本文目录
- 什么是大数据
- 你百度的内容大数据会知道你在干嘛吗
- 了解下数据的平台都有哪些呢谢了
- 国内有哪些大数据公司
- 大数据技术平台有哪些
- 什么是百度大数据
- 大数据准不准
- 如何通俗易懂地给“大数据”、“云计算”、“区块链”下定义有哪些有趣的想法可以分享
- 寒武纪大数据和百度大数据有哪些区别
- 大数据，云计算，人工智能，区块链，5G是新时代的开始还是互联网时代的顶点呢
什么是大数据
大数据又称巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
“大数据”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。换言之，大数据就是在浩如烟海的信息中，利用数据分析的技术，对冗杂无序的数据进行分析和整理，并迅速筛选出有价值的信息。
大数据的基本特征
一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
你百度的内容大数据会知道你在干嘛吗
会大概率推算出你想做什么。现在的大数据就是通过你所查询过的项目数据，通过AI模糊数学算法，通过关键词的抓取，推算出你所需要的数据。这也是现在机器智能学习的魅力所在。
不会。大数据本身不能发现每个人在做啥，大数据可以发现每个人都做过啥，进而预测这个人喜欢做什么，将来会做什么。网警通过技术手段，在权利范围内是可以监测到网上正在传输的数据的，进而了解一些人在做什么，尤其是在做违反法律和道德的事情时可能会被监测到。
了解下数据的平台都有哪些呢谢了
众所周知，百度凭借在大数据领域多年的深厚技术积累，一直冲在产业智能化的最前线。在去年的百度AI开发者大会上，百度大数据发布了全新的大数据产品技术栈，覆盖了数据工程、数据科学、数据产品和行业解决方案，并推出了百度点石大数据开放平台。今年，百度大数据又会带来哪些新的突破和进展呢？在7月3日的百度大脑论坛上，百度大数据部高级总监郭谢以“百度大数据技术开放平台”为主题进行了演讲，让我们通过下面精彩内容分享来深入了解一下。百度大数据部高级总监 郭谢经过持续的建设，百度点石已成为国内第一家落地的大数据 iPaaS 平台，聚焦解决大数据产业中的安全和效率两大问题。点石平台有三大核心特性：“安全的数据融合加工环境”，是聚焦解决安全问题，这也是大数据应用的关键前提。“多层次开放的可定制组件”以及“功能一体化的大数据开发平台”，则是聚焦解决效率问题，只有降低了大数据的开发及应用门槛，才能使大数据价值更加充分地释放出来。安全的数据融合加工环境，为打破数据孤岛提供强力支撑随着大数据行业的迅速发展，数据如何安全地应用是摆在每一家企业和机构面前的难题，任何一个环节的疏漏，都可能造成宝贵的数据资产的流失。针对可信云端计算、多方安全计算、联合建模等安全计算的常见场景，百度大数据部研发了相关核心技术，通过技术手段来保证数据安全。由于信息学、密码学知识的复杂性，计算效率往往会大幅下降，难以工业化落地。百度通过强大的工程能力和对核心技术的攻关，同时提供了云、端两套安全方案，大幅提升了计算性能，使这些场景都可以在当前算力条件下实际落地，使数据安全解决方案可以适配更多的场景。案例：与清华大学携手为城市治理提供新思路城市品质评估是近年各地政府智慧城市建设中的重要课题，粗放式城市发展导致城市空间品质良莠不齐，甚至出现空间失序。清华大学建筑学院基于大规模街景图片数据，使用人工判别与计算机深度学习等方法对城市空间失序现象的分布、程度、类型与原因等进行分析，开发城市品质评估模型力图解决该难题。通过点石平台云端的隔离域和安全建模环境，清华大学将自有数据和数据供应商的街景数据进行了安全的融合建模，依托更加丰富的街景数据样本，模型效果大幅提升，并在此过程中保证了数据的可用不可见，防止数据流失，有力保障了街景数据所有方的利益，也为这些宝贵数据以后的变现提供了实际支撑。多层次开放的可定制组件，积木式快捷搭建企业级应用百度在多年的大数据实践过程中，积累了众多业界领先的核心技术能力。现在通过点石平台将这些能力开放出来，使开发者可以充分复用已有的各种开放组件，采用积木式应用构建理念，尽可能降低大数据开发应用的综合成本。其中，开放的可定制组件分成了多个层次，既有粒度细、可定制性高的基础算法组件；也有粒度粗的场景化业务组件。开发者通过融入深层次的业务理解，将平台开放组件进行二次集成与开发，即可低成本地建立定制化的应用服务，并发布到点石平台的应用市场，为更多的使用方提供服务。案例：与天闻数媒共建智能稿件审核新场景传统的稿件审校流程需要经过人工的三道审核才可被发布出来。随着互联网和新媒体的发展，各类媒体生产的内容越来越多，传播效率和影响面也越来越大，但现有的审校机制还依然停留在传统的人工逐字逐句的审核上。