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大数据培训学习之大数据和大数据思维是怎样的?

大数据数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费盈余浪潮的到来。在这大数据的浪潮中科多

  大数据数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费盈余浪潮的到来。在这大数据的浪潮中科多大数据也始终秉着为社会培养优秀的大数据人才为宗旨,做好大数据培训的课程开发,为小伙伴们的大数据学习之路做好有力的支撑,帮助小伙伴们能在大数据行业站稳脚跟。
大数据培训学习之大数据和大数据思维是怎样的?
  1、大数据
  大数据,也称海量数据,主要依据存储数据的大小是否达到PB级或EB级。国际数据公司IDC2011年发布的报告指出,全球信息总量每两年翻一倍。仅2011年全球数据总量就为1.8ZB,IDC预测到2020年其将增长到35ZB。关于“大数据”,目前尚没有统一、标准或权威的定义。但显然,数据“大”不等于“大数据”。实际上,大数据不是对数据规模的定量描述,而是一种在类型繁多、数量庞大的多样化数据中进行的快速信息提取的技术和思维[5]。关于大数据特点,已有文献做了大量的研究和总结,如4V(Variety、Velocity、Volume、Value)或“4V+1C(”Variety、Velocity、Volume、Vitality和Complexity),在此笔者不再赘述。
  2、大数据思维
  大数据思维,即大数据技术的哲学基础或内在逻辑,笔者认为其具有规律性、无偏性、关联性和开放性4个特征。
  (1)规律性大数据技术背后的逻辑--看似杂乱的海量数据里必然隐藏着规律性的东西,每个数据背后都是对真实个体行为、心理、思想等的客观记录,而人的行为模式、心理机制相对整个人类群体而言是极其稳定的,即会呈现规律性。但这些规律在数据分析和挖掘前是不知道的,如尿布与啤酒案例。
  (2)无偏性大数据技术的一个重要学科基础是统计学,因此大数据思维体现统计学的思维特点或者是对其的突破。统计学的一项重要成就是解决“代表性”问题,过去囿于现实因素,绝大多数的调查只能通过抽样的形式,但抽样始终是有偏的,不能代表总体,于是要求统计学致力于保证和努力提高代表性。随着大数据技术的出现与应用,人们发现直接研究总体比较可行。大数据研究专家涂子沛认为,“数据革命实际上是统计学的革命”[6]。
  (3)关联性大数据是由一个个数据、数据库、数据集和数据群不断累加形成的,数据越多其价值才可能越大。因此在进行数据挖掘时,既要注重数据群内部数据集与数据集之间的关联,更要注重数据群与数据群之间的关联,以挖掘更多的隐性价值。
  (4)开放性所谓开放性,指对可能的结论先不带预设、预期,而是按照已获得验证的可靠的科学方法和流程去做研究。大数据研究便是不带预设的,在得到结论之前不知道自己想要什么结论,即“未知的未知”(UnknownUnknows)。大多数传统商业情报(BusinessIntelligence)工具都有个重大局限,即专注于“已知的未知”(KnownUnknows),先知道问题是什么,然后去找答案,由分析人员预先确定收集什么数据。当然,要实现“未知的未知”,前提是拥有大数据和配备相应的分析技术或系统。
  大数据既是一种技术,更是一种思维,大数据时代最重要的不是大数据,也不是大数据技术,而是大数据思维,关键的是借助大数据思维创新其信息服务模式、扩大信息服务范围和提高信息服务质量,同时也可为其他社会组织提供大数据源和创造信息价值,而大数据技术本身只是实现目标的工具。所以,科多大数据希望大家在学习大数据的过程中要注重培养自己的大数据思维,大数据培训不光是学习大数据技术更是一种解决问题思考方式。
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