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我们都是大数据时代的海狸

我们都是大数据时代的海狸 1973年,Alex Pentland还只是个大三学生,他到美国国家宇航局环境研究所实习,做一名电脑程序员。...尽可能地多接触背景不同,但各有各的智慧的高人,如果你发现在他们中间,有一个相当的子集已经形成了逆势操作的共识,这个判断很可能会是对的。...在大数据时代我们一路走过,留下来很多信息“面包屑”,这些信息“面包屑”暴露了我们的行为,甚至我们的心理活动和潜意识。当掌握了海量信息之后,我们有可能让一个团队或是社会变得更有效率和活力。...我们都是大数据时代的海狸。我们不仅能被观察者观测,被分析师研究,我们也能利用大数据,改变自己所在的团队,甚至社会。我们会建造自己的水坝。规则已经不一样了。...你如何行动,取决于你如何认识未来的规则:在大数据时代,合作比竞争更重要,交流比交易更重要,灵活的同伴关系比冰冷的阶级斗争更重要。

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我们都是大数据时代的海狸

传统的经济学模型依据简单的前提假设进行逻辑推理,而Pentland的研究则依靠大数据。他们有一个庞大的家庭数据库,实时观测30多个行为指标,每6分钟就更新一次数据。...尽可能地多接触背景不同,但各有各的智慧的高人,如果你发现在他们中间,有一个相当的子集已经形成了逆势操作的共识,这个判断很可能会是对的。...在大数据时代我们一路走过,留下来很多信息“面包屑”,这些信息“面包屑”暴露了我们的行为,甚至我们的心理活动和潜意识。当掌握了海量信息之后,我们有可能让一个团队或是社会变得更有效率和活力。...我们都是大数据时代的海狸。我们不仅能被观察者观测,被分析师研究,我们也能利用大数据,改变自己所在的团队,甚至社会。我们会建造自己的水坝。规则已经不一样了。...你如何行动,取决于你如何认识未来的规则:在大数据时代,合作比竞争更重要,交流比交易更重要,灵活的同伴关系比冰冷的阶级斗争更重要。

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数据杀熟!这个锅我们

如果商家把老用户定义为”对价格不敏感的用户“从而采用1级价格歧视,尽管这种定价策略偶尔也会奏效,但实际上商家会面临着非常的风险,消费者一旦发现"价格歧视",一定会离商家而去,这种代价对商家的而言损失是非常的...正如知名大数据专家、电子科技大学大数据研究中心主任、教授博导周涛表示:“让不同的消费者看到不同的价格,大家往往一听到这个就觉得是价格歧视。...在这种意义上讲,我们可以不把它理解为价格歧视,而是给价格更敏感的人更多优惠。” 也就是说从商业惯例上,商家更倾向于给价格敏感的人以更多优惠,而不是给价格不敏感的人更高的价格。 大数据扮演了什么角色?...在上述这几个案例中,其实和大数据一毛钱关系都没有,大数据完全是躺着中枪的。 实际上,对“大数据杀熟”的传闻早已有之,最早要追溯到亚马逊在2000年一个差别定价“实验”。...大数据作为一种工具,可以让商家精准识别用户,从而更好的为消费者服务,但水能载舟亦能覆舟,如果商家无良用错了了地方,那也不是大数据本身的问题。大数据技术本身是中性的,关键是使用者用来做什么。 End.

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数据时代我们应该准备些什么?

其实,今天我们谈的不是什么复杂的人工智能高深技术,请注意文章前面的标题:时代。 是的,我们谈的是一个新时代下的个人选择问题。...李开复就是在这样的背景下,在传统的人工智能实验室里,采用这种多维度的方法开展他的博士论文的工作,并且最终和洪小文一起构建了世界上第一个词汇量、非特定人、连续语音识别系统。...基于多维度思维,我们可以分析数据中多个维度的相关性,往往可以获得意外的收获。 就拿我自己的经历来说,之前我为客户做女性购物数据分析的时候。...而这个思维也成为现在大数据时代的核心: 单维度死磕思维 -> 多维度思维 只有深刻认识到这个时代思维转变的核心,我们才能彻底从大脑认知底层理解:为什么个人在这个新的时代,适应转变成多维度跨界思维变的那么重要...说到底,其实是因为时代变了,以前我们用的诺基亚手机都淘汰了,在新的时代,思维转变就会一直产生这样的问题:为什么我和他的差距越来越大呢? 4.为什么你总是落后?

