大數據要求包含多少人的數據

㈠ 大數據究竟多大才算是，該如何學習大數據

大數據本身是基於數據價值化而構建出來的新概念，雖然概念比較新，但是數據卻一直都在，所以大數據的核心並不在「大」上，而是基於大數據所構建出的一個新的價值空間。

在理解大數據概念的時候，通常都有幾個較為明顯的誤區，其一是只有足夠大的數據才能算是大數據范疇；其二是大數據和互聯網是隔離的；其三是大數據就是統計學；其四是大數據會「殺熟」，應該盡量遠離大數據等等。

在大數據時代，任何體量的數據都可以採用大數據技術進行處理，傳統的結構化數據處理方式也已經並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能採用大數據技術。

大數據本身是互聯網、物聯網和傳統信息系統共同發展所導致的結果，所以大數據與互聯網存在緊密的聯系，事實上目前互聯網領域是推動大數據發展的重要力量，所以大數據與互聯網本身就密不可分。從互聯網發展的前景來看，大數據是互聯網價值的重要體現，所以未來大數據的價值必然會不斷得到提升。

由於目前大數據分析技術往往會採用統計學的方式，這導致不少人認為大數據就是統計學，實際上大數據在進行數據分析的過程中，不僅需要統計學技術，也需要機器學習相關技術。當然，統計學作為大數據的三大基礎學科，在大數據技術體系中佔有重要的地位。

目前大數據人才的培養既包括研究生教育（培養創新型人才），也包括專科教育和本科教育，隨著大數據技術體系的逐漸成熟，學習大數據的過程也會更為順利。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

大數據並非是大的數據，而是將數據價值化的新概念，可以說任何體量的數據都可以使用大數據技術來處理。在大數據時代，企業中有很多商業數據需要大數據開發工程師來採集、儲存、處理，所以逐漸的大數據崗位越來越多。

目前是大數據開發落地應用的初級階段，市場需要更多的大數據開發人才，面對偌大的市場需求，有越來越多的小夥伴想學習大數據開發技術，但是並不是每個人都可以學習的，學習大數據對編程基礎和邏輯思維能力有一定的需求，因為大數據是比較復雜且綜合性比較強的編程語言。

由於大數據的復雜性，對於小夥伴學習大數據的難易程度來講，不同基礎的小夥伴，難易程度不同，那小夥伴該如何去學習大數據開發技術呢？

1.注重編程基礎知識的積累

上面我也說過了，大數據是比較復雜的編程語言，想要學習大數據開發技術是需要有一定的編程基礎的，但是有些零基礎學習大數據的小夥伴，還是需要學習java、Python、web等編程基礎。

2.確定發展方向，以用為學

小夥伴可以事先了解一下企業對大數據開發技術的需求是什麼，確定自己的發展方向，根據企業所需要的大數據開發技術需求，制定適合自己的學習路線，針對性學習，才能提高學習效率。

3.多練習項目案例

在平時，小夥伴在積累基礎知識的過程中，不要忘了多加練習項目案例，多敲代碼，培養自己的編程思維。

最後，小夥伴想要學習大數據開發技術，還需要不斷的 探索 適合自己的學習方法。尚矽谷大數據培訓班是一家比較靠譜的IT教育培訓機構，以理論實踐相結合的教學方式傳授更多的大數據開發技術知識，讓小夥伴在學習大數據開發技術知識的同時，積累更多的項目實戰經驗。

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大數據，什麼是大數據呢？多大的數據叫大數據？紅火一時的數據分析走向了我們，紛紛稱不分析數據企業將長久不了，可是究竟什麼樣的數據才是大數據呢，什麼樣的數據才是最大的呢？

如果你沒有接觸過大數據，那麼你就不知道大數據究竟有多大，大到什麼樣的數據才能稱之為大數據。那麼，根據數據收集的埠，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。

大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

什麼是大數據 究竟多大才算是大數據

大數據是什麼?

