【大话IT】大数据2.0再掀狂潮 堪比Windows变革，你准备好了吗？

quhp1978

话题讨论：
1.在您们眼中，数据1.0时代与数据2.0时代有啥区别？在企业工作或者生活中是否真实感触到了数据2.0时代的到来？

企业还没有接触到， 理念有了，实际没有达到。

2.很多人把大数据比喻成海洋，而金子就隐藏在矿脉里，一旦挖不出来，再多的数据也仅仅是一种积累，您是否认同这种观点？您所在的企业是否也遇到过类似的困局？您所熟知的“挖矿”的工具有哪些呢？

目前很多成功的数据挖掘。


5.在数据2.0时代，存储和计算方式转向了分布式进化，操作系统向IAAS、PAAS进化，软件也向SAAS进化，有人觉得由此可能催生出新的大数据管理系统的变革，其意义将不亚于当年DOS向WINDOWS系统进化的革命性成果。是否产生的影响真会如此？对此您怎么看？

长期发展确实如此

AlexQin

感觉不到啊

liuhuoxingkong

大数据会发展到什么程度，现在是不是还处于概念阶段，拭目以待；期待会有更多可以亲身体验的结果作为说明

AlexQin

2.很多人把大数据比喻成海洋，而金子就隐藏在矿脉里，一旦挖不出来，再多的数据也仅仅是一种积累，您是否认同这种观点？
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还好只说是“积累”，而不是“累赘”。

02a000

1.在您们眼中，数据1.0时代与数据2.0时代有啥区别？
  在企业工作或者生活中是否真实感触到了数据2.0时代的到来？
  数字1.0时代，是互联网成为主流媒体的时代，；
  数字2.0时代，互联网改变了销售和服务的手段；
  数字3.0时代，互联网的影响已经全面渗透到各个商业组织的研发和生产环节。”
  >第一，消费者对企业提出更高要求，将改变消费环境。
                 在数字3.0时代，当消费者获得了更好的服务，更低的价格之后，会提高对于其他产品和服务的期望。
                 不仅如此，互联网力量还将以往互相间缺乏联系的消费者变成了整体的力量;
                 形成很大的传播声势，对企业品牌造成影响。
                 这将促使企业在深入了解消费需求的基础上，不断提升数字化标准，做好产品与服务的有效供给。
　>第二，新进入者打破既有行业规则，将改变竞争环境。
                 除了消费者的变化，互联网塑造了一批新的“破坏者”，他们可以无限制地满足消费者苛刻的需求;
                 打破行业规则，形成新的市场竞争格局。
　>第三，突破营销领域，重新定义企业合作伙伴。
                 互联网的核心是以开放合作的精神，随着数字化浪潮的升级，越来越多的企业将开始积极寻求与互联网深层次的合作。

2.很多人把大数据比喻成海洋，而金子就隐藏在矿脉里，一旦挖不出来，再多的数据也仅仅是一种积累，您是否认同这种观点？
  您所在的企业是否也遇到过类似的困局？您所熟知的“挖矿”的工具有哪些呢？
  这还用说。
  目前所面临的主要问题并不是知道如何挖取却没有响应的技术，而是不知道如何挖取有价值的信息提供分析指导。
  大部分的挖掘都是基于已有的感觉经验，有相应充分的理论作为指导的并不多。
  Splunk，SPSS 等等都用过。
  
3.数据1.0时代的经典存储、操作系统及软件是否会在数据2.0时代被慢慢淘汰掉？数据2.0时代对软硬件会催生出哪些新的需求？
  其实个人感觉，在1.0 与2.0 时代，在经典存储与操作系统上的变化并不是特别的突出。
  然而进入目前正在进行的3.0 时代之后，存储有着本质性的提升，从容量与速度可能将打破原有的IO 瓶颈。
  典型的产品例如PCIe的出现等等。
  另外，在这个时代，网络速度也有着本质性的提升，传输速度可望提升至 10Gbps。
  
  
4.在大数据2.0时代，企业会面临着哪些机遇与挑战？什么样的软件工具或者系统将成为企业处理海量数据的救世主？
  数据采集、存储、处理与优化一体化的大数据系统？还是可视化、个性化的系统？
  肯定有可视化这个需求。
  提供给客户以直观展示的系统，在国内的大环境下是必要的。

