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【话题讨论】物联网时代的大数据分析

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林肯
日期:2013-09-12 15:57:33马自达
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日期:2014-01-14 10:54:13
发表于 2013-6-25 13:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 pastime_Wang 于 2013-7-15 17:13 编辑

过去所谓的的"得数据者得天下", 体现了获取数据的重要。进入物联网时代, 更加专注于数据的"核心价值"。

大数据、高级分析、大数据分析... 似乎今天你已经逃脱不了这些术语的宣传和推销! 过度的关注和宣传,

是否会使你怀疑大数据分析是一种炒作, 而非真实的东西?
是否对目前如何 "探索大数据" 的实践方式感到困惑和迷茫?

下面我们就来聊聊你眼中真实的 "大数据分析" !

大家可以从"业务和技术角度"来对"大数据分析"谈谈自己的看法

业务角度:

1、大数据分析的价值体现在哪里?  "大" or  "数据" or ?   
2、大数据分析中存在哪些风险? 如何规避 ?
3、作为传统数据分析人员面对大数据如何去适应和应对 ?

技术角度:

1、作为 Hadoop 平台的主要组件: HDFS 文件系统 和 Mapreduce 编程模型,  在实际应用中存在哪些缺点和不足 ?
2、针对组件中存在的缺点和不足, 目前基于 Hadoop 平台的企业级大数据产品中, 进行了哪些新的扩展、可用和优化 ?  如 : IBM GPFS-SNC 文件系统、自适应 MapReduce
3、大数据分析的引入对传统 OLAP 架构的影响和转变 ?  大数据与OLAP混合技术架构的优势和特点 ?
4、移动实时大数据分析的关键技术 ?  相对 "静止" 的大数据, 两者如何集成 ?  如 ibm  Biginsights 与 streams


活动时间:2013.6.25--2013.7.13

活动奖励:活动结束后将会抽取三位会员赠送精美沙漏一只。



活动已结束,现将获奖名单公布如下:
gqiangsh

求职 : 数据库管理员
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日期:2013-06-09 10:15:34懒羊羊
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发表于 2013-6-25 15:11 | 显示全部楼层
本帖最后由 moseslin 于 2013-6-25 15:12 编辑

难道我是传说中的沙发?
说点个人看法,大数据体现的就是一个“大”字,要求的就是对海量、巨量的数据信息的存储,已及从里面抽取自己想要的信息,这还要求速度是可以接受的。
同时,转型到大数据时代将会是一个痛苦的过程,不在技术,而在认知上。对于隐藏的未知事物,如果不能做出判断,将会是一个毁灭性的的灾难。

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日期:2016-10-27 15:43:20菠菜神灯
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发表于 2013-6-25 16:21 | 显示全部楼层
支持,等高手分析啊!

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日期:2012-10-09 18:09:19itpub13周年纪念徽章
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发表于 2013-6-25 16:37 | 显示全部楼层
哎,大数据现在还处于个发展阶段,真正的落地实施还需要一段时间,但是说实话我们搞数据库的就苦逼了,刚把oracle 搞的半熟就来了什么NOSQL数据库,现在不知道到底搞哪个好了,不知道以哪个为主了,完全迷失了方向,各位有没有同感呢?

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发表于 2013-6-25 16:45 | 显示全部楼层
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日期:2014-02-18 16:44:08马上有对象
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发表于 2013-6-25 22:16 | 显示全部楼层
占位!

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日期:2013-08-13 09:43:23林肯
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发表于 2013-6-26 00:44 | 显示全部楼层
本帖最后由 mcyeah 于 2013-6-26 02:21 编辑

1、大数据分析的价值体现在哪里?  "大" or  "数据" or ?   
    我觉得不应该把大和数据分开来看吧,大数据本身就是一个对象,拆分开来有点儿牵强。大数据分析的价值在于能够从海量的数据里面获取到感兴趣的信息,做一些预测分析,数据大获取到有用信息的概率就大,同时数据大也给分析带来了一定的难度,需要相关分析技术和工具的支持。    “大”和“数据”是不可分割的,没有可信的数据,再大也没有用;同样有可信的数据,但是数据量很小,根本就不可能提供全面的准确的知识,所以缺少了“大”和“数据”中的任何一个,分析就没有意义。

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发表于 2013-6-26 10:22 | 显示全部楼层
大数据,目前看来还只是一个概念,还远远没有落地。
其最大的挑战在于海量大数据中一定有大量的垃圾数据,无效数据,那么进行大数据分析时候如何有效识别,丢弃垃圾数据,清理垃圾数据,这个可能是落地应用中最大的挑战了。

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日期:2011-02-18 11:43:33紫蛋头
日期:2011-06-17 00:03:54紫蛋头
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发表于 2013-6-26 15:58 | 显示全部楼层
CIO们在使用大数据分析工具的前提是部署云计算,但是云计算不无高风险,例如把关键业务系统放在Amazon的云中,一旦出现云服务中断现象,后果严重。与云计算相比,大数据分析预测也不是那么容易,数据点的分析以及数据分析计划的分布,都在考验着人类的创造思维能力。大数据分析,要像Google Analytics(谷歌分析)可以产生一些漂亮的图表一样,可以突出的问题,制动一个周期的固定计划。而CIO的职责就是找到项目的的问题和项目需求,了解企业的优先事项,理清轻重。

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2010广州亚运会纪念徽章:台球
日期:2010-10-18 12:43:48茶鸡蛋
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日期:2013-02-25 14:51:24奥运会纪念徽章:帆船
日期:2013-04-02 17:07:052013年新春福章
日期:2013-04-08 17:42:48奥运纪念徽章
日期:2013-07-18 13:55:12优秀写手
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日期:2014-03-20 16:13:24马上有房
日期:2014-03-20 16:14:11马上有钱
日期:2014-03-20 16:14:11
发表于 2013-6-26 23:43 | 显示全部楼层
大数据分析是目前热门、前沿的话题,在大数据采集和分析的过程中,最容易侵犯公民个人的隐私了,目前相关的法律还基本上是空白,未来或许会面临政策、法律上的风险。

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