从0开始,教你如何做数据分析 中阶 第七篇续
刚刚过去的2017年，如果评选一个IT行业最火热的词语，那么“人工智能”应该是当之无愧的。
相比之下，在过去一年里，大数据的热度似乎大大减退。
确实，人工智能的应用十分酷炫，无论是阿尔法狗大战柯洁，还是无人驾驶汽车上路，总能吸引很多人的眼球。
甚至在很多人看来，随着人工智能技术的发展和应用，智能的未来世界将很快到来—未来已来。
果真如此吗？
在关注人工智能技术发展的同时，很多人忽视了一点：人工智能只是一种技术，而数据才是真正的基础。离开了高质量的数据作为基础和支撑，人工智能技术再高明，也只能是无源之水，无本之木。
那么，我们究竟需要什么样的数据呢？
在这里，我想对大数据再进行一下重新的诠释。在很多人的认识中，大数据的定义是由4个V组成：Volume、Variety、Value、Velocity。
但这4个V真的能定义大数据吗？
个人认为未必，起码在现阶段是不适用的。大数据的大，不在于数量的大小，也不在于种类的多少，关键在于其能够给用户管理和业务带来的价值有多大，同时，数据的质量的高低，也是衡量大数据的重要标准之一。因此，我认为，高质量、高价值的数据，才是对于用户而言的真正的大数据。真正高价值、高质量的大数据，不仅能够帮助用户更加全面和准确地了解和满足客户需求，同时，其中也蕴含着行业的发展规律，以及未来的商业机会。
真正意义上的大数据，如果能够得到充分的应用，那么其所释放出来的价值，将是难以想象的。但遗憾的是，目前，获取这样的大数据，对于国内的用户而言，并不容易。
也正因为如此，一些企业面对困难，选择了退避，而將更多的目光投到了人工智能上面。但却忘记了，人工智能技术再先进、再酷炫，也需要数据作为支撑，尤其是有价值、高质量的数据。
这也是过去一年，人工智能企业大片“阵亡”的主要原因之一。
人工智能技术固然很先进，但没有足够好的数据作为支撑，技术就无法落地，无法在用户处产生价值，带来实际的效果。因此，我的建议是，无论是人工智能企业，还是大数据企业，都要认识到一点：从数据开始，才能唤醒未来。
扎扎实实地把基础数据做好，提升数据的质量，找到有价值的数据，只有把这些事情做好，人工智能技术才有可能得到更广泛的应用。
否则，人工智能和传统产业的融合过程将会十分漫长！endprint