5.在数据2.0时代，存储和计算方式转向了分布式进化，操作系统向IAAS、PAAS进化，软件也向SAAS进化，
  有人觉得由此可能催生出新的大数据管理系统的变革，其意义将不亚于当年DOS向WINDOWS系统进化的革命性成果。
  是否产生的影响真会如此？对此您怎么看？
  这让我想起的大机的时代。
  在一个大学中只有几台大型计算机，而同学们使用的都是连接到大机的客户端。这个与IAAS,PAAS 有些类似。
  至于未来的发展来看，个人的电脑可能不会想这个方向发展，至于企业为了降低成本可能会使用相应的服务。
  
没有任何一种品格可以高枕无忧。
一个人清高，需要宽容，否则清高就成孤傲。
仁慈，需要果断，否则仁慈就成软弱。
强大，也要有所敬畏，否则强大会生暴戾。
富有，需要节俭，否则易成奢靡。
博学，说话时需要浅显，否则易成刁钻。
尊贵，需要谦卑，否则易生傲慢。
凡事有阴阳。
物无善恶，过则为灾。

jaky

1.在您们眼中，数据1.0时代与数据2.0时代有啥区别？在企业工作或者生活中是否真实感触到了数据2.0时代的到来？
  数据1.0时代，大部分或者说绝大部分的数据都是关系型数据，即结构化数据，大多使用关系型数据库进行存取。其主要的特点是 封闭，延时；仅在企业内部按需共享。
  数据2.0时代，大部分数据都是非结构化数据，虽然目前的大型关系型数据库（如ORACLE,DB2,TERADATA等）都支持非结构化数据的存取，但性能受到较大的影响。
  当然，在数据2.0时代，关系型数据依然存在，并且在相当多的行业或企业中，依然是数据的主体。其主要的特点是 开放，实时；按服务需求提供数据。
  
   可能现在大多数的大型企业都涉及到了一些大数据的研究，速度快的企业，可能实现了一些大数据的应用。
  就目前，我所在的金融行业，大数据的应用确实存在，但其数据的主要来源还是关系型数据，非结构化数据处理较少。主要是针对公司内部的数据进行分析，挖掘。
  从事这部分工作的人员占比也不是很大，对公司的整体价值还没有得到充分的体现。



2.很多人把大数据比喻成海洋，而金子就隐藏在矿脉里，一旦挖不出来，再多的数据也仅仅是一种积累，您是否认同这种观点？您所在的企业是否也遇到过类似的困局？您所熟知的“挖矿”的工具有哪些呢？
  在 大数据的4V特点中：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），其中，最重要的应该是 Value(价值）。不仅仅是针对于大数据，就公司内部各业务系统所产生的数据，
  以及企业的EDW存储的意义，都是在于发掘数据的价值，更好的支撑业务的规划。
  
   现在大多数的企业中，都会基于数据进行报表的分析、模型分析、实时推荐 等一些数据类的应用，这一些都是为了发现数据的价值。
  但是，目前，我们能从数据中发现的价值还是有限的，因为数据链可能并不是特别完整。这方面，阿里可能做得比较好，从渠道、客户、交易、银行支付、社交等一连串的数据都拥有，就可以更好的利用
  这些数据为每一个客户画出一幅金融肖像图。
  
   当前，针对于数据分析的工具，可能比较多，诸如R语言、SAS工具等 工具都能较好的完成数据的分析。
  
   
   
3.数据1.0时代的经典存储、操作系统及软件是否会在数据2.0时代被慢慢淘汰掉？数据2.0时代对软硬件会催生出哪些新的需求？
  在数据1.0时代，数据存在一个封闭的特点，即企业内部按需共享，在那个时代，由于技术发展的一些约束，所使用的操作系统大都是AIX,HP-UNIX，有些小中型企业，也会采用WINDOWS操作系统。
  所使用的存储大多是EMC，或者其它的磁盘阵列设备等，所使用的数据存取软件大多是关系型的数据库（如ORACLE，DB2，SQLSERVER,TERADATA等），可能有些技术较强的公司，
  也会采用MYSQL等。
  这些设备及软件，在数据2.0时代，应该依然存在，且不会被淘汰掉。这些硬件与软件的搭配，已经被事实证明，是稳定的，高效的。而在数据2.0时代所发展起来的设备及软件，更多是针对于当前
  数据特点所设计的。未必就能适合或满足1.0的要求。
  
   数据2.0时代，分布式与集群的需求，将比1.0时代更旺盛。X86平台的应用也将更广泛。开源的数据库会更多的被企业采用，尤其是支持NOSQL的数据库将越来越多的被企业所使用，我们前期都还在
  对MongoDB数据库进行测试。
  
   
   
