首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【热点】快数据:是大数据后的下一个热点吗?

    场景 我们在生活或工作中会碰到以下情景:公司的女神安娜一直喜欢吃哈根达斯冰激凌,几乎每天要买一杯,但某一天,她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味;公司屌丝程序员李甲上班早,加班多,完成任务代码质量高,公司团建活动也积极参与,连续多个季度是公司的优秀员工,突然某一天,态度坚决提出离职,说要回家支教。 分析 我让从事大数据服务的朋友来预测和解释,朋友讲,如果按大数据基本算法推测,女神安娜是不会吃DQ的,因为她的行为数据已经表明,她会继续吃哈根达斯;同样,行为大数据分析得出,程序猿李甲很快会晋升为研发经理

    06

    大数据的泡沫、价值和陷阱,你分得清吗?

    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。

    02

    弈聪软件卓建超:政务大数据平台建设警惕成为过去共享数据平台的翻版

    随着大数据应用的不断推进,数据开始被视为重要的战略资源,在政治领域数据的所有权是一种新的权利源泉。围绕原始数据的占有权和发布权的斗争将成为一个持久性的政治议题。随着大数据在中国的不断发展,各个地方都开始兴建大数据中心,但对于大数据中心建设,更多地还停留在“建机房、上设备、堆数据”的阶段,忽视了大数据强调的是对数据的分析和应用。西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)创始人卓建超认为,当前一些地方政府建设的大数据平台很多是过去政府共享数据平台的“翻版”。由于目前尚无对“大数据”的标准界定,政府部门对大数据的认识存在混乱,有将开放数据等同于大数据,有将任何“大”的政府数据集的发布都当作是大数据。政府推动大数据平台建设的首要目的不是推动大数据应用,而是统一政府信息基础设施,实现各部门数据的互联互通。事实上很多开放数据只是离散的“小数据”,并不具备大规模、未经处理和非结构化等大数据的基本特征,且很多通过开放数据机构发布的在线数据集仅仅是一个可用的样本集。

    05

    【推荐阅读】大数据的泡沫、价值和陷阱,你分得清吗?

    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。 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。 大数据泡沫:泡沫是必然但有其深远意义 甲骨文公

    05

    【大咖说】发展大数据不要一味追求数据规模大,要“应用为先”

    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

    06

    【大咖说】发展大数据不要一味追求数据规模大,要“应用为先”

    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

    07

    经验之谈:程序员应该如何学好大数据技术

    最近几年,我跟很多创业者交流,发现创业最艰难的地方,莫过于创业项目难以实现商业价值。很多时候技术实现了、产品做好了,然后千辛万苦做运营,各种补贴、各种宣传,但是用户就是不买账,活跃度差、留存率低。 很多时候,我们不是不够努力,可是如果方向错了,再多努力似乎也没有用。阿里内部有句话说的是“方向对了,路就不怕远”,雷军也说过“不要用你战术上的勤奋,掩盖你战略上的懒惰”。这两句话都是说,要找好方向、找准机会,不要为了努力而努力,要为了目标和价值而努力。而王兴则更加直言不讳:“很多人为了放弃思考,什么事情都干得出来

    02

    数据时代大数据管理,主要有哪些策略?「建议收藏」

    在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中,给企业发展带来冲击非常巨大。因此,企业要根据我国信息技术不断发展的形式,对大数据管理框架进行全面的设计和创新,如图1所示。在大数据的处理的过程中,主要是围绕着数据资产进行管理的,同时对大数据时代的大数据管理制度,进行全面的规划行、设计、创新,这样对其它信息技术管理领域,提供了便利的条件。其实,大数据时代的大数据管理最主要的目的,就是将大数据的价值进行充分的展现。另外,在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中,有效的实现了大数据共享等性能,不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容,对我国现代化信息技术的发展,起到了重要的作用和意义。

    02
    领券