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按照Wikipedia的定义,大数据是一个数据集,它异常庞大或复杂,传统的数据处理应用软件完全不足以应对.由于数据集非常庞大,所面临的挑战包括抓取、存储、分析、数据管理、搜索、共享、传输、可视化、查询、更新和信息隐私等等.大数据的价值在于可以进一步用于参考预测分析,用户行为分析,高级数据方法(包括人工智能),而不仅仅停留在数据集的大小本身.
另外,数据自助服务解决方案的兴起也将使普通架构的公司能够分析其数据,而无需建立数据科学部门.这对于没有预算雇用数据科学家的中小企业来说是非常有价值的,要知道数据科学家在2016年是非常抢手的职业.
Hadoop的使用也迅速下降,这个框架允许大型数据集的分布式处理,因为雇用必要的人才来支持这个框架在内部被证明是具有挑战性的.在云上使用应用程序来减少数据中心的支出成为更优化的选择,因而数据自助服务模式也更受欢迎.
研究公司Gartner Inc.在其数据分析数据管理解决方案魔力象限中指出"由于灵活性,敏捷性和运营定价模式,预期正在转向云作为替代部署选项."
因此,由于更多的公司能够为员工提供从结构化和非结构化数据获得的正确知识,所以可以期待非公司高管人员同样更容易洞察公司的运营情况.
这是一把双刃剑,但随着大数据技术的发展,高管们的期望将是立即获得数据,而不是等待批量分析报告.因此,在对近乎实时产生的数据做出可行性分析产生的压力也随之而来.
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2023-03-09
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