一文说清10个概念：大数据、数据资产、云计算、边缘计算、数联网、人工智能、区块链、隐私计算、联邦学习

数据者也 数据者也 2024年11月05日 16:35 江苏 50人

1、大数据、数据资产、数字经济

大数据是数字经济时代下万物发展的基础和根源。数据资产和数字经济，是基于大数据产生的衍生性基础概念。

大数据：是指规模巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据集合。——是基础资源的原生状态，需要通过技术和方法进行处理分析，才能充分发挥价值。

数据资产：是指企业或组织拥有或控制的，能够为其带来经济利益的数据资源。——是针对其拥有或控制的大数据进行处理而形成的价值形态，通常将数据资产加工成面向场景的产品或服务等。

数字经济：是指以数字技术为基础，以数据为关键生产要素，以数字化转型为核心驱动力的新型经济形态，涵盖数字产业化和产业数字化两大部分。——是宏观属性下的社会经济形态分类，与数字相关的上下游产业均可归属其中。

2、云计算、边缘计算、数联网

云计算：通过分布式计算和存储技术提供强大的计算资源和存储能力，为处理大数据提供基础支撑。——是通过大量数据集中在云端进行处理，获取高效处理和服务。

边缘计算：是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。——是通过在网络边缘进行数据处理，提供实时性，减少数据传输的延迟和宽带消耗，与云计算相对应。

数联网：通过整合关联分散在不同系统、不同平台、不同领域的大数据，强调高维数据之间的彼此关联。——是打破数据孤岛效应，实现数据跨服融合。

3、人工智能、隐私计算、区块链、联邦学习

人工智能：是指计算机通过对海量数据的训练、学习和分析，模拟人类智能的技术与科学，包括学习、推理、决策、语言理解、视觉感知等能力。

隐私计算：是指在保护数据隐私的前提下，实现数据的计算和分析的技术体系。——是在数据使用过程中，（在同一模型的传输和聚合过程中）确保其隐私性和安全性。

区块链：是通过密码学技术保证数据的不可篡改和可追溯性。——是在数据的流动过程中，确保（数据流动以及技术处理过程等各类行为的）真实性和安全性。

联邦学习：是指多个参与方在不共享原始数据的情况下，实现针对同一机器学习模型的协同训练。——是在数据使用过程中，（同一模型在多个主体间）确保其隐私性和安全性。