4.在大数据2.0时代，企业会面临着哪些机遇与挑战？什么样的软件工具或者系统将成为企业处理海量数据的救世主？数据采集、存储、处理与优化一体化的大数据系统？还是可视化、个性化的系统？
  在大数据2.0时代，企业的机遇与挑战是并存的，谁能从数据的海洋中，获取到高价值的信息更多，将在市场上占据制高点，从而获取更多的经济利益。
  由于各家企业所储备的技术力量不一样，投入到数据分析中的人力资源也不一定充足，因此企业中，大部分的人员，还是针对企业内部的数据进行一些分析与挖掘，能获得的价值数据就是有限的客户行
  为分析数据。对于外界的数据，可能涉及的还较少，或者根本就没有涉及。比如，客户是否利用支付宝平台在进行理财，客户是否在其它银行在借贷关系 等。
  
   海量数据主要包含两个主要的含义：一是数据量确实较大，二是数据类型丰富，包括结构化数据，也包含大量的非结构化数据（如图片，影音等）。就这个特点来看，当下较流行的关系型或面向对象的
  关系型数据库均不能高效的满足需求。可能在处理海量数据时，结构化数据与非结构化数据会分开在不同的数据库平台上进行处理，最后合并在一处进行分析。
  结构化数据，大多是由企业内部产生的，可能还是会在关系型数据库平台上进行存储，分析。
  非结构化数据，大多是由客户在企业外部产生的，但又有利于对客户进行行为分析的数据，这类数据可能需要借助HADOOP平台，利用NOSQL数据库进行处理，
  然后，借助R语言或SAS工具，对所需数据进行分析、挖掘。得到能支撑企业决策的依据数据。
  
   就我们公司的大数据研究及实施来看，一体化的大数据系统可能不太现实，因为各企业都有各自的需求与特点，就算是一体化的系统，可能也需要进行客户化。 我们目前采用的是各厂商供应一部分，
  属于组装系统。
  
   
5.在数据2.0时代，存储和计算方式转向了分布式进化，操作系统向IAAS、PAAS进化，软件也向SAAS进化，有人觉得由此可能催生出新的大数据管理系统的变革，其意义将不亚于当年DOS向WINDOWS系统进化的革命性成果。是否产生的影响真会如此？对此您怎么看？
  DOS到WINDOWS的改变，是彻底的改变了全社会的生活方式，数据电子化。开启了信息化时代。我记得当年用DOS操作系统时，干什么都得敲命令，搞得很专业一样，其实又没有干多少事情。
  到了WINDOWS操作系统上，做什么都显得不那么专业，但确干了很多事情。
  
   虽然，大数据时代来临了，但他的影响，应该不及WINDOWS取代DOS。

wonking

爱张嘴的鱼

我怎么感觉大数据只是一个噱头一样。

wmxcn2000

此活动44楼之后只要参与回复者。都可以获得秀才徽章一枚

这个属实吗？

AppleVI

1.在您们眼中，数据1.0时代与数据2.0时代有啥区别？在企业工作或者生活中是否真实感触到了数据2.0时代的到来？
  数据1.0时代，大部分或者说绝大部分的数据都是关系型数据，即结构化数据，大多使用关系型数据库进行存取。其主要的特点是 封闭，延时；仅在企业内部按需共享。
  数据2.0时代，大部分数据都是非结构化数据，虽然目前的大型关系型数据库（如ORACLE,DB2,TERADATA等）都支持非结构化数据的存取，但性能受到较大的影响。
  当然，在数据2.0时代，关系型数据依然存在，并且在相当多的行业或企业中，依然是数据的主体。其主要的特点是 开放，实时；按服务需求提供数据。
  
   可能现在大多数的大型企业都涉及到了一些大数据的研究，速度快的企业，可能实现了一些大数据的应用。
  就目前，我所在的金融行业，大数据的应用确实存在，但其数据的主要来源还是关系型数据，非结构化数据处理较少。主要是针对公司内部的数据进行分析，挖掘。
  从事这部分工作的人员占比也不是很大，对公司的整体价值还没有得到充分的体现。



2.很多人把大数据比喻成海洋，而金子就隐藏在矿脉里，一旦挖不出来，再多的数据也仅仅是一种积累，您是否认同这种观点？您所在的企业是否也遇到过类似的困局？您所熟知的“挖矿”的工具有哪些呢？
  在 大数据的4V特点中：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），其中，最重要的应该是 Value(价值）。不仅仅是针对于大数据，就公司内部各业务系统所产生的数据，
  以及企业的EDW存储的意义，都是在于发掘数据的价值，更好的支撑业务的规划。
  
