㈠ 什么是大数据时代
大数据时代是IT行业术语,指的是人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。大数据概念就是指大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据时代简介
进入2012年,大数据一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
以上内容参考:网络—大数据时代
㈡ 大数据时代怎么理解
科技时代的产物。大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
㈢ 大数据时代什么意思 大数据时代啥意思
1、大数据时代:利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储,从海量的数据中发现价值,服务于生活与生产。
2、最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
㈣ 大数据的产生与发展现状研究
摘 要:大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求,需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革,从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。
关键词 :大数据 物联网 信息处理 海量计算
一、大数据的产生与发展现状
随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展,大数据技术(Big Data)也越发进入人们的视线。大数据是用传统方法或工具很难处理或分析的数据信息。目前,人们对大数据的理解还不够全面和深入,关于大数据的含义也没有一个统一的定义。亚马逊大数据科学家John Rauser认为:大数据是超过任何一台计算机处理能力的庞大数据量。Informatica 的中国区首席顾问但彬指出:大数据是海量数据与复杂类型的数据的结合。而维基网络则把大数据定义成诸多大而复杂的、难以用当前数据库处理的数据集合。
大数据研究受到国内外学术界和工业界的广泛关注,已成为当今信息时代全世界讨论的热点。2008年,Nature杂志就推出大数据专刊,计算社区联盟也在同一年发表了报告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce, science and society》,报告阐述了解决大数据问题所需的关键技术以及所面临的挑战。美国奥x政府于2012年3月在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》,提出了通过收集、处理海量、复杂的数据信息,从而提升能力,加快科学和工程领域的创新步伐,转变学习教育模式,强化美国本土的安全”。2011年1月,微软公司同惠普公司合作开发了一系列能够提升生产力,同时提高决策速度的设备。此外,欧盟委员会也提出驾驳大数据浪潮的战略思路,日本发布的《面向 2020 的 ICT综合战略》也提出需要构造大量丰富的数据基础。
近年来,我国也积极开展对大数据的研究。2011年10月,工信部确认京沪深杭等 5 城市为“云计算中心”试点城市。2012年6月,中国计算机学会青年计算机科技论坛也举办了“大数据时代,智谋未来”学术报告研讨会。大数据及其科学研究方法涉及应用领域很广,并将与国计民生密切相关的科学决策、金融工程以及知识经济领域紧紧接合。
二、大数据的特点
目前,企业界和学术界都一致认为,大数据具有4个“V”特征,即:容量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)和至关重要的`价值(Value)。
(1) 容量(Volume)巨大。海量的数据集从TB 级别提升到PB 级别。
(2) 种类(Variety)繁多。大数据数据源有多种,数据格式和种类不同于以前所规定的结构化数据范畴。
(3)价值(Value)密度低。如视频的例子,在不间断连续监控的过程中,可能有意义的数据仅有一两秒。
(4)速度(Velocity)快。包含大量实时、在线数据处理分析的需求1秒钟定律。
三、大数据应用的领域
大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变,这将对提升企业整体竞争力和政府监管能力具有意义深远的影响。
商业作为大数据的重要应用领域。沃尔玛公司通过对消费者购物行为等一系列非结构化数据的分析,了解不同顾客的购物习惯,公司从所销售的数据进行分析,从而选出适合在一起搭配出售的商品;淘宝也针对买家开设了大数据平台,为客户量身打造了一整套完善的网购体验产品。
大数据在金融业也起到了至关重要的作用。美国Equifax公司利用大数据技术,通过对其的数据库中与财务有关的记录海量信息进行索引处理和交叉分享,从而得到客户的个人信用等级,以推断出客户的支付需求与能力。
随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展。2010年,中国公布的《十二五规划》指出:要重点建设国家级、省级和地市级三级医疗卫生信息平台,建设电子病历和电子档案两个最为基础的数据库。各级医院也将在医疗信息仓库、数据中心等领域加大投入,医疗数据信息的存储将愈加被关注,医疗信息中心的关注焦点也将由传统的计算领域转为存储领域。
除此之外,大数据在制造业领域也有着广阔的应用。制造业企业积累了广泛的数据信息,在开展对业务数据进行技术管理的同时,企业需要通过大数据处理技术来帮助决策者从数据库储存的海量信息中找到有价值的信息,并且对其进行分析处理,从而增强决策的正确性、规避风险。
四、大数据所面临的挑战
大数据技术使人们能够更好地利用之前不能使用的各个数据类型,找出被忽略的信息,促进企业组织更加高效、智能。但随着对大数据研究的不断深入,人们也更加意识到当大数据技术向人们敞开“方便之门”的同时,也带来了众多的挑战:
(1)大数据需要更为专业化的管理技术人才。
(2) 大数据的合理利用需要解决容量大、类别多和时效性高的数据处理问题。
(3)大数据的利用对信息安全提出了更高要求。
(4)大数据的集成与管理问题。
这些挑战已成为关系到未来大数据发展的重要因素,同时也成为未来引领大数据发展的推动力。
五、结束语
大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中,对于大数据的研究也在不断的深化。本文针对大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。大数据的发展还处于初级阶段,还有更为广阔的空间需要人们不断开拓,如何合理地利用大数据、更加高效地处理大数据来为人们服务仍需要广大研究者不断地研究和探索。
参考文献:
[1]刘智慧,张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报,2014,46(6):957- 972.
