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  • 对大数据时代的看法
    千次阅读
    2020-10-23 15:45:41

    大数据是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前软件工具去合理摘取管理处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯,大数据具有高速大量多样精确四个特点,大数据核心在于对海量数据的处理,大数据在生活中体现最多的可能就是社交网络,像抖音根据点赞数据推荐一些符合用户喜好的短视频,淘宝根据浏览次数推荐一些用户可能想要购买的东西等,大数据技术不仅能够提高人们利用数据的效率,而且能够实现数据的再利用和重复利用,进而大大降低交易成本,提升人们开发自我潜能的空间,但是大数据同样数据产生的体量大,纬度高,提取难度也大,大数据已经无处不在,成为一个炙手可热无所不包的概念,大数据时代已然来临。

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    众所周知,如今的时代大数据和人工智能的时代,那什么是大数据?什么又是人工智能?作为IT界的我们是否应该去多多了解这方面的知识呢? 在我看来,即使未来我们不从事这方面的内容,但是我觉得作为IT人才,不仅仅...

    众所周知,如今的时代是大数据和人工智能的时代,那什么是大数据?什么又是人工智能?作为IT界的我们是否应该去多多了解这方面的知识呢?

    在我看来,即使未来我们不从事这方面的内容,但是我觉得作为IT人才,不仅仅求得是深度,更多的是追求一种广度。比如大学学的计算机网络、操作系统、数据结构、算法分析处理、计算机组成原理等等,即便现在忘得也七七八八,但是未来当我们触及到这个方面的内容的时候,不就会很容易上手和理解了吗?

    我也是第一次开始正式学习这方面的课程,所以现在和大家一起走进——大数据时代。

    我会通过以下几个问题来带领大家了解和认识大数据。

           1.大数据是什么?

           2.大数据对思维方式的重要影响。

           3.大数据、云计算、物联网之间的区别与联系。

           4.我对大数据应用与发展的看法,以及你在这次大数据浪潮中想扮演什么角色。

     

     1.大数据是什么?

          大数据也称之为巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。就比如餐厅来说,什么样的食物人们更喜欢去吃,什么样的食物人们不爱吃。这种数据的搜索不再是曾经的就是出去派派传单那么的简单了,而是通过新的处理模式,在网络上寻找各个资料进行挖掘,从而达到更为标准的答案。其实这也需要一个数据的总量做底子,当然,在这个共享数据的年代,各式各样的数据都可以共享,至于如何去进行挖掘和搜索,就看如何去运用新技术了。

     

    2.大数据对思维方式的重要影响。

         大数据时代对于人类思维方式的影响是非常巨大而且深厚的,我通过几篇文章,来总结一下我对于这个问题的看法。

         1.个体思维转向集体思维。过去的数据量仅凭借个人的统计或者计算,可以得出一个较为标准的答案。而随着科技的发展,数据量越来越膨胀增长,个人的思维已经无法去将庞大的信息量进行消化,从而迫使人们开始寻求相互之间的合作。

         2.  机械思想转向全方位思想。在过去的传统数据年代,思维活动其实很多时候在是通过小范围,局限并且表象的数字进行分析,充满着不确定性和风险性。但如今的大数据时代的如今,很多时候就是在意这数字背后所隐藏的“风险”。比如这样说,当“人们穿高帮鞋的和放水鞋的”和“天气预报说今天要下雨”其实是交叉的,也就是相互联系的,而不仅仅是单一的天气预报下雨这么的简单。

         3.人脑思维到机器思维。随着大数据时代的来临,数据逐渐膨胀,人脑已经无法进行这么大量的计算和分析数据得出准确结论了,这时候也就是运用到了机器思维,也就是所谓的云计算功能,当然人工智能也同样运用到了这一点。当过一些算法和数据结构,在大量的数据中挖掘出符合情况的数据,同时进行分析和总结,最后得到需要的结论运用到生活当中去,也就是这种机器思维的转换。

     

