读《大数据》的三重大思维转变,有感

大数据这个词语,这几年炙手可热。大数据在某些领域已经显示出了它的价值了,比如航空公司产品销售策略分析,淘宝用户逛店铺的途径是PC还是手机,Google曾经使用大数据就准确预测过流感病毒的传播和发源地。

前不久国务院总理李克强就针对大数据约见了浪潮等一些厂商,可见大数据在我们国家已被提升到了如此高度的重视了。我们不难预测在不久的将来大数据将广泛的应用到我们社会的各个方面。

那么面对这样一个大数据时代,不能在固守原来的一亩三分地了,我们要敞开思想放下原来的固执去迎接大数据时代的到来。

大数据与三个重大的思维转变有关,这三个转变是互相联系和互相作用的。

    首先,分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本。

原来我们不具备手段或工具去分析所有的数据样本,而是采用抽样分析情况。这种以管窥豹的时代会照成分析结果不准确。我们现在拥有了大数据分析的手段和平台(hadoop 、ga 、spark 等)可以去分析某一事物的所有数据了。以前,每到过年新闻中都会纷纷报道各个省市的人均GDP,人均收入水平,几乎很少人信这个数据是准确的。为什么会出现民众对新闻报道的数据产生不信任呢?究其原因是数据不准确不实际,做数据调查的群体只是抽样了经济发展不错的城镇做出的结论。因为如果要获得相当精确的数据的代价是非常大的,要排多少调查人员,走访多少村镇,耗费多长的时间,想一想就是一个庞大的工程。但是在大数据时代,我们有了数据中心,我们就可以轻松高效全面的统计分析整个地区的结果,找出发达的地区和欠发达的地区,均衡整个地区的发展趋势。

    其次,要乐于接受数据的纷繁复杂,而不再最求数据的精确性。

我们的工作生活会产生多少的数据呢?街道的摄像记录,小区的门禁监控记录,公司上下班的打卡记录,浏览网页的浏览历史,每一个人每一天不知不觉都会产生非常大的数据。更何况以后建立的智慧城市,这个数据的数量级我们难以想象了。我们不得不面临纷繁复杂的数据,所以再去考虑某一条数据是不是精确的代价已经变得得不偿失了,没有必要再去最求数据要多么的精确了。

    最后,重点不再去探求难以琢磨的因果关系,转而关注事物的相关关系。

最求事物的因果关系,我们从小就被这样的教育。在大数据面前去分析数据的因果关系,这是钻入数据之中,是一件非常困难的事情,因为任何一条数据的产生都可能是多种因素影响产生的,是不容易找到真正原因的。然而关注事物的相关关系,这是站在数据之上,关注数据之间的相关性,弄明白不同数据种类之间的关系型,通过这种数据类型之间的关系性就可以预测数据发展的未来。

拿出手机扫一扫下面的二维码,关注微信号,分享读后感:

时间: 2024-10-19 01:25:23

读《大数据》的三重大思维转变,有感的相关文章

大数据上的“大产品”

在筑尼玛看来随着大数据时代的来临,不可否认的成为现今企业发展的必要参考条件,而大数据不止是帮助企业增加应收.提升市场份额,它还能令企业的产品及产品开发更上层楼,然而现在很少有企业认真思考如何将更多的数据加入产品中. 而什么是产品和大产品呢?作为消费者这是最简单的一个问题,你吃的.穿的.用的.玩的,无一不是产品,如果我们要用专业术语去书,产品就是用来满足人们需求和欲望的物体或无形的载体,简言之,是能够提供给市场.被人们使用和消费.并能满足人们某种需求的任何东西,包括有形的物品.无形的服务.组织.观

