人工智能大数据和云计算的融合

朱彦百

（长治学院 山西省长治市 046011）

大数据时代的来临，给以人类社会生活带来了翻天覆地的变化，人们可以在大数据时代背景下感受新时代的与众不同以及信息化时代给以人类社会生活带来的巨大的便利。伴随着大数据时代而来的是人工智能技术，人工智能技术在大数据技术出现之前就已经有了一定的发展，当前人工智能充分利用了人的思维模式，使得市面上所研发出来的人工智能产品能够更好地为人类社会所服务，进而产生了巨大的社会价值。再者，现阶段的研究已表明人工智能、大数据以及云计算三者之间有着紧密的联系，近几年来三者之间一直处于一个不断促进的局势，可以说三者是共同进步的。

1 大数据、人工智能与云计算概述

1.1 大数据

大数据是指数据量极为庞大的数据集合。导致出现大数据的原因大致有一下几点，首先由于数字化进程的不断加快，各行各业均涌现出了大量的信息化数据。此外，随着社会中各企业的交流逐步增加，因此其信息量也出现了一定的增加。通常大数据往往具有以下几点特点。首先大数据具有数据量庞大的特点，在大数据时代中，其数据信息的储量不仅仅需要扩充至TB、PB 等甚至还有可能会发展至YB、BB等存储单位。其次，大数据还具有数据种类繁多的特点。在大数据时代中其数据信息的种类不仅仅包含有传统的数字数据以及文字数据等，还包括有广泛的音频数据资料以及视频数据资料等。这些数据资料不仅仅比传统的文字数据更加生动，同时也可以更加准确的体现出数据信息的变化趋势，从而方便企业的管理人员针对其变化趋势做出相应的改变。再者，大数据还具有时效性强的特点。虽然数据信息数量的增多可以更好的帮助企业对其发展状况及市场变化状况进行了解，但若数据信息在传递及搜集过程中耗费了大量的时间，那么其数据信息极有可能成为虚假数据。最后，大数据还具有复杂性的特点。这是由于大数据时代中其数据信息不仅仅具有数量繁多、类型复杂的特点，同时其获取信息的方式也是多种多样的，因此企业若想进一步完善其数据挖掘工作与数据分析工作，其首先需要做的便是采取相应的措施，从而更好应对数据的复杂性。

1.2 人工智能

人工智能是指智能化的机器设备，其不仅仅可以通过搜集庞大的数据信息，从而学习各类技能，同时更可以帮助人类解决各种问题。通常我们可以将人工智能分为三种类型，其分别是分析型人工智能、人类启发型人工智能以及人性化人工智能。其中分析型人工智能可以通过对数据信息进行搜集与分析，从而学习到丰富的经验，以便更好的帮助企业的管理人员做出相应的决策。而人类启发型人工智能不仅仅可以根据各类数据信息进行学习，同时其还具有一定的人类情感并可以在决策中对人类情感进行应用。人性化人工智能与上述两种人工智能相比，其不但分析能力更强，同时还具有一定的自我意识可以像人类一样进行自我分析与考虑，从而科学的对各类事务进行处理。随着人工智能技术的不断发展，当前人工智能已经被广泛的应用在我国的各行各业中，其中人工智能技术在军事领域、汽车领域以及医疗卫生等领域中均有着极为普遍的应用。人工智能技术在汽车领域中的应用不仅仅可以有效提升驾驶员在行车过程中的安全性，同时更可以加快人类出行的效率。而人工智能技术在医疗卫生健康领域中的应用则可以有效提升手术等医疗救治操作的成功率。最后，在军事领域中人工智能技术既可以模拟各种作战环境，从而方便军事人员进行相应训练，同时人工智能技术在军事领域中的应用也可以有效提升导弹拦截系统等自卫系统的智能化。

