gartner定義big data；
《大資料時代》；
大資料生態應用領域；
target一家企業
tesco
婚嫁後推薦（拍婚紗照的價位，品味推後續生活產品）
大資料應用技術
語義網（目的：讓計算機讀懂文件知識）
知識圖譜（給ai裝個大腦，基於圖資料，是圖儲存，優勢是更清晰） 打破元無知
自然語言處理
機器智慧型》gpu處理硬體處理（深度學習，頻繁迭代運算）
歷史和應用：
team 91年發明全球資訊網（就是儲存資料），之後，提出語義網
2023年谷歌發表乙個知識圖譜
facebook知識圖譜
阿里知識圖譜
亞馬遜知識圖譜
美團大腦
汽車之家
反欺詐應用
企業知識圖譜（企查查，天眼）（）
問答系統應用
知識圖譜採用三元組模式儲存知識
知識圖譜驗證：不一致性認證
知識圖譜的建立：
最耗時的是資料獲取（爬蟲、深度學習）、資料結構化、資料處理（融合、整理、處理矛盾、判斷同義詞近義詞、全稱簡稱編碼、推理關聯可需要人手動總結、資料更新知識更新）和儲存
知識圖譜的查詢：（用特有語法查詢類似sql）
機器學習有開源**。
機器學習要求分布式計算，特徵工程，調參，模型驗證，誤差分析，上線執行。
硬體發展促進深度學習和神經網路
gpu（圖形處理器，計算單元很多，多人小學生幹活）
cpu（像老教授，）
npu
tpu（張量處理器，定製化晶元）
神經處理器
深度學習（天生分布式計算，不需要大量的引數提取）
神經網路
dmp資料管理平台（使用者畫像）產品：
京東dmp
阿里dmp（達摩盤+阿里媽媽）
今日頭條dmp（人群資料定向+人群洞察+投放（定向or排除））
以京東dmp為例：
9大行業垂直標籤：遊戲人群+母嬰人群+
龍果學院（什麼是畫像？）
多端開發工具
acp agile certified practitioner
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大資料技術的戰略意義不在於掌握龐大的資料量，而在於對這些資料進行專業化處理。資料一直都在以每年50 的速度增長，也就是說每兩年就增長一倍。大資料是由結構化和非結構化資料組成的 10 的結構化資料，儲存在資料庫中 90 的非結構化資料，它們與人類資訊密切相關 資料結構 參閱c語言資料結構 資料結構是計...