“大数据”时代的概念最早由世界著名的咨询公司麦肯锡提出。麦肯锡说：“数据已渗透到今天的每个行业和业务功能领域，并已成为重要的生产要素。 大数据通俗解释 “大数据”在字面上被理解为大量的数据，指的是越来越多的数据，而数据是信息，技术和数据资料的集合，加在一起就是越来越多的信息，技术和数据资料。 如何理解大数据时代？ 随着越来越多的社会资源被网络化和数字化，大数据可以承载的价值也将不断被提及和提高，大数据的应用范围也将不断扩大。因此，在未来的网络时代，大数据本身不仅可以代表价值，而且大数据本身也可以创造价值。 同时，基于大数据，它们还可以完美的协助企业运作，例如企业员工价值评估等管理是大数据的重要应用方向之一。 大数据目前处于被应用的初始阶段。当前的大数据产业链需要进一步完善和发展。 行业专家将在大数据可以扮演的角色中起决定性作用，因为大数据本身不是目的，大数据的应用才是最终目的，而大数据最终可以扮演的角色通常由用户去决定。
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言，由IBM发明，被Oracle抄袭，之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。 简而言之，这种数据库存的是JSON blob。最为著名的两个是MongoDB和CouchDB。这些数据库一般来说都是只支持Restful API，通过HTTP来读取。 每条record是个JSON blob，里面存了所有相关的数据。Schema是self-define的。这类数据库都要求每条record有一个unique key，这样才能够通过key去查询。 一般来说，这种数据库其实更像一个search engine，一般来说这种系统会有三层：底层的分布式存储系统，中间层是对图数据库的管理和查询，最上层则是对图处理的API蹭。
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大数据，似乎又给了我们一个赶超先行者的机会。 大数据给了我们一个机会，因为数据种类的多样，数据量的庞大，让我们可以更好地重新认识这个社会，甚至重新认识自己。 文章内容 拥抱大数据时代 文/田溯宁 这个世界的数据由两类组成：交易型的数据，是线性的，在牛顿力学的范畴之内，由理性思考的右脑产生并进行逻辑运算；大数据，则是离散的，属于量子力学的范畴，由感性思维的左脑生成情感类的信息 image.png 同时，第三类大数据公司的针对性咨询服务会对传统的咨询公司产生强烈的冲击。即使是第二类提供整合服务的科技公司，也会因其系统和软件的垄断封闭性受到第三类开源大数据的挑战。 现在，在印度也有“数据公开”运动。中国要赶上这样一场大数据变革，政府应该首先开始公开数据，其次是企业，最后在个人。开放的、流通的数据是时代趋势的要求，闭关锁国最终拒绝的将是财富创造。 政府和个人也一样，都需要主动拥抱大数据时代的来临。 节选自《中国应推进“数据公开”运动》 《哈佛商业评论》2012年10月
—-豆瓣链接—-第一部分：大数据的时代思维变革不是随机样本，而是全体数据 小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大 第三部分：大数据时代的管理变革让数据主宰一切的隐忧 随着存储成本继续暴跌而分析工具越来越先进，采集和存储数据的数量和规模将爆发式地增长。 大数据时代，很多数据收集的时候并无意用作其它用途，而最终却产生了许多创新性的用途。在大数据时代用技术方法来保护隐私是天方夜谭。有意识地避免某些信息可能会起反作用。 大数据可以帮助预测罪犯，但如果这样，人们不是因为所做而受到惩罚，而是因为将做，即使他们事实上并没有犯罪。在由“小数据”时代向大数据时代转变的过程中，我们对一些信息的局限性必须给予高度的重视。 防止数据被某些大公司所垄断。 结语，正在发生的未来。凡是过去，皆为序曲。历史最悠久的做事方法并不是最好的。大数据时代是名副其实的“信息社会”。
