谷歌大數(shù)據(jù)三篇論文（谷歌大數(shù)據(jù)三篇論文標題）

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本文目錄:

• 1、以大數(shù)據(jù)為主題,寫一篇1500字的文章

• 2、google事件（GOOGLE攤上事了）

• 3、大數(shù)據(jù)都是需要什么技術(shù)的？

• 4、大數(shù)據(jù)時代讀后感怎么寫

一、以大數(shù)據(jù)為主題,寫一篇1500字的文章

世界包含的多得難以想象的數(shù)字化信息變得更多更快……從商業(yè)到科學，從政府到藝術(shù)，這種影響無處不在?？茖W家和計算機工程師們給這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一個新名詞：“大數(shù)據(jù)”。大數(shù)據(jù)時代什么意思？大數(shù)據(jù)概念什么意思？大數(shù)據(jù)分析什么意思？所謂大數(shù)據(jù)，那到底什么是大數(shù)據(jù)，他的來源在哪里，定義究竟是什么呢？

一：大數(shù)據(jù)的定義。

1、大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

互聯(lián)網(wǎng)是個神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)也是一種模式，你如果真想了解大數(shù)據(jù)，可以來這里，這個手機的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)，是指從各種各樣類型的大數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的技術(shù)的能力，包括數(shù)據(jù)采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術(shù)及其集成。適用于大數(shù)據(jù)

的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫，云計算平臺，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴展的存儲系統(tǒng)。

3、大數(shù)據(jù)應用，是 指對特定的大數(shù)據(jù)集合，集成應用大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲得有價值信息的行為。對于不同領(lǐng)域、不同企業(yè)的不同業(yè)務，甚至同一領(lǐng)域不同企業(yè)的相同業(yè)務來說，由于其業(yè)務需求、數(shù)據(jù)集合和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)也可能有著相當大的不同。惟有堅持“對象、技術(shù)、應用”三位一體同步發(fā)展，才能充分實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價值。

當你的技術(shù)達到極限時，也就是數(shù)據(jù)的極限”。大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術(shù)能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫相比，開源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)服務的價值在哪里。

二：大數(shù)據(jù)的類型和價值挖掘方法

1、大數(shù)據(jù)的類型大致可分為三類：

1)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù)，庫存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。

2)機器和傳感器數(shù)據(jù)(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記(CallDetailRecords)，智能儀表，工業(yè)設備傳感器，設備日志(通常是Digital exhaust)，交易數(shù)據(jù)等。

3)社交數(shù)據(jù)(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter，F(xiàn)acebook這樣的社交媒體平臺。

2、大數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價值的方法主要分為四種：

1)客戶群體細分，然后為每個群體量定制特別的服務。

2)模擬現(xiàn)實環(huán)境，發(fā)掘新的需求同時提高投資的回報率。

3)加強部門聯(lián)系，提高整條管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的效率。

4)降低服務成本，發(fā)現(xiàn)隱藏線索進行產(chǎn)品和服務的創(chuàng)新。

三：大數(shù)據(jù)的特點

業(yè)界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數(shù)據(jù)的特征。具體來說，大數(shù)據(jù)具有4個基本特征：

1、是數(shù)據(jù)體量巨大

數(shù)據(jù)體量(volumes)大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB規(guī)模左右，但在實際應用中，很多企業(yè)用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量;百度資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過1.5PB(1PB=1024TB)，這些數(shù)據(jù)如果打印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量僅為200PB。

2、是數(shù)據(jù)類別大和類型多樣

數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個性化數(shù)據(jù)占絕對多數(shù)。

3、是處理速度快

在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實時處理。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息。

4、是價值真實性高和密度低

數(shù)據(jù)真實性(Veracity)高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。     

四：大數(shù)據(jù)的作用

1、對大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應用的結(jié)點

移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡、數(shù)字家庭、電子商務等是新一代信息技術(shù)的應用形態(tài)，這些應用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計算為這些海量、多樣化的大數(shù)據(jù)提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化，將結(jié)果反饋到上述應用中，將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟和社會價值。

大數(shù)據(jù)具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)治理、富有洞見的數(shù)據(jù)分析和激發(fā)管理創(chuàng)新的環(huán)境(Ramayya Krishnan,卡內(nèi)基·梅隆大學海因茲學院院長)。

