叶风讲的虽然浅显易懂，但确实精彩万分。
    “数据处理，必须经过这几个步骤，完成之后才会有智慧。”
    此时台前的叶风，像极了传教老师。
    下面的众人，像极了专心听弟子。
    “第一个步骤是数据收集。这里有两个方式，第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取，例如万象搜索就是这么做的，它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面呢，就是因为他把这个数据啊都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。”
    “比如说网易有个新闻，你拿万象搜出来，你不点的时候，那一页在万象数据中心，一点出来的网页就是在网易的数据中心了。另外一个方式就是推送，有很多终端可以帮我们收集数据，比如说华风智能手机上面的健康管理应用，可以将你每天跑步的数据、心跳的数据、睡眠的数据都上传到数据中心里面。”
    “第二个步骤是数据传输。一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用，可是系统处理不过来，只好排好队，慢慢的处理。”
    “第三个步骤是数据存储。现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然别人怎么知道你想买什么呢？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。”
    “第四个步骤是数据分析。刚才说的存储数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。”
    “比如90年代盛传的沃尔玛超市啤酒和尿布的故事。”
    叶风刚刚举了一个例子，还没说完，大家就会心笑起来。
    在坐的各位，都是精英，基本上都听过这个故事。
    尤其是红旗大卖场的总裁曹世茹，她知道在美国有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为她津津乐道，常常用来教育下面的员工。
    沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。
    一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在“尿布与啤酒“背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
    叶风笑道：“即然大家都知道，我就不多说了，这就是通过对购买数据进行分析，发现男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧，让啤酒和尿布销量双双大增。”
    “第五个步骤就是对于数据检索和挖掘。检索就是搜索，分析后的数据放入搜索引擎，从而人们想寻找信息的时候，一搜就有了。另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢？如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好，于是你就去买了，其实其高管发了一个声明，对股票十分不利，第二天就跌了，这不坑害广大股民么？所以通过各种算法挖掘数据中的关系，形成知识库，十分重要。”
    听叶风说得很有逻辑性，众人都点头连连。
    这时，又听叶风讲到重点，说起云计算、大数据、人工智能的密切关系。
    “当数据量很小的时候，很少的几台机器就能解决。慢慢的当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题的时候，就想怎么办呢？要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。”
    “所以说大数据平台，什么叫做大数据，说白了就是一台机器干不完，大家一起干。随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？”
    “说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活的时候，需要好多好多的机器一块做，真的是想什么时候要，想要多少就要多少。在以后，一个小公司需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到晴风云平台上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。”
    “云计算需要大数据，大数据需要云计算，两个人就这样结合了。”
    “虽说有了大数据，人的欲望总是这个不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西，想要什么东西我一搜就出来了。但是也存在这样的情况，我想要的东西不会搜，表达不出来，搜索出来的又不是我想要的。例如音乐软件里面推荐一首歌，这首歌我没听过，当然不知道名字，也没法搜，但是软件推荐给我，我的确喜欢，这就是搜索做不到的事情。当人们使用这种应用的时候，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要的时候，去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我，这就有点人工智能的意思了。”
    “人们很早就在想这个事情了。最早的时候，人们想象，如果要是有一堵墙，墙后面是个机器，我给它说话，它就给我回应，我如果感觉不出它那边是人还是机器，那它就真的是一个人工智能的东西了。”
    叶风继续讲了一些让机器学会推理、教给机器知识等高深的人工智能见解，最后总结道：
    “人工智能可以做的事情非常多，例如可以鉴别垃圾邮件，鉴别黄色暴力文字和图片等。这也是经历了三个阶段的。第一个阶段依赖于关键词黑白名单和过滤技术，包含哪些词就是黄色或者暴力的文字。随着这个网络语言越来越多，词也不断的变化，不断的更新这个词库就有点顾不过来。第二个阶段时，基于一些新的算法，一些基于概率的算法。第三个阶段就是基于大数据和人工智能，进行更加精准的用户画像和文本理解和图像理解。”
    “由于人工智能算法多是依赖于大量的数据的，这些数据往往需要面向某个特定的领域，例如电商，邮箱等等进行长期的积累，如果没有数据，就算有人工智能算法也白搭。而云计算厂商往往是积累了大量数据的，于是就需求在云计算里面装一个人工智能软件即服务，就这样，云计算、大数据、人工智能三兄弟凑齐了。”
    “所以将来，只要在一个云计算平台上面，云、大数据、人工智能都能找得到。对一个大数据公司，积累了大量的数据，也会使用一些人工智能的算法提供一些服务。对于一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。所以云计算，大数据，人工智能就这样整合起来，完成了相遇，相识，相知，过上了没羞没臊的美好生活。。
    “哈哈哈哈！！！”
    听叶风说得基情四射，众人哄然大笑。
    说到这里，不知不觉，已经快一个小时了。
    就算叶风讲得再精彩。
    他也感觉到众人的精神有些疲惫。
    特别是的那几名省里来的高官，本身年纪就大，又听着自己一点儿也不懂的专业知识。
    早就心不在焉了，只是跟随众人大笑而大笑。
    叶风见状，“啪啪”拍了拍手掌。
    游艇上面的美女服务员鱼贯而入。
    “美酒、咖啡、水果、餐点……”
    纷纷献上台前。
    叶风笑道：“大家都有点累了吧，这次请大家来，最主要的目的是吃好玩好、放松心情。累坏了可真不值得呢。大家不要客气，休息一会儿再说。”
    “叶董客气了！！”
    “叶董有心了！！”
    “叶董太体贴了！！”
    底下阵阵笑声传来，不管是不是晴风集团的，都对叶风交首称赞。
    “大气！”
    “大格局！”
    “大气魄！”
    众人纷纷吃着点心，喝着红酒，各自交谈起来。
    张若兰听着这些赞誉，含笑上台，挽着叶风手臂到到甲板看海去了。
    过了一阵儿。
    叶风和张若兰出去了还没见回来。
    这时。
    游艇豪华大会客厅里传来一阵嘈杂。
    “下面，有请阿里巴巴董事局主席，马芸先生给大家带来演讲——智能社区和数据时代！”
    “呼拉呼拉！！”
    一片掌声。
    马芸带着笑容打开话筒，感谢台下众的的掌声，还重重地看了叶风离去的地方，随后展开了演讲的内容。
    他是师范大学毕业的，也曾当过老师。
    早练就一副金口。
    先前看叶风在台上讲得风生水起，心里早按奈不住了。
    正好他此前对大数据做过很多功课，很感兴趣。
    看到叶风没讲完就离场了，这时哪忍得住再做听众，直接反客为主，上台给大家讲起了自己的想法。
    “各位~！~”
    马芸笑眯眯地讲道：
    “我喜欢叶董刚才提的“人工智能”这种说法，但是在国外，“人工智能”这几个词的翻译是artificial intelligence，我觉得欠妥。这样翻译成“人工智能”会造成误解，在理解上过于突出“人”。“大数据”这几个字也有问题，很多人一听这个“大”，就以为大数据就是数据量很大，其实大数据的“大”是大计算的“大”，大计算加数据，才能称之为大数据。”
    马芸开口就是早想好的金句。
    果然真吸引了大家的注意，众人的目光纷至而来！