    3.大数据、云计算、物联网之间的区别与联系。

    其实按如今的发展趋势来说,通过大数据、云计算、物联网共同成就了如今的潮流,人工智能,人工+智能。

    为什么这样说呢?人工智能(AI)。

    它的背后,有着巨大的基石,就是大数据。如何让人工智能做的更智能更有意义?通过大数据的数据收集、分析处理、交换和存储,得到可以进行深度学习算法的价值,这无疑是它的最强力基石。

    云计算则是人工智能的强大助力器。何为云计算?就是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行的工具。未来,真的是“智能”,会进行自我的学习和成长,而不需要人工的一步步的加工和补习,这就是云计算的作用。

    那么,物联网就是精准计算器。物联网能够让人工智能延伸到生活中的点点滴滴,比如家里的电磁炉里面的芯片,就可以通过物联网进行信息采集通过将信息发送给人工智能,最后让数据更为的准确。未来,人工智能将会通过物联网延伸到世界各个角落,真正做到准确无误的效果。

     

    4.我对大数据应用与发展的看法,以及你在这次大数据浪潮中想扮演什么角色。

    我觉得这是大势所趋,也将会迅速的引领这个社会快速发展下去。不管是大数据还是云计算,还是物联网,无不说明社会步伐的加快。曾经的一味发传单进行信息集合,到现在敲打着代码就可以获得更为准确的信息量。曾经在小说里面看到的模拟床,模拟世界的游戏体验,我想也将会在不久运用于生活当中去。当然,作为新时代的自己,还是想要贡献自己巨大的力量的。

    因为如今的自己,较为擅长于安卓的移动互联网的开发,当然,未来我也将会触及人工智能大数据的步伐,任何东西都是相互联系的嘛。我想将人工智能方面的内容运用到移动互联网上,将手机体验做到极致,这就是我想扮演的角色。同时,我也会尽自己最大的努力,成为研究性人才,对如今的大数据时代贡献自己的一份力量,做新时代的引领者。

     

    其实呢,对于我这种大数据的小白说这个可能过于的肤浅,仅仅是想提出我自己的看法,通过搜索文章里面的一些内容,总结出来。如有不正确,可留言说明。欢迎一起讨论。

    转载于:https://www.cnblogs.com/qazwsx833/p/8515568.html

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    大数据时代概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长...

    大数据时代概述


    最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

    随着互联网快速发展、智能手机以及“可佩带”计算设备的出现,我们的行为、位置,甚至身体生理数据等每一点变化都成为了 可被记录和分析的数据。这些新技术推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,

    数据计量单位已从 Byte、KB、MB、GB、TB 发展到 PB、EB、ZB、YB 甚至 BB 来衡量。

    大数据到底是什么,如果简单来理解大数据就是 4V 的特征:

    Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值),即数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快。

    大数据分析


    当数据分析遇到大数据时代,于是就产生了完美的契合: 大数据分析。你可以理解大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据被称为当今最有潜质的 IT 词汇,接踵而来的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。大数据分析具体含义可以分为以下几个方面:

    一是大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释,而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。

    二是大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

    此外需要注意的是:传统的数据分析就是在数据中寻找有价值的规律,这和现在的大数据在方向上是一致的。

    什么是大数据


    目前人人都在谈大数据,但是,大数据是什么,每个人都有自己的一个看法。大数据这个概念,其实在上世纪九十年代就有人提出来了,当时希望通过将所有零散的数据归并起来,然后进行数据挖掘,以看到以前存在的问题,去预测未来几年的趋势,来指导商业决策。比如保险行业,人寿保险会通过大数据的统计计算,根据人均寿命来计算保费与回报率。这是在特定的环境,特定的时间下,对数据做一些商业化的尝试,还算不上真正的大数据。

    想要系统认知大数据,必须要全面而细致的分解它,如果你听别人说大数据就是数据大,或者侃侃而谈 4 个 V,也许很有深度的谈到 BI 或预测的价值,又或者拿 Google 和 Amazon 举例,技术流可能会聊起 Hadoop 和 Cloud Computing,不管对错,只是无法勾勒对大数据的整体认识,不说是片面,但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。下面从三个层面来展开认识:

    大数据

    第一层面是 理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。将会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

    第二层面是 技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

    第三层面是 实践,实践是大数据的最终价值体现。将分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

    大数据相关的理论


    特征定义


    业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为 4 个“V”(量 Volume,多样Variety,价值 Value,速 Velocity):第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是 P(1000 个 T)、E(100 万个 T)或 Z(10 亿个 T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

    价值探讨


    大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字:资产。比如,Facebook 上市时,评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

    Target 超市以 20 多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础,将所有用户的购买记录作为数据来源,通过构建模型分析购买者的行为相关性,能准确的推断出孕妇的具体临盆时间,这样 Target 的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。

    Target 的例子是一个很典型的案例,这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点:通过找出一个关联物并监控它,就可以预测未来。

    Target 通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期,这就是

    对数据的二次利用的典型案例。如果,我们通过采集驾驶员手机的 GPS 数据,就可以分析出当前哪些道路正在堵车,并可以及时发布道路交通提醒;通过采集汽车的 GPS 位置数据,就可以分析城市的哪些区域停车较多,这也代表该区域有着
    较为活跃的人群,这些分析数据适合卖给广告投放商。

    从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:

    1. 手握大数据,但是没有利用好;典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。
    2. 没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是 IT 咨询和服务企业,比如,IBM,Oracle 等。
    3. 既有数据,又有大数据思维;比较典型的是 Google,Amazon 等。

    未来在大数据领域最具有价值的两种事物:

    1. 拥有大数据思维的人,这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;
    2. 还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井,金矿,是所谓的蓝海。

    现在和未来


    先看看大数据在当下有怎样的杰出表现:

    其实,这些还远远不够,未来大数据的身影应该无处不在。比如,Amazon 的最终期望是:“最成功的书籍推荐应该只有一本书,就是用户要买的下一本书。”Google 也希望当用户在搜索时,最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内
    容,而这并不需要用户给予 Google 太多的提示。

    未来的大数据除了将更好的解决社会问题,商业营销问题,科学技术问题,还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰,大部分的数据都与人类有关,要通过大数据解决人的问题。

    比如,建立个人的数据中心,将每个人的日常生活习惯,身体体征,社会网络,知识能力,爱好性情,疾病嗜好,情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒,将除了思维外的一切都储存下来,这些数据可以被充分的利用:

    大数据隐私


    用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题。在大数据的背景下,很多人都在积极的抵制无底线的数字化,这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……

    当下,很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识,让自己一直处于被滋扰,被精心设计,被利用,被监视的处境中。

     大数据相关的技术


    云技术


    大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。

    云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪 60 年代提出的:把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。

    如今,在 Google、Amazon、Facebook 等一批互联网企业引领下,一种行之有效的模式出现了:云计算提供基础架构平台,大数据应用运行在这个平台上。

    那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?这里暂且列举一些,比如虚拟化技术,分布式处理技术,海量数据的存储和管理技术,NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识别以及自然语言理解)等。

    分布式处理技术


    分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来,在控制系统的统一管理控制下,协调地完成信息处理任务—这就是分布式处理系统的定义。

    举个实际的例子,虽然这例子有些陈旧,但是淘宝的海量数据技术架构还是有助于我们理解对于大数据的运作处理机制:

    淘宝大数据

    淘宝的海量数据产品技术架构分为五个层次,从上至下来看它们分别是:数据源,计算层,存储层,查询层和产品层。

    数据来源层。存放着淘宝各店的交易数据。在数据源层产生的数据,通过DataX,DbSync 和 Timetunel 准实时的传输到下面第 2 点所述的“云梯”。

    计算层。在这个计算层内,淘宝采用的是 Hadoop 集群,这个集群,我们暂且称之为云梯,是计算层的主要组成部分。在云梯上,系统每天会对数据产品进行不同的 MapReduce 计算。