百度和合作伙伴天闻数媒联合开发的智能稿件审核系统利用百度在智能勘误领域的AI技术沉淀，结合合作伙伴天闻对媒体行业的深刻理解，为某头部报业客户提供智能稿件纠错服务，对文本中的错误信息进行识别和提示，保证重要表述的准确性。功能一体化的大数据开发平台，打通应用开发全流程在点石平台上做大数据开发的优势主要体现在三方面：高效、易用、先进。首先，在高效方面，点石平台提供一站式的大数据开发环境，解决以往开发过程中组件分散、协同运维难度高的难题，大幅提升开发者的工作效率。其次，在易用性方面，通过自动机器学习可以完成自动搜索优化模型，充分释放数据价值，不再需要付出高昂的人力成本去进行模型的构建优化等工作。最后，在先进性方面，点石平台原生集成了百度先进的AI技术，如PaddlePaddle、NLP技术等，让业界领先的AI技术为你所用。案例：助力卓思快速搭建智能营销新模式在日趋激烈的汽车市场竞争环境下，汽车厂商越来越多依赖互联网大数据分析，辅助制定营销方案、选择投放策略等。通过优化营销及销售政策，实现优化分配资源、优化销售效果的目的。通过使用点石平台的数据安全融合服务，卓思实现了多方数据的安全融合建模。同时，根据具体的应用场景，集成了平台相关的开放组件，最终快速搭建起SaaS产品，形成汽车营销产品矩阵，并在点石平台发布。在实际生产效果验证中，营销拉新和流失会员召回等核心指标都取得了很好的效果，大幅提升了产品竞争力。为个人开发者提供提升舞台，让大数据普惠千万行点石平台在过去一年多的时间里，支持了多场国内外大数据竞赛，提供了从底层算力、数据处理、特征工程、在线编程环境、模型训练及调优的全流程支持。参赛选手只需要一台电脑，即可完成整个比赛。通过成本和门槛的大幅降低，参赛选手可以把精力聚焦到最需要创造性的工作上。未来，会有更多的机构发布它们的产业难题，让全世界的开发者通过“众智众创”的大数据技术，帮助机构寻找解决良方。以上就是在本次百度开发者大会上百度大数据发布的重要理念和进展，可以清晰可见百度大数据正在生态赋能中积极发力。随着大数据产业的不断发展，百度期望通过产品、技术、渠道等多方位合作与伙伴共同挖掘数据价值，携手帮助广大的企业和机构实现产业升级，点石成金，共创未来。
国内有哪些大数据公司
国内大数据主力阵营：
1、阿里巴巴
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
2、华为华为云服务
整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。
3、百度
百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
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）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术平台有哪些
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么程度，你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变得很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
什么是百度大数据
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(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）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。说起大数据，就要说到商业智能：商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 商务智能的产生发展 商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。 目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。 为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。 企业导入BI的优点1.随机查询动态报表 2.掌握指标管理 3.随时线上分析处理 4.视觉化之企业仪表版 5.协助预测规划 导入BI的目的1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。 2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。 3.协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。 