【业界】开源大势降低技术门槛，人工智能企业更依赖大数据-低调大师

【业界】开源大势降低技术门槛，人工智能企业更依赖大数据

2017-08-01 666

美国巴布森学院（Babson College）管理与信息科学学院的教授，MIT 院士，德勤资深研究员Thomas H. Davenport 最近有一个新发现：并不是所有想要使用人工智能的企业都会跟提供技术的公司合作。

为什么，因为有免费的开源算法可用。

靠销售AI软件来赚钱变得越来越难

Thomas以一家向他咨询的出版公司为例，这家公司希望能在产品的数据化和情景化中使用人工智能技术，但是，跟其他纷纷与IBM Watson合作的竞争对手不一样，这家出版公司并没有打算从IBM购买认知技术。

他们说：“我们认为AI软件的市场是迅速商品化的，我们能够以更低的成本来获得所需要的（AI）能力”。

这家出版公司几位经验丰富的经理还提到，他们认为可以利用开源的人工智能软件来降低成本，现在可以选择的有好几种。另外，很多开放资源提供者并不是小企业，它们可都是

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如何做好大数据产品设计架构和技术策略？

作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步：针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析; 第二步，基于采集回来的多维度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载; 然后第三步，对于ETL处理后的标准化结构数据，建立数据存储管理子系统，归集到底层数据仓库，这一步很关键，基于数据仓库，对其内部数据分解成基础的同类数据集市; 然后基于归集分解的不同数据集市，利用各类R函数包对其数据集进行数据建模和各类算法设计，里面算法是需要自己设计，个别算法可以用R函数，这个过程产品和运营参与最多;这一步做好了，也是很多公司用户画像系统的底层。最后根据建立的各类数据模型及算...

2017-08-02

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越来越多的运营和复杂性，让企业CIO探索优化硬件基础设施和软件的新手段。在如今预算受限的商业环境中，虚拟化成为企业扩大业务并提高流程效率的最佳选择。有力的概念不仅支持内部应用，还支持包括数据中心和内部设备的IT基础设施。为了扩大业务规模，企业采用不同的选择，如融合和超融合基础架构(hyperconverged infrastructure，HCI)。借助虚拟化的功能来扩展操作和功能可能听起来很简单。为了保持存储和网络功能的独立性，融合基础设施是适当的选择。融合基础架构还使企业不再需要专门的基于存储区域网络(SAN)的存储。然而，该技术有许多限制企业规模扩大的局限性。融合基础设施使企业在预先定义的存储和网络比例的限制内运营。超融合是新的软件定义方法，作为融合基础设施的下一步，超融合基础架构提供了从数据效率到总体拥有成本(TCO)改进的各种优势。超融合基础设施还提供融合基础设施的典型优势，如单个共享资源池。集成IT基础架构(包括数据中心)的构建块简化并加速了额外的网络和存储的部署，而融合的基础设施缺乏数据管理功能。超融合胜过其他基础设施虚拟化方式。由于超融合基础设施是软件定义数据中心...

2017-08-02

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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