    存储层。在这一层,淘宝采用了两个东西,一个是基于 MySQL 的分布式关系型数据库的集群 MyFox,Prom 是基于 Hadoop Hbase 技术的一个 NoSQL 的存储集群。

    查询层。在这一层中,Glider 是以 HTTP 协议对外提供 restful 方式的接口。数据产品通过一个唯一的 URL 来获取到它想要的数据。同时,数据查询即是通过 MyFox 来查询的。

    最后一层是产品层,这个就不用解释了。

    存储技术


    大数据可以抽象的分为大数据存储和大数据分析,这两者的关系是:大数据存储的目的是支撑大数据分析。到目前为止,这是两种截然不同的计算机技术领域:大数据存储致力于研发可以扩展至 PB 甚至 EB 级别的数据存储平台;大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。

    感知技术


    大数据的采集和感知技术的发展是紧密联系的。以传感器技术,指纹识别技术,RFID 技术,坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,都会产生海量的数据信息。

    而随着智能手机的普及,感知技术可谓迎来了发展的高峰期,除了地理位置信息被广泛的应用外,一些新的感知手段也开始登上舞台,比如,“iPhone”在home 键内嵌指纹传感器,新型手机可通过呼气直接检测燃烧脂肪量,用于手机的嗅觉传感器面世可以监测从空气污染到危险的化学药品,微软正在研发可感知用户当前心情智能手机技术,谷歌眼镜InSight新技术可通过衣着进行人物识别。这些感知被逐渐捕获的过程就是世界被数据化的过程,一旦世界被完全数据化了,那么世界的本质也就是信息了。就像一句名言所说,“人类以前延续的是文明,现在传承的是信息。

    大数据相关的实践


    互联网的大数据


    互联网上的数据每年增长 50%,每两年便将翻一番,而目前世界上 90%以上的数据是最近几年才产生的。据 IDC 预测,到 2020 年全球将总共拥有35ZB 的数据量。互联网是大数据发展的前哨阵地,随着 WEB2.0 时代的发展,人们似乎都习惯了将自己的生活通过网络进行数据化,方便分享以及记录并回忆。互联网上的大数据很难清晰的界定分类界限,我们先看看 BAT 的大数据:

    百度拥有两种类型的大数据:用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共 web 数据。搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析,通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果,以及精准的搜索引擎关键字广告,实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。

    阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现,挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。

    腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息,甚至预测未来。

    简要归纳一下,在互联网大数据的典型代表性包括:

    • 用户行为数据(精准广告投放、内容推荐、行为习惯和喜好分析、产品优化等)
    • 用户消费数据(精准营销、信用记录分析、活动促销、理财等)
    • 用户地理位置数据(O2O 推广,商家推荐,交友推荐等)
    • 互联网金融数据(P2P,小额贷款,支付,信用,供应链金融等)
    • 用户社交等 UGC 数据(趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等)

    政府的大数据


    国内来说,政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据,比如,气象数据,金融数据,信用数据,电力数据,煤气数据,自来水数据,道路交通数据,客运数据,安全刑事案件数据,住房数据,海关数据,出入境数据,旅游数据,医疗数据,教育数据,环保数据等等。这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的,静态的。但是,如果政府可以将这些数据关联起来,并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理,这些数据必定将获得新生,其价值是无法估量的。

    具体来说,现在城市都在走向智能和智慧,比如,智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市,这些都依托于大数据,可以说大数据是智慧的核心能源。

    企业的大数据


    企业的 CXO 们最关注的还是报表曲线的背后能有怎样的信息,他该做怎样的决策,其实这一切都需要通过数据来传递和支撑。

    哪些传统企业最需要大数据服务呢?举几个例子:

    1. 对大量消费者提供产品或服务的企业(精准营销);
    2. 做小而美模式的中长尾企业(服务转型);
    3. 面临互联网压力之下必须转型的传统企业(生死存亡)。

