發(fā)現(xiàn)了一個(gè)礦？希望落空？那些有進(jìn)步的企業(yè)已經(jīng)知道大數(shù)據(jù)和分析法沒(méi)有最終真理。迭代就是一切，專家們也同意這一點(diǎn)。此外，除了迭代的價(jià)值，首席信息官還可以將最佳實(shí)踐置于腦后。在舊金山工作的計(jì)算機(jī)科學(xué)家MichaelChui說(shuō)，新興的未來(lái)實(shí)踐是公司研究big 數(shù)據(jù)的最可靠的方法。他是紐約麥肯錫公司的研究機(jī)構(gòu)麥肯錫全球研究所的高級(jí)研究員。

揭露Big 數(shù)據(jù)五個(gè)誤區(qū)這么多big 數(shù)據(jù) 炒作，it管理者很難知道如何挖掘big 數(shù)據(jù)的潛力。Gartner指出了對(duì)“Big 數(shù)據(jù)”的五個(gè)誤解，以幫助IT經(jīng)理制定他們的信息基礎(chǔ)架構(gòu)戰(zhàn)略。Gartner研究總監(jiān)AlexanderLinden表示:“Big 數(shù)據(jù)提供了巨大的機(jī)遇，但也帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。海量數(shù)據(jù)沒(méi)有解決數(shù)據(jù)固有問(wèn)題。IT管理者需要打破各種炒作，根據(jù)已知的事實(shí)和業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的結(jié)果來(lái)指導(dǎo)行動(dòng)。

然而，大多數(shù)企業(yè)仍處于采用big 數(shù)據(jù)的初級(jí)階段，只有13%的受訪企業(yè)部署了big 數(shù)據(jù)解決方案(見(jiàn)圖1)。圖一。關(guān)于2013年和2014年采用的階段的說(shuō)明數(shù)據(jù): Gartner詢問(wèn)每位受訪者:“以下五個(gè)階段中哪一個(gè)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(xué)什么方向數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)人才主要分為三類:大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)分析師是指專門收集、整理、分析不同行業(yè)數(shù)據(jù)并根據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估、預(yù)測(cè)的專業(yè)人士。在我們的工作中，我們利用工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、分析和呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。作為一名數(shù)據(jù)分析師，必須掌握數(shù)據(jù)分析的基本原理和一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，熟練使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的一種。

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(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。是海量的、高增長(zhǎng)的、多元化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力，比如購(gòu)物網(wǎng)站的消費(fèi)記錄?！按?1”技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于專業(yè)地處理這些有意義的數(shù)據(jù)信息。

大數(shù)據(jù)需要特殊技術(shù)才能在容差時(shí)間內(nèi)有效處理大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。適用于數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理(MPP) 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展存儲(chǔ)系統(tǒng)，擴(kuò)展信息:Da 數(shù)據(jù) 1的值。為大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)，可以使用Da 數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。