猿家编译丨人人都知道的大数据，企业为什么总做不成？
目前大数据市场日益升温，由此大数据驱动了巨大的消费增长。 研究公司IDC预计大数据技术和服务市场将以27%的速度逐年增长，到2017年达到324亿美元。 尽管资金是流动的，但是并不总是很清楚在经过了早期的采用阶段企业是否获得了成功。为了确定这一点，研究者调查了一些IT决策者和经理，这些人分享了他们企业关于大数据计划、投资和重点的细节。 这项调查的对象是处于大数据部署各个阶段的一些公司。已经部署了大数据项目的公司占19%，正在部署大数据项目的公司占25%。在未来12个月将部署大数据项目的公司占16%，在未来1
分享老师：江晓东 世界500强企业咨询师、曾担任奥巴马政府经济刺激计划MAMP项目顾问
文 | 田军 今天，继续来谈一谈“大数据项目如何落地?”这个话题。从事过多个大数据项目的规划方案及项目落地工作，在这里与大家分享一些心得，主要是关于大数据项目如何成功落地并取得预期目标，也可以说
1 失败大数据项目的特征 根据在美国做了15年的大数据项目、产品研发和管理，以及其它一些相关的数据分析的工作经验，了解到的其它的做的比较成功的和失败的项目，跟大家做一个经验分享。基本上大数据项目失败的
一般来说，一个完整的大数据项目实施，需要经过开发环境搭建、集群环境部署、数据采集、数据存储与交换、数据离线与实时分析、大数据可视化等多个实现流程，这就要求系统掌握大数据技术知识。
导读：中国软件网和海比研究一起做了个大数据应用状况的调研，并形成了国内第一本专门针对大数据产品技术的落地使用状况的研究报告——《中国大数据应用状况研究报告》。今天和大家分享几个有意思的发现。 1. 零
随着大数据相关技术的发展，大数据在行业内的应用越来越广泛，大数据又分为数据采集、数据清洗、数据存储、数据建模、数据呈现等多个环节。
大数据目前已经成为万众瞩目的焦点，已经有众多企业在拼命把自己的数据投付使用、希望借此为重要决策提供支持。尽管大数据宣传与炒作可谓如火如荼，但仍有92%的企业始终保持中立态度，即计划在“合适的时间”着手实施或者表示不打算接触大数据项目。而在那些已经亲身实践大数据项目的企业中，多数遭遇失败、而且往往是掉进了同样的几个陷阱当中。
译者/核子可乐 编辑/王玉圆 摘自IT168 大数据目前已经成为万众瞩目的焦点，已经有众多企业在拼命把自己的数据投付使用、希望借此为重要决策提供支持。尽管大数据宣传与炒作可谓如火如荼，但仍有92%的企业始终保持中立态度，即计划在“合适的时间”着手实施或者表示不打算接触大数据项目。而在那些已经亲身实践大数据项目的企业中，多数遭遇失败、而且往往是掉进了同样的几个陷阱当中。 取得大数据项目成功的关键在于构建一套迭代型方案，鼓励现有员工参与并使用，从而在一系列无关紧要的失败中学习知识并积累经验。 从众心理 大数据
大数据目前已经成为万众瞩目的焦点，已经有众多企业在拼命把自己的数据投付使用、希望借此为重要决策提供支持。尽管大数据宣传与炒作可谓如火如荼，但仍有92%的企业始终保持中立态度，即计划在“合适的时间”着手实施或者表示不打算接触大数据项目。而在那些已经亲身实践大数据项目的企业中，多数遭遇失败、而且往往是掉进了同样的几个陷阱当中。 取得大数据项目成功的关键在于构建一套迭代型方案，鼓励现有员工参与并使用，从而在一系列无关紧要的失败中学习知识并积累经验。 从众心理 大数据绝对是项转折性的伟大技术成果。根据Gartn
大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇，然而，我们鲜少看到大数据如何带来收益，以及如何实现的例子，这是怎么回事呢？ 多年来，在经历了几个通信和投行的大数据相关早期实施项目后，我认为这个新兴技术的收益主要
来源：Forbes 作者：Bernard Marr 翻译｜卞峥；校对｜NANA 大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 【预告】大数据文摘底部菜单明日上线，敬请期待 导读 大数据项目的成功或许不可复制，但从失败中汲取教训同样很有意义。作者从本人实践项目入手，从商业目标、商业案例、项目管控、沟通、技能等角度分析其失败的原因。 过去六个月里，我发现大数据项目的总量正在以惊人的速度增长着，大多数与我合作过的公司都计划在接下来一年内，进一步拓展大数据项目的领域。其中，
随着企业努力在数字时代实现数据驱动，我们的生态系统正在发生重大变化。不光是企业应用程序生成的海量数据日增，在企业外部广泛的用户和难以数计连接的各种“事物”所产生的数据也呈指数级递增。这都导致企业围绕数据的洞察会变得越来越复杂。
张涵诚：贵阳模式值得参考，政府发展大数据需要方法论
说到大数据，有一个网上流传已久的段子： Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how t
