大数据,无处不在

作者:萝卜(微信:Robbie_Qi)

今天早上看新闻频道,里面正在播房产继承难的新闻,它的结束语引起了我的注意,新闻大意是说,要解决个人来回提取相关档案的难题,应该“建立云计算平台,利用大数据技术查询档案”,我当时就被记者的水平所折服,一个普通的信息系统联网的事情,尽然也能和云计算、大数据搭上边,这是在炫知识,还是在让观众犯晕?

大家可能也有类似的感觉,尤其是从去年起,我们听到、看到“大数据”这个词的频率是越来越高了,从购物大数据,到出行大数据,从大数据吃到大数据游,简直是无处不在,仿佛一夜之间,大数据就造福了我们无数的人。除了滥用概念的嫌疑外,大数据被频繁提起的背后所体现出来的纷繁混乱也值得我们思考。

首先,它推动了大数据概念的普及。一项新技术要想被大众所接受,新闻媒体的宣传会起到极大的推动作用,而媒体必须用普通人所能理解的通俗概念去解释这项技术。对于大数据,它的背后是对数据的大量收集和充分利用,涉及到计算机、统计学、概率学等多种专业领域的知识,要想被更多的人所接受,必须要和日常生活联系起来,这也侧面说明了为什么有那么的多大数据购物、大数据出行等。通过媒体的狂轰乱炸,让普通民众知道了大数据,认识到了大数据可以解决日常生活问题,只是这中间能有多少是真正意义的大数据呢?

其次,媒体对大数据的不专业使用加重了概念的混乱。“什么是大数据?”。若要问一百个人,你会得到一百个不同的答案,我想这就是大数据的现状。百度百科解释的大数据,普通人没有几个可以理解,而新闻媒体中所解释的大数据,虽然普通人能理解,但也不免犯嘀咕:难道数大就是大数据了吗?别说是普通人,就是专业IT人士,对于大数据也难达成统一吧,各家厂商都是在用大数据的筐,装自己的私货,所谓的忽悠。

最后,大数据概念的混乱,是商业模式、方法论的缺失表现。不同于之前的信息化、商业智能等概念的流行,大数据缺少一个能被各方所认可的、可复制的商业模式,在信息化时代,企业将管理流程计算机化就是信息化的内涵,将烟囱应用的数据整合为数据仓库,就是商业智能的行动。而大数据,仍然停留在炒概念的阶段,缺少具体可以落地的方案。

2015年,大数据仍然需要在迷雾中探索前行。

2015年2月2日于北京

时间: 2024-09-28 22:30:20

大数据,无处不在的相关文章

当不再炒作大数据的时候,大数据时代就真的来了

从2015年开始,大数据就已经被移出了Gartner的新兴技术炒作曲线."Big Data"(大数据)一词最早于2011年8月出现在Gartner新兴技术炒作曲线中,当时Gartner预计大数据技术需要2年到5年才能进入企业的实际生产型应用中.从那以后,大数据就迅速被市场热炒,最终在2015年彻底在Gartner新兴技术炒作曲线中消失. 进入2016年,大数据已经进入了实际的企业生产应用,在切实推动企业向数字化转型.另一家市场调查公司IDC则强调,在未来5年中,全球的数据驱动型企业将获

读<大数据日知录:架构与算法>有感

前一段时间, 一个老师建议我可以学学 '大数据' 和 '机器学习', 他说这必然是今后的热点, 学会了, 你就是香饽饽.在此之前, 我对大数据, 机器学习并没有很深的认识, 总觉得它们是那么的缥缈, 高不可攀, 也没想着深入学习.之后, 一次偶然的机会, 在csdn官方博客上看到了这样的一个活动 [置顶] 话题讨论&征文--谈论大数据时我们在谈什么 于是, 从下载试读样章, 到正式读书, 开始了学习大数据的过程... 到今天, 差不多两周过去了, 马马虎虎过了一遍, 感触颇多. 下面简单评价下我

大数据概论

大数据概述 1.大数据时代 1.第三次信息化浪潮 根据IBM前首席执行官郭士纳的观点,IT领域每隔十五年就会迎来一次重大变革. 信息化浪潮 发生时间 标志 解决问题 代表企业 第一次浪潮 1980年前后 个人计算机 信息处理 Inter.AMD.IBM.苹果.微软.联想.戴尔.惠普等 第二次浪潮 1995年前后 互联网 信息传输 雅虎.谷歌.阿里巴巴.百度.腾讯等 第三次浪潮 2010年前后 物联网.云计算和大数据 信息爆炸 将涌现出一批新的市场标杆企业 2.信息科技为大数据时代提供技术支撑 存

面试:谈谈你对大数据的理解

大数据概念: 大数据(big data):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合, 是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 主要解决:海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 大数据的4V特性: Volume(大量):数据体量巨大,PB级->EB级->ZB级 Velocity  (高速) :数据输入输出的速度要求快 Variety  (多样):多样性让数据被分为结构化数据和非结构化数据.非结构化数据包括网络

无处不在的大数据

大数据正把我们变成新的物种.首先,大数据改变了我们的思维方式,让我们从因果关系的串联思维变成了相关关系的并联思维.第二,大数据改变了我们的生产方式,物质产品的生产退居次位,信息产品的加工将成为主要的生产活动.第三,大数据改变了我们的生活方式,我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上.大数据不仅仅是一门技术,更是一种全新的商业模式,它与云计算共同构成了下一代经济的生态系统.一切皆信息. 这是一种创造性的革命,我们确实正在进行这场革命,庞大的新数据来源所带来的量化转变将在学术界.企业界和政界中迅

论大数据的十大局限

“忽如一夜春风来,千树万树梨花开”,似乎在一夜之间,大数据就红遍了南北半球,,大数据被神化得无处不在,无所不包,无所不能.这里面有认识上的原因,也有故意忽悠的成份.笔者以为,越是在热得发烫的时候,越是需要有人在旁边吹吹冷风.在这里谈大数据的十大局限性,并非要否定其价值.相反,只有我们充分认识了大数据的特点和优劣势,才能更加有效地对其进行采集.加工.应用,充分挖掘和发挥其价值.         1.数据噪声:与生俱来的不和谐 大数据之所以为大数据,首先是因为其数据体量巨大.然而,在这海量的数据中,

推荐文章:机器学习:“一文读懂机器学习,大数据/自然语言处理/算法全有了

PS:文章主要转载自CSDN大神"黑夜路人"的文章:          http://blog.csdn.NET/heiyeshuwu/article/details/43483655      本文主要对机器学习进行科普,包括机器学习的定义.范围.方法,包括机器学习的研究领域:模式识别.计算机视觉.语音识别.自然语言处理.统计学习和数据挖掘.这是一篇非常好的文章,尤其感学原文作者~          http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/1308

一文读懂机器学习,大数据/自然语言处理/算法全有了……

原文地址 http://www.open-open.com/lib/view/open1420615208000.html http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 引论 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍.本文的目的是能让即便全然不了解机器学习的人也能了解机器学习.而且上手相关的实践.这篇文档也算是 EasyPR开发的番外篇.从这里開始.必须对机器学习了解才干进一步介绍EasyPR的内核.当然,本文也面对一般读者.不会对阅读有

(原创)大数据时代:数据分析之基于微软案例数据库数据挖掘案例知识点总结

随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据挖掘,之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据,或者说还没有体会到数据的重要性,现在随着IT行业中大数据时代的到来,让我一起去拥抱大数据,闲言少叙,此处我们就列举一个最简单的场景,一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单,我相信这也是很多销售机构想要