
大数据行业里的四大误区(4)_数据分析师
误区四:为了大数据而大数据
这个误区我认为是目前最严重的。在部分企业中,追求技术一定要最新、最好、最炫,一定要拿到国际先进、世界一流才行。所有的企业,不分行业不分性质不分地域不分年代,一律高喊“赶超BAT,大数据助力**企业达到**目标”,接下来就是先去IOE,然后投资买集群,把之前的各种高性能小型机大型机都不用了,之前买的O记授权全部停了,之前的几十年投资一夜之间作废,又投入了更多的资源去追赶“大数据”。
同学们,这种劳民伤财的事情相信大家每天都会听到或者亲眼看到,很多企业不计成本就是为了博领导一笑,这得是多么大的误区啊。对此我想说:
第一,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,然后进行快速加工,并满足其服务用户和市场的需要。互联网企业的业务流程和业务模型就决定了必须得采用大数据技术。反之,很多企业根本用不着这些技术,有些企业简单的一两个Excel文件里面做几个公式就可以满足它的发展,而且数据的周期还是按月处理的,根本不需要运用这些技术。
第二,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。反倒是一些传统企业,甚至是巨无霸,其投资计划已经在一年前明确,而且在原来的基础上投资会更有ROI(投资回报率),现在反倒为了追求大数据的口号,牺牲了之前的大量投资,除了“得不偿失”,剩下的只能是满地的节操了。
大数据技术甚至任何一种技术都是为了满足特定的业务目标而生的,在具备了明确的业务目的后,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。如果您是一位老板、CEO或者投资人,千万要明白,大数据技术对于企业来说,有时候像水,而企业的业务目标就是那艘船,“水能载舟,亦能覆舟”。文章来自:CDA数据分析师培训官网
随着生产关系的不断调整,又会出现若干轮生产力的不断进步,大数据之后的技术也会日新月异的进步着,比如现在开始潮流涌现的“机器学习、深度学习”等诸多的人工智能方面的技术,也出现了比如“小数据”、“微数据”等更细方向技术的细分,在技术的洪流到来时,只要保持清晰的以满足业务为导向的头脑,根据自身的业务需要设计自身的技术架构,就不会被各种流派,各种概念淹没。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 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 ...
2025-09-01