大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于产品设计为什么要谈数据的问题，于是小编就整理了2个相关介绍产品设计为什么要谈数据的解答，让我们一起看看吧。
大数据时代，数据的核心价值体现在哪里？掌握大数据技术的高端人才，发展机遇有多大？
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大数据的核心是数据价值化，数据价值化体现在数据分析和应用两个主要方面，下面对这两个方面内容做一个简单的描述。
首先看一下什么是数据分析，数据分析简单的说就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律，通过不同的呈现方式把分析的结果给呈现出来，从而辅助使用者做出各种决策。早期的数据分析有一种说法叫做透过现象看本质，这是一个典型的小数据重因果的分析方式，在大数据时代背景下，数据分析不仅看重因果关系，也看重相关关系，因为相关关系本身也存在一定的因果关系，也可以辅助使用者做出各种决策。
数据分析是一个比较复杂的过程，需要相关从业者具备扎实的数学基础，目前采用机器学习的方式进行数据分析也是一个重要的趋势，这就要求数据分析工程师具备算法设计和算法实现的能力，当然还需要对算法进行验证。
接下来看一下大数据应用，大数据应用简单的说有两个方面，一方面是给人用的，另一方面是给智能体用的。大数据给人用的方面比较好理解，比如数据分析的结果通过各种呈现方式呈现出来，可以是静态的图表，也可以是动态的呈现方式。大数据另一个重要的应用是应用于人工智能领域，目前人工智能领域的研究（一部分）正在转换到以大数据为基础进行落地研发，因为大数据与人工智能的关系非常密切，可以说大数据是人工智能的基础，比如在机器学习领域就需要大量的场景数据对智能体进行训练，数据从某种程度上决定了智能体的智能程度。
目前大数据的研发也正在从基础的大数据底层研发向大数据应用领域过渡，大数据与人工智能的结合也越来越紧密，相关的大数据人才在未来大数据的应用领域将扮演重要的角色，发展机遇也不仅仅在大数据领域，在物联网、人工智能、云计算、区块链等领域都有广阔的发展空间。
大数据是我的主要研究内容之一，目前我也在带大数据方向的研究生，对大数据技术感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
毕达哥拉斯说数是万物的本源，物联网的快速发展使得数据的采集、传输、存贮变得如此之便捷与低廉，数据世界已成为独立于传统物理世界和人类社会的第三空间，是分析、完善客观和主观世界的重要支撑。
大数据分析的本质就是人工智能技术，只有AI技术才能实现数据价值的挖掘与变现，才能实现产业的重构、经济的重构。
首先感谢邀请，大数据时代数据的核心在于数据的清洗和整理，以及对数据变现的一个整体规划，所谓掌握大数据的高端人才，这里的高端用词有些不是特别的恰当。当所有人遇到大数据这三个字的时候都认为这是一个非常高级而且高端的一件事情，实际上大数据在处理的过程中应当是从最小的办公文件或办公文档开始，所谓的大数据也并没有一个精准的数据来衡量多少数据才叫大？
但是对于这个掌握了大数据分析的人才来讲它们的发展机遇是肯定的，至少在未来的三年以内，大数据和数据分析以及人工智能所依靠的都是需要数据的支撑，已经目前最火热的新媒体以及区块链都是依据数据的，那么由此而来，我们就可以看见数据的重要性占据了核心重要地位也就是阿里巴巴为什么要去做云计算的一个过程也就是为什么他们要花很大精力去做这个云计算以及大数据核心领域的东西，所以到目前为止，整个阿里巴巴都是这样子来说的，他们认为赚钱的领域仍然还是阿里巴巴的传统商务平台，但是这个云计算并没有赚钱，但是他赚了技术和吆喝的资本！
大数据在科研上的应用有哪些？
[大数据] 是 过往 事件 的 集合、归纳、堆积、积累、总结。它为我们的工作，生活，计算，科学研究 … 提供数据分析，方案筛选，计划指导，结果预断 起关健作用。[大数据] 不仅可运用于科研，随着时代的发展，数据的收集与累积，[大数据] 时代的到来，[大数据] 可以用于我们生存生活的方方面面。
大数据可以对科研有以下帮助：
· 大型强子对撞机实验代表约 1.5 亿个传感器每秒提供 4000 万次数据。每秒有近 6 亿次碰撞。经过筛选并避免记录超过 99.99995% 的这些数据流后，每秒有 100 个目标的冲突。
因此，仅使用小于 0.001％ 的传感器数据流，来自所有四个 LHC 实验的数据流在复制之前的年度速率为 25 PB（截至 2012 年）。复制后这将变成近 200 PB。
如果所有传感器数据都记录在 LHC 中，那么数据流将非常难以处理。在复制之前，数据流量每年将超过 1.5 亿 PB，或者将近 500 EBabytestes。以数字来看，这相当于每天500 个字节（5×1020）字节，几乎是世界上所有其他来源的 200 倍。
· Square Kilometer Array 是由数千个天线构成的射电望远镜。预计到2024年将投入使用。总的来说，这些天线预计将收集 14 EB 字节，并且每天存储 1 PB 字节，这被认为是有史以来最雄心勃勃的科学计划之一。 · 当斯隆数字巡天（SDSS）在 2000 年开始收集天文数据时，它在头几周收集的数据比以前天文学历史上收集的数据要多。 SDSS 以每晚 200GB 的速度继续运行，累积了超过 140TB 的信息。当 SDSS 的继任者，大型综合测量望远镜在 2020 年上线时，其设计人员预计它将每五天获取一次该数据量。
· 解码人类基因组原本需要 10 年 的时间来处理，现在可以在不到一天的时间内完成。在过去的十年中，DNA 测序仪已经将测序成本减少了10,000，这比按照摩尔定律预测的成本降低便宜了 100 倍 。
到此，以上就是小编对于产品设计为什么要谈数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于产品设计为什么要谈数据的2点解答对大家有用。
