【网络大数据】大数据时代，你需知道的六件事
大数据分析_大数据处理_大数据技术_云计算_网络数据与科学
网络大数据整合了大数据分析，大数据处理，大数据技术，云计算为一体，力争打造国内数一数二的网络数据处理平台。
大数据为什么会改变企业?因为大数据是一种全新的思维方式。过去我们总是在考虑样本空间、颗粒度、选择方法等等问题，而随着大数据的普及，这些问题统统称为了过去式;以前很复杂的问题，现在也变得越来越简单了。但正是由于大数据神乎其神的效果，因此越来越多的用户开始神化大数据，也在大数据的使用过程中产生了一些误解。
而作为前提，关于大数据，你需要知道以下六件事
1、大数据思路已有，离成功尚远
大数据真正开始做始于去年，通过两年的尝试、积累，思路已有，但离成功还很远。一些国外的大数据案例、大数据故事无非是商务智能(BI)、数据仓库(BW)的改头换面，新瓶装旧酒而已。就如数据仓库一样，建设了近20年才让每个企业真正承认其价值，大数据也不能期望很快就获得成功，需要一个沉淀时间。
大数据发展可以用一个波浪式的图来形容，现在还处于第一个峰顶，必须经过低谷再升起，几轮反复。这期间，大家可能会看到许多大数据真实的案例，不管是成功的还是失败的都会给我们启示。
2、真正的大数据思维：允许数据的不精确性
大数据时代，数据的收集问题不再成为困扰，采集全量的数据成为现实，但海量数据的涌现一定会增加数据的混乱性且造成结果的不准确性，如果仍执迷精确性，那么将无法应对这个新的时代。
大数据通常都用概率说话，且大数据处理之前是可以对之进行清洗从而减少部分的错误数据。所以，与致力于避免错误相比，对错误的包容将会带给我们更多信息。其实，允许数据的混杂性和容许结果的不精确性才是我们拥抱大数据的正确态度，只要做到10%准确结果，能够达成业务数十倍的增长即可，这是真正的大数据思维，未来我们应当习惯这种思维。
3、大数据不是一个纯技术的问题
大数据不是一个纯技术问题，会包含很多管理、业务方面的内容。并不是说，购买了一套数据挖掘工具，组建了一个Hadoop环境，就能称为做了大数据。除了设备、技术上的投资，企业还需要从组织结构、人员意识、管理方式、企业文化等方面都有一个转变。大数据的前期准备工作很多，这是一种思维上的全面变革。
4、大数据技术并非解决非结构化数据的问题
新兴的大数据技术提供了非常有效的手段，让人们可以花很低的代价去分析、处理非结构化的数据，但是这些非结构化数据有一个特点，就是密度还很低，它远不如结构化数据有非常高的价值密度，可能100G的非结构化数据，最终有效的才1G。另外一方面，传统的数据仓库已经能够完成现有结构化数据90%的利用程度，在这种背景下，人们才会把大数据的焦点放在对非结构化的处理上。
5、大数据应用的必要前提
在纷繁杂乱的大数据面前，没有良好的数据质量，没有更加良好的数据管理策略，用于业务应用的投资将随着应用组合在企业内的增长和扩展而日渐缩水。做大数据，90%的企业走的路子都不可能实现放烟花式的很炫效果，他们首先还是要踏踏实实地解决数据整合、数据质量和主数据管理等问题，而这些恰恰是Informatica公司的核心竞争力所在。
6、大数据时代，隐私高于一切
2014年，Informatica数据安全方案因满足市场热点需求而成为业务增长较快的单元。而另一种市场需求很大的是数据归档类方案。企业经过几年发展，积累了大量历史数据希望存档，Informatica提供了一些运算、存储等系列新技术，能够对历史数据进行归档、留存及分析，实现全生命周期数据的管理。
大数据时代最缺乏的是什么?是对数据能够有效掌握和分析的人，这不仅仅是指高端的数据分析专家，更是包括能够有效的获取和利用数据价值的企业业务人员。
从实现手段来看，IDP并不是一个IT工具，更像是一个平台，包括数据的自助式服务、数据的虚拟化等等，这些方法从底层通过技术的手段将各种各样的数据呈现到最终业务用户面前，让他们自由地选择希望使用、浏览、分析什么样的数据，甚至能够参与到数据的操作过程中来。