1.3 云计算

云计算是现代社会中一种新兴的数据计算方式，其主要是通过将数据计算程序利用网络分解成为多个小程序，从而实现数据信息的分布式计算。在云计算技术中最为重要的核心技术便是并行技术。并行技术是多线程技术的一种，通过使用并行技术不仅仅可以有效提升数据信息的处理效率，同时更可以避免出现计算资源的浪费等问题。为了应对当前大数据时代中数据信息数量众多的特征，云计算还应用了数据分布存储技术。通过应用该项技术云计算不仅仅可以获取庞大的数据存储容量，同时更可以通过随机存取技术对存储设备中所存储的数据信息进行读取与分析。此外，在云计算中还加入了虚拟化技术。虚拟化技术在云计算技术中的应用既节约了能源，同时也有效提升了云计算机的工作效率。最后，为了更好的保障云计算平台中数据信息的安全性，我们在云计算平台中还加入了信息安全管理技术。信息安全管理技术的应用不仅仅使得数据信息管理更加科学、规范，同时也有效避免了数据信息出现泄露等问题。

2 数据处理的发展阶段

随着科学技术的快速发展，数据信息的处理方式也产生了较大的变化。在最初时数据信息的处理方式是由人工进行处理的。在人工处理数据阶段，工作人员在对数据信息进行处理时需要借助纸带或卡片等对数据信息进行处理。但这种数据信息处理方式不仅仅需要耗费大量的时间，同时还极易出现运算错误等现象。因此为了避免此类问题的出现，我们开发了相应的文件处理系统，从而促进数据处理效率的提升。通过应用文件处理系统对数据信息进行处理不仅仅可以有效避免工作人员在对数据信息进行处理时损伤到计算机中的操作系统，同时还可以利用文件处理系统有效规划计算机中I/O 端口以及CPU 的工作。但这种数据信息处理方式仍具有独立性较差以及冗余度高等缺陷，因此为了进一步缓解此类问题的出现，我们提出了数据库这一概念。数据库系统是数据处理的第三个阶段，当前企业中所使用的数据处理方式也是基于数据库系统的。数据库系统中共包含有五方面，其分别是数据库、数据库管理系统、应用程序、数据库管理员以及用户。其中数据库主要负责对数据信息进行存储，而数据库管理系统则可以根据用户的需求对数据库中的数据信息进行增删改查。应用程序则可以为用户提供直观的操作界面，从而方便用户对数据信息进行操作。最后数据库管理员主要负责对数据库系统进行监察与维护，而用户则可以根据其所属权限对相关数据信息进行处理与调用。

3 大数据、人工智能与云计算的融合

随着大数据时代的到来，各个企业在经营过程中均需要对大量的数据信息进行运算，但许多的企业中计算机却无法承担起庞大数据信息的计算工作，因此为了针对这一问题我们需要将大数据技术、云计算技术以及人工智能技术相融合，从而更好的应对大批量数据信息的计算。通过将人工智能、云计算以及大数据技术相结合不仅仅可以进一步丰富企业中的计算资源，同时这一做法也可以促进数据计算工作的并行，从而有效提升企业数据信息的计算效率。此外，通过应用云计算技术还可以实现数据信息的虚拟化计算，进而有效提升大数据计算平台的稳定性。人工智能技术在大数据平台及云计算中的应用则可以对其计算过程进行监测，从而有效确保计算过程的准确性。同时，人工智能技术的应用也可以更好的对云计算技术中的计算资源进行合理调配，从而进一步提升对大批数据信息的计算与分析效率。