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数据时代我们都成了“网中人”

“林志玲提醒我不要疲劳驾驶”、“我的篮球偶像库里会在虚拟场景告诉我这场NBA比赛的分析”、“告诉机器人关键词,它会为我搜索完整的资料”……在智能化的大潮下,我们看到了很多科技新品,例如无人机、无人驾驶汽车...高德地图上的用户画像是从用户使用高德地图和阿里巴巴的应用数据上挖掘出来的,“我们做了关系挖掘,根据你的定位和轨迹知道你家在哪儿、公司在哪儿、常驻城市在哪儿……甚至,我们还知道你在淘宝上经常买尿布还是买啤酒...所收集的数据经过监测可用于实现自动化预测,根据历史数据和当前条件协助车队作出决策以提高成绩。例如,来自这些传感器的数据可以帮助创建关于轮胎老化情况,温度、气流和空气动力变化。...也就是说,我们在欣赏赛车的过程中,每一个不起眼的微小变化,都有可能帮助赛车在赛道上获得竞争优势。车队可以把所有数据整合到一个模拟器中,以更好地模拟车辆在不同情况下的表现。...目前数据表明,雷诺的这一做法可以帮助车队提高竞技成绩。 思考 “疯狂大数据”背后:我们的隐私安全吗?

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在大数据时代我们需要数据售货员

由于大数据市场、大数据技术以及各种数据虚拟化技术的出台,数据可以很快的通过一个统一的平台展示,但如何把消费型用户的零散需求与企业已存在的大量数据对接,这里面缺少一个中间环节。...不过,从我们自己的经验看,进了一家全新的超市,能否快速买齐一周所需的大部分商品并不容易,而且面对众多包装各异、功能类似的商品,以及各种组合促销活动,我们往往需要更长的消费过程,甚至很多时候我们只有一个大概的想法...(例如:要在家开一个海鲜Party),但不知道具体应该购买哪些应季的商品,这时候导购以及各类推荐平台的作用就成为我们的习惯选择。...面对更加海量来源的数据,置身于各种数据终端“超市”,我们尽管可能是某些领域的数据专家,但更多情况下只能作为一名普通消费者的身份选购各类数据,无论在冰冷互联网世界中,还是未来有人流的实体数据“超市”中,我们的大部分交易行为可能都需要数据导购...、数据售货员的帮助,这很大程度上来自于专业分工以及双方信息的不对称,尤其面对庞大且不断快速更新的数据市场,我们自己关于数据的知识可能很快被淘汰,这时专业的数据售货员(数据导购)的作用就更加明显。

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【聚焦】大数据时代 谁动了我们的隐私

乐享电商的便利,憧憬智慧城市的美好,期待“互联网+”的无限可能……大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式。在这个万物互联的时代里,技术的进步让每个人都可能成为受益者。...据360一项全国调查显示,国内80%的Wi-Fi能被轻易破解,用时超过15分钟。由此引发的网银账号被盗、个人信息泄露等案件也呈逐年上涨趋势。...作为大数据时代的黄金资源,个人信息已成为各方逐利的对象。...那么,如何才能在大数据时代下,有效保护每个人的隐私? 《大数据时代》的作者维克托·迈尔-舍恩伯格给出的答案或可借鉴:让数据使用者承担责任。...“我国对于隐私权的保护,尚未跟上大数据技术发展的速度。在真正拥抱大数据时代之前,我们还有不少事要做。”一位专家表示。③11 如何保护隐私?

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“ZB时代”,我们不愿意删除任何数据

我们正处于“ZB时代”,我们不愿意删除任何数据。“数据就是新石油”,这句话似乎已是陈词滥调,但至少证明它所陈述的是一种事实。尽管数据不会像石油一样燃烧,却总是可以从中挖掘出巨大的价值。...从21世纪初的“数据池”,到2010年变成了“数据湖”,再到2015年成长为“数据海洋”。直至今日,其已演变成庞大的、数百万PB的“数据宇宙”。...不断增长的冷/冻数据我们正在创建越来越多的数据,删除越来越少的数据......数据的安全性和不变性数据的不变性(原始数据的所有方面都必须保持不变)是一个越来越重要的问题。...正如一位数据中心管理者所言,“如果你管理着几十TB的数据,那么你看磁带可能是个傻瓜。如果你管理的是几百TB数据,那么你需要深入考虑磁带。

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时代我们需要怎样的数据库?