    对于企业的大数据,还有一种预测:随着数据逐渐成为企业的一种资产,数据产业会向传统企业的供应链模式发展,最终形成“数据供应链”。

    这里有两个明显的现象:

    1. 外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代,单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟;
    2. 能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。

    个人的大数据


    个人的大数据概念很少有人提及,简单来说,就是与个人相关联的各种有价值数据信息被有效采集后,可由本人授权提供第三方进行处理和使用,并获得第三方提供的数据服务。

    未来,每个用户可以在互联网上注册个人的数据中心,以存储个人的大数据信息。用户可确定哪些个人数据可被采集,并通过可穿戴设备或植入芯片等感知技术来采集捕获个人的大数据。

                                     ---自:36 大数据

    时代的变革


    古语云:三分技术,七分数据,得数据者得天下。先不论谁说的,但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证,都是为了说明一个道理:在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中,作者提及最多的是 Google 如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值,比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐,以此有效提升销售量;Farecast 如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据,来预测用户购买机票的时机是否合适。

    思维变革


    需要全部数据样本而不是抽样


    当数据处理技术己经发生了翻天覆地的变化时,在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了,我们需要的是所有的数据,“ 样本= 总体”。

    我们要分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本。小数据时代的随机采样,源自记录、存储、和分析数据的工具不够好,用最少的数据获得最多的信息。然而随机采样毕竟有随机性,而且会丧失一些微观细节的信息,甚至还会失去对某些特定子类别进行进一步研究的能力。而现在,因为有了大数据存储,处理的能力,我们开始关注整体数据中价值。“大”是相对意义的大,也就是相对所有数据来说的。拥有全部或者几乎全部的数据,我们就能够从不同的角度,更细致地观察研究数据的方方面面。

    关注效率而不是精确度


    数据量的大幅增加会造成结果的不准确,与此同时,一些错误的数据也会混进数据库。对“小数据”而言,最基本、最重要的要求就是减少错误,保证质量。因为收集的信息量比较少,所以我们必须确保记录下来的数据尽量精确。因为收集信息的有限意味着细微的错误会被放大,甚至有可能影响整个结果的准确性。“大数据”时代,我们需要与各种各样的混乱做斗争。混乱,简单地说就是随着数据的增加,错误率也会相应增加。混乱还可以指格式的不一致性,因为要达到格式一致,就需要在进行数据处理之前仔细地清洗数据,而这在大数据背景下很难做到。

    “大数据”通常用概率说话,而不是板着“确凿无疑”的面孔。整个社会要习惯这种思维需要很长的时间。其中也会出现一些问题。但现在,有必要指出的是,当我们试图扩大数据规模的时候,要学会拥抱混乱。

    大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。大数据不仅让我们不再期待精确性,也让我们无法实现精确性。接受数据的不精确和不完美,我们反而能够更好地进行预测,也能够更好地理解这个世界。值得一提的是,错误并不是大数据固有的特性.而是一个亟需我们去处理的现实问题,并且有可能长期存在。

    关注相关性而不是因果关系


    相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时,其他数据值很有可能会随之增加。比如谷歌流感趋势:在一个特定的地理位置,越多的人通过谷歌搜索特定的词条,该地区就有更多的人患了流感。相反,相关关系弱就意味着当一个数据值增加时,其他数据值几乎不会发生变化。例如,我们可以寻找关于个人的鞋码和幸福的相关关
    系,但会发现它们几乎扯不上什么关系。

    在小数据世界中,相关关系也是有用的,但在大数据的背景下,相关关系大放异彩。通过应用相关关系,我们可以比以前更容易、更快捷、更清楚地分析事物。 关联物,预测的关键。

    通过给我们找到一个现象的良好的关联物,相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。如果 A 和 B 经常一起发生,我们只需要注意到 B 发生了,就可以预测 A 也发生了。这有助于我们预测 A 可能会发生什么,即使我们不能直接测量或观察到 A。更重要的是,它还可以帮助我们预测未来可能发生什么。当然,相关关系是无法预知未来的,他们只能预测可能发生的事情。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。它告诉你的是会发生什么,而不是为什么发生。事实上,就是因为不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见,大数据才能为我们提供如此多新的视野。

