jean數據Hug數據柵欄里的大數據注定要死數據。數據的污染可能發(fā)生在數據的生產、收集、傳輸、流通、加工、儲存、提取、交換等環(huán)節(jié)，因此，為了保證數據治理目標的實現，有必要-1，In 數據標準，數據質量，數據文件交換，數據，數據生命周期，主要和次要。

汽車金融火了。汽車金融的低滲透率、購車人群的年輕化和超前消費理念的流行，加上資本的青睞和互聯網的加持，使得汽車新零售、新金融迅速成為互聯網金融領域的新風口。那么問題來了！汽車金融企業(yè)或平臺如何在新零售、新金融模式下立于不敗之地，如何利用大數據技術建立核心競爭力？本文主要針對汽車新零售的三種模式和三種主要風險，提出如何通過“大數據”解決風險。

那么在買車的場景下，用戶最關心的問題可以歸納為兩個:一個是能不能貸款買車；一個是你能不能在可以貸款的情況下，提供一個合適的利率公允的產品。為了解決以上問題，汽車金融企業(yè)或平臺可以利用大數據在以下幾個方面做出努力。1.建立純線上自動授信系統(tǒng)整合業(yè)務數據和互聯網大數據，利用先進的機器學習技術打造純線上自動汽車金融大數據風控系統(tǒng)，從而改變汽車金融依賴線下提交材料進行人工審核的傳統(tǒng)方式，給用戶更好的購車體驗。

最近，AndrewW。CMU卡耐基梅隆大學計算機學院院長摩爾和菲利普。CMU副總裁雷曼來到微軟亞洲研究院，與研究人員分享了近兩年來人工智能領域的一些技術突破，并從產業(yè)界和學術界的角度探討了他們對人工智能下一步發(fā)展方向的看法。今天我們在這里和大家分享這個演講~以下是AndrewW的濃縮版。摩爾的演講。

看來AI已經完全轉化為機器學習了。大家都在和數據打交道，在數據的基礎上對復雜的世界進行建模。2014年前后，很多人開始意識到這些任務遠遠不夠。他們只能改變一半的世界藍圖，而另一半則被視為數據科學的頂級水平。在20世紀90年代，我們對現有的系統(tǒng)非常樂觀。但是漸漸的，我們發(fā)現這些系統(tǒng)應用到現實生活中效果并不好。比如優(yōu)化城市交通的時候數據，一個完美的優(yōu)化算法是沒有幫助的，因為我們當時沒有任何關于城市交通的數據。

Enterprise數據治理的三個階段數據一個企業(yè)如何進行治理，會采用不同的方法和路徑。對于大多數企業(yè)來說，以下三個步驟是數據治理計劃落地的必經之路。第一步，對企業(yè)進行分類和規(guī)范數據。信息技術領域有句話叫“垃圾進去，垃圾出來”，意思是把亂七八糟的數據作為樣本，產生的研究成果也是一文不值的。數據的污染可能發(fā)生在數據的生產、收集、傳輸、流通、加工、儲存、提取、交換等環(huán)節(jié)。因此，為了保證數據治理目標的實現，有必要-1。In 數據標準，數據質量，數據文件交換，數據，數據生命周期，主要和次要。

big 數據與商業(yè)決策的關系今天，我們正處于決策成本發(fā)生巨大變化的轉折點。以前那些數據我們想盡一切辦法都得不到的，今天已經唾手可得，但是當一些看似完全不相關的行業(yè)數據被關聯起來，更重要的是，過去我們常常帶著疑問去尋找數據來驗證我們的觀點，而今天我們可以用數據來預測可能出現的問題。海量數據可以使人的智慧得到更大的發(fā)揮，變得更加規(guī)?；?。

一旦我們掌握了數據，我們就擁有了在未來的商業(yè)中制勝的利器。假設數據臟了。在處理數據的時候，你會問自己如何像污水處理廠一樣處理好每一步的污水。出現這種情況是因為數據的來源不干凈還是因為數據的提煉工藝沒有做好？美國有一家初創(chuàng)公司，專注于數據地理位置相關的采集、整理和查詢服務。它將地理位置的相關指標按照酒店、賓館的屬性分為不同的類別，對外提供基于位置信息的實時查詢，為包括美國最大點評網Yelp在內的眾多知名應用提供了底層數據服務。

big 數據急需解決的五個世界性難題:世界人民的健康記錄:醫(yī)學領域最急需的資源人腦圖譜:了解身體各部分如何工作，協調世界范圍內鈾原料的供應:跟蹤武器化活動和能源供應等人們最關心的世界性難題，IBM、Google等巨頭企業(yè)已經開始。盡管計算性能、存儲容量和分析技術不斷提高，但一些實際挑戰(zhàn)仍然太大，Da 數據無法應對。

如果Da 數據能進一步解決傳統(tǒng)領域之外的世界性難題，會有怎樣的結果？到目前為止，IBM、谷歌和惠普等巨頭公司已經開始應對這種困難的挑戰(zhàn)，包括分析有多少車輛將通過繁忙高速公路上的橋梁，或者計算有多少用戶將在網絡瀏覽器中查看一個小廣告。谷歌甚至宣布了一項雄心勃勃的計劃，稱將解決人類老齡化這一歷史性問題。

柵欄里的大數據注定要死數據。大數據需要開放創(chuàng)新，從數據的開放、分享、交易，到價值提取能力的開放，再到基礎處理分析平臺的開放，讓數據像血液一樣在數據社會的體內流動，讓更多的長尾企業(yè)和數據思維創(chuàng)新者擁有多彩的化學效應，從而打造數據的黃金時代。我的研究軌跡數據我做了45年的移動架構和Java虛擬機，45年的眾核架構和并行編程系統(tǒng)，最近45年一直在趕時髦，第一，我投資了物聯網，這幾年一直在擴張數據。