目前围绕大数据技术所展开的宣传炒作可谓一浪高过一浪，而由此推动的消费增长也堪称一波未平一波又起。 据IDC预计，到2017年，大数据技术与服务市场的年复合增长率将达到27%，届时整体市场规模也增长至324亿美元。根据IDC的说法，为了帮助大家更为直观地进行比较，大数据市场的增长速度比信息及通信技术市场的整体增幅高出六倍。 尽管资金在不断涌入，但企业花掉的真金白银到底能不能买回个光明的未来还真说不准——毕竟目前尚处于大数据技术部署的早期阶段。为了找到确切答案，研究人员们调查了多位IT高管及中层管理人员，旨在
此前，援引外媒消息称，Gartner预测，2017年将有60%的大数据项目在试验阶段就会失败，并最终会被放弃。 在大数据正热的当下，这一结论无疑给众多的热心者泼了一道冷水。 随着企业努力在数字时代实现
作为大数据技术的典范，Hadoop一直为采用大数据的企业祝福并诅咒着。Hadoop功能强大，却非常复杂，这使得很多企业都宁愿等待更容易的东西问世，再推出大数据项目。 等待已经结束。Hadoop在稳
多亏了大数据和云计算，可以让企业使用超级计算机的力量。而人们面临的问题是用来分析和应用大数据的工具通常有一个致命的缺陷。人们进行的大部分数据分析都是基于错误的模型，这意味着错误是不可避免的。当人们夸大的期望超过其能力时，后果可能是可怕的。 如果大数据不是如此巨大，这不会是一个问题。考虑到人们拥有的数据量，有时甚至可以使用有缺陷的模型来产生有用的结果。这里的问题是人们经常把结果与全知混淆起来。人们对自己的技术非常迷恋，但是当模型出现故障时，它会变得非常难看，尤其是当数据产生的错误是相当大的时候。 📷 大数据失
前言 大数据行业目前处于怎样的生态？在未来又会有怎样的发展？月薪2万，在大数据行业从业者同行中处于怎样的位置？我所在公司的数据团队规模在同行中算大吗？来年应该如何优化？ 2013年以来，“大数据”在我国发展迅猛，3年过去了，这个行业发展的如何，到底是镜花水月还是会成为社会发展的中流砥柱？为了让大家对我国大数据行业发展有更全面的了解，2016年12月中旬，大数据文摘发起了《大数据行业从业者调研报告众筹》，针对全国数据领域工作者和关注数据行业的人进行了在线调研，半个月的时间有效回收样本数超过1400个。 今天，
如今，越来越多的企业将其大数据业务迁移到公共云服务。而企业同时采用云计算和大数据技术将是一种完美的结合。行业分析师和企业IT决策者对此表示认同，这并不奇怪：人们将在2018年看到大量的大数据项目涌入公共云。 调研机构Forrester公司分析师Brian Hopkins在一篇题为“将大数据项目迁移到公共云中的报告”中指出：“如果企业不这样做，那么将无法跟上客户的步伐。”采用公共云是企业技术决策者对大数据投资的首要事项。 甲骨文和英特尔公司委托Forrester公司进行的一项调查表明，在受访的431家企业中，
世界各地无数的组织，他们使用的数据现在日益庞大而复杂，使用传统的数据处理程序已无法再进行优化分析及获得洞察。而这正是的新一代的大数据应用程序要解决的问题。近期Apache软件基金会（ASF）又将一批有趣的开源大数据项目毕业为的Apache顶级项目。这意味着，这些项目将能够得到积极的发展和社区的大力支持。 大多数人都听过的Apache Spark，一个针对Streaming, SQL，机器学习和图形处理的内置模块的大数据处理架构。 IBM和其他公司正在投入数十亿美金开发资金到Spark项目，NASA和SETI
跟踪大数据的趋势，研究和统计数据为专业人士提供了一个规划大数据项目的坚实的基础，这里有每个IT专业人士都应该知道的15个有关大数据的重要事实。 每个人都在谈论大数据，从年度支出的挑战，到创造就业机会，
大数据文摘翻译作品 翻译：吴涤，宋松波 如需转载，请后台留言申请授权 欢迎各种“小语种”的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 大数据，尽管每个人都在谈论，许多公司也已经着手发展，但现在还很难确切地知道它究竟有多大的功效。安永(Ernst & Young)对150家法国企业进行了一项调研，考察它们收集与使用客户数据的方式，期间遇到的困难，以及数据这项新资产对业绩增长与战略发展的影响。 即使现在大数据以其诸多优势有着大批拥护者，大数据革命并没有真正扩散到全球电
美军面临的大数据挑战 对于美军来说，随着信息化的继续深入发展，各种新技术、新武器不断涌现，各级别的“系统集成”越来越复杂，在处理信息以及数据方面也开始遭遇各种挑战： 首先，海量战场数据无法得到及时、高效处理。美军综合运用了无人机、传感器等侦察手段，随着数据量的大幅增加，仅仅依靠现有信息技术，美军已不能及时高效地分析和处理这些数据。 其次，数据壁垒高阻碍了数据融合。美军认为，影响数据融合的壁垒主要有：在体制上，相关部门往往各自为营，存在重复开发、标准各异等问题,出于对自身利益的考虑，可能会独享情报，
