數(shù)字經(jīng)濟(jì)的典型特征就是經(jīng)濟(jì)活動以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。前面介紹了云計算起源的市場和技術(shù)背景，但要說清云計算是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施，我們先得介紹一下DIKW模型。DIKW是4個詞匯的縮寫——Data、Information、Knowledge、Wisdom，即數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧。DIKW模型將泛數(shù)據(jù)按照這4個維度進(jìn)行劃分，并分別進(jìn)行了如下定義。

數(shù)據(jù)：用來抽象現(xiàn)實物體，描述物體屬性、狀態(tài)的數(shù)據(jù)。比如商店里某一商品有名稱、產(chǎn)地、價格等屬性數(shù)據(jù)。

信息：在數(shù)據(jù)之間建立聯(lián)系的數(shù)據(jù)，它與原始數(shù)據(jù)的區(qū)別是，它對數(shù)據(jù)進(jìn)行了有意義的加工，比如統(tǒng)計商店里某一商品的月銷量。

知識：對有意義的信息進(jìn)行過濾、推理、驗證，總結(jié)經(jīng)驗，并進(jìn)一步指導(dǎo)實踐。比如從商店里某一商品的歷年月銷量得出銷售曲線，發(fā)現(xiàn)每年9月份該商品的銷量很高，于是店主就可以提前向廠家預(yù)定更多的貨物。

智慧：從知識中挖掘出一種模式，其可以回答Why之類的問題，也有指導(dǎo)做出正確決定和判斷的能力。舉例來說，店主發(fā)現(xiàn)某一商品在每年9月份銷量很高，但并不知道原因，后來通過分析發(fā)現(xiàn)購買該商品的人同時也買了很多學(xué)習(xí)方面的文具，再根據(jù)購買時間是開學(xué)季，可以判斷出購買人員是學(xué)生。根據(jù)這個分析，商店又補充了與開學(xué)相關(guān)的商品，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這些商品在9月份銷量也很好。

由此我們可以得出如下結(jié)論。

數(shù)據(jù)維度隨著這樣的順序逐漸增高：數(shù)據(jù)→信息→知識→智慧，維度越高的數(shù)據(jù)越有價值。

從低維數(shù)據(jù)邁向高維數(shù)據(jù)，需要對數(shù)據(jù)不斷進(jìn)行加工、分析、挖掘等處理。

每個維度的數(shù)據(jù)處理都需要計算，數(shù)據(jù)層次越高需要的算力越大。

隨著數(shù)據(jù)量越來越大，加工成知識、挖掘出智慧所需要的算力就會越來越大，對計算性能的要求會越來越高，相應(yīng)的計算成本也會越來越高。根據(jù)性能定律可以得出如下邏輯：計算會越來越集中，云就是這種計算集中的具體體現(xiàn)，同時當(dāng)前只有公有云提供了針對大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、AI等各種場景的完整的數(shù)據(jù)處理方案，所以，最終要么將數(shù)據(jù)放到公有云中進(jìn)行集中加工處理，要么自建私有云進(jìn)行處理，或者采取混合云架構(gòu)。

綜上所述，新基建的三大基礎(chǔ)設(shè)施是以云計算為基礎(chǔ)，以5G、物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)等為代表的新型聯(lián)網(wǎng)形式的信息處理平臺，未來其將承擔(dān)社會絕大部分計算任務(wù)。

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