    商业 变革


    数据化:一切皆可“量化”


    大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。数据,会从最不可能的地方提取出来,很多从不被认为是数据、甚至不被认为和数据沾边的事物转化成了可以用数值来量化的数据模式。比如日本的越水重臣研究的坐姿和汽车防盗系统,很少有人会认为一个人的坐姿能表现什么信息,但是它真的可以。当一个人坐着的时候,他的身形、姿势和重量分布都可以量化和数据化。这样根据人体对座位的压力差异识别乘坐者的身份。

    新工具和开放的思维促进了测量事物和记录数据的繁荣。计算机的出现带来了数字测量和存储设备,这样就大大提高了数据化的效率。计算机也使得通过数学分析挖掘出数据更大的价值变成了可能。有了大数据的帮助,我们不会再将世界看做是一连串我们认为或是自然或是社会现象的事件,我们会意识到本质上世界是由信息构成的。将世界看作信息,看作可以理解的数据的海洋,为我们提供了一个从未有过的审视现实的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。

    价值:“ 取之不尽用之不竭” 的数据创新


    在数字化时代,数据支持交易的作用被掩盖,数据只是被交易的对象。而在大数据时代,事情再次发生变化。数据的价值从它最基本的用途转变为未来的潜在用途。这一转变意义重大,它影响了企业评估其拥有的数据及访问者的方式,促使甚至是迫使公司改变他们的商业模式,同时也改变了组织看待和使用数据的方式。

    数据的价值并不仅限于特定的用途,它可以为了同一目的而被多次使用,也可以用于其他目的。要了解大数据时代究竟有多少信息对我们有价值,后面这一点尤其重要。过去,一旦数据的基本用途实现了,我们便认为数据已经达到了它的目的,准备将其删除让它就此消失。毕竟,数据的首要价值已经得以提取。而在大数据时代,数据是就像一个神奇的钻石矿,在其首要价值被发掘之后仍能不断给予。数据的价值是其所有可能用途的总和。

    数据价值的关键是看似无限的再利用,即它的选择价值。收集信息固然至关重要,但还远远不够,因为大部分的数据价值在于它的使用,而不是占有本身。

    角色定位:数据 、技术 与思维的三足鼎立


    如今,我们正处在大数据时代的早期,思维和技术是最有价值的,但是最终大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。来自于电子商务网站和互联网的公开数据很多,每个人都可以利用。技术上,谁也并没有无可替代的技术人才。虽然数据和技术是不可或缺的,但是真正使得某家公司取得成功的是拥有大数据的思维观念。所谓大数据思维,是指一种意识,认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案 。

    管理 变革


    风险:让数据主宰一切的隐忧

    进行大数据分析的人可以轻松地看到大数据的价值潜力,这极大地刺激着他们进一步采集、存储、循环利用我们个人数据的野心。随着存储成本继续暴跌而分析工具越来越先进,采集和存储数据的数量和规模将突飞猛进地增长。大数据时代正在加深我们隐私的威胁。毕竟,大数据的核心思想就是用规模剧增来改变现状。

    大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途,而更多源于它的二次利用。更重要的是,大数据时代,很多数据在收集的时候并无意用作其他用途,而最终却产生了很多创新性的用途。所以,公司无法告知个人尚未想到的用途,而个人亦无法同意这种尚是未知的用途。但是只要没有得到许可,任何包含个人信息的大数据分析都需要向个人征得同意。但是这又是何其之难的事啊?

