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最早提出大數(shù)據(jù)時到來的是麥肯錫:“數(shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個和務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用,預(yù)示著一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來?!?/P> 界(IBM 最早定義)將大數(shù)據(jù)的特征歸納為4個“V”(量Volume,多樣Variety,價值Value,速Velocity),或者說特點有四個層面:{dy},數(shù)據(jù)體量巨大。大數(shù)據(jù)的起始計量位少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T);第二,數(shù)據(jù)類型繁多。比如,網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三,價值密度低,商價值高。第四,處理速度。{zh1}這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。
古語云:三分技術(shù),七分數(shù)據(jù),得數(shù)據(jù)者得天下。先不論誰說的,但是這句話的正確性已經(jīng)不用去論了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時》一書中舉了般例,都是為了說明一個道理:在大數(shù)據(jù)時已經(jīng)到來的時候要用大數(shù)據(jù)思維去掘大數(shù)據(jù)的潛在價值。書中,作者提及最多的是Google如何利用人們的記錄挖掘數(shù)據(jù)二次利用價值,比如預(yù)測某地流感爆的趨勢;Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數(shù)據(jù)進有針性的書籍購買推薦,以此有效提升銷售量;Farecast如何利用過去十年所有的航線機價格折數(shù)據(jù),來預(yù)測用戶購買機的時機是否合適。
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