大数据

关于大数据的讨论往往聚焦在将大量数据进行存储，然后再进行回顾式的分析。而存储又带来了新的问题，诸如数据如何存储、数据如何组织、怎样清洗数据以及怎样的时间划分是合适的。换一个思路，我们可以选择进行实时大数据分析。

即使企业有开发大数据的能力（其实大部分并没有这个能力），他们还总是喜欢使用未经测试的想当然的想法，而非利用数据科学来做决策。

过去两年里，“云计算-大数据”概念被炒得火热，伴随“先热起来”的DSP（DemandSidePlatform，广告需求方平台），DMP（DataManagementPlatform，数据管理平台）也慢慢浮出水面。DMP及整个网络广告精准营销的变革，正在成为大数据时代具有清晰商业发展路径和巨大盈利潜力的领域。

可视化是增加和分享自己见解的一个伟大的方式，但许多大数据的团队正在以错误的方式来进行可视化。怎么能做错了呢？原来，有几种方式可以破坏数据的可视化。让我们来看看几个最常见的错误。

大数据环境下，对大数据进行揭露和预测可谓是呈现出百家争鸣的情形。

Watson，你对它的印象还停留在三年前轻松击败《危险边缘》中的人类选手吗?那你一定Out了!两个月前,IBM宣布斥资10亿美元组建WatsonGroup，加速沃森商业化。而今天，IBM宣布大数据平台更名为WatsonFoundation。看来，IBM已正式迈入了Watson时代。

这项面向全球70个国家不同规模组织的900位业务和IT主管的调研显示，领先企业正在将分析工作融合到整个组织之中，以推动更明智的决策，快速行动并优化产出。

大数据时代充满各种机遇，机不可失，时不再来，我国要及时出手，抓住大数据机遇，推动大数据产业的发展，将大数据的发展列入国家战略，从顶层入手，抢占大数据浪潮先机。

据估计，大数据技术和服务市场的规模预计每年拥有27%的增长，市值将于2017年达到324亿美元。增长的主要驱动力来自于构成物联网(IoT)的联网设备所产生的海量数据。

大数据对多数人来讲，是一个既熟悉又陌生的词汇。熟悉是因为随着大数据技术的持续升温，大数据已经成为人们口耳相传的熟悉词汇。然而说他陌生，是因为虽然大数据技术已经热炒了很多年，但是实际应用却可以说才刚刚起步，可能很多企业都还是处于"听说过，没见过"的理论状态。

大数据是一种具有隐藏法则的人造自然，寻找大数据的科学模式将带来对研究大数据之美的一般性方法的探究，尽管这样的探索十分困难，但是如果我们找到了将非结构化、半结构化数据转化成结构化数据的方法，已知的数据挖掘方法将成为大数据挖掘的工具。

大数据的计算和存储需求无疑正推动着存储硬件、网络基础设施和不断增长的新的计算需求处理方式的发展。对于大数据分析而言，最重要的基础设施莫过于存储设备了。

大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。

广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。

大数据大家谈得比较多，但是关于大数据能做什么，今天还是要落到实处。