4 大数据、人工智能与云计算融合的应用

4.1 发展方向

在上文中曾提到随着大数据时代的到来各行各业中的数据量出现了大幅度的增长，尤其在经济等领域中其数据量及数据类型均更加繁多、复杂，因此为有效加强企业对数据信息的计算与分析效率，大数据、人工智能以及云计算的融合是刻不容缓的。而在当前时代中，随着计算机技术的逐步发展，不仅仅云计算技术的计算效率及计算精确度有所提高，同时人工智能的智能化程度也逐步增强，这一现象也有效促进了人工智能技术、大数据以及云计算的融合。在当前的科技背景下，大数据平台可以通过利用数据库系统为人工智能的经验学习及各项技能储备提供充足的数据信息，而云计算平台则可以加快数据库系统对数据信息的分类与计算，从而对人工智能智能性的增长提供一定的辅助。人工智能技术在三者的融合中不仅仅可以科学的对云计算中的计算资源进行合理分配，从而有效提升其计算效率，同时还可以更好的对大数据平台中的数据库系统进行管理，进而加强其数据安全性。云计算、大数据以及人工智能在相互融合中不仅仅可以有效提升数据信息的安全性，同时更可以加强企业对数据信息的分析深度与广度，因此其三者融合已经成为了未来发展的必然趋势。

4.2 总体架构

当前大数据、人工智能以及云计算融合技术不仅仅被广泛的应用在经济学以及计算机等领域，同时其在银行等领域也有着较为广泛的应用。例如在邮政储蓄银行的用户服务中便广泛的应用该融合技术。在邮政储蓄银行的服务中不仅仅包含有资金储蓄服务，同时还具有资金理财以及货物邮递等服务。通过在邮政储蓄银行中应用融合技术不仅仅可以增强用户数据信息的安全性，从而更好的保障期资金安全，同时更可以对用户的储蓄资金以及利息等进行管理与计算。此外，该融合技术在邮政储蓄银行中的应用还可以有效增强银行资金理财的服务质量及资金的处理效率。这是由于通过利用大数据平台可以有效对各种理财产品的数据信息进行管理，而通过利用人工智能技术以及云计算技术也可以加强对其数据信息的计算与分析，从而提升用户在理财过程中的收益。并且，通过应用融合技术还可以提升对快递信息的管理，从而降低用户货物的快递时长。

4.3 数据集市与数据仓库的迁移

当前人工智能、大数据以及云计算的融合技术当前还被广泛的应用在数据集市与数据仓库的迁移中。数据集市与数据仓库均属于一种特殊的数据库，其特殊性主要体现在有专项用途以及数据信息具有针对性等。例如，在邮政储蓄银行所建设的数据集市与数据仓库中，其数据信息往往均来自于银行客户，而建设数据集市与数据仓库的目的则是为了对现有服务质量进行提升，从而更好的促进银行的发展。但由于该企业数据集市及数据仓库中数据信息不断的累计，当前其数据信息的数量已经极为庞大，这不仅仅会对数据信息的管理造成严重影响，同时更会对其数据迁移造成严重阻碍。为了应对这一问题，我们便需要使用人工智能、大数据以及云计算的融合技术。首先，通过使用该融合技术，我们便可以将其数据库中的数据信息进行分类存储。其次，通过利用该技术还可以对其原有的存储环境以及存储逻辑等进行模拟，从而为数据迁移的实现提供一定的便利。最后，通过利用云计算中的云服务器便可以便捷的将银行中的大量数据信息进行安全迁移。因此，融合技术在数据集市与数据仓库迁移中额应用不仅仅有效降低了数据迁移的成本消耗，同时还可以避免数据迁移中出现数据库兼容性较差而导致数据信息出现损坏或丢失的问题。此外，通过在数据集市与数据仓库的迁移中应用融合技术也可以有效提升其数据迁移的工作效率及迁移过程中数据信息的安全性。

5 结束语

综上，在大数据时代中人工智能与云计算的融合已成为必然趋势，人工智能、大数据与云计算的融合不仅可以有效增强企业对市场中数据信息的挖掘与分析，同时更可以帮助企业建立出相应的数据模型。且伴随着企业数据处理与服务需求的不断发展，市场对大数据、人工智能以及云计算的边界划分越来越模糊，可以说三者技术之间的联系越来越密切，这离不开三者技术在发展过程中的相互影响和融合，也是市场发展的必然趋势。只有真正实现大数据与人工智能、云计算的有效融合，才能够为社会创造出更加好的数据应用平台。企业也将充分利用起云平台的优势，尽早实现资源共享、统一管理，为企业日后的发展创建良好的技术的基础。