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大数据中存在哪些误区?

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标签: 大数据 大数据存在误区
老师回答

1.大数据是新时代的新玩意

事实上,数据分析一点也不新。早从数百年前的启蒙时代,学者们便已开始遵循科学方法,一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察,取得并分析数据,归纳出假说,然后再经过不断实证,逐渐形成定律。因此我们说的大数据,充其量只是科学方法的应用。

2.100TB以上才叫大数据

数据的大小,事实上没有明确的界线。更重要的,数据的大小,不一定有意义。数据大,也不代表一定能做出準确的预测─假设你拥有地球70亿人口的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力,以及他们的上网行为等种种数据,如果题目是要预测他们明年的收入分布,这个庞大的资料库,恐怕还是无法帮上你什么。所以数据在精不在多,重点是要达成的任务,不是储存的数量。

3.数据非常客观

采集数据的软硬件,是人为设计的,因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面,就代表你在欣赏这个内容吗?很难说,或许你只是在跟旁边的朋友聊天。对某个发文点赞,就代表你真心喜欢这则资讯吗?也很难说,说不定只是喜欢发文的人,或是手滑不小心按到。

4.数据可以告诉你不知道的内幕

就像字面显现的,数据只能告诉你不知道的数据。但它究竟代表什么样的内幕,必须要靠归纳者自行去解读。举例来说,分析你的App使用者资料后,发现21-30岁女性族群占比最大,这可能代表着你的App对这种人最有吸引力,但也可能代表当初推广团队在发广告时,比较针对这样的族群。究竟事实是什么?往往需要更进一步的综合比较、实验分析,才能逼近。

5.大数据是资讯部门的问题

大数据的收集与储存,的确可以归类为资讯部门的业务。但定义该收集什么,如何收集,收集后该如何应用,绝对是业务主导部门该负责的。要求IT部门把大数据做好,就好像要求财务部门提昇公司获利一样,是本末倒置的。

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    大数据未来的发展前景怎样?
    张老师 大数据工程师

    大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融,协力构建了完整的大数据产业链。

    从大数据产业链上下游来看,大数据行业上游是基础支撑层,主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应,此外,相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

    大数据行业中游立足海量数据资源,围绕各类应用和市场需求,提供辅助性的服务,包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全,以及基于数据的IT运维等;

    大数据行业下游则是大数据应用市场,随着我国大数据研究技术水平的不断提升,目前,我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

    在上游领域,基础设施层是整个大数据产业的引擎和基础,它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施,资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。相关代表企业有紫光集团、联想、中兴通讯、阿里云、腾讯云、华为、中科曙光等。

    在中游大数据服务领域,数据服务层是大数据市场的未来增长点之一, 随着5G商用的全面推广,数据采集和预处理需求将快速上升;此外,随着数字技术日益复杂,提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大,相关代表企业有久其软件、拓尔思、太极股份、荣联科技等。

    女生适合学大数据吗?
    梦老师 大数据工程师

    女生是适合学习大数据技术的,而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事,比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择,但是由于大数据的知识体系比较复杂,所以学习起来也具有一定的难度。具体原因如下:

    ①与男性相比,女性在沟通上更有优势

    众所周知,做大数据开发就是为了服务于客户,虽然说做出项目可以满足于客户需求,但是如何完整地表达出你所做的项目初衷,则是不少男性大数据工程师的硬伤。在这一点上,女性就显得更有优势的多。因为女性给人平易近人的感觉,在与客户的沟通中会给客户以好感,自然能够减少与客户的沟通障碍。

    ②外界对女性工程师的期望值不高

    虽说男女平等,但是由于生理原因,外界对女大数据开发工程师的要求,并不如男大数据开发工程师的期望高,因此对于女大数据开发工程师来说其压力也就相对小一些。你可能会觉得这样的环境不公平,但是需要提醒各位的是,在这样的环境下你将会更容易创作出不错的业绩,证明自身的实力,企业也将会格外重视你的发展,给你更多的空间。

    ③女性大数据开发工程师心细惹人爱

    绝大部分男大数据开发工程师性格大大咧咧,在工作中常常会有粗心大意的毛病。但是女工程师相对来说,就比较少,这正是因为女性的细心,女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug,因此很多公司非常乐于招聘女性大数据开发工程师。

    大数据在生活中有哪些应用?
    黄老师 大数据工程师

    1.了解和定位客户

    这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集,通过大数据技术创建预测模型,从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

    2.了解和优化业务流程

    大数据也越来越多地应用于优化业务流程,比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆,并根据实时交通路况数据优化运输路线。

    3.提供个性化服务

    大数据不仅适用于公司和政府,也适用于我们每个人,比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据,从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”,大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

    4.改善医疗保健和公共卫生

    大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列,有助于我们找到新的治疗方法,更好地理解和预测疾病模式。试想一下,当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据,都可以应用于数百万人及其各种疾病时,未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人。

    5.提高体育运动技能

    如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具,通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台,帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策,以减少球员不必要的受伤。

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