大部分电商大数据平台系统企业在实践项目的时候，并不会把大部分主力资源将品牌能力沉淀成自身的产品和平台，例如很多可以实现共用的大数据服务没有实现真正意义上的服务化、产品化，以致于很多产品总是在执行重复的动作。我们知道目前的大数据中台系统技术带来的不仅仅是数据量的火箭式增长，更重要的是利于大数据网站系统管理能力提升，所以传统的大数据平台建设已经无法满足用户需求。数据中台系统架构体量、产业规模以及云计算高速发展轻松降低基础设施成本，进一步创造企业盈利是大数据平台所关心的重点问题。通过本文我们来简单了解下：企业为什么要搭建大数据中台系统，什么叫大数据中台架构，数据中台系统架构基本构成和如何提升电商大数据平台功能管理。
[ 导读 ]海量数据空前集聚和计算力指数级增长释放了深度学习算法的生产力，推动人工智能应用大发展。大数据技术和大数据产业蓬勃发展为线上互联网和线下实体经济带来了新的增长点。
中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
导读：中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展，这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为，发展大数据不要一味追求“数据规模大”，不要“技术驱动”，要“应用为先”，不能抛弃“小数据”方法，同时要高度关注构建大数据平台的成本。 以下内容节选自李国杰院士《对大数据的再认识》一文： 从复杂性的角度看大数据研
导读：中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展，这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为，发展大数据不要一味追求“数据规模大”，不要“技术驱动”，要“应用为先”，不能抛弃“小数据”方法，同时要高度关注构建大数据平台的成本。 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战 大数据技术和人类探索复杂性的努力有
信息技术、计算机技术和互联网技术的高速发展促进了人类社会各类数据的爆炸性增长如何对这些结构复杂的大数据[注]进行有效管理己经成为当前社会的热点问题之一。自2011年EMC公司首次在年度大会中提出大数据的概念，己有多家公司和机构对大数据问题进行了研究。由于信息技术己经渗透到人类社会的多个领域，大数据问题会给整个社会带来深刻的影响可以预见，大数据问题必然会给信息技术产业带来一场深刻的技术变革。基于大数据的信息系统的技术创新是未来发展信息技术的关键，也是有关国家发展战略的重要课题。面对着大数据问题带来的机遇和挑战
近日，国家发展和改革委员会下发通知，由清华大学牵头承担的“大数据系统软件国家工程实验室”获批通过。腾讯云作为该实验室重点共建单位之一，将承担国家级大数据技术创新平台关键技术攻关，起草国家大数据技术规范
随着新一代信息技术的迅速推广，以及大数据在多个领域的广泛运用，大数据已成为一种国家战略资源。中国作为经济大国，亟须提高自己的数据掌控能力，从国家层面，构建自己的大数据战略体系，维护国家安全。 ——亚夫 ■大数据正在改变各国综合国力、重塑未来国际战略格局，对国家主权安全形成新的挑战：大数据正在成为经济社会发展新的驱动力；大数据重新定义了大国博弈的空间；大数据将改变国家治理架构和模式；“大数据安全”已上升为国家安全。 ■大数据成为大国博弈的关键手段。一些国家大数据政策措施有如下特征：一
大数据已经成为当今的热门话题，随着数据量不断增加，大数据的测试变得越来越重要。本文将介绍大数据测试的概念、目的、测试类型、测试工具和测试策略。
7月1日，由工业和信息化部、北京市人民政府主办，清华大学大数据系统软件国家工程实验室和国家工业信息安全发展研究中心承办的2018软博会第五场高峰论坛 “大数据赋能实体经济”专题论坛在北京展览馆举行。工业和信息化部信息化和软件服务业司司长谢少锋，中国工程院院士、大数据系统软件国家工程实验室主任孙家广，北京市经济和信息化委员会智慧城市建设处（大数据应用处）副处长刘旭，中国工程院院士谭建荣，中国农业科学院农业信息研究所副所长周国民，清华大学软件学院院长、数据科学研究院副院长、大数据系统软件国家工程实验室执行主任王建民教授，美国SRII服务研究与创新协会总裁、清华大学软件学院访问教授Kris Singh，国家工业信息安全发展研究中心副主任万鹏远，河北省张北县人民政府县长李鹏举等出席本次论坛。本论坛还邀请了若干大数据行业实体经济企业家，共话“大数据赋能实体经济”。本次论坛由国家工业信息安全发展研究中心纪委书记郝志强主持。
就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品。
大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据，否则就显得你OUT了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点：容量大，多样化，速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解
【编者按】如今，大数据俨然成为IT领域最受关注的热词之一。如果不想显得过于OUT，快来一起讨论大数据的价值和未来的服务方向吧。除了在分析领域、云技术方面的应用前景，Scale-out发展将成为大数据未
字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据
