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從數(shù)據(jù)收集到信息挖掘，我們?cè)摽粗厥裁矗?創(chuàng)新互聯(lián)

　　說(shuō)到人工智能、深度學(xué)習(xí)，大家總會(huì)第一時(shí)間想到算法和模型，再然后就是最根本的、提供動(dòng)力源的數(shù)據(jù)。由于人工智能技術(shù)的飛速進(jìn)步與廣泛應(yīng)用，我們對(duì)待數(shù)據(jù)的方式已從收集為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐垣@取信息為主。

創(chuàng)新互聯(lián)建站專注于企業(yè)營(yíng)銷型網(wǎng)站、網(wǎng)站重做改版、大石橋網(wǎng)站定制設(shè)計(jì)、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、H5技術(shù)、商城網(wǎng)站開(kāi)發(fā)、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、成都外貿(mào)網(wǎng)站制作、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)等建站業(yè)務(wù)，價(jià)格優(yōu)惠性價(jià)比高，為大石橋等各大城市提供網(wǎng)站開(kāi)發(fā)制作服務(wù)。

　　如果你不把存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的信息，那么這些數(shù)據(jù)——狹隘點(diǎn)說(shuō)——就只是一堆字節(jié)而已。而完成這個(gè)轉(zhuǎn)化的過(guò)程之前，有時(shí)也需要多年時(shí)間來(lái)收集足夠的數(shù)據(jù)，比如醫(yī)學(xué)方面新工藝、藥物或設(shè)備的試驗(yàn);基于不常發(fā)生的外部因素的群體行為;氣候變化。

從數(shù)據(jù)收集到信息挖掘，我們?cè)摽粗厥裁矗?></p><p>　　<strong>首先，數(shù)據(jù)保存的重要性無(wú)法否認(rèn)</strong></p><p>　　關(guān)于數(shù)據(jù)，有一句很拗口的話，你不知道什么是你不知道的。有個(gè)很好的例子：“垃圾DNA”。這一術(shù)語(yǔ)是20世紀(jì)70年代某遺傳學(xué)家發(fā)明的，用來(lái)表示基因組中95%—98%的不編譯任何蛋白質(zhì)或酶的DNA。當(dāng)時(shí)的生物學(xué)家認(rèn)為，既然幾乎所有具體的生理機(jī)能都要蛋白質(zhì)來(lái)完成，那么不編碼蛋白質(zhì)的DNA應(yīng)該是沒(méi)有用的，可以稱為“垃圾DNA”。到本世紀(jì)初，人們發(fā)現(xiàn)一些垃圾DNA其實(shí)調(diào)控著染色體的復(fù)制方式和時(shí)間。</p><p>　　對(duì)于當(dāng)時(shí)的人們來(lái)說(shuō)，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的成本是很高的。當(dāng)然DNA測(cè)序的成本更大，這也是當(dāng)初人們要保留垃圾DNA數(shù)據(jù)的原因之一。收集數(shù)據(jù)的成本很高，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的成本也很高，正是因此，我們要更加感謝那些在我們之前做出正確事情的人。他們頂著成本壓力儲(chǔ)存了這些舊的數(shù)據(jù)，讓我們有機(jī)會(huì)從中發(fā)現(xiàn)更多信息。</p><p>　　我們知道，一些天氣預(yù)報(bào)中心每天都會(huì)保存所有收集到的數(shù)據(jù)，包括其預(yù)報(bào)模型的輸出。當(dāng)這些網(wǎng)站有一個(gè)新的預(yù)測(cè)模型時(shí)，他們通過(guò)新的模型運(yùn)行舊的數(shù)據(jù)，查看模型的輸出和觀察，看看新模型是否比舊模型更好，以及有多好。對(duì)于一個(gè)城市來(lái)說(shuō)，這個(gè)工作似乎很容易，但對(duì)整個(gè)地球來(lái)說(shuō)，是大量的數(shù)據(jù)和信息比較。</p><p>　　因此，存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)架構(gòu)師面臨的挑戰(zhàn)往往是如何通過(guò)開(kāi)發(fā)滿足性能、可伸縮性和治理需求的架構(gòu)來(lái)保存這些數(shù)據(jù)。</p><p>　　<strong>由數(shù)據(jù)收集向信息挖掘的轉(zhuǎn)變</strong></p><p>　　從有數(shù)據(jù)收集開(kāi)始，其唯一目的就是要使所收集的所有數(shù)據(jù)都有實(shí)際意義。手工進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析非常耗時(shí)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息也既費(fèi)時(shí)又費(fèi)錢。</p><p>　　信息時(shí)代始于1890年美國(guó)人口普查時(shí)何勒內(nèi)斯打孔卡片的使用，盡管它們是空白的，但與你見(jiàn)過(guò)的格式化卡片不同。這里的關(guān)鍵問(wèn)題是，在1890年以前雖然有大量的數(shù)據(jù)，但并沒(méi)有工具來(lái)進(jìn)行分析，而且將其轉(zhuǎn)化為信息的成本很高。</p><p>　　很明顯，在1890年的人口普查中產(chǎn)生的信息在今天的標(biāo)準(zhǔn)下是非常基礎(chǔ)性的。但按照19世紀(jì)90年代的標(biāo)準(zhǔn)，卻是革命性的。通過(guò)這個(gè)辦法，人們能夠非常迅速地查看人口普查的結(jié)果并做出決定(例如，基于數(shù)據(jù)的可操作的信息)。</p><p>　　到了今天，我們已經(jīng)不再把1890年人口普查數(shù)據(jù)的表格化稱為信息。信息的定義——與數(shù)據(jù)相比——應(yīng)該基于當(dāng)代的標(biāo)準(zhǔn)，同樣的，許多其他領(lǐng)域中的某些定義也在發(fā)生變革。</p><p>　　信息分析市場(chǎng)的規(guī)模和范圍在不斷擴(kuò)大，從自動(dòng)駕駛汽車到安全攝像頭分析再到醫(yī)療發(fā)展。在每一個(gè)行業(yè)，在我們生活的每一個(gè)角落，都有快速的變化，并且變化的速度也正在增加。所有這些都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，所有收集的新舊數(shù)據(jù)都被用來(lái)開(kāi)發(fā)新的可用信息類型。圍繞數(shù)據(jù)收集與信息發(fā)展的需求，有很多問(wèn)題也因此浮現(xiàn)。</p><p><img src=從數(shù)據(jù)收集到信息挖掘，我們?cè)摽粗厥裁矗?創(chuàng)新互聯(lián)
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