AI如何将我们从大数据的混乱中拯救出来

　　首先大数据是物联网、Web和传统信息系统发展的必然结果，大数据本身要解决的核心问题之一就是大量多结构数据的快速处理，同时完成数据的价值化操作，而数据价值化操作的核心就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律（机器学习和统计学分析的目的）。所以从这个角度来看，大数据本身就是要解决数据的“混乱”和“杂乱”问题，数据的混乱问题并不是由大数据引发的，而是由物联网和互联网引发的。

　　AI和大数据之间的关系是非常密切的，可以说大数据是AI的重要基础，而AI也是大数据的重要应用领域，通过AI产品也能够辅助大数据技术完成复杂的数据处理过程。目前在生产环境中，通过AI技术或产品来辅助大数据有以下几种方式方法：

　　第一：机器学习是大数据分析的利器。目前大数据分析方法有两种，一种是机器学习方式，另一种是统计学分析方式，而机器学习也是AI技术的六大组成部分之一。机器学习的基础是数据，而核心则是算法，通过“建模”的方式来完成数据的归并和处理，从而解决数据的“混乱”问题。

　　第二：数据流程化智能处理产品。当前数据流程化智能处理是生产环境下比较重要的工具之一，也是人工智能产品在数据处理中的一项基本应用，主要解决三个问题，其一是解决复杂的数据处理步骤，其二是提升操作效率，其三是节省人力成本。数据流程化智能处理产品目前主要以结构化数据处理任务为主，未来处理能力将逐步得到加强。

　　第三：智能化数据采集产品。目前智能化的数据采集产品也会提升数据管理能力，智能化数据采集产品可以通过编程的方式来完成多渠道的数据采集工作，同时能够高效率的完成数据的归并和初级管理任务，以便于后续的数据分析。