大數據是指具有可追蹤、可分析、可量化特性的數據。大數據概念里的“大”，是指“大數據”所應具有的“大量化”(Volume)、“多樣化”(Variety)兩個特征。
　　隨著大數據帶來了潛在經濟價值和社會價值巨大，但這些價值必須通過數據的有效整合、分析和挖掘才能釋放出來。數據的整合是建立數據倉庫的必要工作，對于結構化數據的整合有很多解決方案和軟件工具。目前的挑戰是非結構化數據的融合和整合，如:文本數據、圖像數據、信號數據、音頻數據、視頻數據等。
　　數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫中大量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的數據中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識過程。表現形式為：規則、概念、規律及模式等。數據挖掘是一門廣義的交叉學科，從一個新的角度把數據庫技術、人工智能、統計學等領域結合起來，從更深層次發掘存在于數據內部新穎、有效、具有潛在效用的乃至最終可理解的模式。在數據挖掘中，數據分為訓練數據、測試數據、和應用數據。數據挖掘的關鍵是在訓練數據中發現事實，以測試數據作為檢驗和修正理論的依據，把知識應用到數據中去。
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　　有數據顯示， 范圍內，人工智能專業人才有195萬，而中國擁有10年以上經驗的 人工智能人才相比美國，有較大差距。目前，中國在發展人工智能這一前沿領域，更多依賴于引進大量海外人才，畢竟在中國本土，高層次的相關人才極其 。NLPIR大數據語義智能教學科研平臺是有針對性地在設立人工智能相關教育資源，從源頭上打造人工智能人才隊伍。