我们传统的数据分析的思路是“宁缺勿烂”，因为传统小数据分析的数据量本身并不大，任何一个错误数据都有可能对结果产生相对较大的负面影响，对错误数据必须花大精力去清除，这是小数据时代必须坚持的原则。 大数据时代的原则就变了，变成了【要效率不要精确】，并不是说精确不好，而是因为在大数据时代是做不到的，如果继续把排除错误数据作为重要工作，那大数据分析就进行不下去了。 这个学生的玩笑话道出了大数据时代我们都面临的一个重大问题，那就是隐私权问题。 这事也是大恶！查不出来是因为银行内部缺乏相应的技术手段，根本就没有建立起相应的信息保密制度，这种不作为是未来大数据时代的严重隐患。 因为 [英]维克托.迈尔-舍恩伯格肯尼思.库克耶所著的《大数据时代》一书的定价49.9元，我以此书为基础，又参考了其它书籍文献，结合我以前学习过的数据仓库和数据挖掘知识，把内容进行了提炼和总结。
来源：www.donews.com/ 我以维克托·迈尔·舍恩伯格肯尼思·库克耶所著的《大数据时代》为基础，又参考了其它书籍文献，结合我以前学习过的数据仓库和数据挖掘知识，把内容进行了提炼和总结。 我们传统的数据分析的思路是“宁缺勿烂”，因为传统小数据分析的数据量本身并不大，任何一个错误数据都有可能对结果产生相对较大的负面影响，对错误数据必须花大精力去清除，这是小数据时代必须坚持的原则。 大数据时代的原则就变了，变成了【要效率不要精确】，并不是说精确不好，而是因为在大数据时代是做不到的，如果继续把排除错误数据作为重要工作，那大数据分析就进行不下去了。 这个学生的玩笑话道出了大数据时代我们都面临的一个重大问题，那就是隐私权问题。 这事也是大恶！查不出来是因为银行内部缺乏相应的技术手段，根本就没有建立起相应的信息保密制度，这种不作为是未来大数据时代的严重隐患。
同时从2015年3月21日，百度全站使用了HTTPS，进一步加强其网站的安全性。随着大数据的不断发展，数据获取难度及数据量规模增大，未来大数据的获取成本将会越来越高。 ? 数据获取主要是针对各大公司对于数据保护所采取的错失，如快速频率访问被封禁，需要登录认证，数据由AJAX动态拉取产生，国内外代理以及数据的快速自动发现。 封禁问题可以通过增加访问代理或者增加访问延时解决、而登录认证大部分可以通过携带COOKIE解决，AJAX动态拉取产生数据则可以模拟浏览器引擎解决，国内外代理的问题可以通过购买IP资源或者在网络动态挖掘免费代理来解决 大数据环境下数据来源丰富且多种多样，在大量数据中包含有大量的数据噪音，这就需要对数据进行清洗。 ，让我们开一下脑洞，也许以后还会出现更多更加智能的数据获取方式，如基于视觉、听觉甚至感觉的数据获取，就如同人类一样，通过眼镜、耳朵和皮肤获取数据，那时候又将是一番怎样的景象呢？
现在好像人人都爱说“大数据”，就像平时我去开会，不是用大数据分析这个，就是用大数据建构那个。 人们爱说，大数据将改变当代医学，譬如基因组学、蛋白质组学、代谢组学等等，不过由个人数字跟踪驱动的小数据，也将有可能会对个人医疗带来变革，特别是当可穿戴设备更成熟后，移动技术将可以连续、安全、私人地收集并分析你的数据 当然了，药物说明书上会有一个用药指导，但那个数值是基于大量病人海量数据统计分析得来的，但它适不适合此时此刻的你呢？于是，你就需要了解关于你自己的“小数据”。 这些个性化的治疗都需要记录和分析个人行为随时间变化的规律，这就是小数据。 当然，这并不是说大数据就不重要。在医学上发现治疗的一般规律需要大数据。 大数据流行，大家就“言必称大数据”，可这并不是做学问的态度，不要碰到大量的数据，就给它戴上一顶帽子“大数据”。就像20年前，系统工程也很时髦。哪怕是做报告谈到一个比较大的工程，都说那是系统工程。
伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。 按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”.大数据之父维克托则乐观预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。 ? 但是，数据真的可以和资产直接划上等号吗？ 在获得高度重视的同时，很多企业对数据资产的看法陷入误区。事实上，数据有可能成为资产，但不是所有数据都能具备资产的属性。要知道就算是石油，在工业化时代来临前的很长一段时间里，也只是一种无用的黑色液体。 信息租售：以彭博为代表的金融信息服务商，聚焦在某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条，成为行业巨擘。 大胆预测一下，未来数据市场有可能会出现数据现货交易、期货交易，甚至是数据衍生品交易。到了那个时候，数据进入资产负债表的时间就真的是指日可待了。 ?