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大数据为什么会改变企业?因为大数据是一种全新的思维方式。过去我们总是在考虑样本空间、颗粒度、选择方法等等问题，而随着大数据的普及，这些问题统统称为了过去式;以前很复杂的问题，现在也变得越来越简单了。但正是由于大数据神乎其神的效果，因此越来越多的用户开始神化大数据，也在大数据的使用过程中产生了一些误解。
而作为前提，关于大数据，你需要知道以下六件事
1、大数据思路已有，离成功尚远
大数据真正开始做始于去年，通过两年的尝试、积累，思路已有，但离成功还很远。一些国外的大数据案例、大数据故事无非是商务智能(BI)、数据仓库(BW)的改头换面，新瓶装旧酒而已。就如数据仓库一样，建设了近20年才让每个企业真正承认其价值，大数据也不能期望很快就获得成功，需要一个沉淀时间。
大数据发展可以用一个波浪式的图来形容，现在还处于第一个峰顶，必须经过低谷再升起，几轮反复。这期间，大家可能会看到许多大数据真实的案例，不管是成功的还是失败的都会给我们启示。
2、真正的大数据思维：允许数据的不精确性
大数据时代，数据的收集问题不再成为困扰，采集全量的数据成为现实，但海量数据的涌现一定会增加数据的混乱性且造成结果的不准确性，如果仍执迷精确性，那么将无法应对这个新的时代。
大数据通常都用概率说话，且大数据处理之前是可以对之进行清洗从而减少部分的错误数据。所以，与致力于避免错误相比，对错误的包容将会带给我们更多信息。其实，允许数据的混杂性和容许结果的不精确性才是我们拥抱大数据的正确态度，只要做到10%准确结果，能够达成业务数十倍的增长即可，这是真正的大数据思维，未来我们应当习惯这种思维。
3、大数据不是一个纯技术的问题
大数据不是一个纯技术问题，会包含很多管理、业务方面的内容。并不是说，购买了一套数据挖掘工具，组建了一个Hadoop环境，就能称为做了大数据。除了设备、技术上的投资，企业还需要从组织结构、人员意识、管理方式、企业文化等方面都有一个转变。大数据的前期准备工作很多，这是一种思维上的全面变革。
4、大数据技术并非解决非结构化数据的问题
新兴的大数据技术提供了非常有效的手段，让人们可以花很低的代价去分析、处理非结构化的数据，但是这些非结构化数据有一个特点，就是密度还很低，它远不如结构化数据有非常高的价值密度，可能100G的非结构化数据，最终有效的才1G。另外一方面，传统的数据仓库已经能够完成现有结构化数据90%的利用程度，在这种背景下，人们才会把大数据的焦点放在对非结构化的处理上。
5、大数据应用的必要前提
在纷繁杂乱的大数据面前，没有良好的数据质量，没有更加良好的数据管理策略，用于业务应用的投资将随着应用组合在企业内的增长和扩展而日渐缩水。做大数据，90%的企业走的路子都不可能实现放烟花式的很炫效果，他们首先还是要踏踏实实地解决数据整合、数据质量和主数据管理等问题，而这些恰恰是Informatica公司的核心竞争力所在。
6、大数据时代，隐私高于一切
2014年，Informatica数据安全方案因满足市场热点需求而成为业务增长较快的单元。而另一种市场需求很大的是数据归档类方案。企业经过几年发展，积累了大量历史数据希望存档，Informatica提供了一些运算、存储等系列新技术，能够对历史数据进行归档、留存及分析，实现全生命周期数据的管理。
大数据时代最缺乏的是什么?是对数据能够有效掌握和分析的人，这不仅仅是指高端的数据分析专家，更是包括能够有效的获取和利用数据价值的企业业务人员。
从实现手段来看，IDP并不是一个IT工具，更像是一个平台，包括数据的自助式服务、数据的虚拟化等等，这些方法从底层通过技术的手段将各种各样的数据呈现到最终业务用户面前，让他们自由地选择希望使用、浏览、分析什么样的数据，甚至能够参与到数据的操作过程中来。
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