大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说，多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求，往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说，大数据项目前期的规划、咨询、设计，实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发，进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理，接下来的持续运维运营和迭代优化，结合业务进行的一些应用开发等，这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。
根据IDC全球半年度大数据和分析支出指南的最新预测，到2022年全球大数据和业务分析解决方案的收入将达到2600亿美元。在大数据和业务分析解决方案上投资增长最快的行业包括银行（复合年增长率13.3%）、医疗、保险、证券和投资服务、电信，每个行业复合年增长率都是12.8%。由此可见，大数据类项目在未来的地位将会越发重要，而作为QA，在大数据项目急速扩张的大背景下，也将迎来新的机遇和挑战。
构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要综合考虑数据工程的多个方面，包括但不限于数据分析技术、数据管理、数据质量管理、以及如何将这些技术应用于实际的企业级项目中。以下是基于我搜索到的资料，对构建数据工程师能力模型和实战项目的建议：
大数据项目的成功有哪些法宝？又有哪些陷阱会导致大数据项目的失败？本文中的三位专家将对此进行详解。 如今，许多企业都理解了大数据的构成，但是要取得大数据项目的成功则是另一回事。Gartner公司的分析师，Doug Laney。Forrester公司分析师Mike Gualtieri。International Institute for Analytics的高级研究学者，Robert Morison都是大数据领域的专家，他们对于企业如何使用大数据有着独特的视角。以下是他们认为可以帮助大数据项目成功的因素，以及
原文标题：On the Rise: Six Unsung Apache Big Data Projects
围绕着大数据的炒作可谓极其疯狂，这种炒作也在推动着大量的投资进入这一领域。市场研究公司IDC预计，大数据技术及服务市场的年增长率为27%，到2017年将达到324亿美元。IDC称，大数据市场的这种增长比整体ICT市场增长高出6倍多。然而尽管资金充裕，但是企业界在渡过了大数据的早期采用阶段之后是否找到了成功之路却并不清楚。为了寻找到明确的答案，研究人员调查了诸多企业的IT经理和管理人员，受访者们分享了他们组织的大数据计划、投资和重点细节。 由Network World主导实施，
本专栏以大数据企业级项目为主, 学完再也不惧面试没有项目经历可讲, 丰富你的大数据项目经历. 这是大数据项目的第四篇:大数据股市指数项目 思维导图奉上:
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 图1：摄于清华大学清华路 一、在兴趣和专业中与大数据项目结缘 我对数据科学的热爱，既有一种发自
今年是大数据落到实处的一年，也是大数据迈向标准化的开始 美国信息咨询公司Gartner表示2015年度大数据方面的投资依然在增长，但与2014年相比增长速度有所放缓。 Gartner今年六月对全球所有行业进行了采样分析，结果显示未来两年有计划进行大数据相关投资的企业占到了75%，比2014年小涨3%。 Gartner研究总监Nick Heudecker表示此前大数据还停留在概念的层次，今年是它落到实处的一年，同时也是大数据标准化的开始。随着大数据解决方案逐渐成为主流，海量数据、不同数据源和新的处理分析技
如今全球各地的无数企业组织在处理数据集，这些数据集是如此地庞大而复杂，以至于传统的数据处理应用软件再也无法支持经过优化的数据分析和洞察力获取。这是新一批大数据应用软件旨在解决的问题，而Apache软件
github地址：https://github.com/LittleLawson/ChinaTelecom
原文地址：https://dzone.com/articles/big-data-architecture-best
项目概述：智慧新泰时空大数据与云平台项目包括新泰市时空大数据、时空信息云平台和标准规范三个方面的建设内容。