多大的數據叫大數據?

很多沒有接觸過大數據的人，都很難清楚地知道，究竟多大的數據量才可以稱之為大數據。那麼，根據數據收集的埠，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。

企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。

有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這一群體的原則，同樣能指導企業進行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是一般性的數據挖掘。

大數據的產業鏈是怎樣的?

我在接受采訪的時候，依照大數據公司在產業鏈的上下游關系，提出把它們分成三種不同類別：

大數據採集公司

所謂「找數據」，內部可以再分兩種：

在自身正常運營的過程中就能產生大量數據源;

通過跟電信運營商、金融企業合作，獲取數據源。

大數據分析公司

這一類公司，基本上都有自己的套模型，但大部分資料庫模型源於相同的幾個機理，包括統計學模型、深度學習演算法等等。也基於美國IBM、cloudera公司開發的應用型分析模塊等等。

大數據銷售公司

雖然說是賣數據，但出售的並不是單一數據，而是基於數據的全套解決方案，比如精準營銷等等。

這三類公司是如何協作，並把大數據作用於我們的生活呢?最容易理解的就是現在在微信朋友圈上投放的廣告。

騰訊在把廣告推廣給每個用戶的時候，都已經對用戶做過精準的分析。通過收集人們在微信上使用習慣，進而分析用戶的消費能力、消費習慣，形成一套精準營銷方案後，給廣告商生成一些定向的廣告。

比如說，蘭蔻的廣告就從來不會推廣給男性用戶、豪車廣告也不會推給應屆畢業生。整個的微信廣告體系都用到了大數據的分析模式，大家普遍反饋，在騰訊上投放的廣告比網易、新浪等平台上投放的廣告轉化率高，正是得益於騰訊的大數據基礎。

大數據本身是基於數據價值化而構建出來的新概念，雖然概念比較新，但是數據卻一直都在，所以大數據的核心並不在「大」上，而是基於大數據所構建出的一個新的價值空間。

大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。

有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這一群體的原則，同樣能指導企業進行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是一般性的數據挖掘。

大數據面向的是更海量的一個數據，藉助了更廣義的知識資料庫的分析方法。大部分的數據公司的數據來源是海量的，它的收集和分析，並不是局限於個體，而是以一個非常非常廣泛的群體為對象展開的。

要兌現大數據的商業價值，第一個要求，就是達到大數據的數據量級。那麼目前，在數據量上最有優勢是BAT三家。在PC時代，網路在數據上的優勢非常強，但到移動時代，騰訊和阿里實現了反超。

騰訊有微信、QQ，拿到了移動端數據生成量的九成;阿里利用它的消費數據資源，更有垂直性。那麼對於中小企業、創業企業而言，兌現商業價值的重點就變成了，如何在自身規模較小的時候，利用別人的大數據資源為自己的創業更好的服務。這是需要深層次判斷和挖掘的。

所以，對於數據相關的公司，在投資判斷的時候，不單是看現有業務的發展，更重要的是在他不斷的發展的過程中，能不能積累有效數據、積累高准確性的數據，實現數據的實時更新性。這樣的企業才能夠更好地建立起競爭壁壘。

什麼是大數據

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

為什麼大數據很重要？

大數據的重要性不在於您擁有多少數據，而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：

1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；

2.根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券；

3.在幾分鍾內重新計算整個風險組合；

4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。

從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，演算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。

眾所周知，IT 行業是個高薪行業，也是很多人的夢想職業，在全球最缺人的十大行業中IT行業居首位。而事實證明，IT行業不失為一個好的職業方向。

中公優就業可以為您規劃學習過程以及後期就業方向，為您的未來保駕護航

在大數據時代，任何體量的數據都可以採用大數據技術進行處理，傳統的結構化數據處理方式也已經並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能採用大數據技術。