[2]严霄凤,张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展,2013,23(4):168-172.
[3]刘俊.基于大数据流的Multi-Agent系统模型研究[J].计算机技术与发展, 2007,17(5):166-169.
㈤ 如何看待大数据时代让我们变得更透明
大数据时代的浪潮已经覆盖我们老百姓所能想象到的领域了,大数据给我们带来了许多便利。云购物,手机付款,喜好推送都依赖于大数据。但是同时,我们的隐私也在我们不知不觉中泄露,大数据时代让我们变得更透明了。
结语:
大数据时代确实让我们变得更加透明,我们甚至不知道我们的隐私什么时候被泄露出去的。这个问题我们无需太过害怕,但更不能被我们忽视,无论是我们个人还是社会。
㈥ 如何拥抱“大数据时代”
汹涌澎湃的大数据浪潮,正携带着巨大商机,撞击传统经济的概念和思维。大数据孕育和驱动下的新产品、新服务、新产业层出不穷,并日益深刻地改变着每个人的日常生活。一个基于技术进步的“大数据时代”正在来临。
中国有句成语,叫“窥一斑而知全豹”。回望人类发展的历史长河,囿于技术限制的“抽样数据”,和建立在此“有限数据”基础上的假设、推理、论证,恰如“窥管知豹”一样,是人类在无法获得“全体数据”的条件限制之下,探索未知领域时无法选择的唯一途径。
在互联网基础上发展起来的社交网络、电子商务、移动通信、可穿戴设备等“云计算”技术,让“抽样数据”迅速让位“全体数据”,“全体数据”即“大数据”时代的来临,使“知全豹”不仅成为可能,而且变得越来越容易。
宽带资本董事长田溯宁说:“以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段,可以便宜、有效、快捷地将这些大量、高速、多变化的终端数据存储下来,并随时进行分析和计算。”
“全豹”当然比“一斑”更能反应事物的本质。《大数据时代》的作者维克托认为,大数据使人类第一次有机会和条件,在非常多的领域和非常深入的层次,获得和使用全面数据、完整数据和系统数据,深入探索现实世界的规律,获取过去不可能获取的知识,得到过去无法企及的商机。
田溯宁认为,大数据正在成为巨大的经济资产,是新时代的“矿产”与“石油”,并将带来全新的创业方向,商业模式和投资机会。
的确,大数据正成为资本“热恋”的对象。从Facebook、谷歌,到网络、九次方,五湖四海的资本如过江之鲫,正在加速向“大数据”领域集结。成立于2010年的九次方大数据,2014年、2015年两次融资,就募得资金近10亿元,得到了博信资本、建银财富、当代集团、IDG资本等18家顶尖基金的追捧。
《2015年中国大数据产业白皮书》显示,我国大数据市场规模2014年达到767亿元,预计到2020年将超过8000亿元。而申万宏源的报告分析称,10年后“大数据”可撬动万亿元级GDP。
美好的前景,并不能掩盖前行的曲折。稀缺是任何资源的基本属性。“大数据”发展的瓶颈,同样在于数据的“可获取性”。中国政府网披露的信息显示,目前我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,“深藏闺中”而未能与社会共享,造成了极大的浪费。
身处大数据时代,人们生活所需的导航、气象、房屋、医疗、就业等信息,往往都来自政府的信息数据开放;产业发展所需的战略思考、布局规划、落地方案等,往往也要依托对政府信息数据的挖掘、重组、混搭。庞大的手机用户和应用市场,造就了中国大数据资源的极端丰富性。解决这些由大规模数据引发的问题,探索以大数据为基础的解决方案,是中国产业升级、效率提高的重要手段。
