导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关以下哪个不是企业大数据的具体实践的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
请问大数据是什么？
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
大数据实践有什么意义？什么是大数据实践教学平台？
大数据可以实践教学平台，就是一套指导和帮助高等院校，建立大数据专业的技术解决方案。主要就是为了解决大数据的教学难点，促进专业健康发展，满足高校不同层次人才的培养需要。
大数据的含义包括哪些
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
关于大数据的五大谬见
关于大数据的五大谬见
近期，有关大数据的新闻占据着各大媒体科技报道的主要版面。但是，有许多文章似乎华而不实，一些报道鼓吹大数据是能够解决一切问题的解决方案，如它能进行入侵检测、预防诈骗、治疗癌症，甚至还能设置最优的产品价格。
但是，业界定义的大数据是指迅速收集的、各种各样的、大量的数据集合，而不是能够处理一切问题的万能解决方案。在现实中，如果一些企业偏信这些与大数据相关的谬见，那么这些企业很可能会偏离正轨，走向错误的发展方向，浪费大量的时间和金钱，丧失其在市场上有利的竞争地位，还可能损害企业的声誉。
此篇文章就讲述了业界常出现的有关大数据五大谬见。
1. 只有数据科学家才能处理大数据
事实上，在处理大数据时，光靠数据科学家是远远不够的。
“如果你不能首先确定到底需要什么样的信息的话，那么单凭数据科学家自己是不可能成功地从大数据中提取有用信息的”，宾夕法尼亚大学医院（Penn Medicine）数据分析部门高级主管Pat Farrell说：“你还需要熟悉业界动态、掌握相关领域知识的人才，他们知道问题的所在，也了解什么样的解决方案对于你所从事的领域最有价值。”
例如，在宾夕法尼亚大学医院有两个系统，一个是医疗系统，一个是医学院系统。长期以来，医疗系统通常从一个数据仓库中收集临床医疗数据。与此同时，在医学院系统中，出现了一个新的技术，可以实现对人类基金组的排序，并产生了大量的数据。
Farrell说：“我们知道这些数据一定存在着某些价值，而我们最终也有了能够获取这些价值的计算能力。我们将专业的医疗知识与数据分析技术相结合，为预测医疗开拓了一片新的、更广阔的领域。”
2. 数据越大，价值越大
收集数据，并把它储存起来再登记入册，这会花费许多时间、占用很多资源。如果企业或机构在收集数据时不加选择、任意地收集大量数据，那么很可能会造成大量的资源浪费，而这些资源完全可以用到更有价值的项目上去。
Farrell建议企业在收集数据之前一定要有一个具体的目标，或关键性能指标，要明确自己需要什么样的数据，再去有目的地收集数据。
Farrell说：“你需要从你收集的数据中提取有价值的信息，但这并不代表你收集的数据越多，你所获得的价值越大。”
3.大数据用于大企业
大企业或许会有更多的内部数据来源，他们可以利用这些数据获取对自身企业发展有价值的东西。但这并不代表大数据只用于大企业，小企业也能够收集来自社交媒体平台、政府机构和数据供应商的数据，并从这些数据中提取有利信息。
戴尔软件信息管理解决方案部门的产品管理高级总监Darin Bartik说：“对于企业来说，不管它的规模有多大，利用数据分析制定的决策总比单纯依靠直觉或第六感制定的决策要好得多，且更加可靠。”
小企业虽然不像大企业那样经常利用数据分析来制定决策，但是当这些小企业真正这样做的时候，它们会使公司走向快速、正确的发展轨道。
Darin Bartik说：“小企业可以利用其最佳实践，进一步推动数据分析决策在企业中的发展，以此赶超或者胜过那些强大的竞争对手。”
4. 收集数据后不及时整理分类
位于美国旧金山的云计算商业智能供应商Birst的首席执行官Brad Peters表示，虽然数据存储的成本越来越低，但它并不是免费的。然而，对于许多大公司来说，它们对于数据欲望的增长速度要比数据存储成本降低的速度快得多。
许多企业往往在收集完数据之后，并不迅速处理这些数据，造成数据存储成本增加。Brad Peters说：“我发现很多大的企业或机构收集了一大堆数据之后却不及时处理这些数据，导致他们在这些数据上的开支逐渐增大，而他们也并没有从这些数据中获取任何价值。”
事实上，企业中的一些数据集已经开始造成了企业的收益递减。这种现象就像通过分析选民数据信息来预测选举结果一样，在预测过程中，你需要一定数量的选民作为样本，但是如果样本数量超过一个临界点之后，无论增加多少选民，对于预测结果不会有任何太大的影响。也就是说，样本数量过多，所花费的成本也就越多，但对于目标没有任何实质性的价值。
“数据冗余的话，企业支出的不仅仅是存储成本，还会面临许多其他的问题”， Recommind公司信息治理和大数据管理全球主管Dean Gonsowski说。比如，如果数据泄露的话，那么公司也会承担相应的损失。Recommind是一家位于美国旧金山的专注于非结构化数据分析的公司。
最终，数据越多，那么分类整理数据所需要的时间也就越多。Dean Gonsowski说：“当数据仓库的规模达到数十亿条记录时，那么光是检索数据就需要花上几个小时，甚至是几个星期。这时候，这些信息非但不会给企业带来商业价值，反而会阻碍企业系统的运转，因为这些系统根本不能处理这么大信息量。”
5. 所有数据都是一样的
美国佛吉尼亚州曾收集过在过去20年里学生的注册信息、奖学金，以及学位授予情况的数据，但这并不意味着20年前收集的与之存储在同一个数据域里的数据就一定是相同的数据。
佛吉尼亚州高等教育委员会的政策研究和数据仓库部门的主管Tod Massa说：“由于数据都存储在一个数据仓库里，这导致研究人员认为这些数据都是等同的，而这正是我需要处理的一个最大的问题。我们收集的ACT（American College Test，美国大学入学考试）和SAT（Scholastic Assessment Test，学术能力评估测试）的学生成绩，最初我们收集的只是整个佛吉尼亚州的学生成绩，但这导致我们的调查研究出现一个缺口，所以后来我们不仅收集了佛吉尼亚州的数据，还收集了其他州学生的数据。而且，不同种族在K-12级和高等教育的数据也不同。”
