诈行为。

2、数据湖服务作为一种解决方案（Data-Lake-as-a-ServiceSolutions）

2015年，我们已认识了数据湖。企业从M2M连接、社交网络和远程工作人员积累了越来越多的数据，数据湖将成为他们的重要数据存储工具。

据Gartner称，“到2020年，信息将被用于重新创造、数字化、或消除80％的业务流程和产品（相比于10年前——2010年）”。在传统的存储解决方案中，数据之间是相互孤立的。数据湖与之正好相反，它允许存在各处的原始的、质朴的信息字节相互整合、分析。数据湖能够帮助你实现商业的数字化，使之真正成为数据驱动的商业，就像Gartner对2020年的商业预计一样。

数据湖服务将提供主动式存储方案，通过整理大量的结构化和非结构化数据，大量的应用才能够用于对其进行加工处理，包括企业数据仓库或开源技术，如Apache Hadoop或 Spark。一个使用了数据湖服务的企业，每个月仅需要为十亿字节支付几美分。

3、区块链将被各行各业所接受

在过去的几年中，我们看到区块链主要应用于比特币，但区块链技术提供了更多的可能性。

一个区块链可以被看作是数字事件的一个公共分类帐或记录。这个公共分类帐由许多不同当事人共享，计算地理上和计算上的孤立节点，并且只有该系统的大部分成员都同意的情况下，这个记录才能被更新。只要新信息输入到分类帐，它就不能被擦除，而且所有人可见。因为区块链的存在，所有输入到分类账上的信息都是全透明的。

区块链的一个关键优势是：该系统是完全透明的，任何人都可以在不损害个人隐私的情况下，看到哪些交易输入到分类账。您可以在不透露当事人个人隐私的情况下，记录事件发生的事实，甚至记录它的正确性。

金融业将迎来的区块链技术的全面开花。世界上许多大银行正在试用区块链，更或正在对区块链初创公司进行投资。UBS（瑞银集团）已经创造了一个区块链实验室，Santander正在研究如何使用区块链管理他们的贷款活动，Goldman Sachs （高盛集团）投资了一个区块链初创公司，并且有一个大财团（R3 ’s global bank partnership），负责调查的区块链的潜力。

4、人力资源分析

对于大多数组织而言，人才是最重要的财富；对于大多数高级管理人员而言，人才是重中之重。根据普华永道的研究，34%的美国首席执行官们“非常关注”组织中关键技能的可用性。因此，高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据，所以，2016年我们会看到人力资源分析将迈出一大步。

人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域，但为了更好地提高人力资源的投资回报率，该业务增长极为迅速。人力资源分析可以被定义为一项大数据技术，使用人力相关数据片段优化商务产出、解决商务问题。因此，人力资源分析越来越重要。

人力资源分析可以帮助回答一些问题，例如：我们在组织内是否有正确的技能搭配？我们的员工，特别是那些优秀的员工是如何工作的呢？我们能更好地预测企业未来的是谁么？员工的精神状况怎样如此等等。

在一个过热的市场，对人才的争夺战愈演愈烈，优秀的大数据科学家和数据分析师资源越来越稀缺，越来越贵，因此发现人才不是一件容易的事情。对于一个组织而言，了解员工的驱动因素，并且很好的激励他们变得越来越重要。因此，在2016年，更多的组织将致力于人力资源分析，这些领域的初创企业数量将迅猛增长。

5、智能政府致力于提高社会和公民体验

迪拜当局正努力把政府变成智能政府。他们已经开始践行提高客户（例如，公民）体验，并推动知识经济的实践。他们已经为数十个智能政府服务创建了一个单独的、安全的登录界面，大量的服务也都支持移动应用程序。

最好的智能政府的例子就是爱沙尼亚。这个仅有130万公民的波罗的海国家被联合国提名为“具有十年最优电子政务内容“。每一次与外部的或内部的互动都是数据化的，爱沙尼亚政府对于自己的数据具有完全的掌控。此外，议会正在推行无纸化办公，电子签署法律文件，全电子化商务，因为所有的服务都是互联的，所以报税非常简单。

我们将在世界范围内看到越来越多的政府开发智能方案。我们也将看到更多的政府开放自己的数据集，应用开放的API（应用程序编程接口）使初创公司和企业够轻松地与政府部门对接。这不仅能加速政府的智能化过程，甚至可能收获更多。

6、增强大数据安全、防止数据泄露6增强大数据安全、防止数据泄露

随着数字化进程，物联网将物物连接为网络，大数据的安全变得越来越重要。在过去的几年里，我们已经遭遇了许多大规模的数据泄露事件，包括Ashley Madison hack（婚外情网站）和TalkTalk公司（英国宽带服务供应商）的黑客攻击事件。

基本上，任何组织未来都可能被黑客攻击，如果没有被黑客攻击，说明其根本不重要。因此，任何组织不仅应该把重点放在防止安全漏洞，在遭遇黑客攻击时，还要实施正确的危机应对计划。

7、智能机器带来的雾分析（Fog Analytics)起步

　雾计算正在迅速地获得大量动力。雾计算是指推进连接到物联网的终端设备和存储数据的云计算之间的存储、传输和计算。随着物联网的进步，雾计算势头越来越猛，因为传感器变得相当精密，它们现在可以收集大量数据。

　据Gartner称，智能机器是新的现实。因此，在未来我们将看到更多的智能机器有着越来越多的精密传感器，能收集大量的数据。组织将不得不转向雾分析，以便数据易于管理，保持洞察力可用并尽可能降低成本。

我觉得最重要的第一点，首先得问自己的兴趣和能力所在，毕竟无论选择哪个方向，可以支撑我们走下去的，都是兴趣和能力。因此，我们来好好捋一捋这两者的区别和联系。
第一，大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
第二，人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
可见，相比大数据某，人工智能涉及的领域更加高深和高端，因此知识含量也更高，学习起来也需要付出更多，对个人的数理和逻辑能力要求很高，不过两者也是有联系的。
一方面，人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化 *** 作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
所以啊，没有必要太过完全区分开两者，还是打好基础，一步一个脚印学起来，唯有最佳之选。

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。

---