商业智能领域的技术应用 商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。 数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。 在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 商业智能的应用范围 1.采购管理 2.财务管理 3.人力资源管理 4.客户服务 5.配销管理 6.生产管理 7.销售管理 8.行销管理 商业智能实施步骤 商业智能系统处理流程 商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。 为了让数据“活”起来，往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的，在外围数据文件中的，在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。 这些分析有财务管理、点击流分析（Clickstream）、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道（软件，系统，人，等等）发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中）、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。 商业智能系统的功能 商业智能系统应具有的主要功能： 数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。 数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。 数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。 分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。 典型的商业智能系统 典型的商业智能系统有： 客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。 商业智能解决方案厂商 提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等
大数据准不准
毫不誇張地講，大數據是準確的。否則大數據還有什麼意義呢?大數據的關鍵在於這個"大"字。這個大字，不是大小的大。而是指數量大，樣本大，規模大。大數據之所以能夠得到重視，並且能夠得到廣泛的應用，最根本的一點就是它從本質上反映了統計學的規律。就個例而言，大數據可能不準確。但從宏觀上看，大數據一定是準確的。
新冠病毒剛開始出現時，包括醫療機構在內，並不知道是怎麼回事。也因此沒有相應的治療方法。莫名其妙的發熱，乃至病亡，引起疾控部門的重視。統計數據更是提醒新冠肺炎來勢兇猛，傳播極快。此時此刻，正是大數據為決策者提供了依據。在沒有相應的有效治療辦法的情況下，為了控制疫情蔓延，只能封城。強制性地減少人與人之間的接觸。封閉，隔離，使大家都感到不便。但強制性的隔離措施大大減少了病毒感染的人數，這是不爭的事實。可見，大數據提供的信息是準確的，有益的。
當今社會時代是一個開放的時代。每時每刻都有大量的人流，物流，信息流在快速流動傳播。如何從這些大量的快速的流動中找到基本的規律，在更高的層次上進行梳導和管理，是管理者不可推卸的責任。而要真正做到這一點，大數據是必不可少的管理手段和技術。大數據如此重要，不準確顯然是不允許的。
大數據的準確性是有一系列的技術保障的。從數據的收集，統計，到最終做出科學合理的決策，都不能馬虎敷衍，它有一整套嚴格的操作流程，確保數據可靠有效。
如何通俗易懂地给“大数据”、“云计算”、“区块链”下定义有哪些有趣的想法可以分享
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
大数据的定义有很多种不同的描述，站在不同的角度（行业）对于大数据也会有不同的理解，所以要想为大数据下一个完整的定义还是比较困难的。对于大数据的常规描述主要是从大数据的特点来入手，涉及到数据结构、数据量、处理速度、价值密度、真实性等多个方面，但是对于普通人来说，理解大数据可以通过三个方面来形成认知，分别是“价值空间”、“技术岗位”和“应用场景”。
大数据说到底就是开辟出了一个新的价值空间，这个价值空间的核心就是数据自身的价值，所以大数据技术体系是以提升数据价值这个核心目的来展开的。在互联网、移动互联网和大数据的推动下，会产生源源不断的数据，因此大数据的价值空间还是非常大的，这也是当前大数据受到广泛关注的一个重要原因。