    在大数据时代,不管是告知与许可、模糊化还是匿名化,这三大隐私保护策略都失效了。如今很多用户都觉得自己的隐私已经受到了威胁.当大数据变得更为普遍的时候,情况将更加不堪设想。大数据大大地威胁到了我们的隐私和自由,这都是大数据带来的新威胁。但是与此同时,它也加剧了一个旧威胁:过于依赖数据,而数据远远没有我们想象的那么可靠。

    在由“小数据”时代向大数据时代转变的过程中,我们对信息的一些局限性必须给予高度的重视。数据的质量可能会很差;可能是不客观的;可能存在分析错误或者具有误导性;更糟糕的是,数据可能根本达不到量化它的目的。尽量避免收到数据的统治。

    掌控: 责任与自由并举的信息管理


    随着世界开始迈向大数据时代,社会也将经历类似的地壳运动。在改变我们许多基本的生活和思考方式的同时,大数据早已在推动我们去重新考虑最基本的准则,包括怎样鼓励其增长以及怎样遏制其潜在威胁。大数据时代,对原有规范的修修补补已经满足不了需要,也不足以抑制大数据带来的风险,我们需要全新的制度规范,而不是修改原有规范的适用范围。

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  • 对大数据行业的看法

    千次阅读 2020-10-24 07:26:46
    大数据关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解,为中国大数据产业添砖加瓦,为中国大数据产业培养海量大数据人才。此专业的特色主要体现在理论性强,实践性强,发展迅速,我校致力于为全社会培养...
      非常荣幸加入大数据的学习中来。大数据关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解,为中国大数据产业添砖加瓦,为中国大数据产业培养海量大数据人才。此专业的特色主要体现在理论性强,实践性强,发展迅速,我校致力于为全社会培养基础扎实的宽口径人才,重点体现在重视数学逻辑,数据结构,算法,计算机体系结构和系统软件。
       一方面该专业的知识结构比较全面,在读研时会有更大的选择空间,另一方面该专业的学科体系结构比较成熟,我相信在本科期间会有一个比较好的学习体验。  
      数据科学与大数据技术整体的就业情况比较好,从未来发展前景来看,未来大数据领域会释放出大量的人才需求,整体的就业前景还是非常广阔的。从行业发展趋势来看,当前正处在产业结构升级的重要时期,而工业互联网正在成为传统企业发展的新动能,这就会促使更多的企业基于互联网来完成企业的创新发展。云计算,大数据,人工智能等技术平台将逐渐开始落地应用,所以行业发展趋势也会促进大数据的发展和应用。从社会发展趋势来看,随着5G通信 落地应用,未来整个社会将逐渐进入到一个数字化智能化的时代,此时数据的价值将进一步得到提升。
    

    从前是数据少而价值高,现在是数据多而杂乱,价值密度低。而大数据在此时的作用尤为明显。从长期发展看,AI的发展一定会替代大量低端可重复的工作,首先会取代的是低端程序员,而AI的底层又必然会是大数据的集合,所以未来只要是AI大力发展,大数据就不会落伍。
    任何行业都会呈现二八定律,大数据也不例外,只有不断学习,终身学习才能够在未来的变化中立于不败之地在这里插入图片描述

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  • 读《大数据时代

    千次阅读 2022-04-23 21:40:02
    让我们坐着时光的快车,一起回到10年前,看看那时的作者对大数据时代看法。 首先,要认识“大数据”,我们就要先认识“数据”。在拉丁文里,数据(data)最初的意思是“已知”,今天的“数据”主要指的是信息。...
  • 执行大数据项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库,SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩,庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益,且有很多支持者。我们来看看两位专家这个问题的看法
  • 大数据时代统计学教学改革探讨 摘要大数据时代要求人们有更强的统计与分析能力因此高校里的统计学课程必须与时俱进培养有出色统计分析能力的人才本文基于当前统计学课程教学中普遍存在的问题探讨了统计学课程教学...
  • 对大数据看法