   现在大多数的企业中，都会基于数据进行报表的分析、模型分析、实时推荐 等一些数据类的应用，这一些都是为了发现数据的价值。
  但是，目前，我们能从数据中发现的价值还是有限的，因为数据链可能并不是特别完整。这方面，阿里可能做得比较好，从渠道、客户、交易、银行支付、社交等一连串的数据都拥有，就可以更好的利用
  这些数据为每一个客户画出一幅金融肖像图。
  
   当前，针对于数据分析的工具，可能比较多，诸如R语言、SAS工具等 工具都能较好的完成数据的分析。
  
   
   
3.数据1.0时代的经典存储、操作系统及软件是否会在数据2.0时代被慢慢淘汰掉？数据2.0时代对软硬件会催生出哪些新的需求？
  在数据1.0时代，数据存在一个封闭的特点，即企业内部按需共享，在那个时代，由于技术发展的一些约束，所使用的操作系统大都是AIX,HP-UNIX，有些小中型企业，也会采用WINDOWS操作系统。
  所使用的存储大多是EMC，或者其它的磁盘阵列设备等，所使用的数据存取软件大多是关系型的数据库（如ORACLE，DB2，SQLSERVER,TERADATA等），可能有些技术较强的公司，
  也会采用MYSQL等。
  这些设备及软件，在数据2.0时代，应该依然存在，且不会被淘汰掉。这些硬件与软件的搭配，已经被事实证明，是稳定的，高效的。而在数据2.0时代所发展起来的设备及软件，更多是针对于当前
  数据特点所设计的。未必就能适合或满足1.0的要求。
  
   数据2.0时代，分布式与集群的需求，将比1.0时代更旺盛。X86平台的应用也将更广泛。开源的数据库会更多的被企业采用，尤其是支持NOSQL的数据库将越来越多的被企业所使用，我们前期都还在
  对MongoDB数据库进行测试。
  
   
   
4.在大数据2.0时代，企业会面临着哪些机遇与挑战？什么样的软件工具或者系统将成为企业处理海量数据的救世主？数据采集、存储、处理与优化一体化的大数据系统？还是可视化、个性化的系统？
  在大数据2.0时代，企业的机遇与挑战是并存的，谁能从数据的海洋中，获取到高价值的信息更多，将在市场上占据制高点，从而获取更多的经济利益。
  由于各家企业所储备的技术力量不一样，投入到数据分析中的人力资源也不一定充足，因此企业中，大部分的人员，还是针对企业内部的数据进行一些分析与挖掘，能获得的价值数据就是有限的客户行
  为分析数据。对于外界的数据，可能涉及的还较少，或者根本就没有涉及。比如，客户是否利用支付宝平台在进行理财，客户是否在其它银行在借贷关系 等。
  
   海量数据主要包含两个主要的含义：一是数据量确实较大，二是数据类型丰富，包括结构化数据，也包含大量的非结构化数据（如图片，影音等）。就这个特点来看，当下较流行的关系型或面向对象的
  关系型数据库均不能高效的满足需求。可能在处理海量数据时，结构化数据与非结构化数据会分开在不同的数据库平台上进行处理，最后合并在一处进行分析。
  结构化数据，大多是由企业内部产生的，可能还是会在关系型数据库平台上进行存储，分析。
  非结构化数据，大多是由客户在企业外部产生的，但又有利于对客户进行行为分析的数据，这类数据可能需要借助HADOOP平台，利用NOSQL数据库进行处理，
  然后，借助R语言或SAS工具，对所需数据进行分析、挖掘。得到能支撑企业决策的依据数据。
  
   就我们公司的大数据研究及实施来看，一体化的大数据系统可能不太现实，因为各企业都有各自的需求与特点，就算是一体化的系统，可能也需要进行客户化。 我们目前采用的是各厂商供应一部分，
  属于组装系统。
  
   
5.在数据2.0时代，存储和计算方式转向了分布式进化，操作系统向IAAS、PAAS进化，软件也向SAAS进化，有人觉得由此可能催生出新的大数据管理系统的变革，其意义将不亚于当年DOS向WINDOWS系统进化的革命性成果。是否产生的影响真会如此？对此您怎么看？
  DOS到WINDOWS的改变，是彻底的改变了全社会的生活方式，数据电子化。开启了信息化时代。我记得当年用DOS操作系统时，干什么都得敲命令，搞得很专业一样，其实又没有干多少事情。
  到了WINDOWS操作系统上，做什么都显得不那么专业，但确干了很多事情。
  
   虽然，大数据时代来临了，但他的影响，应该不及WINDOWS取代DOS。

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以上仅个人观点




      



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