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  大数据简化了决策流程,不需要看“为什么”,只需要看“是什么”。它从因果关系变成了相关关系。

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  对于现有数据库而言,数据处理的瓶颈就是100TB。当数据量超过100TB时,现有数据库技术就已经没有办法处理了。

  Visa公司处理两年730亿单交易的时间由过去的一个月缩短为13分钟;一个国内公司分析数据的准备时间由11个小时减少为几分钟。

  提到大数据,一个不得不说到的技术名词就是Hadoop。Hadoop是一个分布式系统基础构架,简单来说,它可以把一个应用能程式分解并进行同时计算。 Hadoop技术的出现使得数据库对于数据的处理能力得到了大幅提升。

  当海量的数据能被一一分析、存储,而不是抽样时,许多过去的难题会迎刃而解,基于大数据的预测会比人们的经验、逻辑判断更精准,甚至于医生、律师这些行业,也会因为大数据对海量案例的分析处理能力而在未来的某一天被替代。

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  大数据目前正处于一个爆发式、井喷式发展的状态。大数据促进了大量创新应用的发展,这些应用的出现在短时间内就会在行业内被复制。资本市场的追捧也是大数据发展爆发式发展的重要因素之一。

  沃尔玛的“蛋挞与飓风”营销手段只是大数据应用其中一个小小的案例。在前期,大数据服务可以帮助企业进行客户调查,从而对竞争对手做出分析,并完善本公司业务的运营方案。

  对于现有数据库而言,数据处理的瓶颈就是100TB。当数据量超过100TB时,现有数据库技术就已经没有办法处理了。

  大数据简化了决策流程,不需要看“为什么”,只需要看“是什么”。它从因果关系变成了相关关系。

  “大数据”指大小超过了现在典型的数据库软件和工具处理能力的数据。“大数据”到底有多“大”呢?人们过去所熟知的数据量单位可能是KB、MB、GB等,然而截至2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升至PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。

  根据储存形式,数据可被区分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据用表格的形式来存放。一般情况下,企业中的财务部门、人事部门以及银行系统等使用的都是结构化数据,它是当前处理数据的主要方式。相应地,非结构化数据指的是那些不能用表格的方式来存放的数据,例如照片、音频、网页等,而当前的数据库能力还不足以处理非结构化数据。

  根据储存形式,数据可被区分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据用表格的形式来存放。一般情况下,企业中的财务部门、人事部门以及银行系统等使用的都是结构化数据,它是当前处理数据的主要方式。相应地,非结构化数据指的是那些不能用表格的方式来存放的数据,例如照片、音频、网页等,而当前的数据库能力还不足以处理非结构化数据。

  大数据目前正处于一个爆发式、井喷式发展的状态。大数据促进了大量创新应用的发展,这些应用的出现在短时间内就会在行业内被复制。资本市场的追捧也是大数据发展爆发式发展的重要因素之一。

  从商业模式来考虑,真实、独特的数据源、他人难以进入的产业壁垒、盈利和变现能力才会让一个团队的业务具有生命力。当然这其中还要有技术方面的考量,行业技术的能力必不可少。

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  对于现有数据库而言,数据处理的瓶颈就是100TB。当数据量超过100TB时,现有数据库技术就已经没有办法处理了。

  随着科技的发展和智能产品的普及,非结构化数据的数据量远远超过结构化数据,这个比例目前已经达到了20:1。对非结构化数据的处理是社会发展的必然趋势,在原有数据库能力不足的情况下,“大数据”及其相关的新兴技术为非结构化数据处理提供了可能性。

  当海量的数据能被一一分析、存储,而不是抽样时,许多过去的难题会迎刃而解,基于大数据的预测会比人们的经验、逻辑判断更精准,甚至于医生、律师这些行业,也会因为大数据对海量案例的分析处理能力而在未来的某一天被替代。

  在应用领域内,大数据对用户喜好的分析及相应推送可能会让很多人误以为大数据是2C的,但这只是整个大数据产业其中的一部分,而为整个数据产业买单的,最终还是企业。从本质上看,大数据是一个2B的业务。

  当海量的数据能被一一分析、存储,而不是抽样时,许多过去的难题会迎刃而解,基于大数据的预测会比人们的经验、逻辑判断更精准,甚至于医生、律师这些行业,也会因为大数据对海量案例的分析处理能力而在未来的某一天被替代。

  由少数几家企业整合市场数据是第一步,其次是对数据的深度加工并提供相应服务,当传统企业也开始建立起数据能力时,数据产业将会趋于成熟。

  当海量的数据能被一一分析、存储,而不是抽样时,许多过去的难题会迎刃而解,基于大数据的预测会比人们的经验、逻辑判断更精准,甚至于医生、律师这些行业,也会因为大数据对海量案例的分析处理能力而在未来的某一天被替代。

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