2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中科院计算所与CSDN共同协办的2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014)将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天，以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨，拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办，CCF大数据
2014年12月12-14日，作为大数据领域最具影响、规模最大的IT盛会——2014中国大数据技术大会暨第二届CCF大数据学术会议在北京新云南皇冠假日酒店圆满落幕。大会历时三天，以国际化的视野，分享了海内外大数据技术的发展趋势；从技术与实践角度探讨“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据基础设施 ”等新技术应用和实践经验；通过创新大赛和培训课程等特色活动，解密大数据创业热点，分享行业实战经验。2014中国大数据技术大会已经成为大数据技术与应用深度结合的新起点，产业界、科技界与政府部
2018年8月28日，网传华住旗下多个连锁酒店开房信息数据遭泄露售卖。泄露的数据包含汉庭、美爵、禧玥、漫心、诺富特、美居、CitiGo、桔子等酒店用户详细信息。涉及53G华住官网注册资料，大约1.23亿条记录；22.3G酒店入住登记资料，约1.3亿人身份证信息；66.2G酒店开房记录，约2.4亿条。随后华住集团发布申明已开始核实事件真实性，并已报警处理。
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
对未来不确定性的恐惧 我们所生活的世界，就像一片混沌（chaos），大数据时代，我们周围更是充斥着各种不同的理论、知识、信息和噪音，数据爆炸式增长和科技高速发展所带来的冲击，加大了未来的不确定性。当我们接收的数据和信息越多，面临的选择就越多，如若不善于过滤、挖掘和处理，对各种决策就可能会造成负面影响，当然也会放大我们对未来不确定性的恐惧。小到个人命运大到国家前途，都是在这样一片混沌中煎熬着。 如何从混沌中发现规律，成为预测未来的“先知”，抑或是少出几只黑天鹅？是历代人类的梦想，不管是古人的占卜、算命还是现在的专家系统、商业智能、数据挖掘、机器学习、人工智能、智慧地球、智慧城市等应用，都源于我们对未来不确定性的恐惧。当然还有应对当前管理走向的失控，软件在加速吞噬世界，而大部分人类对其原理和特性却知之甚少，就像华尔街的金融交易一样，系统越复杂出现黑天鹅的概率就会增大；社交网络的实时性打破了时空限制，信息的流动速度和广度让也管理者越发难以掌控。随着舍恩伯格教授《大数据时代》一书的面世，给我们带来了“醍醐灌顶”式的认知洗礼，难道抓住大数据这根救命稻草，我们就有机会做“先知”？从而也更有能力把自己和周遭世界管理得更好吗？在一定程度上是这样的，但我们也要知道，任何技术都是把双刃剑。 舍恩伯格其实没有机器学习背景，书上所说的某些内容也是有争议的，不过在教育民众和政府官员科普方面，还是具有重要意义，至少让大家知道了什么是大数据，也能在一定程度上促使我们思考大数据的价值和潜力，从而提升大数据应用水平以应对管理失控和黑天鹅等问题。
9月25日，工业和信息化部信息化和软件服务业司将“2018年大数据产业发展试点示范项目名单”进行公示。
大数据安全风险伴随大数据应用而生。随着互联网、大数据应用的爆发，数据丢失和个人信息泄漏事件频发，地下数据交易黑灰产造成数据滥用和网络诈骗，并引发恶性社会事件，甚至危害国家安全。 2015年5月，美国国税局宣布其系统遭受攻击，约71万人的纳税记录被泄露，同时约39万个纳税人账户被冒名访问； 2016年8月，犯罪团伙利用非法获取得到的数万条高考考生信息实施诈骗，山东女孩徐玉玉因学费被骗出现心脏骤停，最终抢救无效死亡； 2016年12月，雅虎公司宣布其超过10亿的用户账号已被黑客窃取，相关信息包括姓名、邮箱口令、
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
Hi，大家好。随着各个国家使用大数据应用程序或应用大数据技术场景的数量呈指数增长，相应的，对于测试大数据应用时所需的知识与大数据测试工程师的需求也在同步增加。医疗、能源、通信、零售业、金融、体育等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，马爸爸认为，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，即Data Technology数据科技。大数据测试或将成为未来的一个热门的职业方向，以下就给大家揭开大数据测试的神秘面纱。
许多企业领导人开始接纳大数据处理并期待神奇和奇迹，但却发现大数据带来新的复杂性——且从中获益所需要付出的努力要预计中的多得多。 每个组织机构都对大数据应用寄予厚望，期待它可以解答长期存在的业务问题，让他们在市场集中镇南关，在产品、服务交付中更具竞争力。这种对于大数据获益的预期很难实现，除非给予足够的指导和帮助。这里列举不适合大数据的10件事情，除非你能够采取正确步骤优化其价值。 1：解决你的业务问题 大数据不会处理业务问题。人们可以做的，就是要坐下来，在开始使
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
12 月 8 日，北京新云南皇冠假日酒店，由中国计算机学会主办，CCF 大数据专家委员会承办，CSDN、中科天玑数据科技股份有限公司协办的 2018 中国大数据技术大会（BDTC）圆满落下帷幕。
作为一种革命性的信息技术，大数据技术正在赋予数据生命和更多的商业价值。借助大数据进行舆情分析，将大数据应用到交通系统建设，用大数据预测赛事结果，以大数据辅助医疗……可以说，大数据正在我们的生活中发挥大用途。对于个人而言，大数据带来了便利；对于企业而言，如何应用好大数据更是关系到未来的竞争甚至存亡。 大数据时代到来，企业面临的竞争环境发生了巨大变化。企业拥有的知识、情报和其他数据资产的数量及其应用效率已成为企业能否取得市场竞争优势的重要因素之一。为此，国内电信运营商的集团公司和很多省分公