贵阳大数据交易所执行总裁、九次方大数据创始人王叁寿认为,大数据将成为继土地之后政府手中最值钱的资源。他说,激活政府手中的大数据资源,让它们走出政府的“深闺大院”,作为要素参与市场,既是简政放权的现实需要,也应该是供给侧改革的重要内容,更是拥抱大数据经济的必由之路。
流动的要素才能创造价值。开放、流通的数据是时代发展的要求。目前美国政府已创建了Data.gov网站,为大数据敞开了大门;英国、印度也有“数据公开”运动;我国近年来也崛起了贵阳大数据交易所等一批数据交易机构,但作为数据主体的政府依然动作缓慢。
数据的挖掘和应用,不仅是公司竞争力的核心,也必将成为国家竞争力的标志。在我国产业转型升级的过程中,以大数据思维的创新方式解决问题,推动供给侧改革,创建新的产业群,实现“中国制造”向“中国创造”“中国智造”转型,意义显得尤为重要。
纵观近代历史,历次技术革命,中国都落在了时代的后面。而这次以互联网为基础的大数据变革,中国与世界的距离最小,在很多领域甚至还是领跑者。田溯宁说:“只要我们以开放的心态,创新的勇气拥抱‘大数据时代’,就一定能抓住历史赋予中国创新的机会。”
㈦ 大数据时代,给我们带来了哪些改变
大数据这个词语的概念已经有好几年的时间,人们会经常的提起。但是只有很少的一部分人能理解了它的概念。虽然大多数人不知道大数据是什么。但是,也多多少少能听人们说起,大数据时代的到来,带给了人们很多的变化。毕竟,人都是向前看的,都想赶上一股崭新的浪潮,使自己与这个时代与时俱进,不断的提升自己的综合能力,抛弃封建传统的思想,接受大数据时代带来的新的机遇和挑战。
一、思维方式改变:
所谓思维方式,是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式,并由此对我们的行为方式产生直接的影响。然而,如今大数据正影响着我们的思维方式。随着网络、腾讯、淘宝等网络公司的迅速崛起以及他们的迅速致富,数据致富成了新的致富神话。先前那些房地产、电器大亨费了九牛二虎之力才取得的亿万财富,而这些网络数据商则在短短的几年时间就迅速超越了这些实体公司的财富,并且所费人力、物力和财力甚少。这些致富的神话使人们意识到了数据在我们这个时代成了最重要的资源之一,改变了我们传统的认知观念与往常的思维方式。
二、教育的改变:
传统的学校教育模式映射了工业化集中物流批量生产的模式:铃声、标准化的课堂、统一的教材、统一的服装等。虽然这种教育也培养出了很多人才,然而大数据教育将呈现另外的特征,例如弹性学习、个性化辅导等。学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用,利用松散耦合的数据收集工具和分析技术,研究并分析学生学习参与、学习表现和学习过程的相关数据,进而对课程、教学进行实时修正并预测学习者未来的学习趋势。因此,大数据教育将更好的诠释“因材施教”这一词语,实现个性化学习与教学,培养出更多杰出的、优秀的人才。
三、经济的改变:虽然我们在政治课上学到的是,生产决定消费,消费对生产有重要的反作用力。然而我认为,在如今这个极为宣扬个性与创造力的社会中,消费很大程度地决定着生产。消费者不认同的,就卖不出去,只有消费者认同的,才卖得出去。然而,大数据可以在较短的时间内,通过对数据的全面感知、筛选、收集、分析、共享等为生产者提供可靠的、及时的信息,让生产者生产出更为畅销、更具个性化的物品。
其实,大数据时代,大数据改变我们的还有很多很多,如:医疗、交通等等方面,大数据时代来临,我们应该跟紧时代的改变,顺应时代的发展,在改变找准自己的定位,不断提高自己!
