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大數(shù)據(jù)時(shí)代趨勢(shì)下的你,對(duì)大數(shù)據(jù)的了解有多少
2018-03-12
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大數(shù)據(jù)時(shí)代趨勢(shì)下的你,對(duì)大數(shù)據(jù)的了解有多少

大數(shù)據(jù)-特征定義

“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來?！边@句話是麥肯錫提出的表示大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,是最早提出這一理論的人.

在業(yè)界最早是由IBM所提出的定義,它將大數(shù)據(jù)的特征歸納為4個(gè)“V”,也就是量Volume、多樣Variety、價(jià)值Value、速Velocity，也可以將其理解為四個(gè)層面：

一、量Volume:數(shù)據(jù)體量巨大。簡(jiǎn)單來講就是大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少也得是P(1000個(gè)T)開頭,個(gè)別的甚至達(dá)到Z(10億個(gè)T);

二、多樣Variety:數(shù)據(jù)類型繁多。比如，圖片、地理位置、視頻、網(wǎng)絡(luò)日志信息等等。

三、價(jià)值Value:價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高。

四、速Velocity:處理速度快。這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。

當(dāng)然這些V并不能真正說清楚大數(shù)據(jù)的所有特征。

"三分技術(shù)，七分?jǐn)?shù)據(jù)，得數(shù)據(jù)者得天下。"這句話是維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》里所提到的.

這句話的正確性已經(jīng)不用去論證了?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個(gè)道理：在大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來的時(shí)候要用大數(shù)據(jù)思維去發(fā)掘大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數(shù)據(jù)二次利用價(jià)值，比如預(yù)測(cè)某地流感爆發(fā)的趨勢(shì);Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對(duì)性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量;Farecast如何利用過去十年所有的航線機(jī)票價(jià)格打折數(shù)據(jù)，來預(yù)測(cè)用戶購買機(jī)票的時(shí)機(jī)是否合適。

那么，什么是大數(shù)據(jù)思維?維克托·邁爾-舍恩伯格認(rèn)為有三點(diǎn):

一、需要全部數(shù)據(jù)樣本而不是抽樣;

二、關(guān)注效率而不是精確度;

三、關(guān)注相關(guān)性而不是因果關(guān)系。

有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”。價(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。

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