BI大数据智能可视化大屏分析系统建设软件开发

要建设企业级大数据可视化分析系统,需要构建企业统一的数据库体系或者直接将已有数据库对接.进行数据建模,为数据分析可视化呈现奠定基础.通过数据分析管理系统,有了数据基础,就可以构建BI大数据智能可视化大屏分析,满足企业的业务需求,提升数据价值. BI大数据智能可视化大屏分析系统建设软件开发的技术实现: 1.Hadoop:使用 hadoop作为系统的基础框架,对数据进行分布式的存储和分析.HDFS是 hadoop提供的分布式存储系统,它对体积巨大的数据切分成多个小块存储的不同的节点,每个块又做了多个

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,

网络天然是大数据的,大数据天然是网络的

The network is naturally bigdataing, while bigdata is inherently networking. [email protected] 用英文表达似乎更加准确一些. 计算机科学发展了半个世纪,而网络的出现极大推动了计算机相关技术的爆发式进步. 计算机或网络领域所研究的典型问题,往往都是追求高性能.精确.准确,而大数据技术则往往提供一些统筹.模糊的结论. 一方面,网络中产生了海量的数据,无法被传统技术处理而白白浪费:反过来,要实现大数据处理的平

大数据营销十大切入点

许多人感觉到大数据时代正在到来,但往往只是一种朦胧的感觉,对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容——不明觉厉.实际上,还是应尽量弄明白,才会明白其厉害之处.对于多数企业而言,大数据营销的主要价值源于以下几个方面. 第一,用户行为与特征分析.显然,只要积累足够的用户数据,就能分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到“比用户更了解用户自己”.有了这一点, 才是许多大数据营销的前提与出发点.无论如何,那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想,过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与

大数据莫成“大错误”

大数据时代已经来临,但大数据并非无所不能.其核心不在规模大,它蕴含的是计算和思维方式的转变,过于乐观和简单的理解,都可能助长“大数据迷信” 得益于移动互联网以及智能手机.智能穿戴产品的发展,人们的行为.位置甚至身体的生理特征等数据都可以便捷地被记录,使得大数据的采集成为可能. 这一新的数据形态产生的价值,比如神奇的趋势预测能力被公众广泛讨论,成为不少商家宣传营销的卖点.从汽车.化妆品到体育,似乎所有行业都可以借助大数据,精确定位.找到消费者,预测趋势.赢得未来. 在支持者看来,大数据的能耐在于每

史上最全解析!大数据在十大行业的应用

什么是大数据?这次我们不谈概念,不谈理论,避虚就实,关注大数据在十大行业的实际应用.从证券行业到医疗领域,越来越多公司意识到大数据的重要性.2015年Gartner调查显示,超过75%的公司正在投资或计划在未来两年内投资大数据.而在2012年进行的类似调查中,仅有58%的公司在未来两年内计划投资大数据.增强客户体验.降低成本.精准营销以及提高流程效率.数据安全是公司关注大数据的主要目的.本文将研究正在使用大数据的10个垂直行业及面临的挑战,以及大数据如何解决这些难题. 1. 银行和证券挑战:通过

创新发明原理(TRIZ)与大数据(科技的大爆炸是必然的)

我们现在言必谈互联网+,大数据,这是非常好的东西,但我们在谈的时候,我觉得还是要去学习,去做,因为只有做了才能成为现实.大数据并不是今天蹦出来的,很早以前就有人做,例如,我前面一直推介的TRIZ理论,其本质上就是一个大数据的杰出作品:TRIZ是建立在对上百万件发明专利分析的基础之上.阿奇舒勒的天才之处在于他在没有现代数据分析工具的情况下,进行数据挖掘,并最终得出了创新发明问题解决模型.这个模型最大的优势就是天生就具有可操作性,实操性.当然,具有非常高的可操作性也是大数据的一种普遍性特点. 现在的

跟上节奏 大数据时代十大必备IT技能(转)

新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能.另一方面,云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的

大数据简介与大数据分析

最近几年,大数据热得像烫手山芋!什么是大数据?通过查阅资料,整理一番,博文将给您带来福利了! 大数据概念 "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取.管理和处理. "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量:其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