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1，数字时代过后是什么时代

石器时代。。。返璞归真嘛。。。
生物时代，生物成为了后来的信息传播介质，
情感时代——也就是这个阶段文明的终结点
你好！可能是虚拟时代吧，就像无数电影和小说那样，大家脑中装一个芯片，想一想就能办到事情，所有感觉也搜可以人工合成到你脑子中，手脚也随之退化打字不易，采纳哦！
我好像听人说过，大概是空间时代吧（是四维空间）

数字时代过后是什么时代

2，数字化的时代是

融象数科认为，数字化是未来的趋势，数字化将会贯穿人生活的方方面面。而未来的数字化时代，将会通过长期的发展，将信息通过0和1进行转化，数字技术将会应用到未来生活的方方面面，未来的生活，将会更加便利，更加便捷。通过一个手机或者电脑，就能够完成生活中的大部分事情。而未来，数字化时代有4个特征：第一，一切互联（人与人、机器与机器、机器与人），互联不是简单地把数据沉淀下来，而是从本质上逐渐改变社会、企业以及人的生活方式，这些改变给企业提出了新的要求和挑战。第二，客户需求多元化、个性化，客户需求呈现出更加多元化和个性化的趋势。这种个性化和多样化是企业需要关注的，因为我们需要认真思考和研究，发挥自身优势，聚焦细分客户群体，为客户创造价值。第三，技术的快速迭代和颠覆，科技企业也在不断创新、升级，迭代速度超乎想象。而且很多的技术具有相当程度的颠覆作用，可能会把以前的很多东西（如专利、商业模式等）推翻掉。现在，留给企业家思考和调整的时间窗口变得越来越小。第四，产品和服务模式发生变化，在工业化时代，企业通过销售产品和服务将“所有权”卖给客户。在今天的数字化时代，很大程度上谈的是客户和企业怎么“黏”在一起，怎么分享更多价值，产品和服务是否真的给客户带来价值。

数字化的时代是

3，什么叫数字化时代

数字化技术的重要性至少可以体现在以下几个方面： 数字化是数字计算机的基础：若没有数字化技术，就没有当今的计算机，因为数字计算机的一切运算和功能都是用数字来完成的。 数字化是多媒体技术的基础：数字、文字、图象、语音，包括虚拟现实，及可视世界的各种信息等，实际上通过采样定理都可以用0和1来表示，这样数字化以后的0和1就是各种信息最基本、最简单的表示。因此计算机不仅可以计算，还可以发出声音、打电话、发传真、放录象、看电影，这就是因为0和1可以表示这种多媒体的形象。用0和1还可以产生虚拟的房子，因此用数字媒体就可以代表各种媒体，就可以描述千差万别的现实世界。 数字化是软件技术的基础，是智能技术的基础：软件中的系统软件、工具软件、应用软件等，信号处理技术中的数字滤波、编码、加密、解压缩等等都是基于数字化实现的。例如图象的数据量很大，数字化后可以将数据压缩至10到几百倍；图象受到干扰变得模糊，可以用滤波技术使得变得清晰。这些都是经过数字化处理后所得到得结果。 数字化是信息社会的技术基础：数字化技术还正在引发一场范围广泛的产品革命，各种家用电器设备，信息处理设备都将向数字化方向变化。如数字电视、数字广播、数字电影、DVD 等等，现在通信网络也向数字化方向发展。 数字化是信息社会的技术基础，有人把信息社会的经济说成是数字经济，这足以证明数字化对社会的影响有多么重大。

什么叫数字化时代

4，什么是大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。什么是大数据大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据历史和当前考虑因素虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V：1.卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 Hadoop）减轻了负担。2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。RFID 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。在 SAS，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：1.变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。2.复杂，今天的数据来自多个来源，这使得难以跨系统链接，匹配，清理和转换数据。但是，有必要连接和关联关系，层次结构和多个数据链接，否则您的数据可能会迅速失控。为什么大数据很重要？大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：1.近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；3.在几分钟内重新计算整个风险组合；4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。
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