大数据的世界

“世界上没有任何力量可以阻止一个时代已经到来的事实。”——维克多·雨果

大数据就是这样一个了不起的想法。在当今社会活跃的世界里，数据正以每天2.5万亿字节的惊人速度增长，这一数字在未来几年只会继续增长。

像Facebook、 Google、LinkedIn,、Twitter等商业巨头已经成为第一批围绕大数据世界开展工作的企业之一。可以说，总体而言，这是一个巨大的“大数据”问题。

什么是大数据？

大数据只不过是由各种数据组成的大量数据。它的概念是从大量的结构化、半结构化和非结构化数据中收集有用的见解，这些见解可用于业务环境中的有效决策。这些数据是在一段时间内从各种来源收集的，用传统的数据库工具管理起来很麻烦。

为什么需要处理大数据？

我们可以有数据而没有信息，但我们不能有信息而没有数据。有了如此庞大的数据，用技术来管理它就变得复杂了，这些技术不仅有效且人性化，而且还能及时提供所需的结果。

大数据的重要性不仅在于组织拥有多少信息，还在于组织如何使用收集到的信息。每个组织根据自己的需要利用信息；一个组织越是熟练地利用信息，其繁荣的机会就越大。

大数据对企业和行业来说是天赐之物，尤其是在营销领域，它的先决条件是随时了解经济中不断变化的趋势和前景。如今，HADOOP、Multiview Clustering、Outlier Detection和Classification Analysis等框架正在取代传统的大数据计算技术。

大数据在当今的商业环境中扮演着举足轻重的角色。我们可以通过下面列出的几个方面来理解这一点：

1. 节省成本：一些大数据工具，如Hadoop和基于云的分析，在需要存储大量信息时，为企业提供了成本有利的环境，这些工具还有助于区分更熟练的协同工作方法。

2. 缩短时间：Hadoop和内存分析等工具的快速特性无疑可以识别新的数据源，这有助于组织立即分解信息并确定最合适的决策。

3. 分析经济形势：剖析大数据可以更清晰地描绘当前的经济形势。例如，通过分解客户的购买行为，组织可以发现销售最多的商品，并根据此模式交付商品。通过这种方式，它可以超越竞争对手。

点击一个按钮就能获取海量数据的想法很容易让人产生幻想。对这些数据进行一致的分析是真正使其对组织有利的最佳方法。然而，对于每一种新兴的趋势和技术，我们都有责任权衡它们的利弊。我们可以很方便地提出这样一个事实，即大数据也是如此。

优点

1. 业务内部的错误会立即被发现。

2. 更高的转换率和额外的收入。

3. 你的对手的行动计划很快就会被看到。

4. 敲诈勒索可以在发生的那一刻就被识别出来，并且可以采取合法的措施来限制其危害。

5. 提高存储速度、容量和可扩展性，以及更熟练地处理数据的措施和工具。

有了优点，缺点当然也会随之而来。隐私是最终用户最关心的问题。因此，保护终端用户的凭证至关重要。用户需要感到安全，并确保他们访问的信息不会泄露给其他方。
实时性又是大数据在现实世界中面临的另一个挑战。数据集越大，处理时间就越长，最终导致决策过程的延迟。

缺点

1. 数据是在一段时间内从所有可能的来源收集的。收集的数据是原始的，不一致的，因此受到更多的干扰。

2. 安全是大数据仍在努力解决的关键问题之一，尤其是在社交媒体方面。

3. 用户用于分析和解释目的的大部分数据都隐藏在防火墙和私有云之后，只有具备将原始数据转换为相关信息的技术知识和专业知识才能访问这些数据。

尽管对大数据的好处和缺点有着大致了解，但仍有许多公司和企业热衷于接受挑战，从这些令人神经紧张的数据中创建有意义的数据。然而，关于即将问世的工具和技术的知识和专业知识似乎不足以满足最终用户赋予数据某种意义的需求。以下是大数据项目大规模失败的几个原因。

为什么大多数大数据项目都失败了？

1. 大众理解大数据的方式

大数据被视为有一个固定的起点和一个固定的终点，而它是通过一致的数据分析和检查进行的短途旅行。它可以用来推断未来商业成就的模式。然而，为了找到解决方案，您可以将过程作为主要关注点，而不是期望从中获得具有特征的可交付成果。大数据是一项稳定的研究，旨在增加有用的见解，而不是急于得出结论。这些数据的本质是在商业环境中发现的，否则它只是一个巨大的数据量。

2. 缺乏熟练的数据科学家

大数据企业缺乏适当的研究，主要是因为缺乏专业和熟练的数据分析师。提高大数据的生产力需要大量的经验、专业知识、更强的适应性和更长的时间框架。

3. 成本削减和缺乏预算

新兴技术只有在适当的工具的帮助下才能被利用，并且当系统装备良好时。有时候，企业不愿意在确保有前景的投资回报率的风险投资上投入很多，但从长远来看。在短时间内赚大钱的贪婪限制了适当工具和技术的使用。这导致了这些大数据项目的失败。

4. 思路不清晰，策略不佳

解决问题的第一步，也是最重要的一步，应该包括最终用户问自己，他所关注的结果是什么，背后的原因是什么。问题的结果可能是模糊的，提供了广泛的可能性，可能会让用户感到困惑，并分散他对最终目标的注意力。因此，为了从大数据中获得最大的利益，编写详细的问题陈述是很重要的。

互联网上有8亿个网站提供有关大数据的数据。大数据是云之后的下一个大事件。大数据为医疗、教育、地球和企业带来了大量的交易机会，但利用传统模型管理大量的信息是非常麻烦的。

现在是数据革命的时代

“数据是宝贵的东西，比系统本身更持久。”这句话完美地抓住了大数据的真正本质，以及它如何成为各种企业和公司的新原材料。