發(fā)現了一個礦？希望落空？那些有進步的企業(yè)已經知道大數據和分析法沒有最終真理。迭代就是一切，專家們也同意這一點。此外，除了迭代的價值，首席信息官還可以將最佳實踐置于腦后。在舊金山工作的計算機科學家MichaelChui說，新興的未來實踐是公司研究big 數據的最可靠的方法。他是紐約麥肯錫公司的研究機構麥肯錫全球研究所的高級研究員。

揭露Big 數據五個誤區(qū)這么多big 數據 炒作，it管理者很難知道如何挖掘big 數據的潛力。Gartner指出了對“Big 數據”的五個誤解，以幫助IT經理制定他們的信息基礎架構戰(zhàn)略。Gartner研究總監(jiān)AlexanderLinden表示:“Big 數據提供了巨大的機遇，但也帶來了更大的挑戰(zhàn)。海量數據沒有解決數據固有問題。IT管理者需要打破各種炒作，根據已知的事實和業(yè)務驅動的結果來指導行動。

然而，大多數企業(yè)仍處于采用big 數據的初級階段，只有13%的受訪企業(yè)部署了big 數據解決方案(見圖1)。圖一。關于2013年和2014年采用的階段的說明數據: Gartner詢問每位受訪者:“以下五個階段中哪一個最能描述您的企業(yè)采用的階段？”2014年的N302，2013年的n720。

首先你打算學什么方向數據？大數據人才主要分為三類:大數據系統研發(fā)，大數據應用開發(fā)和大數據分析。數據分析師:數據分析師是指專門收集、整理、分析不同行業(yè)數據并根據數據做出行業(yè)研究、評估、預測的專業(yè)人士。在我們的工作中，我們利用工具對數據進行提取、分析和呈現，實現數據的商業(yè)意義。作為一名數據分析師，必須掌握數據分析的基本原理和一些有效的數據分析方法，熟練使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟件中的一種。

large數據(bigdata)是指在一定時間范圍內，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數據的集合。是海量的、高增長的、多元化的信息資產，需要新的處理模式來擁有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力，比如購物網站的消費記錄?！按?1”技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于專業(yè)地處理這些有意義的數據信息。

大數據需要特殊技術才能在容差時間內有效處理大量數據的數據。適用于數據的技術，包括大規(guī)模并行處理(MPP) 數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展存儲系統，擴展信息:Da 數據 1的值。為大量消費者提供產品或服務的企業(yè)，可以使用Da 數據進行精準營銷。