數據收集不分大小，用到大數據這個詞彙！

是統計學中一個概念，數據信息越大越全！誤差越小，也就越准確！

建議先從統計學入手，理論性知識先了解！再針對行業情況實戰做有效數據收集，達到基數後去證實數據的有效性和真實性！

這些都是基礎！

㈡ 大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

㈢ 再談大數據行業里的兩大誤區

再談大數據行業里的兩大誤區

大數據這個詞，恐怕是近兩年IT界炒的最熱的詞彙之一了，各種論壇、會議，言必談大數據，「大數據」這個詞，在IT界已經成了某果一樣的「街機」或者叫「街詞」，不跟風說兩句「大數據長，大數據短」都不好意思跟人說自己是搞IT的。從某種程度來講，大數據這個「圈」太亂了，一點不比「貴圈」好。
先從概念上來說，大數據是什麼？其實數據處理從人類誕生時期就有了，古人結繩記事就是基本的統計，統計自己吃了幾頓飯打了幾次獵等等；再往近說，皇帝每晚翻嬪妃的牌子也是數據處理，在翻牌子之前，要從一大堆牌子里分析「方便」、「熱度高」、「新鮮度」等指標；更近的說，數據倉庫早在大數據這個詞出現前就已經成熟發展了好幾十年了。所以說，大數據並不新鮮，只是某些技術如Hadoop、MR、Storm、Spark發展到一定階段，順應這些技術炒出來的概念，但是這些概念都基於一個基本的理念「開源」，這個理念是之前任何階段都沒有過，可以節省費用提高效率，所以大家才都往這個行業里扔火柴（話說現在很多人跟風亂吵，個人認為也不是壞事）。誤區一：只有搞大數據技術開發的，才是真正「圈內人」。筆者曾經參加過若干會議，70%是偏技術的，在場的都是國內各個數據相關項目經理和技術帶頭人，大家討論的話題都是在升級CDH版本的時候有什麼問題，在處理Hive作業的時候哪種方式更好，在Storm、Kafka匹配時如何效率更高，在Spark應用時內存如何釋放這些問題。參會者都一個態度：不懂大數據技術的人沒資格評論大數據，您要不懂Hadoop 2.0中的資源配置，不懂Spark在內存的駐留時間調優，不懂Kafka採集就別參加這個會！對了，最近Google完全拋棄MR只用Dataflow了，您懂嗎？不懂滾粗！在這里我想說，技術的進步都是由業務驅動的，某寶去了IOE才能叫大數據嗎，我作為一個聾啞人按摩師用結繩記事完成了對於不同體型的人，用什麼按摩手法進行全流程治療，就不叫大數據分析了嗎？技術發展到什麼程度，只有一小部分是由科學家追求極致的精神驅動，大部分原因是因為業務發展到一定程度，要求技術必須做出進步才能達成目標的。所以，真正的大數據「圈內人」至少要包含以下幾種人：一、業務運營人員。比如互聯網的產品經理要求技術人員，必須在用戶到達網站的時候就算出他今天的心情指數，而且要實現動態監測，這時候只能用Storm或者Spark來處理了；比如電信運營商要求做到實時營銷，用戶進入營業廳的時候，必須馬上推送簡訊給用戶，提示他本營業廳有一個特別適合他的相親對象（呈現身高、三圍、體重等指標），但是見面前要先購買4G手機；再比如病人來到銀行開戶，銀行了解到用戶最近1周曾經去醫院門診過兩次，出國旅遊過3次，帶孩子游泳兩次，馬上客戶經理就給客戶推薦相關的銀行保險+理財產品。這些業務人員，往往是驅動技術進步的核心原因。二、架構師。架構師有多麼重要，當一個業務人員和一個工程師，一個說著業務語言，一個說著技術術語在那裡討論問題的時候，工程師往往想著用什麼樣的代碼能馬上讓他閉嘴，而架構師往往會跳出來說「不，不能那樣，你這樣寫只能解決一個問題並且會製造後續的若干問題，按照我這個方案來，可以解決後續的若干問題！」一個非技術企業的IT系統水平，往往有70%以上的標准掌握在架構設計人員手裡，盡快很多優秀的架構師都是從工程師慢慢發展學習而來的，IT架構的重要性，很多企業都意識到了，這就是很多企業有CTO和CIO兩個職位，同樣重要！架構之美，當IT系統平穩運行的時候沒人能感受到，但是在一個煙囪林立、架構混亂的環境中走過的人眼中，IT開發一定要架構現行，開發在後！三、投資人。老闆，不用說了，老闆給你吃穿，你給老闆賣命，天生的基礎資料提供者，老闆說要有山便有了山，老闆說要做實時數據處理分析，便有了Storm，老闆說要做開源，便有了Hadoop，老闆還說要做迭代挖掘，便有了Spark……四、科學家。