
对于大数据,量的增长是很多人对大数据的第一个印象,数据不仅仅是增长的量,增长的速度,以及信息的结构和难度等都在增长,原本数据是分散的,渐渐全部被重新整合,数据需要被重新分析,原本都是孤立的数据多多少少都有了联系,很多在小数据时代难以发现的只知识,也被重新发现新的价值。
那么对于大数据分析来说,是不是只有大数据,数据的力量已经被证实了,什么样的数据需要被挖掘价值,是不是只要按照已经设定好的模型来进行推理研究,还是说从数据的本身出发,随着大数据的发展,面临的数据问题也越来越多,那么要想从数据中找到更多的价值,数据分析的过程就变得越来越重要。
从微观的程度看,数据分析主要的应用对象是企业,个人也可以使用数据分析,数据分析帮助企业实现决策科学,精确营销。从宏观层面看,大数据对国家也有深刻印象,国家的政策引导,政府的整个数据观帮助政府决策更加有决策性、预见性,也让决策过程更加开放,在信息经济时代,数据也可以帮助治国。
数据也是一种资源,并且这种资源和其他的资源还不一样,不仅可以重复使用,还可以共享。但是数据本身只是一种存在,能不能被使用,能不能很好的使用,也还是一个值得推敲的过程,所以数据分析的过程就显的更加重要,能不能带来价值,不是说我们拥有了所有的数据,就可以解决任何问题了,我们需要的是确定性的答案。
例如,在从小的考试过程中,一门学科的成绩并不能决定一个人是不是一名优秀的学生,并且每一个学生每一次参加考试得到都成绩也都是不一样的,那么我们如果只是依靠两种不同的情况去分析的话,就可能得到不一样的结果,大数据分析就是要避免这样的不确定性产生,所以说大数据不是只要全数据就可以了,核心还在于数据的分析能不能把握数据真正的价值。
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