大数据不会主动为你做的几件事
现在已经开始有越来越多的企业开始对大数据寄予厚望，希望能够通过大数据的技术优势来长期解决企业在业务方面的问题，使得企业的竞争优势更加明显，同时企业的产品也更有竞争力。
然而，在笔者看来，现在众多企业对于大数据的这种高估其实也是有很多隐患的，大数据本身其实并不会带来很多价值，大数据技术其实是需要通过与很多其他技术相互结合，才能够给企业带来更多的投资回报，大数据不会主动来帮企业做事，本期我们就具体来聊聊大数据技术不会主动帮助企业做哪些事情。
业务问题的迅速解决
大数据并不会解决业务问题，业务依然需要人来解决。只有那些好好坐下来、在他们开始使用大数据之前想好希望从大数据中获得什么的公司，才能从大数据中得到他们正在寻找的商业智能的出路。
对数据管理提供全程保护
曾经有一家全球知名的硬件厂商通过调查数据显示，全球每天产生大约2.5 quintillion的数据。其中大多数是大数据。不出所料，全球企业内处于管理中的数据也呈现指数级的增长。随着数据大量堆积而没有明确的数据保留和使用策略，尤其是针对大数据，组织机构正在面临着管理这些数据的难题。
根除企业的数据安全问题
对于很多企业来说，确定大数据的安全访问仍然是一个开放的话题。这是因为大数据的安全实践并不像系统记录数据那样有着明确的定义。我们正处于这样一种状态，IT应该与终端用户合作，确定哪些人访问了哪些层面的大数据以及相应的分析。
简化数据中心
大数据要求并行处理计算集群，以及一个与传统IT交易和数据仓库系统类型不同的系统管理。这意味着运行这些新系统所需的能耗、智能、软件、硬件和系统技能也是不同的。
改善数据质量
传统交易型系统的美妙之处在于这些系统都是固定数据字段长度的，全面的编辑和验证数据，有助于数据相对干净的形式。而大数据就不同了，它是非结构化的，可能是任何一种格式。这使得大数据质量成为一大难题。数据质量至关重要。如果没有数据质量的话，你就不能信任数据查询的结果。
随着当今每天数据量的暴增，我们不得不承认，大数据以及云计算时代已经来临了，但是，大数据技术优势的背后针对数据收集、存储和分析等一系列步骤更多的还是需要技术人员的实施，就像前文我们所说的，大数据不会主动来给我们提供服务，需要企业自身考虑的技术实施问题还有很多
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