他們是別人眼中的Geek，他們是別人眼中的高大上，他們是類似於霍金一樣的神秘的早出晚歸晝伏夜出的眼睛男女，他們是驅動世界技術進步的核心力量。除了世界頂級的IT公司（往往世界技術方向掌握在他們手中），其他公司一般需要1-2個科學家足以，他們是真正投身於科學的人，不要讓他們去考慮業務場景，不要讓他們去考慮業務流程，不要讓他們去計算成本，不要讓他們去考慮項目進度，他們唯一需要考慮的就是如何在某個指標上擊敗對手，在某個指標上提高0.1%已經讓他們可以連續奮戰，不眠不休，讓我們都為這些科學家喝彩和歡呼吧。在中國，我認為真正的大數據科學家不超過百人……五、工程師。工程師是這樣一群可愛的人，他們年輕，沖動，有理想，又被人尊稱為「屌絲」「鍵盤黨」，他們孜孜不倦的為自己的理想而拼搏，每次自己取得一點點進步的時候，都在考慮是不是地鐵口的雞蛋灌餅又漲了五毛錢。他們敏感，自負，從來不屑於和業務人員去爭論。工程師和科學家的不同點在於，工程師需要頻繁改動代碼，頻繁測試程序，頻繁上線，但是最後的系統是由若干工程師的代碼組合起來的。每個自負的工程師看到系統的歷史代碼都會鄙視的發出一聲「哼，這垃圾代碼」，之後便投入到被後人繼續鄙視的代碼編寫工作中去。六、跟風者。他們中有些是培訓師，有些是殺馬特洗剪吹，有些是煤老闆有些是失足少女。他們的特點就是炒，和炒房者唯一不同的就是，他們不用付出金錢，他們認為只要和數據沾邊就叫大數據，他們有些人甚至從來沒碰過IT系統，他們是渾水摸魚、濫竽充數的高手，他們是被前幾種人鄙視的隱形人。不過我想說，歡迎來炒，一個行業炒的越凶，真正有價值的人就更能發揮自己的作用。誤區二：只有大數據才能拯救世界大數據目前的技術和應用都是在數據分析、數據倉庫等方面，主要針對OLAP（Online Analytical System），從技術角度來說，包含我總結的兩條腿：一條腿是批量數據處理（包括MR、MPP等），另一條腿實時數據流處理（Storm、內存資料庫等）。在此基礎上，部分場景又發現MR框架或實時框架不能很好的滿足近線、迭代的挖掘需要，故又產生了目前非常火的基於內存數據處理Spark框架。很多企業目前的大數據框架是，一方面以Hadoop 2.0之上的Hive、Pig框架處理底層的數據加工和處理，把按照業務邏輯處理完的數據直接送入到應用資料庫中；另一方面以Storm流處理引擎處理實時的數據，根據業務營銷的規則觸發相應的營銷場景。同時，用基於Spark處理技術集群滿足對於實時數據加工、挖掘的需求。以上描述可以看出，大數據說白了就是還沒有進入真正的交易系統，沒有在OLTP（Online Transaction system）方面做出太大的貢獻。至於很多文章把大數據和物聯網、泛在網、智慧城市都聯系在一起，我認為大數據不過是條件之一，其餘的OLTP系統是否具備，物理網路甚至組織架構都是重要因素。最後還想說，大數據處理技術，再炫如Google的Dataflow或成熟如Hadoop 2.0、數據倉庫、Storm等，本質上都是數據加工工具，對於很多工程師來說，只需要把數據處理流程搞清楚就可以了，在這個平台上可以用固定的模版和腳本進行數據加工已經足夠。畢竟數據的價值70%以上是對業務應用而言的，一個炫詞對於業務如果沒有幫助，終將只是屠龍之術。任何技術、IT架構都要符合業務規劃、符合業務發展的要求，否則技術只會妨礙業務和生產力的發展。
隨著時代變遷，大浪淘沙，作為數據行業的一員，我們每個人都在不同的角色之間轉換，今天你可能是科學家，明天就會變成架構師，今天的工程師也會變成幾年後的科學家，部分人還終將步入跟風者的行列。誤區三：數據量特別大才叫大數據在「數據界」存在這樣有一波人，他們認為「只有Peta級以上的才叫大數據，甚至到了Zeta以上才叫大數據，目前還沒有到真正的大數據時代！」，每次聽到這樣的話，我就知道這些人受IOE某巨頭的4V理論中的「容量」影響太巨大了。對此，我想說的第一句話是「盡信書不如無書，盡信巨頭不如去IOE」，去IOE不只是要從硬體做起，還要從思想上敢於挑戰巨頭做起，盡管很多IT界的經典理論都是傳統巨頭提出的，但是隨著挑戰者的出現，萌發了新的思想和技術後，傳統巨頭會被慢慢顛覆，這也是我們人類前進向前的一個重要因素。