重新定义大数据
强调总体,而不是数据量
一直以为所有东西都会有一个清晰的定义,对于大数据的认知,在逐渐接触的过程中,慢慢被颠覆。
首先是翻译,大数据,big data ,简单通俗到不可思议,但就是两个简简单单单词,构成了简简单单的大数据的无所谓,一种so what 的气质
然后是定义,大数据,是表示多少个G容量的数据?或者多少字节的数据量?曾经幻想过很多,但是都是界限清晰的量化,而今,作者告诉我们说,大数据,只要是数据的总体就是大数据,与量无关
强调相关性,无关因果
我们看事物,连小时候老师的教育都是,不能死记硬背,还要知其所以然,因果是我们自以为去了解一件事的基础
但实际上,理论能指导实践是有道理的,但是,实践出真知,或者说我们的目的其实不是要知道背后逻辑,而是需要知道怎么指导将来,我们的下一步应该怎么做,在这里,因果就不如经验的出的相关更有意义
强调混杂性,不需要精确
数据可靠性是分析的根本,那是我们对于小数据量的要求。精确性于大数据就如牛顿的万有引力定律同样无力于微观世界,我们更加相信数据量带来的效果远大于精确的小数据
大数据的商业变革
大数据掌控角色
大数据技术角色
大数据思维角色
三种角色
于我,大数据技术是想要深入探究的,至于其中价值挖掘后,如何商业化变现,那不是这个阶段要考虑的事情
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