事实上，任何特定的数据，如果由不同的组织机构，或在不同的时间内，或由不同的人发布的话，也有所不同。Tod Massa说：“假如收集数据的这家公司或机构是完全孤立或与世隔绝的，那么情况可能会不一样。但我认为，随着时间的推移，它们收集的数据也会有所变化。”
因此，数据分析人员不仅要有数据统计的技能，还要掌握一定的数据知识，并清楚地了解相关行业内的动向和整体发展趋势。
这一点也同样适用于从外部数据源收集的数据，过去的那种数据收集和分析的方式已经完全改变了。能够了解不同的数据文化背景和数据环境，对于充分利用这些数据是非常必要的。
什么是大数据
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
大数据是什么意思,大数据概念怎么理解？
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大 数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到 其内在规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个兽鸡的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
大数据的应用
大数据应用在生活中可以帮助我们获取到有用的价值。
随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每日都可以看到大数据的一些新颖的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。许多组织或者个人都会受到大数据的剖析影响，但是大数据是怎样帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值极度高的大数据的应用，这些都是大数据在剖析应用上的关键领域：
1.理解客户、满足客户服务需求
大数据的应用现在在这领域是最广为人知的。重点是怎样应用大数据更好的了解客户以及他们的喜好和行为。企业极度喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、剖析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在通常情况下，创建出数据模型进行预测。好比美国的著名零售商Target就是通过大数据的剖析，获得有价值的信息，精准得预测到客户在什么时间想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。
2.业务流程优化
大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预告挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制订更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的剖析来进行改良，这其中就包括了人才招聘的优化。
3.大数据正在改善我们的生活
大数据不但单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿着的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以凭据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据剖析来寻找属于我们的爱情，大多数时间交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。
4.提高医疗和研发
大数据剖析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。而且让我们可以制订出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以形成的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术现在已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和剖析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。
大数据概念的结构
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
大数据概念的意义，用途，弊端
1.变革价值的力量
未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个”思想者”），就是国民幸福。一体现到民生上，通过大数据让事情变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。
2.变革经济的力量
生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
3.变革组织的力量
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、博客等。 大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。
大数据的用途
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务 。
大数据应用的弊端
虽然大数据的拥护者看到了使用大数据的巨大潜力，但也有隐私倡导者担心，因为越来越多的人开始收集相关数据，无论是他们是否会故意透露这些数据或通过社交媒体张贴，甚至他们在不知不觉中通过分享自己的生活而公布了一些具体的数字细节。
分析这些巨大的数据集会使我们的预测能力产生虚假的信息，将导致作出许多重大和有害的错误决定。此外，数据被强大的人或机构滥用，自私的操纵议程达到他们想要的结果。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于以下哪个不是企业大数据的具体实践的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～