這兩種技術的共同點之一是興趣。NewvantagePartners公司對企業管理人員進行的大數據和人工智能調查發現，97.2%的企業高管表示，他們的公司正在投資建設或啟動大數據和人工智能計劃。更重要的是，76.5%的企業高管認為人工智能與大數據密切相關，數據的更大可用性正在增強其組織中的人工智能和認知能力。下面就讓小編為大家介紹人工智能和數據分析的區別。

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人工智能和數據分析的區別

      人工智能和數據分析的區別

1、大數據

       大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。

2、人工智能

       人工智能是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智能的核心在于“思考”和“決策”，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智能研究的主流方向。

3、大數據與人工智能

       大數據和人工智能雖然關注點并不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智能需要大量的數據作為“思考”和“決策”的基礎，另一方面大數據也需要人工智能技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行“訓練”和“驗證”，從而保障運行的可靠性和穩定性。

       目前，大數據相關技術已經成熟，相關理論體系已經逐步完善。然而，人工智能仍處于行業發展的早期階段，理論體系仍有巨大的發展空間。從學習的角度來說，從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智能相對容易。一般來說，兩種技術之間沒有孰優孰劣的問題，發展空間很大。以上就是小編為大家分享的人工智能和數據分析的區別。