近幾年來(lái)，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為了最熱門的詞匯户辫，大數(shù)據(jù)的浪潮正聲勢(shì)浩大地出現(xiàn)在日常的生活中。面對(duì)大數(shù)據(jù)嗤锉，由于數(shù)據(jù)的海量渔欢、混雜等特征會(huì)使預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)崩潰。其實(shí)瘟忱，數(shù)據(jù)的紛繁雜亂才真正呈現(xiàn)出世界的復(fù)雜性和不確定性特征奥额。面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的撲面而來(lái)苫幢，我們應(yīng)該正視大數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)變思維垫挨，培養(yǎng)一種大數(shù)據(jù)思維方式韩肝。在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)如何培養(yǎng)“大數(shù)據(jù)思維”，科多大數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)看看九榔。
在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代哀峻，數(shù)據(jù)不僅僅由互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生，汽車帚屉、物流谜诫、工業(yè)設(shè)備、道路交通監(jiān)控等設(shè)備上裝有無(wú)數(shù)的傳感器攻旦，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息也是海量的喻旷，傳統(tǒng)的數(shù)量級(jí)已經(jīng)無(wú)法衡量如今社會(huì)各行各業(yè)產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)了。面對(duì)大數(shù)據(jù)牢屋，由于數(shù)據(jù)的海量且预、混雜等特征會(huì)使預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)崩潰。其實(shí)烙无，數(shù)據(jù)的紛繁雜亂才真正呈現(xiàn)出世界的復(fù)雜性和不確定性特征锋谐，想要獲得大數(shù)據(jù)的價(jià)值，承認(rèn)混亂而不是對(duì)抗或避免混亂才是一種可行的路徑截酷。
從“樣本數(shù)據(jù)“到”全量數(shù)據(jù)“
采樣分析的精確性隨著采樣隨機(jī)性的增加而大幅提高涮拗，但與樣本數(shù)量的增加關(guān)系不大。隨機(jī)樣本的基礎(chǔ)是采樣的絕對(duì)隨機(jī)性迂苛，隨機(jī)樣本帶給我們的只能是事先預(yù)設(shè)問(wèn)題的答案三热。這種缺乏延展性的結(jié)果，無(wú)疑會(huì)使我們錯(cuò)失更多的問(wèn)題三幻。
大數(shù)據(jù)時(shí)代就漾，數(shù)據(jù)的收集問(wèn)題不再成為我們的困擾，采集全量的數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實(shí)念搬。全量數(shù)據(jù)帶給我們視角上的宏觀與高遠(yuǎn)抑堡，這將使我們可以站在更高的層級(jí)全貌看待問(wèn)題，看見(jiàn)曾經(jīng)被淹沒(méi)的數(shù)據(jù)價(jià)值朗徊，發(fā)現(xiàn)藏匿在整體中有趣的細(xì)節(jié)首妖。因?yàn)閾碛腥炕驇缀跞康臄?shù)據(jù)，就能使我們獲得從不同的角度更細(xì)致更全面的觀察研究數(shù)據(jù)的可能性爷恳，從而使得大數(shù)據(jù)的分析過(guò)程成為驚喜的發(fā)現(xiàn)過(guò)程和問(wèn)題域的拓展過(guò)程悯搔。
數(shù)據(jù)算法的不斷簡(jiǎn)化
算法是挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的工具，因此算法的研究一直以來(lái)是提升數(shù)據(jù)利用效率的重要路徑。小數(shù)據(jù)時(shí)代妒貌，在數(shù)據(jù)的限制無(wú)法突破的情形下，對(duì)數(shù)據(jù)信息和價(jià)值的獲取渴求使得對(duì)算法的研究越來(lái)越深入铸豁，發(fā)明的算法越來(lái)越復(fù)雜灌曙。而事實(shí)表明，當(dāng)數(shù)據(jù)量以指數(shù)級(jí)擴(kuò)張時(shí)节芥，原來(lái)在小數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)中表現(xiàn)很差的簡(jiǎn)單算法在刺，準(zhǔn)確率會(huì)大幅提高；與之相反的是头镊，在少量數(shù)據(jù)情況下運(yùn)行得最好的復(fù)雜算法蚣驼，在加入更多數(shù)據(jù)時(shí)，其算法的優(yōu)勢(shì)則不在顯現(xiàn)相艇。為此颖杏，更多的數(shù)據(jù)比算法系統(tǒng)顯得更智能更重要，大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效坛芽。
從IT到大數(shù)據(jù)可視化等應(yīng)用技術(shù)服務(wù)
大數(shù)據(jù)需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力留储、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)咙轩。大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用获讳，具有數(shù)據(jù)量大、查詢分析復(fù)雜的特點(diǎn)活喊。因而丐膝，企業(yè)在接受大數(shù)據(jù)的同時(shí)，通過(guò)接受相關(guān)的大數(shù)據(jù)可視化等應(yīng)用技術(shù)服務(wù)钾菊，改變企業(yè)內(nèi)部的IT基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)帅矗，有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)直接到數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化展現(xiàn)。
數(shù)據(jù)可視化分析通過(guò)交互可視化和可視化分析的前沿算法和新方法结缚，給企業(yè)帶來(lái)的是全方位的數(shù)據(jù)信息和決策驅(qū)動(dòng)依據(jù)损晤，借助可視化的直觀展現(xiàn)效果，讓洞察更高效快速红竭，決策行動(dòng)更敏捷暢通尤勋。目前大數(shù)據(jù)可視化分析產(chǎn)品服務(wù)也伴隨著大數(shù)據(jù)的爆發(fā)而日漸興起，國(guó)外很多此類軟件已慢慢走向成熟茵宪，例如tableau最冰、IBM大數(shù)據(jù)平臺(tái)、splunk等稀火，而國(guó)內(nèi)也興起了諸多類似產(chǎn)品暖哨，有代表性的有國(guó)云數(shù)據(jù)研發(fā)的大數(shù)據(jù)魔鏡，國(guó)內(nèi)在這一塊還在起步期凰狞。
大數(shù)據(jù)時(shí)代篇裁，我們需要擺脫對(duì)傳統(tǒng)的思維模式和隱含的假定沛慢，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)可視化等應(yīng)用服務(wù)技術(shù)达布，大數(shù)據(jù)會(huì)為我們呈現(xiàn)出新的深刻洞見(jiàn)和釋放出巨大的價(jià)值团甲。我們?cè)诖髷?shù)據(jù)思維方式的指導(dǎo)下探索世界，以積極的姿態(tài)隨時(shí)接收著來(lái)自數(shù)據(jù)的洞察黍聂，做出快速的決策與行動(dòng)躺苦，從而最大化的挖掘出大數(shù)據(jù)的價(jià)值〔梗可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)必然是匹厘，大數(shù)據(jù)思維者得大數(shù)據(jù)天下。
