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

首先大資料是物聯網、Web和傳統資訊系統發展的必然結果，大資料本身要解決的核心問題之一就是大量多結構資料的快速處理，同時完成資料的價值化操作，而資料價值化操作的核心就是從一堆雜亂無章的資料中找到其背後的規律（機器學習和統計學分析的目的）。所以從這個角度來看，大資料本身就是要解決資料的“混亂”和“雜亂”問題，資料的混亂問題並不是由大資料引發的，而是由物聯網和網際網路引發的。

AI和大資料之間的關係是非常密切的，可以說大資料是AI的重要基礎，而AI也是大資料的重要應用領域，透過AI產品也能夠輔助大資料技術完成複雜的資料處理過程。目前在生產環境中，透過AI技術或產品來輔助大資料有以下幾種方式方法：

第一：機器學習是大資料分析的利器。目前大資料分析方法有兩種，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。機器學習的基礎是資料，而核心則是演算法，透過“建模”的方式來完成資料的歸併和處理，從而解決資料的“混亂”問題。

第二：資料流程化智慧處理產品。當前資料流程化智慧處理是生產環境下比較重要的工具之一，也是人工智慧產品在資料處理中的一項基本應用，主要解決三個問題，其一是解決複雜的資料處理步驟，其二是提升操作效率，其三是節省人力成本。資料流程化智慧處理產品目前主要以結構化資料處理任務為主，未來處理能力將逐步得到加強。

第三：智慧化資料採集產品。目前智慧化的資料採集產品也會提升資料管理能力，智慧化資料採集產品可以透過程式設計的方式來完成多渠道的資料採集工作，同時能夠高效率的完成資料的歸併和初級管理任務，以便於後續的資料分析。