不知从何时起，大数据(Big Data)这个概念在中国火了。在我的潜意识里，数据包含各种数值、文字、图像、声音等信息，但对数据的集合及产生、获取渠道等问题始终是模糊的。由广西师范大学出版社出版涂子沛先生所著的《大数据》书，通过以美国数据信息公开的艰难历程为例，回顾了些历史故事，讲述了大数据浪潮发生的前因后果，更揭示了信息自由、技术创新与社会进步的关系...

今年两会李总理提出互联网+的新概念，给IT行业刮起了股春风，相信如当年温总理所提出物联网样，会给业界注入股新的活力，催生企业信息化集约发展的新的发展动力。

中国已经进入了真正意义上的移动互联网时代，终端的便携性决定了移动互联网和PC时代互联网本质的不同。手机、Pad、可穿戴设备等便携智能终端与人寸步不离，随着人的移动而移动，网络因而变得无处不在。

她是前途看好的产品管理主管，准备向高阶团队作重要的简报时，注意到市占率数据中，有个数字看起来不对劲。她马上请位助理查核那些数字。助理深入查看后发现，市场研究部门提供的数据有个错误，於是这位主管作了必要的改正，避免了场灾难。简报进行得非常顺利，她高兴得当场奖赏那个 助理，并总结说：「嗯，我们该制订个政策：每次都要仔细检查这些数字。」 没有人想...

现在有许多公司拚命投资数据科学家、数据存储、数据分析软件，但其中许多投资都没有产生多大的贡献，很可能永远也无法产生成效。 问题出在哪里?首先，大数据已经过度炒作，很多公司期待这些数据提供的价值，高于数据实际可以产生的价值。

现在，许多人都预料到自己的网络行为会被记录与分析，但仍认为日常生活不至於如此。数据销售业可不这麽想。对他们来说，连人们在街上的行踪，都是属於可合法收集、分类与利用的数据。数位与现实世界变得难以区隔，这不只关系着隐私疑虑，也使得道德与权力分配等问题更加严重。

现在都在谈大数据，大数据不仅在人们的工作和生活方面逐渐渗透，在对行业乃至就业方面都产生着非常大的影响。我们都知道，大数据从整体产业链划分可以分为IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层四个层次，对于现在的很多国内创业来说，对于数据应用层的创业机会较多。

　　拜网络普及与科技进步之赐，大数据的热潮越烧越烈，许多处理数据分析与管理的技术因应而出，迎来了大数据的时代。要能在这大数据市场中杀出条血路，以下这 9 个必杀绝技你定要学起来。

为何企业与个人都需要大数据?
无可否认，大数据的数据量确实庞大，只不过这名称也略有误导之嫌。大数据的多或大，固然是其引人关注的塬因，但真正较棘手之处，其实是它缺乏结构。
与大数据有关的书籍，基本上开始会先告诉读者，全球的数据量加起来有多少，还会提供数据和比较对象─般企业的数据总量是国会图书馆有史以来所存放数据的427倍;脸书的图片数据比...

数据时代，也许阿里的新口号是：刷脸支付，淘宝购物。

从狭义上讲，大数据确实就是大量的数据，而从广义上说，大数据不仅仅是大量的数据，更是互联网中数据价值的挖掘和分析，包括对此存储，因为会用到软件，因此被狭义理解层面更具深度。

大数据的概念被吵的越来越厉害，这对于个新技术领域的诞生是个必经过程。对于“大数据”(Big Data)，研究机构Gartner给出的定义是：“大数据”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。

随着信息技术的快速发展，近来， 大数据及以之为基础的研究范式——大数据范式 (big data paradigm)——成为了越来越流行的概念。 虽说大数据的 “大” 乃是相对概念， 即相对于数据存储和处理技术而言的 “大”， 从而并无意义， 但这几年很多人对相对于当前技术而言的 “大” 似乎产生了特殊感觉， 认为它已超越...

这几年， 大数据的 “出镜率” 颇高。 连带着， “数据科学家” 成为了新的高薪族。 人气、 财气的提升也带动了士气， 有人开始高估大数据的神通， 仿佛只要积累了足够多数据， 请 “数据科学家” 们坐在电脑前——就像福尔摩斯坐在太师椅上——敲通键盘， 各种问题就都能迎刃而解。

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