“在19世纪的美国，他的名字叫马修·莫里·方丹(1806 ~ 1873)。这个人曾经是一个很有前途的海军军官，但他意外地变成了一个软弱的军官，不能再在海上工作。

在19世纪，海上航行的任意性很大程度上依赖于船长的经验，导致本可以走直线的航线出现了许多曲折和转弯。作为一名年轻的航海家，默里请教了他经验丰富的船长，船长告诉他，走那条熟悉的长路比冒险走一条陌生的短路更安全。他们认为海洋是一个不可预测的世界，人们可以在任何时候陷入意想不到的海浪。

大数据工程师的前身是什么？默里并不完全同意这样的观点，即即使在同一地区，在不同的时间也会有残酷的风暴和平静的风。如果你能更新你对潮汐、季风和洋流的知识，用一百张旧航海图，你就能找到很多更短、更安全的航线。

这个想法在他脑海中挥之不去，但他苦于缺乏数据来支持它。问题是解决了穆雷时计算了仓库,发现模具的一些木箱满心日志,一个海军上校曾经写过穆雷擦灰尘的书和浸泡在水里,盯着内容,手中的long-shelved“垃圾”穆雷。

大数据工程师的前身是什么？这里是他所需要的所有信息:一个特定日期,一个特定的地点,特定的季风,海上特定区域和特定的天气条件下,这些都是在梦里,但穆雷同时面临着巨大困难,这些日志杂乱无章,页面满是奇怪的打油诗的边缘和嘲笑涂鸦,穆雷提取有用的信息,连同他的助手,20这些记录日志信息数据组织和处理,并记录在一个表中。

根据数据排序,穆雷可分为五个部门跨大西洋的纬度和经度,和信息,如海洋温度、风向、风速、根据时间,这些数据通常有一个相应的变化,因此,穆雷编制基于大量的新队长粗糙航行路线图日志,这张照片显示了一些最大的优势在特定的时间间隔,安全的路线,大大减少了海上船只，可以节省很多帮助卢商人的成本。

数字为了得到更多的数据,默里标准日志形式,美国海军,要求他们记录,在海上,回到表单,数据收集还包括船舶的数量,穆雷,让他们用自己的日志,以换取新的路线图,帆船参加穆雷将是一个特别行动的迹象,恐怕这是病毒式营销的原型。

随着数据的增长，穆雷的新航海图不再需要年轻的水手去探索和学习。航海图上成千上万的经验丰富的航海家可以很容易地引导它，平均减少大约三分之一的船队航行。

这是对大数据的早期尝试。没有提到“4V”或“Hadoop”，只是一个简单的数据，把现象的描述变成了量化的表格分析，给我们带来了明显的实用价值和无尽的惊喜。

数据化带来了什么?让我们看看大数据工程师的前身，在19世纪，海上航行是随意性的，很大程度上依赖于船长的经验，这导致了许多原本可以走直线的航线出现了很大的曲折，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。