1844年，莫尔斯收到人类历史上的第一份电报：“上帝建构了何等的奇迹！”电报的发明者，揭露了电信史上的第一页。现如今，随着信息技术的大大发展和AI数据分析能力的飞速提高，大数据在今后可以建构出有什么样的奇迹呢？在2017中国大数据技术大会（BDTC2017）的媒体群访中，澳洲昆士兰大学教授周晓方、微软公司亚洲研究院副院长首席研究员刘铁岩、华东师范大学教授钱卫宁、滴滴上下班高级副总裁章文嵩与大家联合探究了大数据的未来应用于问题。大数据，不是为了数据而数据如今企业实行的大数据系统，大多展现出的是一个十分炫酷的面板和一些看起来很更有眼球的数据分析，但数据的实际应用于价值并没什么清楚的反映。
就这个问题，四位专家分别传达了自身对目前大数据的观点：章文嵩总裁首先阐释了自己的观点：“不是为了数据而数据，首先要理解必须用大数据解决问题的问题是什么？怎么来定义这些问题？如果把问题辨别确切然后基于这些问题，想到在数据上能无法做到很多的救赎，确实要解决问题抵达而不是为了数据而数据。”随后周晓方教授对这个问题展开了深入分析：第一个方面是刚才说道的，我们有一个问题，然后看必须什么样的数据，用这些数据如何来解决问题我们的问题。第二个方面，我们现在有了数据以后，怎么样去解放思想，建构新的应用于价值。
企业界和科研界可以合作解决问题这个问题。大数据的话，前面刚才大会的主席讲话也都说道了，是我们时代的特征。大数据早已是事实的不存在，而且数据应用于的技术在那里，各种应用于场景现在也都落地了。
因此，CRO们无法为了大数据而大数据，而是你究竟应当做到什么事情，你有什么样的数据，必须什么数据，用这些数据怎么样把我们有数的工作做到的更佳，用这些数据怎么样需要把我们一些新的应用于推展一起。刘铁岩院长：数据是我们享有的一部分，我们获得数据是一个基础，我们一定要从过程中寻找价值，过程是我们做到机器学习的这个过程，我们再行谈大数据一定要把数据和智能融合一起，要有全盘的规划。
在这个角度来讲我们要拿什么数据是为了构建刚才各位说道的构建某种目的我们找寻适合的数据，而不是获得所有的数据实在当真是个宝贝留下就好，数据大也有很多好的方面，很非常丰富，也有很多怕的方面，是噪声，有些有可能是错误的，如果没一个有效地的算法和方法，把噪声去杀掉，把信息挖出出来，只不过大数据未必是有价值的。最后钱卫宁教授做到了对这个问题展开了总结：我们的一个观点是说道，数据只不过很像我们以前的电，有电之前跟有电之后应用于是不一样的，如果我有了电我还是在用蒸汽机不会实在说道这个电没多大的起到，现在又了数据之后，我们有可能说道一个业务的模型或者决策的模型都是要变的，所以就是说有可能你刚才谈的有了数据之后我只是一个展出只是出有一个报表这个还是归属于传统的这个思维模式，但是更好的要谈说道我们有了这个数据之后怎么样根据这个数据重构，去新的来设计我们整个业务的流程，这样可以把数据用的更佳。数据清除，如何区分沙与金在上个问题中提及数据价值，数据好的方面，也有很多怕的方面，是阻碍，是噪声怎样才能通过有效地方法，把噪声去杀掉，把信息挖出出来？下面几位专家就数据清除的问题又展开了更加了解的探究。周晓方教授：数据质量管理是大数据的一个问题，要从数据的完整性方面来看来这个问题。
比如网上一部分人的观点无法代表整个社会，因为数据不原始。还有时效性、准确性、一致性等等，这个都是传统的问题。
数据清除这个问题早已研究了很多年。现在我们自己的研究团队也是仍然在引这个数据质量管理，现在荣耀都被AI偷走了，但是为AI展开承托的数据管理、数据分析、各种大数据的差异都是在后面默默地在做到的。如果不把这个底层的数据反对作好的话，那么也就是酷炫的都没用。
章文嵩总裁：数据质量十分关键，如果数据不许你得出结论的任何结论都有问题。这里面我们面对的一些问题，解决问题的办法牵涉到到数据的搜集、生产、传输整体的这个过程，我们对数据认同是层层要做到校验，哪些校验有些环节数据不许了，或者有些环节数据扔了。
就拿滴滴来说最重要的一个漏洞，用户进去那个冒泡传达了他的这个目的地，冒泡之后我们有很多的动作，然后用户是个发单，平台否为首单，派单后继续执行最后到完单缴纳。这个细管模型只不过层层环节都要校验。所以这个数据，可以老大我们定位哪些买点是对的，哪些环节是我们网络传输软件处置的BUG造成数据遗失了，这是层层校验，就跟财务做到校验一样，每个环节都要校验，保证数据准确性和软件的正确性。刘铁岩院长：我认识过很多传统企业，在跟我们闲谈的时候更加多不是谈大数据，是谈AI。
在了解交流的时候，解决问题第一问题是大数据问题而不是智能问题。他们的愿景是想要智能解决问题某个应用于，实质上整个公司里的数据显然没管理好组织起来，返回大数据知道十分最重要。趁此机会数字化，然后是传统的管理再行是数字清除。
从做到机器学习和AI角度来看，什么是数据清除什么是数据管理，我们期望从最完整的数据开始抵达，然后通过尤其简单的链路，连到最后应用于上。每个环节有可能都获取对系统信息。
如果我们不做到末端到端的处置，混杂进有可能会经常出现什么现象？我们在前期做到数据处理的时候以为是噪声的问题，有可能是信号，我们以为是信号的东西或许是噪声。那么怎么在整个数据链路的智能化的过程中都给大家一个机会，曾多次当作是噪声清除丢弃的东西是有机会新的挖出和重复给定的，曾多次被你指出是简单的东西要大大的筛选里面的宝贝在哪里，问题在哪里，这是一个补足。数据应用于，资源的分配与民生在随后的辩论活动中，几位专家还就智能上下班的无人驾驶对人们生活的转变，通过大数据如何增加东西部贫富差距等问题展开了了解交流。
将技术辩论提高到了民生问题的高度。我们坚信，随着大数据技术的了解应用于，未来短缺的公共资源应当有可能获得更为合理的分配。
比如春运的火车票可以给有贯彻回家市场需求的购票者更好的出售机会，急需就诊的患者可以更加便利展开挂号，公众的交通也能获得有针对性的调节。大数据的明天将不会令其人们的生活更为幸福。
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