【51CTO.com原创稿件】大数据，一个曾经被神化的概念，这些年似乎凉了下来，又似乎被人工智能这个更火的概念代替了。大数据在当今到底充当着什么角色？与人工智能又是什么关系呢？近日，51CTO记者采访了中科天玑技术副总裁冯凯，就这些疑惑进行了深入探讨。
中科天玑技术副总裁冯凯
大数据市场的梳理
看似已经“过气”的大数据市场，现在到底是什么情况？冯凯认为，大数据市场目前主要分为以下几个部分：
其一是随着开源社区一起发展起来的基础性的大数据平台，单纯的卖大数据技术。这样的商业模式虽然一直在随着开源的发展而发展，但是已经不再是主流，发展空间有限。
其二是大数据产品方向，也就是一些通用的大数据产品，满足了可视化、大数据资产管理等通用功能。这个需求一直有，并且冯凯认为，在未来可能也会保持比较平稳的增长趋势，因为只要数据存在，对大数据的管理、分析的需求就会一直存在。
其三是垂直领域的大数据产品，比如说教育、精准医疗、金融、风控等等，冯凯认为这个市场会越来越大。
与行业融合是重点和难点
既然垂直领域的大数据产品市场越来越大，那么大数据落地行业的难点是什么呢？冯凯表示“难点主要在于如何发现数据价值”。大数据的核心就是从数据中挖掘价值，哪些数据有价值，往哪个方向挖掘，都是业务人员才会懂的，而如何挖掘，用什么技术挖掘，以及对数据的处理方式，则主要是靠技术人员完成的。所以，业务人员要和技术人员紧密结合，才能正确的挖掘出正确的数据价值。并且，在二者想法的碰撞中还有可能发现新的隐藏的价值，和更深层次的创新。
说到这里就不得不说一个名词：“数据科学家”，数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具，对复杂的数据进行数字化的重现与认识，并能寻找新的数据价值的工程师或专家。一个优秀的数据科学家既要懂技术，对数据有敏感性，也要懂业务和市场。
大数据带来的不仅是技术的改变，更多的是思路和思考方式的变化。在大数据背景下思考的出发点，可以尝试以数据驱动和数据融合的角度来发现新价值，创造新的业务模式。从这个角度出发，大数据技术公司可以提供有价值的解决方案。
人工智能与大数据各有用武之地
随着人工智能技术的发展，大数据的很多训练模型开始借助自我学习进行训练。在海量样本情况下，利用人工智能的神经网络技术，能做到更好的处理数据的精度和实时性。但是这并不意味着人工智能技术会代替大数据技术。冯凯认为，毕竟在深度学习提出之前，很多问题是依靠大数据技术来解决的。并且，在某些场景下，使用人工智能技术的成本过高，或者在某些问题中，只有对海量数据都处理完之后才会产生有效的结果，这些场景就需要用到大数据技术。
所以，人工智能技术和大数据技术不是替代的关系，而是各有不同的适用领域。
依托技术实力，为行业赋能
中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展，重点面向网信、情报、金融、教育等应用领域，致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统，为用户提供大数据整体解决方案，助力中国大数据产业创新发展。中科天玑背靠计算所的国家大数据分析工程实验室，在技术人才的储备上，以及先进技术的视野，都有很大的优势。
目前，中科天玑根据自己的背景，主要服务于四个行业：网信、情报、教育、金融。大数据实验系统是中科天玑面向教育、培训行业推出的一款专业的大数据教学实验平台。平台内置了丰富的课程和案例资源——教材、PPT、实验手册、项目案例手册、配套的教学视频和案例视频等，可帮助搭建供学生完成大数据与云计算实验的环境，满足大数据教学课程设计、上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求。
记者视点
人工智能算法大多都依赖于大量的数据，这些数据往往是某个行业的长期积累的结果，如果没有数据，人工智能、算法既没有用武之地，也没有检验的标准。而大数据也依靠人工智能，给数据采集、分析、管理带来了飞跃，人工智能和大数据的协同工作，是趋势，也是必然。作为中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的高新技术企业，在大数据方向***的产业化平台，中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，为用户提供大数据整体解决方案。并且，以服务各高校的经验为实例，努力为更多教育客户提供人工智能相关教学环境、体系、教材、培训等解决方案，必将促进大数据产业升级加速，助力中国大数据产业创新发展。
【51CTO原创稿件，合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】