2、大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎

面向大數(shù)據(jù)市場的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設備領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將對芯片、存儲產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲處理服務器、內(nèi)存計算等市場。在軟件與服務領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。

3、大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關(guān)鍵因素各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務驅(qū)動” 轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。對大數(shù)據(jù)的分析可以使零售商實時掌握市場動態(tài)并迅速做出應對;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業(yè)為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫(yī)療領(lǐng)域，可提高診斷準確性和藥物有效性;在公共事業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)也開始發(fā)揮促進經(jīng)濟發(fā)展、維護社會穩(wěn)定等方面的重要作用。

4、大數(shù)據(jù)時代科學研究的方法手段將發(fā)生重大改變

例如，抽樣調(diào)查是社會科學的基本研究方法。在大數(shù)據(jù)時代，可通過實時監(jiān)測、跟蹤研究對象在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的海量行為數(shù)據(jù)，進行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結(jié)論和對策。

五：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值

1、對顧客群體細分

“大數(shù)據(jù)”可以對顧客群體細分，然后對每個群體量體裁衣般的采取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。云存儲的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。

2、模擬實境

運用“大數(shù)據(jù)”模擬實境，發(fā)掘新的需求和提高投入的回報率?，F(xiàn)在越來越多的產(chǎn)品中都裝有傳感器，汽車和智能手機的普及使得可收集數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網(wǎng)絡也在產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)。

云計算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數(shù)據(jù)連同交易行為的數(shù)據(jù)進行儲存和分析。交易過程、產(chǎn)品使用和人類行為都可以數(shù)據(jù)化。“大數(shù)據(jù)”技術(shù)可以把這些數(shù)據(jù)整合起來進行數(shù)據(jù)挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變量(比如不同地區(qū)不同促銷方案)的情況下何種方案

投入回報最高。

3、提高投入回報率

提高“大數(shù)據(jù)”成果在各相關(guān)部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報率?！按髷?shù)據(jù)”能力強的部門可以通過云計算、互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)部搜索引擎把”大數(shù)據(jù)”成果和“大數(shù)據(jù)”能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)造商業(yè)價值。

4、數(shù)據(jù)存儲空間出租

企業(yè)和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數(shù)據(jù)妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業(yè)務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業(yè)用戶兩大類。主要是通過易于使用的API，用戶可以方便地將各種數(shù)據(jù)對象放在云端，然后再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網(wǎng)易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩云業(yè)務。

5、管理客戶關(guān)系

客戶管理應用的目的是根據(jù)客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈里發(fā)布新產(chǎn)品預告、特價銷售通知，完成售前售后服務等。

6、個性化精準推薦

在運營商內(nèi)部，根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務或應用是常見的，比如應用商店軟件推薦、IPTV視頻節(jié)目推薦等，而通過關(guān)聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以將之延伸到商用化服務，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助客戶進行精準營銷，今后盈利可以來自于客戶增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”為例，信息并不都是“垃圾”，因為收到的人并不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數(shù)據(jù)進行分析后，可以給需要的人發(fā)送需要的信息，這樣“垃圾短信”就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優(yōu)惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優(yōu)惠支付。運營商和麥當勞搜集相關(guān)消費信息，例如經(jīng)常買什么漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然后精準推送優(yōu)惠券給用戶。

7、數(shù)據(jù)搜索

數(shù)據(jù)搜索是一個并不新鮮的應用，隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網(wǎng)絡、用戶行為等數(shù)據(jù)。其商業(yè)應用價值是將實時的數(shù)據(jù)處理與分析和廣告聯(lián)系起來，即實時廣告業(yè)務和應用內(nèi)移動廣告的社交服務。

運營商掌握的用戶網(wǎng)上行為信息，使得所獲取的數(shù)據(jù)“具備更全面維度”，更具商業(yè)價值。典    

六：大數(shù)據(jù)對經(jīng)濟社會的重要影響

1、能夠推動實現(xiàn)巨大經(jīng)濟效益

比如對中國零售業(yè)凈利潤增長的貢獻，降低制造業(yè)產(chǎn)品開發(fā)、組裝成本等。預計2013年全球大數(shù)據(jù)直接和間接拉動信息技術(shù)支出將達1200億美元。

2、能夠推動增強社會管理水平

大數(shù)據(jù)在公共服務領(lǐng)域的應用，可有效推動相關(guān)工作開展，提高相關(guān)部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產(chǎn)生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時采集的交通流量數(shù)據(jù)，指導駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。

