【大话IT】大数据2.0再掀狂潮 堪比Windows变革，你准备好了吗？

hai503

最熟知的“挖矿”工具就是微信

天峰2006

大数据2.0是大势所趋。但说能与DOS到WINDOWS变革媲美，就有点过了。

晴天小龙

支持一个

alexkidder

不懂2.0  

likinglife

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时代和数据2.0时代区别在于1.0还是体现在数据量数据积累上吧，而到了数据2.0时代体现更多的是如何通过这些数据去解决问题。在工作中真正感受到数据2.0时代确实并不是很多。

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？
  认同观点，确实遇到过这种局面，接触到的挖矿工具也不多：SPSS

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？
慢慢被更新替换是大势所趋，但淘汰掉也不会是一下子的事情，毕竟这个行业会有自身发展的规律。海量大数据带来的是对数据存储和传输上的要求，比如传送速度和IO瓶颈的突破。

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？
对于海量大数据的处理和优化，同时也有可视化的需求，需求以后会越来越突出。

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？
  时代的发展必然会如此，技术和硬件发展带来的整体革新，应该会产生新的系统变革，不过，企业方面的应用相对于个人会更加剧烈和突出。

佚名是译名

不了解这方面，感觉是数据量和多样化的变革吧。

qq163kknet

mark 占坑，对这方面不了解。

wangyongli

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。

1983yu

路过纯支持

elathen

2.0 就是大数据吧。