摘要: 大數據時代挑戰與機遇并存，正確處理好大數據，絕對是符合行業、企業利益的。只有更好的發揮數據價值，才能在大數據時代更好、更快的提高行業和企業的競爭力，引領企業前行。那么，大數據的價值點究竟在哪里呢？  閱讀全文

今年過年，去一位長輩家拜年，剛好碰見他在研究股票趨勢，閑聊之下，“大數據”，竟然也從他嘴里蹦出來。真是 duang的一聲，把我嚇了一跳。大數據，真不再是只可遠觀，高大上的主了。

大數據雖然不再飄在空中，但對大數據的爭論卻從未停過。

何為大數據？

大數據的概念，喧囂社會之上也有好幾年了。但具體什么是大數據，行業里也是各說不一。大狹義上來講，大數據就是巨量數據，極大量的數據。但究竟是“多大”，才叫大數據呢？也是未有一個統一的說法，一般來說，10T量級的數據量，就可以稱之為“大”數據了。而廣義上的大數據，更多是指包括數據本身在內的，一整套數據處理分析框架?？v觀眾多的何為大數據，小K以為，研究機構Gartner給的定義還是比較不錯的，也是百度百科上采用的定義：“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的海量的、高速增長率和多樣化的信息資產。

這個定義還是比較好的，區分了純數據量論，也比較符合實際項目落地的情況。比如一個客戶終端偏好分析，如果在現有數據、分析模型上，已經可以99%的機會準確分析出來，那再增加大量的數據去分析，這是毫無意義的，可能由于噪音數據的增加，準確率更低也是可能的，就不應該歸入大數據的范疇，用大數據的方式去處理。目標數據要重質，而不是單純的量。

大數據平臺化

   大數據該怎么玩？這也是一個大家熱烈討論的領域。大數據的快速發展、落地生根，可能已經超出了它的最初的含義，拓展了內涵。在數據量不斷劇增，數據資產化的趨勢下，大數據平臺化已經成為業內比較流行的一種建設方式。大數據平臺重在數據的采集、存儲、處理，重在數據能力的提供上，給應用建設提供數據支撐，而不是直接面對最終用戶。如下圖：

大數據平臺解決了在以往技術框架內，面對大量數據時難以解決的數據采集、存儲、處理問題，并根據上層應用需求，提供了數據能力服務，支撐上層應用開發，滿足最終用戶的各類需求。

在此，或許有朋友要糾結于：大數據平臺用什么技術建設比較好呢？目前熱門的hadoop技術？后起之秀spark？還是沉穩的MPP？諸如此類。有什么關系呢？技術是為業務服務的，技術也是優劣并存的，考慮的因素不一樣，技術選型就不一樣，沒有最好的技術，只有最合適的場景。也許，沒幾年之后，又是一片新技術的天下。

小結

根據IDC的研究，從2005年到2012年，全球的數據量翻了27番，約達到2.5ZB，其中僅有25%的數據是有用的，僅有3%的數據貼有標簽能被使用，僅有0.5%的數據被用于分析。大量的數據被閑置，被丟棄，價值被埋沒。隨著技術的不斷發展，數據價值的不斷體現，大數據將會成為推動未來企業發展的重要引擎。BAT知道，全世界也知道。大數據之路，任重而道遠。

     摘要: 一篇又長又臭的文章，如果單純只有文字描述，而沒有插圖或分點敘述，顯然不可能吸引所有人閱讀。問題是，你確實需要所有讀者都去細讀這篇文章嗎？不。在大多數情況下，我們的目標是，讓有興趣的人細讀，其他人掃描性地閱讀。如何做到？這篇文章結合Useit的研究報告以及我個人的寫博客經驗，作出提高文章可讀性的總結。  閱讀全文