“大数据”是目前很火的一个词，甚至有些业内人士把2013年称为“大数据元年”。计算机行业里的人所谈的“大数据”指的是“大数据技术”，电视业、通信业领域的人所谈的“大数据”指的是“大数据分析”。 有线电视网络越来越重视对大数据分析的应用，而目前还未听到业内也提及“小数据”一词。很少有人想到，其实“小数据”也非常有用。在国内外，目前，“小数据”受到了越来越多的关注。 它描绘你自己随时间变化的情况，由一个云端APP产生，它可以连续而隐秘地分析追踪你工作、购物、睡眠、吃饭、锻炼和通信等情况。 来实时激发一些提醒框，以为顾客在订阅一些虚拟服务时提供方便。 但是，目前还没有人从科研的角度提出不但大数据的科研和开发大有可为，小数据也有许多科研和开发可为。 到底何为小数据和小数据分析？小数据与大数据有何区别及联系？小数据分析与大数据分析有何区别及联系？
随着大数据在军事领域的高效开发和全面运用，战争将步入大数据时代。 正是在大数据技术的支撑下，海量的数据与农业时代的粮食土地、工业时代的石油钢铁一样，成为关键战略资源。 资料显示，大数据技术在美国反恐行动中已经发挥出独特的作用。 例如，当阿富汗境内的大毒枭准备为基地组织等恐怖分子提供资金时，美军的情报分析人员能够借助大数据技术，把作战方案库里的数据与有关基地组织情况库里的资金数据进行实时、自主关联，指导美军先敌一步采取行动。 随着大数据时代的到来，世界主要国家的军队已把大数据技术作为军事科技发展的重要方向。美军在这方面走在了前列。 事实上，随着大数据技术水平的不断提高，大数据正在逐步取代传统侦察手段，成为军队高层进行决策的重要依据。
最近几年IT都成长在一个大数据的环境下，大家动不动就要分布式，想想就搞大数据。有的网站明明访问量几台普通的服务器就可以搞定，非要弄分布式，挂着云计算的名字，却做着屌丝的事情。 虽然，大环境如此，但是为了沾上这种高大上的气息，也着手看一下这方面的书。 ? 刚刚看完《大数据时代》这本书，感觉收获也蛮多的。习惯性的整理了一下书籍的思维导图 ? 大数据流程 其次呢，我们目前的这种生活环境，每天会产生大量的数据，这些数据利用好了，可以为我们进行一定的数据可视化，分析或者预测出生活中一些即将发生，我们有意去关注的事情。 存储需要考虑数据的增长量，或者安全性，是否会由于庞大的数据而存不存下，是否会因为某些故障而漏掉信息，这个时候就要高一些分布式存储之类的了。 大数据的时代，重要的是数据的搜集，相关的技术，以及如何使用这些数据。 以上的博文，纯属个人的无聊记录与吐槽，设计到某些互联网的公司的部分，也是纯属希望能够做得更好。
2012年2月，美国《纽约时报》发表了一篇主题为“大数据时代”的文章，称大数据时代已经来临，数据分析大师们正在获得更多发展机遇。 这个矛盾的解决方案存在很多争议，一个基本的共识就是允许一定误差的抽样方法仍然是未来一段时期内最有效率和最为公平的质量管理方法。 其次，大数据倾向于混杂计算的标准，而不是像以前一样精确。 精确建模和计算是统计时代的产物，也是演绎逻辑的顶峰。在数据相对匮乏的年代，我们总是要求一切统计数据都要精确。但在大数据时代的数据，混杂而不精确性未必是缺点，而可能是一个亮点。 一是当数据量以几何级数增加的时候，降低数据容差可以获得更多的数据信息；二是要想获得大规模数据带来的好处，混杂应该是一种标准途径而不是竭力避免的；三是要认识到大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。 但大数据分析的主流研究成果相对更加注重“效果逻辑”，只强调数据之间存在的相关关系，而不管这种关系在实践中如何产生。 见环球网：大数据时代的质量观
最 早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日， 却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 进入大数据时代，首要的就是思维变革： 要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本 要乐于接受数据的纷繁复杂，而不是追求精确性 要关注事物的相关关系，不在探求难以捉摸的因果关系 运用大数据 可扩展数据——或者说是采集一次使用多次已达到多个目标 数据折旧——随着时间推移大多数数据会失去一部分基本用途，数据的时效性需要考虑，但旧的数据的潜在价值依然强大，只是可能缺少适当的分析方法 数据废气— 大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，更好的方法和答案还是不久的未来
这样一个时代，不说大数据是屌～丝，总提大数据是土～鳖。 要怎么做才能受到女神们的欢迎，成为与众不同的人气男？！ 百万业者翘首企盼的“大数据时代装13指南”终于来了，“六条干货”为您打造高处不胜寒的绝妙意境～～ ? 原则一：他说“大数据”时，你要说“流数据”！ 人人都在说大数据，但并不代表人人都知道大数据是什么！ 担心女神觉得你也是芸芸众生中不懂装懂的渣男，而苦口婆心的给她们讲何为大数据？low了。 真正的人气男会在别人讲解大数据时讲——“流数据！”清新的概念如同一阵春风撩动女神的心弦。 ? 紧跟着要诗人般地讲述：流数据是大数据的最瑰丽的节奏 正是它成就了大数据实时分析海量无序数据的盛举！ Wow！原来流数据是大数据的一部分！ 女神们顿时觉得你既入流又不落窠臼， 人品段位攀升不要太快。 流数据究竟是什么呢？ 她们还没有反应过来时，马上用“原则二”乘胜追击！ 原则二：用“微秒”赢得她的青睐！ ? “快”是大数据时代的真义！ 流数据瞬间信息处理能力必须快到离谱。 究竟有多快？