如果我們還停留在迷信巨頭的時代，如此刻板教條的去追求一個概念，那麼就不會有現在的Hadoop，不會有現在的Spark，不會有現在的特斯拉，不會有機器學習人工智慧，更不會有未來的第N次工業革命。首先我想強調，大數據技術真的不是一個新鮮詞，在之前的文章中我已經說過，大數據的本質還是數據，數據這個行業已經發展了若干年，而數據量的規模永遠是超出該時代的想像的，比如十幾年前，一張軟盤的數據量也就1.44M，當時的數據如果達到1T都讓旁人咂舌。那麼按數據量的標准，當時如果有人收集了1T數據就已經進入大數據時代了嗎？顯然不是！所以我想說，數據量的大小並不是衡量大數據的標准，如果按數據量去判斷是否大數據的話，那麼「大數據」這個詞真的是一個偽命題，就如同「老虎比如是老的，小伙必須是小的，巨頭必須是腦袋大的，飛人必須是長翅膀的」這種純粹字面意思去定義的話題一樣。那麼再回過來說，大數據的概念是什麼？首先，大數據是一個完整的生態體系，從數據的產生、採集、加工、匯總、展現、挖掘、推送等方面形成了一個閉環的價值鏈，並且通過每個環節的多種技術處理後，為所在業務場景提供有價值的應用和服務。其次，大數據的核心是什麼？一方面是開源，一方面是節流，目前大數據技術的核心目標都是通過低成本的技術更好的滿足對數據的需求（尤其是處理近年來更多的非結構化數據），並在在滿足需求的基礎上盡可能多的為企業節省投資。說一千道一萬，大數據的核心理念還是滿足應用需求，有明確目標的技術叫生產力，沒有業務目標的技術叫「浪費生命力」。誤區四：為了大數據而大數據這個誤區我認為是目前最嚴重的。在部分企業中，追求技術一定要最新、最好、最炫，一定要拿到國際先進、世界一流才行。所有的企業，不分行業不分性質不分地域不分年代，一律高喊「趕超BAT，大數據助力**企業達到**目標」，接下來就是先去IOE，然後投資買集群，把之前的各種高性能小型機大型機都不用了，之前買的O記授權全部停了，之前的幾十年投資一夜之間作廢，又投入了更多的資源去追趕「大數據」。同學們，這種勞民傷財的事情相信大家每天都會聽到或者親眼看到，很多企業不計成本就是為了博領導一笑，這得是多麼大的誤區啊。對此我想說：第一，從技術上來說，比如BAT或者很多互聯網企業去追求大數據，是因為業務發展的需要。任何一個互聯網企業一出生就是為了流量和點擊而活著，這就意味這大量的非結構化數據需要進行快速處理，這時候就決定了互聯網企業只能通過一些並發手段去分解底層的數據，然後進行快速加工，並滿足其服務用戶和市場的需要。互聯網企業的業務流程和業務模型就決定了必須得採用大數據技術。反之，很多企業根本用不著這些技術，有些企業簡單的一兩個Excel文件裡面做幾個公式就可以滿足它的發展，而且數據的周期還是按月處理的，根本不需要運用這些技術。第二，從投資上來說，互聯網企業出生都是平民，根本買不起大型設備，就算一夜暴富後，也沒有一個傳統的小型機大型機可以更好的滿足它們的發展，故只能另闢蹊徑創造價值鏈和標准了，在之前的低投資、輕量級架構上，不斷進行小量的線性硬體投資滿足業務的發展。反倒是一些傳統企業，甚至是巨無霸，其投資計劃已經在一年前明確，而且在原來的基礎上投資會更有ROI（投資回報率），現在反倒為了追求大數據的口號，犧牲了之前的大量投資，除了「得不償失」，剩下的只能是滿地的節操了。大數據技術甚至任何一種技術都是為了滿足特定的業務目標而生的，在具備了明確的業務目的後，順勢設計符合自身業務架構的技術架構，才是一種科學的健康的發展觀。如果您是一位老闆、CEO或者投資人，千萬要明白，大數據技術對於企業來說，有時候像水，而企業的業務目標就是那艘船，「水能載舟，亦能覆舟」。隨著生產關系的不斷調整，又會出現若干輪生產力的不斷進步，大數據之後的技術也會日新月異的進步著，比如現在開始潮流涌現的「機器學習、深度學習」等諸多的人工智慧方面的技術，也出現了比如「小數據」、「微數據」等更細方向技術的細分，在技術的洪流到來時，只要保持清晰的以滿足業務為導向的頭腦，根據自身的業務需要設計自身的技術架構，就不會被各種流派，各種概念淹沒。