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
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9月15、16日，清华大学大数据能力提升项目必修课《大数据系统基础A/B》课程实践项目宣讲会以线下+线上的方式顺利举行。授课教师软件学院院长王建民教授、闻立杰副教授和宋韶旭副教授分别对大数据系统软件的相关知识、课程内容和目标以及考核方式等做了详细的介绍。 王建民老师介绍课程 课程自开设以来就深受学生欢迎，其最大特色是突破了传统的教学方式，学生通过自行组队，以小组的形式在实际的企业项目中运用所学知识动手完成实践任务。今年，经过授课教师的严格把关和层层遴选，课程共引进了近20家来自业界的真实项目，行业数据多
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
计算模式的出现有力推动了大数据技术和应用的发展，使其成为目前大数据处理最为成功、最广为接受使用的主流大数据计算模式。今天千锋小编分享的就是计算机模式和系统的对应性。
大数据（big data） 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 是需要新处理模式分布式处理技术、存储技术和感知技术从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 从而
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
在当今的大数据时代，不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。
迎接大数据时代的来临，要如何运用既有优势，同时克服将到来的挑战呢？大学副教授洪士灏指出，硬软件整合是的机会，但业界的思维必须转型，要从纯硬件的代工制造业，转为有能力针对特定应用，产生最佳的硬软件整合方
大数据（big data） 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 是需要新处理模式分布式处理技术、存储技术和感知技术从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 从而拥有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
9月11日，2017国际大数据产业技术创新高峰论坛暨大数据系统软件国家工程实验室（以下简称：实验室）第一次会议在清华大学隆重举行。 清华大学校长邱勇院士、副校长薛其坤院士、副校长杨斌、教育部科学技术司雷朝滋司长、工业和信息化部信息化和软件服务业司安筱鹏副司长、国家发展和改革委员会高技术产业司创新能力处袁军副处长出席活动并致辞。美国科学院院士、工程院院士、艺术与科学院院士、清华大学杰出访问教授Michael I. Jordan发表主题报告。清华大学以及国内外大数据领域十余位知名专家学者出席，共同探讨我国大数据
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
1月，中国大陆境内所有通用顶级域（.com/.net/.org等）解析出现问题，所有相关域名均被指向一个位于美国的IP地址（65.49.2.178），导致数千万网民在数小时内无法访问网站。 4月，OpenSSL“心脏出血（Heartbleed）”重大安全漏洞被曝光，这一漏洞让黑客能够读取服务器系统的运行内存。有业内人士利用该漏洞在某知名电商网站上测试时，成功获得多位用户的账号及密码，并成功登陆网站。 9月，“iCloud艳照门”事件爆发，数百张好莱坞女演员不雅照在网上被曝光。原因是黑客通过攻击苹果iClou
“大数据”一词越来越火辣，煽情全球。出于一种职业精神和科学良知，我和我的团队，近几年来深入调研剖析“大数据”产业到底是怎么回事。从美国的SaaS、亚马逊、谷歌、苹果、思科到中国的华为、腾讯、浪潮及航天某某研究所；从美国北卡三角地、旧金山的硅谷、波士顿的哈佛及MIT到中国的北京中关村、深圳前海、清华大学及北大----等等。我们通过诸多神不知鬼不觉的走访、调查和分析，终于可以撕下“大数据”神秘的面纱，也确实搞明白了：数据处理技术如何才能服务于各个产业领域的技术升级和业态创新；同时也搞清楚了：为什么海内外相当一些所谓的“技术权威”及科研机构，能够靠玩概念、攒项目从政府和投资人那里攫取大把大把的资金，最后却没有实质性成果。而实实在在的大数据成果，却来自一流的IT企业内部。最近几个月，受邀走访调研了全国二十多家科技产业园区，感触良多，不吐不快。
数据猿导读 在目前的互联网金融市场上，有60%的损失来自于欺诈，这60%里面又有80%—90%属于集团欺诈。因此，风险控制就成为互联网金融发展的必要基础。而在实施风控过程中，其核心在于如何通过大数据以
随着云计算服务、大数据分析、人工智能和区块链等技术兴起，越来越多的制造型企业正在改变其传统的生产经营模式，比如通过大数据分析更精准地了解用户喜好，从而开展更具针对性的营销和产品设计更灵活地调配资源。但
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式分布式处理技术、存储技术和感知技术从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。从而拥有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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