归根结底,云数据库做了什么得到了业内的认可?未来数据库发展趋势是什么?我们可以如何在新机遇下的云融合时代把握技术创新的脉搏?...这是我们的挑战,也是推动我们发展的土壤。 这些挑战是云数据库发展过程中的必经之路,也是我们在云计算时代创造出新一代分布式数据库产品的机遇。...三、云数据库未来关键趋势 基于这些挑战以及云计算时代赋予的机会,我们认为未来云数据库发展将包括几大趋势要求: 弹性伸缩:解决成本核心问题——资源利用率 前面提到,成本与性能是核心的要素。...这里引申出来一个云计算时代的差异,那就是我们需要实现对CPU、内存和磁盘等基础设施资源的灵活调度。 云数据时代我们将通过对极致的弹性伸缩架构探索,来综合解决性能、效率和成本问题。...当前我们也处于新硬件创新层出穷的时代,包括SSD、NVM、RDMA+SPDK、千核服务器、异构处理器等,基于云数据库服务,广大的客户、普通开发者也能够更快速地享受到新硬件带来的加持。

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干货|大数据时代我们平时都用哪些大数据平台?

数据时代数据源就是我们数据产生价值的最重要的对象,对于一个企业来说,其内部在自身业务经营环节当中包括销售、客服、仓储、财务等等一系列的数据,以及在企业整体运营过程当中所产生的诸如像广告供应商以及广告费用等数据都是现在企业用户关注的大数据焦点问题...对于企业外部来说,包括传统调研数据和机器数据,搜索、电商、社交等。而对于外部数据的获取上,企业往往会觉得有难度,这时候就可以借助API供应商的力量来补充自己的数据源。...综上所述,数据源对于当今大数据时代的很多企业级应用来说是非常重要的,那么我们平时在应用过程当中,我们所了解到的这些大数据究竟从何而来呢?...云计算和大数据时代我们会经常听到开放API接口这么一个词汇,对于API来说其实就是让技术开发者们能够在不需要访问源代码的同时能够理解内部工作机制细节,同时对于云端平台的众多功能和资源能够更加全面的应用...本期我们就来看看我们平时所用的大数据平台,其数据源究竟从何而来的。 百度API Store API Store能够满足大部分个人应用开发者,特别是其最近推出的Android和IOS SDK。

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数栈技术分享:OTS数据迁移——我们生产数据我们是大数据的搬运工

数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据...分区键包含范围信息,则可以采用在应用侧双写的模式将数据分批次迁移,写入目标环境同一张业务表。利用OTS的主键唯一性,选择对重复数据执行覆盖原有行的策略来保证数据唯一性。...总而言之,言而总之,我们生产数据,此刻,我们是大数据的搬运工。 接下来呢,本文就以应用侧调整为双写模式为例,详细说明OTS数据迁移、校验过程。 其中OTS数据迁移流程具体如下图所示: ?...OTS数据迁移之准备工作 预迁移阶段:双写模式中的表全量迁移 正式迁移阶段:双写模式中的增量表全量迁移、其余小表的全量迁移 二、预迁移阶段 1、 准备工作 为保证新老环境的数据一致性,需要在开始数据迁移前...在迁移之前,让我们最后再对焦一下数据迁移的目标: 下面,进入正式迁移阶段!

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什么是大数据?2022数据时代

数据分析在企业日常经营分析中主要有三作用: 现状分析(分析当下的数据) 简单来说就是告诉你当前的状况,具体体现在: 第一,告诉你企业现阶段的整体运营情况,通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...大多数情况下,人们更愿意接受图形这种数据展现方式,因为它能更加有效、直观地传递出分析所要表达的观点。记位,一般情况,能用图说明问题的就不用表格,能用表格说明问题的就不要用文字。...大数据时代 概述 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。...CCTV纪录片《大数据时代》,是国内首部大数据产业题材纪录片,节目细致而生动地讲述了大数据技术在政府治理、民生服务、数据安全、工业转型、未来生活等方面给我们带来的改变和影响。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战,如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点(5V特征) Volume:数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常; Variety:种类和来源多样化。

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时代我们到底需要怎样的数据库?

面对当前的挑战和机遇,国产数据库厂商的研发创新速度不断加快,可以说云计算时代的到来,扭转了国外商业数据库一家独大的局面。...据他介绍,当开发人员在部署一个传统数据库时,需要涉及购买硬件、部署机房、建立网络、部署实例、规划资源等等一系列操作;在维护传统数据库时,还需要进行扩容、监控、告警、日志、参数设置等等操作,而云数据库的出现便能够更加轻松...3.海量存储:最高 128TB 的海量存储,无服务器 Serverless 架构,自动扩缩容,轻松应对业务数据量动态变化和持续增长。...关于这一点,他表示:“扭转行业内的固有认知是当下的一挑战,云是一门信任的生意,需要长期积累的过程才能扭转这样的局面。” 那么,对于腾讯云数据库来说,怎么做才能加速对行业的渗透?...我们为中国十银行中的六家提供服务,并在不同金融机构的核心系统中不断增加渗透,展示了我们数据安全、可靠性和一致性方面的能力”。

