大数据区块链云计算_大数据与区块链的相同点是什么如何理解 同商业化有什么关系

　　① 什么是云计算,大数据,人工智能,区块链,5G,lPV9

　　云计算的出现

　　既然云计算是一个这么火热的概念，那么云计算到底是什么？纵观整个计算机与互联网的发展史，任何一项新技术的能得以快速发展，那么这一项新技术必将能改变人们的生活方式，或是能够很大程序的影响人们的生活。如智能手机、平板电脑的出现等？

　　云计算的发展

　　近年来，云计算凭借其灵活配置、资源利用率高和节省成本的优势，正逐渐颠覆传统IT行业的部署模式。2018年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。那么云计算究竟安全吗？

　　云计算服务模式

　　人们普遍认为，因为云是由帮助其他人管理数据存储的服务提供商所维护的，所以它更容易受到威胁。事实上，云计算服务的主要优势在于修复和安全监控，这些因素被证实对于数据泄露和信息失窃具有很好的震慑作用。除此之外，云安全防火墙可以同时防护内部网络和外部网络安全。通过创建额外的安全层，外部网络可以免受（用户可能无意中下载的）恶意软件的攻击。同样，防火墙还可以防止内部网络在发生外部威胁事件时受到损害。

　　还有理解云计算的服务模式。云计算的SPI服务模型，公有云，私有云，混合云。

　　根据云计算服务的用户对象范围的不同，将云计算部署模式分为：公有云、私有云、混合云。

• 　　公有云适用于Internet上的任何人。任何用户均可签名以使用公共云（如Microsoft Windows Azure），用户无须前提的大量投资与漫长建设过程。由于应用和数据不存储在用户自己的数据中心，因此用户对其安全、隐私等问题存在一定的担心，尤其是对于大型企业和政府部门。公有云的可用性不受使用者控制，存在一定的不确定性。

• 　　私有云是一种专有云环境，仅为数量有限的用户提供云服务。私有云通常位于防火墙后面您自己的数据中心内，为企业内部网络提供服务，优势是数据安全性、系统可用性等可由自己控制。大量前期投资（数据中心），规模小，机构应用云计算相关技术来提高自身信息服务效率的一种方式。

• 　　混合云既使用公有云服务，也使用私有云服务。

　　云计算主要特征有资源配置动态化，需求自动化，是以网络为中心的，服务可计量化的。资源配置自动化是根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。

　　② 看懂区块链与大数据，云计算，比特币的关系

　　区块链是一种不可篡改的、全历史的数据库存储技术，巨大的区块数据集合包含着每一笔交易的全部历史，随着区块链运用的迅速发展，数据规模会越来越大，不同业务场景，使得区块链的数据融合进一步扩大了数据规模和丰富性。但是区块链提供的是账本的完整性，数据统计分析的能力比较弱，而大数据具备海量数据存贮技术和灵活高效的分析技术，将极大地提升区块链数据的价值和使用空间。

　　数字货币是区块链1.0为代表的表现形式，主要以比特币为主；作为一种虚拟货币系统，比特币的总量是以网络共识协议限定的，没有任何个人或机构可以改变修改供应量以及交易记录，因此在比特币网络成功运行多年后，区块链作为支撑比特币运行的底层技术，其本质是一种极其巧妙的分布式共享账本及点对点价值传输技术。对金融乃至各行各业将带来非常大的潜在影响。

　　区块链与云计算，区块链技术的研就开发、与测试，涉及多个系统，时间与资金成本将阻碍区块链技术的突破，基于区块链技术的软件开发，依然是高门槛的工作，云计算服务具有资源弹性伸缩，快速调整低成本、高可靠性的特质，能够帮助中小企业快速低成本的进行区块链开发部署，两项技术融合，将加速区块链技术成熟，推动区块链向金融业快速扩展。

　　③ 大数据、云计算、区块链、人工智能的共同点是什么

　　大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

　　④ 大数据、云计算、新算法和区块链在计算广告中分别有哪些应用

　　1、算法。可以根据浏览者兴趣爱好，精准推送，让浏览者点击广告。

　　2、画像。根据用户的层次和兴趣标签多维度“画像”。腊明

　　3、地理围栏。根据用户注册信息，精准陵悄确定用户地理位置。

　　4、效果转化。根据用户多尺局渣维度画像，精准确定用户需求，实现用户点击购买，达到广告营销效果转化。

　　5、精准抓取。用户点击浏览广告，会留下痕迹，可以根据痕迹抓取用户手机代码信息。

　　⑤ 金融科技ABCD：人工智能、区块链、云计算、大数据

　　近日，中国信息通信研究院主任工程师、金融科技负责人韩涵在“2018中国金融科技产业峰会”上正式发布了《中国金融科技前沿技术发展趋势及应用场景研究报告》，详细讲解了A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）四大技术发展趋势及在金融行业的落地应用方案，预测了金融科技七大未来发展趋势。

　　科技悄然改变金融行业生态

　　一是互联网金融快速兴起，对传统金融行业带来巨大冲击。首先，互联网技术极大拓展了信息传播的渠道、方式，大幅减小了信息不对称的现象，扩展了金融服务供需双方的客户群。其次，互联网金融模式下，交易双方直接在网上进行互动，打破了时空上的限制，提高了交易效率，减少了中间环节与中间成本的消耗。再者，互联网利用先进的技术实现资源高度实时共享，能够使业务处理逐步实现自助化、自动化与系统化，使交易更加便捷、有效。

