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企业如何更好地制定大数据策略

大数据策略会失败吗?是时候该讨论一下这个问题了。企业才刚刚掌握如何集成ERP(企业资源规划)及其他业务应用来消除业务流程中妨碍效率的孤岛。面向服务架构、软件即服务、云计算及其他现代化解决方案在协助企业实现大型应用集成过程中都发挥了一定的作用。但是如今,在大量数据的环境中组织正面临新的一系列挑战。更清楚地说,它不是一条数据流。它是由许多独立的数据流组成的,使数据互相分离或者就像以前的企业应用那样将孤立起来。 这不是因循守旧 这些数据中有许多都不像那些企业用处理的数据那样。在大规模结构化数据环境中,数据激增所面临的大部分挑战都可以通过扩展、冗余及分析而得到解决。大数据时代,以上这些挑战仅仅是企业必须解决的小部分问题。如今收集到的数据类型来源非常广泛。数据通过嵌入式传感器、RFID芯片、箱子和音像供给、文档和图像文件、图像等其他方式而传输到数据库中。社交媒体会改变数据应有的形象。这还不包括业务伙伴之间所共享过的大数据。 组织不再描述或者规定数据所要展现的形式。实际上,如果尝试这样做,会大大地降低数据本身的价值。企业仅能预测一定数量的潜在情节或者反应。无论他们创建了多少复选框或者数据文件,总会...

《中国人工智能学会通讯》——第12章 12.1 新世纪知识工程—— 在哪里跨越

第12章 12.1 新世纪知识工程—— 在哪里跨越 知识工程诞生于上世纪 60~70 年代。知识工程的诞生帮助人工智能摆脱了当时社会对它的信任危机,是人工智能中最接近实际、接近社会应用的分支。然而传统的知识工程经历了不太长的一段辉煌以后,又逐渐显示出它的诸多不足。这并不是因为知识工程这个研究方向先天地就缺乏存在价值,而是因为社会的进步使传统的知识工程理论和技术越来越显得不能适应。进入新世纪(21 世纪)以后,知识工程面临一个崭新的形势:万维网网站数呈现摩尔定律,每 15 个月翻一番;知识工程荣登超大规模时期;因特网浏览成为最重要的知识来源;以维基百科为代表的网上知识产品贡献巨大;大数据时代来临;MapReduce 的兴起为分布式处理技术的新突破开了个头;知识图谱技术走红。这一切都引发人们思考:知识工程的下一步应该是什么? 我们认为:首先,浏览器技术需要更新换代,改变每逢查询便推出一大堆网页的做法,代之以自动为用户提炼和综合知识;其次,为了实现伯纳斯的语义网理想,应有一桥飞架自然语言和 RDF 文本;第三,维基百科文章目前还类似一个个自生自灭的知识孤岛,如何加强管理并使其产生裂变和聚变的...

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