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什么是大数据?大数据有哪些误区

什么是大数据?大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说,如果把大数据比作一个行业,这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”,通过“处理”实现数据的“增值”。大数据的概念应用于IT运营工具生成的数据。大数据可以使信息技术管理软件供应商解决广泛的业务决策。IT系统、应用程序和技术基础架构每天每秒都在生成数据。大数据的非结构化或结构化数据代表了“所有用户的行为、服务级别、安全性、风险、欺诈和其他更多操作”的绝对记录。

“大数据”是一种海量、高增长、多样化的信息资产,需要新的处理模式才能具备更强的决策、洞察发现和流程优化能力。个人认为,“新处理模式”是一个关键词,这是我理解的最关键的特征之一,比如“大数据”不同于传统的统计分析。这种所谓的“新处理模式”有两层含义:A.由于海量数据以及对更高效的存储和处理技术的需求,Hadoop已经成为大数据时代的象征;B.如果你认为大数据就是Hadoop,那就大错特错了。Hadoop只是大数据时代的必要条件,大数据的另一个明显标志就是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是“大数据”和很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。

先说说很多人眼中的大数据误区:

1.只有大公司才需要预测分析:虽然亚马逊、塔吉特、沃尔玛、Zipcar等大型企业是预测分析(尤其是客户分析)的早期采用者和重要受益者,但各种形式和规模的企业都将受益于智能分析带来的好处。例如,根据集团客户分析和行为分析客户保留模式,然后利用上述数据设计有针对性的推广工作,可以对任何企业产生立竿见影的影响。

2.大数据是万能药:大数据不是企业的万能药。事实上,获取更多信息,尤其是关于客户行为的信息,将为某些企业提供竞争优势,就像互联网一样。然而,在许多情况下,相对无差别的互联网和网络功能并没有带来巨大的业务增长,既定的预测分析也是如此。相反,更好的数据管理和分析是帮助企业做出更好决策的工具。即使是“小数据”也能在投资的路线图上被中小企业很好地利用,无需大规模的IT投资就能构建和多元化。

3.大数据是万能的:大数据显然不是万能的。正因为如此,她才是真实的。在一些领域,由于各种原因,大数据的价值并没有预期的那么高。导致这一现象的主要问题有两个。一是数据本身质量或数量不足。二是算法不合适。不要认为海量数据会有价值。在以往的工作中,我们经常发现,来自甲方数据源的数据有80-90%是无用的。只有10%-20%的数据会产生一定的价值。这让我想起了Marry Meeker的比喻,“大数据的工作就像在一堆稻草中找针”。有不懂的请咨询梦飞科技了解。

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