目前大数据领域的工作岗位主要涉及到大数据运维、大数据开发和大数据分析三大类，其中大数据运维岗位主要涉及到数据的采集、整理、存储、传输和安全等内容，大数据开发岗位涉及到大数据平台开发和大数据应用开发，而大数据分析岗位也可以简单地分为应用级分析（工具）和研发级分析（编码）两种岗位。
大数据的应用场景还是比较多的，简单地说，有数据的地方就需要大数据技术，从这个角度来说，未来大数据领域将释放出大量的人才需求。从目前大数据行业的发展情况来看，当前大数据领域的主要人才需求还是以研发级人才为主，这一点在2019年研究生的秋招当中有较为明显地体现。
云计算是一种新型的计算资源服务方式，根据服务对象的不同划分为了IaaS、PaaS和SaaS三大方面，目前云计算正在从IaaS向PaaS和SaaS覆盖，云计算也过了早期通过低成本来吸引用户的时期。目前云计算的发展重点在于为用户提供更全面的服务，未来全栈云和智能云将是重要的发展方向。简单地说，云计算就是通过互联网为用户提供各种计算资源服务。
区块链本身是一种技术，但同时也是一种模式，区块链是一个开放的计算平台（去中心化），为参与的用户提供了实现价值增量的解决方案，让价值增量得到了明确。由于区块链技术的开放性，使得区块链技术本身也具有较强的稳定性和安全性。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
寒武纪大数据和百度大数据有哪些区别
百度是全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站，致力于让网民便捷获取信息，寒武纪是致力于帮助企业实现线下数据资产化，并以线下数据资产化理论及实践成果为指导，通过集数据获取、合成、应用为一体的闭环生态，助力没有“大数据+”的企业实现新零售的转型升级。
百度大数据的主要特点是1、数据处理技术比面向用户服务的技术所占比重更大2、数据规模比以前大很多3、通过快速迭代进行创新
寒武纪大数据和百度相比，更注重精准的深度1、价格较低2、无竞争压力3、沟通方便4、数据精准5、时效性强。
大数据，云计算，人工智能，区块链，5G是新时代的开始还是互联网时代的顶点呢
感谢邀请！这些技术当然不是互联网时代的顶点，而是一个新的时代的开始。当然，大数据和云计算我觉得是承上启下的，在过去也证明了自己的作用，是新旧时代的纽带。
未来是什么时代？是万物互联的时代！万物互联的目的是什么，是智能化的社会！智能化的社会需要什么，需要对互联的万物可信才能做出精准的智能判断，这是未来世界的时代特征，而云计算、5G、AI、区块链就是实现未来智能化社会的基础，下面我分别聊聊
5G提供了万物互联的管道，这是5G最大的作用。过去4G物联网也可以提供万物互联的管道，但是4G对低时延的应用是无能为力的，目前4G物联网还是基础信息上报的业务，如果要支持万物互联，尤其是工业互联和自动驾驶、远程医疗这种尖端应用就必须要低时延5G
所以，这就是5G的重要性。5G是管道，就像我们的神经一样，传递万物互联的信息，而云计算、大数据再加上人工智能AI则是万物互联的智慧的大脑。
通过5G获取的万物互联的信息如何使用？信息是用来收集处理和判断的，这给过程就和我们人用眼睛看到了一个熟人的处理过程一样。我们人类的大脑中先存储了很多人的图像信息，然后通过检索眼睛获取的人像信息找出是谁，再做出是打个招呼还是视而不见的判断。
云计算就像我们物理的大脑，提供了很多存储的空间，可以保证我们获取或者预存的信息全部保存起来不丢失，也为信息数据的处理提供了坚实的平台。而大数据和云计算相辅相成，海量的数据可以这云计算平台上保存、检索，这是人工智能的基础。
而AI是未来智慧万物互联的关键。没有AI只有云计算和大数据的话，这个人就像一个傻子，能看到能找到就不知道该怎么做。而AI为万物互联提供了一个智慧的灵魂，有了AI工业制造就可以自动完成一些复杂的操作，就像我们看到一个人，可以判断这个人是否要打招呼一样。通过学习样本的特征和预制条件的判断，AI实现了万物互联的智慧处理。
还有很多朋友在问，区块链在未来的时代是什么作用呢？区块链实际上是万物互联的一个合法不可逆的证明。既然万物互联，就存在互联对象和信息被篡改被伪造的可能，而区块链技术可以提供唯一的不可逆的证明，具有去伪存真的作用，能够提供万物互联可信任的依据。
其实这里面还有一个非常重要的技术，就是物联网技术。互联网技术就像我们的眼睛、耳朵，可以用来收集未来万物互联的信息，物联网和5G配合，保障了万物互联从信息获取到传递的过程。
所以我们可以看到，如果要实现未来智慧的万物互联，5G、AI、大数据、区块链各自都发挥了重要的作用，提供了未来基于智慧万物互联可信连接，智慧处理的基础，所以这些技术结合起来，就代表新时代的开始。
互联网的顶峰远远还没到，5G尚未成熟部署，AI、区块链等技术的应用还很初级，这些都证明未来的科技时代，下一次工业革命的时代正在到来，未来大有可为