㈣ 有人說我網貸不了是因為大數據風控 是真的嗎

並不光是網貸大數據的問題，也會有你的資質問題在內。
網貸大數據其實就是一個人的所有資專料數據，裡面屬包含了個人信息，運營商信息，工作信息，購物信息，案件信息等重要信息，這類信息所構成了一個網貸平台風控審核的標准，可以說異常的嚴格。
如果想要查詢自己的大數據其實也非常簡單。
只需要在支付寶首頁搜索：知否數據。
即可關注自己的網貸大數據，該資料庫對接全國2000多家網貸平台，無論是違約信息還是案件信息都會有信息提示，非常詳細

㈤ 「人口普查數據」不能稱為大數據的原因

人口普查數據的產生不符合大數據的特徵，大數據的特點：體量大，類型多，速度快，收益廣，但是人口普查數據速度慢，類型少，通過傳統方式得到的數據，都不能稱為大數據

㈥ 來查上面查詢個人網貸大數據需要交錢嗎

現在市面上有很多可以查詢大數據的平台，但是大數據查詢過多會版影響個人信用，權查詢一定要選擇大一點靠譜的平台。

可以在微信查找：飛雨快查，進行查詢。
該資料庫與2000多家網貸平台合作，查詢的數據非常精準全面。

可以獲取各類指標，查詢到自己的個人信用情況，網黑指數分，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網貸授信預估額度等重要數據信息等。