由中国国家互联网信息办公室和浙江省人民政府联合主办的第三届“世界互联网大会·乌镇峰会”将于2016年11月在浙江省乌镇举行。 由中国国家互联网信息办公室和浙江省人民政府联合主办的第三届“世界互联网大会·乌镇峰会”将于2016年11月在浙江省乌镇举行。本届大会将以“创新驱动造福人类——携手共建网络空间命运共同体”为主题，在全球范围内邀请1200位来自政府、国际组织、企业、技术社群和民间团体的互联网领军人物，围绕互联网经济、互联网创新、互联网文化、互联网治理和互联网国际合作五个方面进行探讨交流。 “大数据
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 我是土木工程系 2019 级博士生毛灵栋。我报名参加大数据能力提升项目是在我刚入学的一年级。当时我
要实现大数据分析项目的最佳实践并非易事。正因如此，Gartner研究总监Svetlana Sicular题为“大数据7大失败案例”的报告吸引了思科工程师Karen Liu的注意。 “我们正处于开始阶段，想了解下其他人正在做什么，有哪些成功案例。”Liu说：“而所有的失败案例，也是我们必须学习并加以警惕的。” 很多人有着和Liu一样的想法。Family Dollar Stores Inc.(美国知名折扣零售商，总部位于北卡罗来纳的夏洛特，最近刚被另一家折扣连锁店Dollar Tree Inc.收购)的企业架构
大数据实战项目的知识点 1、大数据集群环境的搭建 CentOS 6.8、 hadoop-2.7.3、 hive-0.13.1 zookeeper-3.4.10 kafka_2.10-0.10.2.0、 flume-ng-1.7.0 日志采集流程、 Spark 1.6.3 2、企业级大数据项目的架构搭建 Java、配置管理组件、JDBC辅助组件（内置数据库连接池）、Domain与DAO模型 scala：只适合用于编写一些比较纯粹的一些数据处理程序（比如说一些复杂的数据etl） 真正的讲师本人做
活动背景 大数据时代已经到来，从国家到地方政府再到企业，都在致力与发展大数据，大数据也已经影响到我们生活的方方面面。2018年5月16日晚加米谷大数据应邀到成都理工大学信科院进行大数据技术讲座。 活动目的 大数据技术讲座的开展，让学生更深刻的了解什么是大数据，让学生能提早的了解到大数据相关职业，以便在未来的发展方向上提前做好准备。 主讲人 张安文，加米谷大数据创始人，国家大数据标准组成员，Spark Contributor，资深大数据专家，15年互联网IT技术经验，6年大数据项目实战经验，精通大数据领域
今日数字 1、221.71亿——阿里2016第二财年营收221.71亿 云计算业务增速最猛 2、81%——华为第三季度中国市场出货量增长81% 超越小米 3、17届——日前，在第十七届“21世纪的计算”大型学术研讨会上，微软与清华共同签署了“学术大数据项目”合作备忘录，同时，清华大学成立了跨学科研究的科技大数据研究中心。 4、400多家——400多家沃尔玛全国门店年底前接入支付宝 将在大数据方面展开合作 详情如下 1、阿里2016第二财年营收221.71亿 云计算业务增速最猛 日前，阿里巴巴刚刚发布了最新的
在科技如此兴盛的时代，人类社会实践产生了海量的全样数据、虚拟化、分布式集群、人工智能和深度学习算法等大数据和云计算技术，这些技术的出现意味着能更好地解决传统数据挖掘和机器学习中的大部分难题。借助于国家对大数据产业的助力以及各地方政府的扶持，大数据的落地从传统聚焦于互联网，正逐步向社会的各个领域渗透。
【摘要】首先要强调一点，本文讨论的重点是大数据“应用”，尤其是针对企业营销的大数据应用，对于大数据技术本文会有少量涉及，但是对于大数据工程、大数据科学，这不是这篇文章关注的范畴。 大数据营 销应用，在大数据带来的各类应用中，恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例，就是一例典型的基于大数据获取、分析，完成经营 及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道，因为大数据很 大，从关注到真正做出适当的投入和
刚接触大数据的朋友最容易产生以下误解，下面就让我把这些误解分别介绍一下，看看你有没有进入这些误区。
大数据有望大大改善业务运营，并允许组织为每个客户提供量身定制的服务。通过社交媒体和连接的传感器生成的信息量激增，包含了可以转化为有形商业利益的隐藏洞察力模式。这种转变需要与数据收集、处理、分析、存储和安全性相关的更多工作。大数据的优势还带有紧迫的含义，组织必须考虑最大程度地发挥其大数据计划的价值潜力。同样，复杂的网络安全威胁和严格的隐私法规进一步要求组织在保护其大数据系统和环境方面付出更多的努力。这些安全挑战和问题可能属于以下关键领域：
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