数据智能:趋势与挑战

被引：73

作者：

吴俊杰 ^{[1
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刘冠男 ^{[1
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王静远 ^{[4
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左源 ^{[1
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部慧 ^{[1
]}

林浩 ^{[1
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机构：

[1] 北京航空航天大学经济管理学院

[2] 北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心

[3] 城市运行应急保障模拟技术北京市重点实验室

[4] 北京航空航天大学计算机学院

来源：

系统工程理论与实践 | 2020年 / 40卷 / 08期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

数据智能; 管理与决策; 大数据; 人工智能; 物联网;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

1201 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

随着大数据和人工智能的兴起,数据智能(data intelligence)逐渐成为学术界和产业界共同关注的焦点.数据智能具有显著的大数据驱动和应用场景牵引两大特征.其融合场景内外的多源异质大数据,利用大规模数据挖掘、机器学习和深度学习等预测性分析方法和技术,提取数据中蕴含的有价值的模式,并用于提升复杂实践活动中的管理与决策水平.本文指出了推动数据智能实现迭代发展的三维要素:数据、算法和场景,然后围绕这三大要素介绍了数据智能的前沿热点、发展趋势和存在挑战,特别对数据智能与管理学交叉的研究与应用问题进行了较为深入的探索.论文还尝试给出一些具有前瞻性的观点或评论,一来希望为有兴趣进入数据智能领域的读者提供指引,二来希望能够在管理同行中起到抛砖引玉之效.

引用

页码：2116 / 2149

页数：34

共 94 条

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