　　二是大量非金融企业进入金融行业，金融市场主体出现显著变化。一方面大量科技企业借助金融科技发展契机，积极获取金融牌照，跨界提供金融服务，“科技+牌照”成为趋势。另一方面，大量具有To C服务经验的传统企业，发挥用户规模优势，通过用户数据资源与金融科技的结合，也积极跨界提供金融服务。此外，大量依托于金融科技的新兴创业企业，成为金融市场的新兴力量，在金融科技领域的技术和商业模式创新成为其核心竞争力。

　　四大技术落地金融行业

　　当前，“大智移云”等新兴科技快速演进，人类社会正在从信息化走向数字化和智能化。随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融行业的深入应用，科技对于金融的作用被不断强化，创新性的金融解决方案层出不穷，金融科技发展进入新阶段。

　　其中，云计算技术能够为金融机构提供统一平台，有效整合金融结构的多个信息系统，消除信息孤岛，在充分考虑信息安全、监管合规、数据隔离和中立性等要求的情况下，为机构处理突发业务需求、部署业务快速上线，实现业务创新改革提供有力支持。大数据技术为金融业带来大量数据种类和格式丰富、不同领域的大量数据，而基于大数据的分析能够从中提取有价值的信息，为精确评估、预测以及产品和模式创新、提高经营效率提供了新手段。人工智能能够替代人类重复性工作，提升工作效率与用户体验，并拓展销售与服务能力，广泛运用于客服、智能投顾等方面。区块链技术能够有效节约金融机构间清算成本，提升交易处理效率，增强数据安全性。

　　金融科技七大发展趋势

　　随着，金融与科技的不断融合，金融科技将出现七大发展趋势，韩涵表示，

　　云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用OpenStack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层PaaS甚至SaaS 能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。云这个领域特别强调“吃自己的狗食”。

　　金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。当前，金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，最大的特点是数据资产化的 愈加凸显、有深度的大数据分析变得越来越重要，用户画像和知识图谱成为最重要的技术。2017年知识图谱一下子火起来，除了传统实体知识图谱外，事件图谱（描述动态关系）开始越来越重要，即实时性要求越来越高，时间就是金钱。另外，还有一个关键问题就是合法获取数据，涉及法律、政策、技术、机制等问题，需要各方推动和努力，

　　人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。从目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能最重要就是AI in all，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业最重要的是如何最大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前最大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

　　区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革，我们有几个判断：

　　（1）区块链的技术还没有成熟到金融级，包括金融经常用的联盟链有没有技术问题，还是一个探索的过程，所以会看到并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及还早；

　　（2）因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分；

　　（3）区块链3.0叫去中心化应用就是应用生态将决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑；

　　（4）政策风险仍然很大，包括最近ICO还有代币发行，有些可能就是伪创新。

　　国家高度重视金融风险防控和安全监管，十九大报告明确指出要“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”。随着金融科技的广泛应用，金融产业生态发生深刻变革，以互联网金融为代表的金融服务模式创新层出不穷。传统模式下事后的、手动的、基于传统结构性数据的监管范式已不能满足金融科技新业态的监管需求，以降低合规成本、有效防范金融风险为目标的监管科技(Regtech)正在成为金融科技的重要组成部分。

　　利用监管科技，一方面金融监管机构能够更加精准、快捷和高效的完成合规性审核，减少人力支出，实现对于金融市场变化的实时把控，进行监管政策和风险防范的动态匹配调整。另一方面金融从业机构能够无缝对接监管政策，及时自测与核查经营行为，完成风险的主动识别与控制，有效降低合规成本，增强合规能力。可以预见，未来1-3年监管科技将依托于监管机构的管理需求和从业结构的合规需求，进入快速发展阶段，成为金融科技应用的爆发点。

　　技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：

　　一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。

　　二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

　　云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。

　　从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。

　　尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现。新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段。

　　⑥ 金融科技下新兴资产有哪些

　　金融科技下新兴资产有大数据、区块链、云计算、人工智液让能。根据相关内容查询和显示，有拿升大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动，对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影消埋老响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。

　　⑦ 2025年之前，哪些专业都属于“朝阳”行业

　　高考上大学，填志愿的时候，在专业上的选择非常重要。如果专业没有选好，选到一部分“夕阳行业”的专业，找工作的时候，压力特别大。如果选中了以下这4种找工作时属于“朝阳”行业的专业，在可以预见的未来6到10年，前途都非常光明，毕业后待遇不输给公务员。

　　大数据专业

　　大数据这个词，作为当前的一个热门名词，频频出现在公众视野之中。在万物互联的时代，大数据专业人才的需求量特别大，业界对于这方面的人才开出的薪资待遇也特别高。如果你选择了大数据专业，成为一名数据工程师，年收亮猜入三五十万都有可能。尤其是现阶段大数据产业方兴未艾，至少在2025年之前都是典型的朝阳产业，这一专业的人才，也必然会成为时代的“宠儿”。

　　⑧ 人工智能、区块链、云计算、大数据将如何影响未来

　　最近几年区块链和人工智能一直很热门

　　首先区块链是建立去中心化的网络，所谓的去中心化，就是说这个网络不属于你也不属于我。

　　它属于所有人。

　　而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说，“机器的自我学习”

　　这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。

　　首先我们要了解到，区块链目前可以简单的分为三个阶段。

　　而在前三个阶段中，都存在着：无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。

　　那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中，来解决这些问题呢？

　　答案是可以的！并且已经有团队研发，并已经取得了一定的进度。

　　Velas 是一个通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。 Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。不光如此， AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ；Velas 只在需要时出块； 每 1 秒到每 2 分钟之间 ；可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) ； 区块生产商是通过人工直觉选出的。

　　⑨ 大数据与区块链的相同点是什么，如何理解 同商业化有什么关系

　　大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据 。