Da 數(shù)據(jù)促進(jìn)軍事思維的更新隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，Da 數(shù)據(jù)作為一種全新的技術(shù)手段和思維方式，廣泛應(yīng)用于國防和軍隊(duì)建設(shè)領(lǐng)域，正在對軍事思維產(chǎn)生巨大影響。Big 數(shù)據(jù)推動(dòng)運(yùn)營規(guī)劃方式的更新。與以往人們的思維模式不同，large 數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)對整體數(shù)據(jù)與某事物相關(guān)的分析，而不是抽取數(shù)據(jù)樣本中的一小部分；大數(shù)據(jù)注重事物的雜合性，不追求事物的準(zhǔn)確性；大數(shù)據(jù)注重事物的相關(guān)性，而不探究它們之間的因果關(guān)系。

但是“大數(shù)據(jù)”的時(shí)代，并不要求知道每一個(gè)確切的數(shù)據(jù)，只需要知道事情的大概。通過相關(guān)數(shù)據(jù)信息的海量積累，而不是對某個(gè)具體數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析，提取事物的運(yùn)行規(guī)律，判斷其發(fā)展趨勢，為作戰(zhàn)行動(dòng)提供便利。比如2011年美軍擊斃本·拉登的“海神之矛”行動(dòng)背后，就是數(shù)千數(shù)據(jù)分析師十年的積累。換句話說，是Da 數(shù)據(jù)抓住了本拉登。

Da 數(shù)據(jù) Times:第一次提出Da 數(shù)據(jù)的時(shí)代來自于世界知名的咨詢公司麥肯錫。Da 數(shù)據(jù)在物理、生物、環(huán)境生態(tài)、軍事、金融、通信等行業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)存在了一段時(shí)間，但是因?yàn)榻鼛啄甑幕ヂ?lián)網(wǎng)，Da 數(shù)據(jù)提出的背景:2012年，Da 數(shù)據(jù)(bigdata)這個(gè)詞被提及的越來越多。人們用它來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)正在迅速擴(kuò)張，越來越大，這決定了企業(yè)未來的發(fā)展。雖然很多企業(yè)可能沒有意識(shí)到數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長帶來的隱患，但是隨著時(shí)間的推移，人們會(huì)越來越意識(shí)到數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性。正如《紐約時(shí)報(bào)》在2012年2月的一篇專欄文章中所說，“大數(shù)據(jù)”的時(shí)代已經(jīng)到來。在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)和分析做出決策，而不是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和直覺。

Da 數(shù)據(jù)需要理性認(rèn)知才能認(rèn)可Da 數(shù)據(jù)“目前對Da 數(shù)據(jù)最明顯的誤解就是把Da 數(shù)據(jù)等同于HadoopMapReduce和互聯(lián)網(wǎng)UGC(用戶生成內(nèi)容)計(jì)算機(jī)世界:“Da 數(shù)據(jù)”是目前最流行的概念。如何理解這個(gè)概念？潘岳:Da 數(shù)據(jù)原本是一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的概念，后來逐漸發(fā)展為與工商的密切關(guān)系，圍繞Da 數(shù)據(jù)產(chǎn)生了很多觀念和實(shí)踐的變化。

但是隨著數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)在已經(jīng)可以處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，所以需要考慮數(shù)據(jù)分析服務(wù)的個(gè)性化，人們對-感興趣。目前，大型數(shù)據(jù)服務(wù)商可以先保存各類數(shù)據(jù)包括那些原本被認(rèn)為“無用”的數(shù)據(jù)再進(jìn)行針對性的分析，實(shí)現(xiàn)按需投放，從而為客戶帶來快速細(xì)致的服務(wù)，促進(jìn)業(yè)務(wù)進(jìn)步。

問題1:Da 數(shù)據(jù)的本質(zhì)是什么？元彪教育為您解答:本質(zhì)上，Da 數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)按照一定的組織結(jié)構(gòu)連接起來，這是一件非常簡單直接的事情，但從現(xiàn)象分析，Da 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出復(fù)雜多樣的狀態(tài)，這是因?yàn)楝F(xiàn)象是由觀察角度決定的。我不知道廬山的真面目，但我只在這座山上。“可以看出，Da 數(shù)據(jù)的核心關(guān)鍵是組織結(jié)構(gòu)，而不是數(shù)據(jù)本身，這與人工生命之父克里斯靈頓對生命的描述很相似。”生命的本質(zhì)在于物質(zhì)的組織形式。

要理解“大”數(shù)據(jù)的概念，要從大說起。大的指數(shù)據(jù) scale，大的數(shù)據(jù)一般指1024GB以上的。大數(shù)據(jù)不同于過去的海量數(shù)據(jù)，其基本特征可以用四個(gè)V(量、種、值、速)來概括，即量大、多樣、值密度低、速度快。第一，數(shù)據(jù)巨大。從TB級跳到PB級。

第三，價(jià)值密度低。以視頻為例。在持續(xù)監(jiān)控的過程中，數(shù)據(jù)可能只有一兩秒鐘有用。第四，處理速度快。1第二定律。這最后一點(diǎn)也和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖礦技術(shù)有著本質(zhì)的區(qū)別。遍布全球的物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC、各種傳感器都是數(shù)據(jù)來源或承載模式。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種類型的巨大數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息的技術(shù)。

1)深刻理解大時(shí)代的超X測試迭代數(shù)據(jù)，擇善而固執(zhí)。1.大-0時(shí)代人們對信息的分析和對世界的認(rèn)識(shí)的三大變化是什么？1.樣本人群。在數(shù)據(jù)的時(shí)代，需要分析更多的數(shù)據(jù)與某個(gè)事物相關(guān)，分析甚至處理所有的數(shù)據(jù)與某個(gè)特殊現(xiàn)象相關(guān)，而不是依靠分析少量隨機(jī)抽樣的數(shù)據(jù)樣本。2.接受數(shù)據(jù)的雜糅。人們愿意接受數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，而不是盲目追求它的準(zhǔn)確性。

強(qiáng)相關(guān)性是指當(dāng)數(shù)據(jù)的一個(gè)值增大時(shí)，另一個(gè)數(shù)據(jù)的值很可能增大。相關(guān)性幫助人們通過識(shí)別有用的相關(guān)性來分析現(xiàn)象，而不是通過其內(nèi)部運(yùn)行機(jī)制。通過找到一個(gè)現(xiàn)象的良好相關(guān)性，相關(guān)性可以幫助人們捕捉現(xiàn)在和預(yù)測未來。在Big 數(shù)據(jù)時(shí)代，基于相關(guān)性分析的預(yù)測是Big 數(shù)據(jù)的核心。2.簡要說明為什么在big 數(shù)據(jù)時(shí)代要“分析與某事物相關(guān)的全部數(shù)據(jù)樣本，而不是依靠分析一小部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本”。

large數(shù)據(jù)(bigdata)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式，以具備更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫克耶寫的《Da 數(shù)據(jù) Times》中，Da 數(shù)據(jù)是指所有數(shù)據(jù)都用于分析，沒有隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。

工業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)是大學(xué)數(shù)據(jù)和智能制造的交集。工業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)指數(shù)據(jù)在工業(yè)產(chǎn)品全生命周期的信息化應(yīng)用中產(chǎn)生，它是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，是工業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵。工業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)以網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)和大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)，貫穿于工業(yè)設(shè)計(jì)、技術(shù)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各個(gè)方面，使工業(yè)系統(tǒng)具有描述、診斷、預(yù)測、決策、控制等智能功能的模型和結(jié)果。