大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智能搜索引擎业界洞察的问题，于是小编就整理了1个相关介绍智能搜索引擎业界洞察的解答，让我们一起看看吧。
大数据是什么，未来10年到20年的发展趋势是什么？
大数据是IT界的行业术语，本名叫巨量数据集合。
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。
在各种购物平台，用户所收到的购物产品推荐，就是运用大数据的结果。经常使用淘宝的人可能会有这种感触，前几天搜索了一款产品，后几天就会时常收到相关产品的推荐。不光是购物上，大数据还可用来为未来的形势做预估。伴随着大数据的普遍使用，未来大数据的应用已是必然趋势。
在即将到来的10到20年之间，大数据的发展趋势必定更加迅猛。
趋势一：数据的市场化
当大数据进入人们的生活，所有的数据必定成为资源，而掌握了数据的人就会拥有较好的市场。日本有学者提出“生活者”的概念，意思是，随着社会化媒体的出现，消费者不再是单方面接受信息的买方，而是将所有与生活有关的信息都放在社会化媒体上的生命体。这时，不光是产品信息，消费者的兴趣、年龄、收入、产品反馈等都会被列入商家批量生产产品所要考虑的要素之列。而面对几千、几万计的消费者，普通信息统计已经不能满足需求，这时，就需要专门的大数据处理公司，或者是公司单独设立用户数据处理中心，使用大数据技术，更加精准地把握用户需求，这将会给企业带来意想不到的回报。
趋势二：与云计算一起获得双赢
网络用户呈现出爆炸式增长，传统的信息运算技术显然已经不能满足现在庞大的用户基数了，所以在这时，拥有强大计算能力的云计算技术成为大数据技术的好伙伴。本来需要很长时间才能处理的数据，在云计算的加入之下，很快就能处理好，大大提升企业、政府和社会组织的效率。除了云计算之外，物联网等新兴的技术为大数据提供数据来源，人们可选择的数据样本越来越丰富，大数据所能得出的结论可信程度将会日益提高。
趋势三：数据处于泄露的巅峰
大数据从哪儿来的呢？自然是从不同用户中抽取而来的。它为社会运转、企业盈利带来好处，但与此同时，很多问题也出现了。用户的信息被计算机一股脑儿的抓取，在这其中，人们的隐私也暴露了。随之而来的，是伦理上、法律上对大数据的争议。很多相关争论就此展开。在运用大数据时，人们不得不更加谨慎。
趋势四：数据管理和质量成为核心竞争力
马云在演讲时就说过:“大数据时代人人有机会，必须要有独特的视角把个人的能力与大数据结合起来，才能够发挥自己的最大优势。”
当数据市场化之后，企业、组织和个人已经逐渐认识到大数据的重要性。为了能吸引用户，个性化推荐技术，根据用户信息制定的营销方案，已经为人们所青睐。但是，和技术运用相对应的，是技术的处理方式。在使用大数据时，要把握什么样的信息是重要的，什么样的是次要的。信息的管理者也需要建立数据库，利用好已经搜集到的数据，以便随时应用，在这个信息发达、创意频出的时代占领先机。
看了看答案区，感觉“说人话”的解释不太多，我来用通俗的语言聊几句吧，希望让大家对大数据的全貌有一个认知。
先不谈大数据本身。我们不妨回忆一下，在过去的初高中数学课上，老师经常会提到一个“公式”的概念，从加减乘数到什么等差数列的判断，我们只要掌握了相应的公式，无论题目中涉及到的数字放大多少倍，我们都能轻松解题。
正因为如此，数学考试遇到大型应用题时，我们会发现两种极端的情况：一部分人上来就拿起一打草稿纸各种演算，另一部分人则会反复审题，把自有题目和自己的公式体系做比对，发现规矩后迅速算出结果。
接下来我们可以进入正题了。如果我们把数学公式理解为计算答案的一个“杠杆”，那么大数据就是企业在商业竞争环境下计算用户的一个“杠杆”。
数学题套用公式后得到的是一个数字答案，而企业借助大数据信息，可以基于不同行为和不同目的创造出一个适合自己的“公式”。通过这个公式，企业可以知道很多现实问题，比如生产型企业今年夏天的销售旺季需要备多少货，电商平台有限的流量曝光位应该放哪个品类的商品才能让效果最大化……
当我们在说大数据时，说的是依托于海量数据形成的分析归纳能力，而不是数据本身。
可能很多互联网圈外的朋友会纠结于“多大的数据才算大”这个问题，我说一个形象点的例子。某个在A城市非常善于开连锁便利店的老板进去了陌生的B城市，他用A城市积累下来的经验迅速盘了一家店面，采用之前百试不爽的经营、采购逻辑去运营B城市的店面，结果一段时间下来却不断亏损，最终铩羽而归。
事实上，这位连锁超市老板在A城市已经风生水起，他对这里的消费习惯和趋势了如指掌，于是达到了开店就火的境界。那么，我们可以说他的经验在A城市内就是一个有足够说服力的“大数据样本”。但是到了B城市，这里的用户有着截然不同的消费习惯，于是他在A城市积累下来的“大数据”就显得不够看了，需要在这里开发新的数据样本。可见，大数据的大小不靠数据本身的实际大小界定，而是和实际测算目标之间的相对大小。
继续举一个通俗的例子：十以内的加减法，小朋友可以掰着手指头一个一个来计算，这其实是一种因果逻辑。随着课程难度增加，小朋友要开始学习背诵乘法口诀表，熟练掌握口诀表后就可以快速填写出“=”后面的答案。这其实就演变成了一种“不问因果，只问是什么”的新逻辑，而大数据赋予我们的就是一个复杂变量下的乘法口诀表，我们不再需要追溯每一个数据，就可以得到“=”后面的答案。
至于大数据在未来的应用，广义上来讲，任何一个领域都可以和大数据进行深度结合。天气预测、商业竞争、考古还原、智能投顾、搜索引擎和输入法的自动联想、电商平台的猜你喜欢功能……脑洞所到之处，都会有大数据的身影。
需要注意的是，大数据是基于已有数据和变量做出的公式，但是在充满未知和变数的系统性风险面前却非常无力。这就好比中国移动可以通过业务大数据时刻保持对中国联通、中国电信的竞争优势，却预料不到来自腾讯这个新物种的崛起和挑战，所以大数据也并非万能。
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到此，以上就是小编对于智能搜索引擎业界洞察的问题就介绍到这了，希望介绍关于智能搜索引擎业界洞察的1点解答对大家有用。
