「人工智慧（ai）和先進的機器學習技術是被廣泛關注的新興技術，將在企業甚至整個行業中掀起革命浪潮。它們能夠大幅度降低勞動力成本，產生意想不到的新見解，從原始資料中發現新模式，並建立**模型。」
gartner在2023年度10大戰略技術發展趨勢中陳述了上述觀點，其實無需gartner**，ai能夠帶來的對人類社會的改變，眾多企業、專家、it從業人員甚至吃瓜群眾都已經達成了乙個共識，那就是人工智慧必將給人類社會帶來巨大的影響和變革。
不過，有些人認為，有了人工智慧，大資料技術就無關緊要了，這種觀點實不可取，需要特別指出的是，人工智慧是一項誕生於60年前的」古老「技術，之所以能夠在今天煥發青春，主要得益於兩大技術的發展，其一是算力的提公升，其二是大資料技術。算力的提公升使得以前無法計算或者說無法在有效時間內得出結果的計算能夠實現，而大資料技術則為人工智慧提供了充足的可以用來作為機器學習資源的海量資料。所以，實際上可以說，如果沒有大資料技術，人工智慧和機器學習就成為了無源之水，無本之木，不可能取得這樣快速的發展。
同樣，目前火熱的物聯網，這種依賴於眾多終端裝置資料的技術，如果缺乏大資料技術的有力支援，同樣也將停滯不前，因為如何快速、有效、正確的處理和分析從各種終端裝置採集到的海量資訊，並通過這些資訊做出正確的決策，才是物聯網存在的真正意義，而這些，肯定無法離開大資料技術的支援。
未來會越來越重要的it運維也是如此，隨著it系統日趨複雜，規模逐漸擴大，傳統的依靠人工手段來進行運維的模式已經根本無法滿足企業的需求，企業急需一種新的模式來進行運維，而這種新的模式即是讓系統可以自動運維，自動診斷，自動恢復，而要實現這一點，需要有對以往大量運維資料的對比和分析，需要從海量的運維資料中找到成功運維的特徵，這當然也需要大資料技術來實現。
而更重要的安全也是如此，今天，安全已經成為業務的推動模式，安全、運維、開發一體的devsecop模式也已經呼之欲出，在這樣的情況下，安全的重要性已經無需置疑。然而，現在越來越多的不法分子正在通過各種方法尋找攻擊的切入點，而大資料分析、人工智慧等先進技術已經成為他們尋找攻擊切入點的有效工具，面對這樣的情況，企業唯有」以其人之道還施彼身「來應對，利用大資料和人工智慧技術為企業建立一道無法逾越的安全長城。
因此，總結來說，無論是人工智慧、機器學習、物聯網，還是it運維，安全，都離不開大資料技術，特別是大資料分析的支援，因此，說大資料技術是一切進化的關鍵，並不為過。
而實際上，大資料和人工智慧、機器學習是相輔相成、互相促進的，一方面，大資料是人工智慧、機器學習的基礎，反過來，人工智慧也能夠有效促進大資料分析更加的全面和準確。因此，在大資料分析領域，眾廠商也紛紛將人工智慧、機器學習技術融入到他們的產品中。例如，著名的splunk（如果您的splunk還不了解，請參閱文章《這回，我們來談談splunk》），它們就希望通過機器學習技術進一步提公升使用者大資料分析的效率，為此，在他們最新發布的splunk enterprise 7.0、splunk itsi 3.0中都使用了機器學習技術，同時，splunk還發布了機器學習工具包，幫助企業使用者來**未來it、安全和業務的成果。
「資料是一種戰略優勢，企業正在尋找將資料轉換為答案最快、最有效的方法。機器學習對於客戶成功和splunk的發展都非常重要。我們的無縫整合功能使每個人都能夠使用機器學習，我們的客戶可以更好地**未來結果，更有效地分析他們的資料。」splunk首席產品官richard campione說。
同樣，在splunk另一項重要的安全解決方案中，splunk也將大資料、機器學習和人工智慧技術融入其中，並推出了一攬子的安全解決方案。幫助使用者更好的應對未來的安全威脅。
而通過這些解決方案，splunk幫助世界五大機場之一的杜拜機場能耗降低20%，每年僅在能源方面就節省2500萬美元。同時，讓旅客在五分鐘或更短時間內就能夠通過機場安檢，讓15萬條傳送帶傳送，每年1.5億件行李的行李系統執行的井井有條。讓機場可以提前四小時****會出現瓶頸問題。讓未授權的wifi訪問點一經發現就可以立即被消除。
splunk公司北亞區總經理戴健慶表示，與傳統關係型據資料庫在處理資料時，需要先為資料建模，然後把資料匯入資料庫進行處理，基於資料建模來分析未來可能的問題不同，splunk是預先把未經篩選的全部非結構化的資料放入系統中，當有需要的時候再根據實際的情況，進行相應的處理和分析，這樣就不需像傳統資料庫那樣需要首先建模才能進行資料分析，而基於這樣的特殊架構，在大資料分析領域，splunk鮮有對手，splunk目前最重要的工作是盡快幫助企業使用splunk的最新技術助推他們的業務應用，從而使使用者能夠獲得更大的價值。
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