
大数据的这些误区你躺枪了哪个
大数据,说的再多其实也还是会有很多网友对当前的大数据技术存在一些疑问和误区,比如有很多朋友会觉得只有到达Peta级别以上的才能够被称之为大数据,甚至是到达了Zeta级别才算是。
其实不然,大数据的本身是数据,对于我们这些用户来说,如何从数据当中挖掘出有用的价值,这种价值可能包含了商业价值、技术开发价值等等,那么这样的大数据才是有意义的。而作为数据本身来说,从诞生那天开始其实数据量就一直在不断地攀升。
回过头来,究竟什么才是大数据,从官方的字面意义来分析,大数据其实就是一套完整的生态体系,从数据的产生、采集、加工、汇总、展现、挖掘、推送等方面形成了一个闭环的价值链,并且通过每个环节的多种技术处理后,为所在业务场景提供有价值的应用和服务。
不要为了“大数据”而“大数据”
这个误区的解读是近些年在行业内被提及的越来越多的观点,在很多企业级用户当中,追求技术的革新是再正常不过的,但是很多企业在技术创新过程当中却盲目的一味追求最新、最好、最快,而没有把问题的出发点放在企业内部的业务实际需求上面,从长远来看,这其实也并不是一个良性循环。
从技术上来说,比如BAT或者很多互联网企业去追求大数据,是因为业务发展的需要。任何一个互联网企业一出生就是为了流量和点击而活着,这就意味这大量的非结构化数据需要进行快速处理,这时候就决定了互联网企业只能通过一些并发手段去分解底层的数据。
从投资上来说,互联网企业出生都是平民,根本买不起大型设备,就算一夜暴富后,也没有一个传统的小型机大型机可以更好的满足它们的发展,故只能另辟蹊径创造价值链和标准了,在之前的低投资、轻量级架构上,不断进行小量的线性硬件投资满足业务的发展。
数据:水能载舟亦能覆舟
这个观点也是行业专家一直在强调的问题,大数据技术是为了满足用户的一些特定的业务目标来服务的,在企业用户明确了具体的业务目标范畴之后,顺势设计符合自身业务架构的技术架构,才是一种科学的健康的发展观。
随着大数据的不断创新和发展,在促进生产力快速推进的同时,也促使了一些新的技术诞生出来,比如近些年被更多提及的机器学习、深度学习等等,其实就是大数据快速发展而导致的。更有意思的是,现在在行业内还被提出了“小数据”、“微数据”的概念,这其实就是在把数据的价值往更详细的方向去演进,一切其实都是为了企业业务能够拥有一个更加良性的生长环境,而这也正是当今这个数据时代为用户所带来的最为重要的改变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29