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文档简介

大数据思维与发展趋势大数据思维大数据与“小数据”的根本区别在于大数据采用全样思维方式，小数据强调抽样。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现技术达不到实际要求，或成本远超过预期的情况下的权宜之计。随着技术发展，在过去不可能获取全样数据，不可能存储和分析全样数据的情况，都将一去不复返。大数据时代是全样数据的时代，抽样的应用场景将逐步减少，并很有可能最终消失在历史的长河中。全样思维大数据思维对数据质量近乎疯狂的追求，是小数据年代的必然要求。一方面极大增加了数据预处理的代价，大量数据清洗算法和模型被提出，导致系统逻辑特别复杂。另一方面，不同的数据清洗模型可能会造成清洗后数据差异很大，从而进一步加大数据结论的不稳定性。现实中的数据本身就是存在异常、纰漏、疏忽，甚至错误。将抽样数据做了极致清洗后，很可能导致结论反而不符合客观事实。这也是为什么很多小数据的模型在测试阶段效果非常好，一到了实际环境效果就非常差的原因。大数据年代，因为我们采集了全样数据，而不是一部分数据，数据中的异常、纰漏、疏忽、错误都是数据的实际情况，其结果是最接近客观事实的。容错思维大数据思维在小数据的年代，大家总是相信因果关系，而不认可其他关系。但是因果关系是一个非常不稳定的关系，“有因必有果”的结论也非常武断，在大部分情况下这种关系是错误的，或不合时宜的。因果关系根源于数据抽样理论。是一种非常脆弱的关系，只要存在一个反例，因果关系就失败。在大数据年代，当全部数据都加入分析的时候，由于只要有一个反例，因果关系就不成立，因此在大数据时代，因果关系变得几乎不可能。而另一种关系就进入大数据专家的眼里：相关关系。很多男人去超市买了啤酒后会顺便买纸尿裤，但不是买啤酒就一定买纸尿裤。因此，啤酒喝、纸尿裤的关系不能算因果关系，而只能是一种相关关系。相关思维大数据发展趋势数据资源化是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。数据的资源化数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。预计未来两者关系将更为密切。与云计算的深度结合随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。科学理论的突破采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。数据质量是商业智能成功的关键未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。数据科学和数据联盟的成立当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业

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