本篇来源于《大数据时代》中的第二部分商业变革，是《大数据时代》的连载篇，全篇分为数据化、价值、角色定位三个部分。 计算机的出现带来了数字测量和存储设备，数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化。 数据化的核心是量化一切，常见的被量化的有文字、方位和沟通。 比如，美国房地产网站Zillow.com将房地产信息和价格添加在美国社区地图上，同时还压缩了大量的信息，如社区近期的交易和物业价格，以此来预测区域内具体每套住宅的价值。 3角色定位—数据、技术、思维 根据所提供价值的不同来源，分别出现了三种大数据公司。这三种来源是指：数据本身、技能与思维。 第一种是基于数据本身的公司。 这些公司拥有大量数据或至少可以收集到大量数据，却不一定有从数据中提取价值或用数据催生创新思想的技能。 第二种是基于技能的公司。他们通常是咨询公司、技术创新或分析公司。
我们每天都在利用大数据或被大数据利用，但是我们当中应该没有多少人真正知道大数据时代给我们带来什么改变。这本书主要从大数据带来的思维变革、商业变革、管理变革三个方面来写。 但是真正的大数据时代是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的分析方法。通过观察所有数据，来寻找异常值进行分析。 这就是由“小数据”到“大数据”的改变。 有时候当我们掌握了大量新型数据时，精确性就不那么重要了，我们同样可以掌握食物的发展趋势，大数据不仅让我们不再期待准确性，也让我们无法实现准确性。 在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。 比如：知道用户对什么感兴趣即可，没必要去研究用户为什么感兴趣。 相关关系的核心是量化两个数据值之间的数据关系。 在大数据时代，我们拥有如此多的数据，如此好的计算机能力，所以不再需要人工选择一个关联物或者一小部分相似数据来逐一分析。通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好的了解这个世界。 本篇完
柯贵耀曾受邀参加了2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会。通过考察了解，柯贵耀被贵州发展大数据的优势和前景所吸引。 柯贵耀只是贵州怀揣创客梦想的一个缩影。 2013年，被广泛认为是具有跨时代意义的“大数据元年”，也是贵州大数据产业的谋划之年。在各地对大数据还处于理论研究阶段时，急于转型发展的贵州已开始行动。 2014年5月28日，贵州省大数据产业发展领导小组成立，时任省长的陈敏尔担任组长，设立了大数据产业发展办公室、大数据产业发展中心和国有性质的云上贵州大数据公司。 年，被选为美国国防部NO7—051光学项目的首席科学家;在日立公司做工程师时，他和同事共同完成磁盘数据储存中界面处理的一个重大发明，使磁盘数据储存量成百倍增加，该专利在世界范围内被广泛应用;他研制出的世界首台多角度偏振调相光学仪器 自认为“创客”的张好勇认为，创新和创业不是多么“高大上”的事情，创新中的商机无处不在，无关乎挣钱多少，更重要的是有梦想，敢追求，肯实践，我们就是这个时代的弄潮儿。
打开电视，央视主播都开始说“大！数！据！”了！ 这样一个时代，不说大数据是屌～丝，总提大数据是土～鳖。 要怎么做才能受到女神们的欢迎，成为与众不同的人气男？！ 百万业者翘首企盼的“大数据时代装13指南”终于来了，“六条干货”为您打造高处不胜寒的绝妙意境～～ 原则一：他说“大数据”时，你要说“流数据”！ 人人都在说大数据，但并不代表人人都知道大数据是什么！ 担心女神觉得你也是芸芸众生中不懂装懂的渣男，而苦口婆心的给她们讲何为大数据？low了。 真正的人气男会在别人讲解大数据时讲——“流数据！”清新的概念如同一阵春风撩动女神的心弦。 紧跟着要诗人般地讲述：流数据是大数据的最瑰丽的节奏， 正是它成就了大数据实时分析海量无序数据的盛举！ Wow！原来流数据是大数据的一部分！ 女神们顿时觉得你既入流又不落窠臼， 人品段位攀升不要太快。 流数据究竟是什么呢？ 她们还没有反应过来时，马上用“原则二”乘胜追击！ 原则二：用“微秒”赢得她的青睐！ “快”是大数据时代的真义！ 流数据瞬间信息处理能力必须快到离谱。 究竟有多快？
作者：维克托·迈尔-舍恩伯格 最近看了一本有历史的书《大数据时代》（拿研究成果来说三年前的已经是老成果了），作者对 我们这个大数据时代产生了很多颇有意思的洞见，为了保持原汁原味，我就直接原封不懂的把他们保留下来了 ---- 序 一 拥抱“大数据时代” 我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。 大数据时代的3个转变： 第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。 在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。 大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。
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