對文章的理解和認(rèn)識數(shù)據(jù)在寫這篇文章之前,我發(fā)現(xiàn)身邊很多IT人往往對這些熱門的新技術(shù)、新趨勢充滿渴望,但是很難說透徹。如果你問他數(shù)據(jù),跟你有什么關(guān)系?估計(jì)很少說一、二、三。究其原因,第一,每個(gè)人對新技術(shù)都有相同的原始欲望,至少知道聊天時(shí)不會像“烏龜”一樣;第二,在工作生活環(huán)境中真正能參與實(shí)踐的案例很少,大家沒必要花時(shí)間去了解為什么。
如果你說big數(shù)據(jù)is數(shù)據(jù)big,或者侃侃講四個(gè)V,你可能會深入講BI或者預(yù)測的價(jià)值,或者以Google和Amazon為例。技術(shù)流可能會談到Hadoop和CloudComputing,無論對錯,但它只是不能勾勒出big 數(shù)據(jù)的全部。也許“解構(gòu)”是最好的方式。
8、淺談對 數(shù)據(jù)分析、 數(shù)據(jù)挖掘以及大 數(shù)據(jù)的認(rèn)識【簡介】可以說我們每天都被大量的數(shù)據(jù)充斥著,我們的生活和工作離不開數(shù)據(jù),而在大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖和大數(shù)據(jù)它們是不同的。很多人剛?cè)腴T的時(shí)候,往往會混淆這些概念。問十個(gè)人這些單詞的意思,你可能會得到十五個(gè)不同的答案。今天邊肖就和大家聊聊數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)采礦和數(shù)據(jù)大。
什么是數(shù)據(jù)以及信息是什么?其實(shí)最本質(zhì)的區(qū)別是數(shù)據(jù)存在,有跡可循,不需要處理,但是信息需要處理。比如你要給家里買一個(gè)新衣柜,首先要測量房間各部分的長、寬、高。對于這些數(shù)據(jù),只要測量一下就能得到準(zhǔn)確的值,因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)是客觀存在的,這些客觀存在的值就是數(shù)據(jù)。但是信息不一樣。來到家具商場買衣柜,你會說,我們在房間里放一個(gè)3米的衣柜剛剛好,2米的衣柜有點(diǎn)矮,看起來不大氣,4米的衣柜太大,不劃算。
9、大 數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來,什么是大 數(shù)據(jù)Da 數(shù)據(jù)時(shí)候到了。什么是Da 數(shù)據(jù) Da 數(shù)據(jù)時(shí)機(jī)已到。你明白嗎?什么是大數(shù)據(jù)?一、“大數(shù)據(jù)”出現(xiàn)的背景2012年,“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞被越來越多的提及。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)并命名相關(guān)的技術(shù)發(fā)展和創(chuàng)新。它曾登上《紐約時(shí)報(bào)》華爾街日報(bào)專欄的封面,進(jìn)入白宮官網(wǎng)的新聞,出現(xiàn)在國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍,甚至被嗅覺敏銳的證券公司寫進(jìn)投資推薦報(bào)告。
“大-1”時(shí)代對人類的數(shù)據(jù)控制能力提出了新的挑戰(zhàn),也為人們獲得更深刻、更全面的洞察力提供了前所未有的空間和潛力。全球知名咨詢公司麥肯錫最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代正在到來。麥肯錫表示:“數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每個(gè)行業(yè)和商業(yè)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)要素。人們對海量數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)力增長和消費(fèi)者剩余的到來。
10、“大 數(shù)據(jù)”僅僅是一個(gè) 數(shù)據(jù)應(yīng)用先進(jìn)方法“Da 數(shù)據(jù)”只是一個(gè)數(shù)據(jù)我們用高級方法看過很多關(guān)于“Da數(shù)據(jù)”的說法。有人說Da 數(shù)據(jù)需要“全息”。還有人說“大”數(shù)據(jù)側(cè)重于各種數(shù)據(jù)加工甚至更海量數(shù)據(jù)和海量信息,從超大型數(shù)據(jù)中挖掘出來的東西往往價(jià)值巨大。不管是哪種,我覺得他們更適合“科研”。如果他們在企業(yè)這樣做,什么時(shí)候會有結(jié)果?
然后,沒有然后。所以我想表達(dá)的一點(diǎn)是,“Da 數(shù)據(jù)”只是a 數(shù)據(jù)高級方法的應(yīng)用,什么4V非結(jié)構(gòu)化處理,非結(jié)構(gòu)化處理,數(shù)據(jù)挖掘,人工智能,這些都有n年了吧?有人說是概念炒作,但我認(rèn)為只對了一半,原因如下:1,傳統(tǒng)BI過于注重決策支持,沒有形成數(shù)據(jù)應(yīng)用的閉環(huán),這是傳統(tǒng)BI沒有解決的缺陷,大數(shù)據(jù)提供了這個(gè)機(jī)會。