㈧ 什么是大数据,大数据的的基本特征是什么
大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
社群营销,是基于圈子、人脉概念而产生的营销模式。通过将有共同兴趣爱好的人聚集在一起,将一个兴趣圈打造成为消费家园。
可以通过大数据预测进行组建社群为企业做宣传搞活动,让社群形成一个宣传途径或者一个小的发布平台,不过性质的社群,依赖于群主对群的组织和维护能力。
作为一名工作两年多的大数据系统研发师,之前在北京老男孩教育学习了四个多月的大数据,总结我学习和工作两年来对大数据的理解,从具体的应用上,也大概可以分为三类。一是决策支持类的二是风险预警类的第三种是实时优化类的从三个维度,我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位,但这个定位还是非常定性和粗略的,具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。我也是看书学的,但是效果很慢。
“大数据”是指以多元形式,许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。
大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。
第一,Volume(大量),数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
第二,Variety(多样),数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
第三,Value(价值密度),价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四,Velocity(高速),处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
所以通俗来说,大数据就是通过各种不同渠道收集到的大量数据,堆积起来帮助做决策分析的数据组
那么什么是大数据呢技术?大数据的概念是什么呢?本文就为大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向: 大数据概念: 随着每天互联网上海量数据的产生,数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术,就是从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因: 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起,互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外,物联网的数据量更大,加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息,比如位置、生活信息等数据。从这些数据每天增加的数量来说,目前已进入大数据时代。 大数据书籍推荐: 一、《大数据-正在到来的数据革命.以及它如何改变 *** .商业与我们的生活》 大数据浪潮,汹涌来袭,与互联网的发明一样,这绝不仅仅是信息技术领域的革命,更是在全球范围启动透明 *** 、加速企业创新、引领社会变革的利器。 二、《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》 从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响,能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键,什么是大数据技术?既是一场大机遇,也将引发一场大变革!
要提一下魔据的数据不错的
大数据(big data),或称海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
4V特征:Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。
大数据已经成为各类大会的重要议题,管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问,当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时,必定会采用大数据技术。
大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。
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社交网络,让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络,为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户“口味”的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。
所以,建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化:
1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动
2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合
3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广
4精准营销
5第三方支付——小微信贷,线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革
6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构
7企业改革以及企业内部价值链重塑,扩大的产业外部边界
8 *** 及各级机构开放,透明化,以及随之带来的集中管控和内部机制调整
9数据创新带来的新服务
㈨ 什么是大数据时代
(1)大数据时代的提出
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,他认为数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
(2)大数据时代的来临
随着互联网快速发展、智能手机以及“可佩带”计算设备的出现,我们的行为、位置,甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。这些新技术推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。
(3)大数据时代的特点
如果简单来理解什么是大数据,我们只要抓住大数据的四个特点,大量、高速、多样、价值。具体来讲就是数据体量巨大,数据的爆发性增长迫切的需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术,来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据;数据类型繁多,广泛的数据来源决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用,目前应用最广泛的就是推荐系统的应用;价值密度低,现实世界所产生的数据中,有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据,大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中,挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据;数据分析处理速度快,主要通过互联网传输。大数据对处理速度有非常严格的要求,服务器中大量的资源都用于处理和计算数据,很多平台都需要做到实时分析。
㈩ 为什么大数据时代让我们生活变得沉重
在大数据高速发展并不断拓宽应用边界的同时,监管却无法及时跟上,以至于一些缺乏操守和克制的公司,恶意泄露甚至出售用户隐私,对大家的生活造成很大影响。
大数据给我们带来了如此大的便利,可能会导致我们过度依赖它,导致最后我们总是听同一类型的歌,看相似观点的新闻评论,我们最后可能被大数据困在某个小圈子里,无法听见外面不同的声音,从而使我们变得狭隘。所以大数据的使用也是需要慎重的,它只是一个工具,而不要完全被工具左右了。
提出人物
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。