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数据只会杀熟、侵犯隐私?,大数据还能帮助我们

我们今天主要还是来讲讲大数据积极的一面。 大数据在哪些地方帮助了我们。...大数据与医疗的结合才让我们有提前防范的准备,这个功劳不可磨灭。...这些都是正面例子,大数据是真的为我们的社会带来了很多的帮助,政府也大力支持大数据的发展,因此也催生出了越来越多的大数据相关岗位的产生。...这篇文章,不仅是想要表达大数据我们社会中带来的帮助,也是想告诉大家,大数据现在缺人! 一边是企业大量的需求,一边是社会匮乏的人才。...有能力有资产的企业开出高薪挖人,年薪30万、50万的offer频频出现,即便如此也很难满足人才需求。

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AI时代的物种爆发,连一支笔也例外

以此定义,我们离这样的时代又有多远? 当AI与电力的结合,催生出正在颠覆汽车工业面貌的智能驾驶。...△超大智慧视窗可以同时扫描翻译最多十行文字,与此前产品对比明显 但技术这件事儿一个有趣的地方就在于: 表象越简单轻松,背后值得说道的事情,反而越多。...站在AI时代幕之前,其中一切,对于作为观察者的我们而言,不外如是。 小硬件里的深科技 不妨还是以在词典笔身上实现“一目十行”功能为例,扒一扒一个小硬件里,如今能承载多少前沿科技。...AI时代的“物种爆发” 没想到吧,看似简简单单一支笔、一个功能,封装进的AI和硬件黑科技,值得讨论之处却着实不少。...如此看来,站在一个普通人的角度,AI时代有关新产品、新应用的“物种爆发”,着实值得期待。 你觉得呢? — 完 —

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数据时代热门IT岗位

新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代,各种新词层出穷,令人应接不暇。...当然,这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能,但管中规豹我们不难发现,无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言,都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关的数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现,要求我们实时采集、分析、传输这些数据集,在对基础设施提出严峻挑战的同时,也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点,并希望有足够多的优秀IT

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数据时代热门IT岗位

新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代,各种新词层出穷,令人应接不暇。...下面分别为大家介绍着十IT技能所体现的工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...当然,这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能,但管中规豹我们不难发现,无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言,都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。...代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现,要求我们实时采集、分析、传输这些数据集,在对基础设施提出严峻挑战的同时,也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点,并希望有足够多的优秀IT

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数据时代热门IT岗位

新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代,各种新词层出穷,令人应接不暇。...当然,这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能,但管中规豹我们不难发现,无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言,都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关的数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现,要求我们实时采集、分析、传输这些数据集,在对基础设施提出严峻挑战的同时,也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点,并希望有足够多的优秀IT

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数据时代 云安全4策略

但是无论什么时候对云计算展开讨论,我们都无法回避以下问题: 针对大数据的云安全策略是什么?...当在大数据使用案例中提及云安全策略时,我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。...为了能够让你的大数据环境获得最佳的加密解决方案,建议使用分裂密钥加密。 2、寻找在结构上能够扩展的云安全解决方案 在大数据当中,结构的每一个组件都应该能够扩展,云安全解决方案也例外。...一些客户可能会使用免费的加密工具,并将密钥存储在硬盘(这种做法非常不安全,可能会导致加密数据被暴露在任何有访问虚拟硬盘权限的人面前),有些客户甚至采取加密措施。...总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准,大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云()数据的首要步骤。

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我们正在进入模型认知智能时代,算法工程师将被取代

大概就是从十年前开始,我们真真正正进入了深度学习时代我们不需要人工构建特征,模型可以自动从原始数据中提取特征。...大概从去年,尤其是 OpenAI 的 GPT-3 这个事件开始,我们进入了另外一个新的时代——模型时代。...在模型时代,在做机器学习任务的时候,没有人能从头开始训练一个模型了,现在的范式整个变成了我们要依赖于一个预训练模型,在这个基础之上,我们再去做下游训练任务。 那么什么是预训练模型呢?...GTS:模型时代的机器学习新框架 因此,我们提出了一个概念,GTS,即模型时代机器学习的新框架,Generator,Teacher,Student,三位一体。...我们相信,这就是目前模型时代应该有的机器学习的方式,我们可以有模型,它并不是最终给用户用的,而是作为生产小模型的一个手段而存在。

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