    万次阅读 2015-02-28 17:03:59
    大数据   大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点:...
  • 大数据时代》这本书就是当时读的。而今硕士已经念完两年,我学术论文的创新与实用性有了更多的认识,各种AI的传奇故事已经听得略感厌倦。作为一个系统工程师,看起来并不需要懂太多AI和大数据的知识,不过我觉得...
  • 随着互联网和计算机应用技术的不断普及,人们进入了大数据时代。当前有越来越多的人开始在日常生活和工作中采用计算机应用平台,这不仅计算机应用技术提出了更高的要求,同时也造成了应用过程中产生海量的数据,这...
  • 如何评价 Big Data 大数据时代这本书 AndyHsu 花了三天的零碎时间大致看完了舍恩伯格的大数据时代生活工作思维的大变革 我看推荐说这是迄今为止最好的一本大数据专著目前公司在搞 Hadoop大数据应用外面各类零碎的...
  • 对大数据的认识

    千次阅读 2020-07-18 15:40:02
    经过这段时间的学习我大数据有了更好的了解,大数据时代到来最初是麦肯锡:“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的产生因素。人们海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余...
  • 大数据时代的网络舆情(0710)

    千次阅读 2020-07-02 16:50:26
    书籍:《大数据时代的网络舆情》 作者:杨明刚. 北京大学电子政务研究院副院长,天津市网络内容建设与综合治理研究院副院长。中国警察法学研究会反恐与网络安全治理专家,中国大数据产业联盟专家。 ISBN:...
  • 21. 以下网络空间的看法正确的是 ( ) 单选题 2 分 得分 2 分 o A. 网络空间是虚拟空间不需要法律 o B. 网络空间虽然与现实空间不同但同样需要法律 o C.网络空间是一个无国界的空间不受一国法律约束 o D. 网络空间...
  • 大数据时代NoSQL数据库的理解

    千次阅读 2019-03-03 11:01:30
    Web 2.0时代的到来,关系数据库越来越不能满足互联网应用的需求,导致了NoSQL的兴起 NoSQL数据库在大数据领域里越来越受欢迎。 数据的高并发读写 数据的高可用性 海量数据存储 海量数据的实时分析 文档型...
  • 随着当下的重点从收集数据转向实时处理数据,大数据时代正走向消亡。如今大数据是种商业资产,为即将到来的多云支持、机器学习和实时分析时代奠定基础。 原始大数据时代终结于2019年6月5日,这一天,汤姆赖利...
  • 初学者对于大数据看法

    千次阅读 2018-07-29 02:01:31
    **大数据**在今天这个时代是一个比较火爆的词汇,我只是一个大一学生,我来说说自己对大数据看法吧。 半年前,我*大数据*的看法很模糊,当然现在也不是很清楚, **大数据**你说大吧,*欧洲核子研究组织*中的...
  • 6月29日上午,天津“世界智能大会”现场,马云作了万字演讲,以下是马云演讲整理: 我今天不是为不同而不同,我觉得进入数据时代,一个很重要的事,每个人每个问题的看法、角度、深度和广度必须是不一样的,只有...
  • 大数据时代对于数据的一些看法

    千次阅读 2014-11-18 14:54:39
    最近有本书很火,里面提到一个论点,大概意思是:大数据更重视相关,不关心因果。大家不要迷信这些话。我举几个例子:1)你如果看数据,手机和手机配件的相关性一定很大,如果一个人买了手机,你推荐手机配件是合理...
  • 马云在国家行政学院的“大数据时代:变革与挑战”专题报告,围绕大数据这个主题,讲讲大趋势,谈谈电子商务、互联网+、大数据的看法
  • 大数据时代的质量观

    千次阅读 2015-01-27 15:25:00
    2012年2月,美国《纽约时报》发表了一篇主题为“大数据时代”的文章,称大数据时代已经来临,数据分析大师们正在获得更多发展机遇。 大数据是全球新型工业化进程的必然产物,与计算机科学技术的发展息息相关。...
  • 今天给大家介绍一部书,《大数据时代》,浙江出版社,2013。 这本书的两位作者,一位是迈尔-舍恩伯格,他是牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业的教授,另一位是库克耶,他是《经济学人》数据编辑,还曾...

空空如也

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