3、如果沒有高性能的分析工具，大數(shù)據(jù)的價值就得不到釋放

對大數(shù)據(jù)應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結(jié)果，也不能因為其不完全準確而否定其重要作用。

1)由于各種原因，所分析處理的數(shù)據(jù)對象中不可避免地會包括各種錯誤數(shù)據(jù)、無用數(shù)據(jù)，加之作為大數(shù)據(jù)技術(shù)核心的數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)尚未完全成熟，所以對計算機完成的大數(shù)據(jù)分析處理的結(jié)果，無法要求其完全準確。例如，谷歌通過分析億萬用戶搜索內(nèi)容能夠比專業(yè)機構(gòu)更快地預測流感暴發(fā)，但由于微博上無用信息的干擾，這種預測也曾多次出現(xiàn)不準確的情況。

2)必須清楚定位的是，大數(shù)據(jù)作用與價值的重點在于能夠引導和啟發(fā)大數(shù)據(jù)應用者的創(chuàng)新思維，輔助決策。簡單而言，若是處理一個問題，通常人能夠想到一種方法，而大數(shù)據(jù)能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問題的思路拓展了三倍。

所以，客觀認識和發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用，不夸大、不縮小，是準確認知和應用大數(shù)據(jù)的前提。

七：最后北京開運聯(lián)合給您總結(jié)一下

不管大數(shù)據(jù)的核心價值是不是預測，但是基于大數(shù)據(jù)形成決策的模式已經(jīng)為不少的企業(yè)帶來了盈利和聲譽。

1、從大數(shù)據(jù)的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1)手握大數(shù)據(jù)，但是沒有利用好;比較典型的是金融機構(gòu)，電信行業(yè)，政府機構(gòu)等。

2)沒有數(shù)據(jù)，但是知道如何幫助有數(shù)據(jù)的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業(yè)，比如，埃森哲，IBM，開運聯(lián)合等。

3)既有數(shù)據(jù)，又有大數(shù)據(jù)思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最具有價值的是兩種事物：

二、google事件（GOOGLE攤上事了）

Gebru的支持者表示，谷歌的政策“實施得不均衡且具有歧視性”。

最近，科技圈的發(fā)生了一件大事，知名AI學者之一、人工智能倫理研究員Timnit Gebru被谷歌突然開除，引得一眾嘩然。

Timnit Gebru畢業(yè)于斯坦福大學，師從李飛飛，是 AI行業(yè)為數(shù)不多的黑人女性領(lǐng)導者之一，在AI倫理領(lǐng)域，Gebru不僅是基礎(chǔ)研究者，更是許多年輕學者的榜樣 。

她最知名的研究是在2018年發(fā)現(xiàn)，面部識別軟件對黑人女性有高達35%的錯誤率，而對白人男性幾乎完全正確。

然而，因一篇論文不符合谷歌內(nèi)部評審，Gebru宣稱被谷歌單方面辭退。

一篇論文引發(fā)的爭議

大約一周前，Gebru對外宣稱，因與他人共同撰寫了 一篇批評谷歌AI系統(tǒng)的研究論文 后，自己被谷歌解雇了。

然而，谷歌對外表示，因論文審查不符合谷歌要求，接受Gebru的個人辭職申請。

據(jù)外媒報道，這篇論文標題為“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”（隨機鸚鵡的危險：語言模型會太大嗎？），由谷歌的內(nèi)部團隊和外部研究人員共同撰寫， 提出科技公司應該做更多事情，以確保AI寫作和語音識別不會加劇歧視 。

值得注意的是， 論文內(nèi)容談到了谷歌BERT（自然語言處理系統(tǒng)）在AI倫理上的負面影響。

一開始，雙方的爭議點在于審查流程的問題。根據(jù)谷歌公司發(fā)表論文的流程，Gebru應在兩周前提交論文，而不是在最后期限的前一天。

但Gebru的團隊對這一評估進行了反駁，稱審查政策旨在靈活，大多數(shù)人并沒有遵循目前谷歌AI負責人Jeff Dean制定的結(jié)構(gòu)。該團隊收集的數(shù)據(jù)顯示，絕大多數(shù)的審批都發(fā)生在截止日期之前，41%的審批發(fā)生在截止日期之后。他們寫道： “沒有硬性要求論文必須在兩周內(nèi)真正通過這個審查?！?/strong>