作為一名IT行業的從業者，同時大數據也是我的主要研究方向之一，所以我來回答一下這個問題。

首先大數據是物聯網、Web和傳統信息系統發展的必然結果，大數據本身要解決的核心問題之一就是大量多結構數據的快速處理，同時完成數據的價值化操作，而數據價值化操作的核心就是從一堆雜亂無章的數據中找到其背后的規律（機器學習和統計學分析的目的）。所以從這個角度來看，大數據本身就是要解決數據的“混亂”和“雜亂”問題，數據的混亂問題并不是由大數據引發的，而是由物聯網和互聯網引發的。

AI和大數據之間的關系是非常密切的，可以說大數據是AI的重要基礎，而AI也是大數據的重要應用領域，通過AI產品也能夠輔助大數據技術完成復雜的數據處理過程。目前在生產環境中，通過AI技術或產品來輔助大數據有以下幾種方式方法：

第一：機器學習是大數據分析的利器。目前大數據分析方法有兩種，一種是機器學習方式，另一種是統計學分析方式，而機器學習也是AI技術的六大組成部分之一。機器學習的基礎是數據，而核心則是算法，通過“建?！钡姆绞絹硗瓿蓴祿臍w并和處理，從而解決數據的“混亂”問題。

第二：數據流程化智能處理產品。當前數據流程化智能處理是生產環境下比較重要的工具之一，也是人工智能產品在數據處理中的一項基本應用，主要解決三個問題，其一是解決復雜的數據處理步驟，其二是提升操作效率，其三是節省人力成本。數據流程化智能處理產品目前主要以結構化數據處理任務為主，未來處理能力將逐步得到加強。

第三：智能化數據采集產品。目前智能化的數據采集產品也會提升數據管理能力，智能化數據采集產品可以通過編程的方式來完成多渠道的數據采集工作，同時能夠高效率的完成數據的歸并和初級管理任務，以便于后續的數據分析。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以咨詢我，謝謝！