2017-11-17 11:56:23 1431瀏覽
一、數(shù)據(jù)核心原理
從“流程”核心轉變?yōu)椤皵?shù)據(jù)”核心
大數(shù)據(jù)時代，計算模式也發(fā)生了轉變，從“流程”核心轉變?yōu)椤皵?shù)據(jù)”核心。Hadoop體系的分布式計算框架已經(jīng)是“數(shù)據(jù)”為核心的范式。非結構化數(shù)據(jù)及分析需求，將改變IT系統(tǒng)的升級方式：從簡單增量到架構變化。大數(shù)據(jù)下的新思維——計算模式的轉變。
例如：IBM將使用以數(shù)據(jù)為中心的設計，目的是降低在超級計算機之間進行大量數(shù)據(jù)交換的必要性。大數(shù)據(jù)下，云計算找到了破繭重生的機會，在存儲和計算上都體現(xiàn)了數(shù)據(jù)為核心的理念。大數(shù)據(jù)和云計算的關系：云計算為大數(shù)據(jù)培訓提供了有力的工具和途徑，大數(shù)據(jù)為云計算提供了很有價值的用武之地。而大數(shù)據(jù)比云計算更為落地，可有效利用已大量建設的云計算資源，最后加以利用。
科學進步越來越多地由數(shù)據(jù)來推動，海量數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)分析既帶來了機遇，也構成了新的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)往往是利用眾多技術和方法，綜合源自多個渠道、不同時間的信息而獲得的。為了應對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)，我們需要新的統(tǒng)計思路和計算方法。
說明：用數(shù)據(jù)核心思維方式思考問題，解決問題。以數(shù)據(jù)為核心，反映了當下IT產(chǎn)業(yè)的變革，數(shù)據(jù)成為人工智能的基礎，也成為智能化的基礎，數(shù)據(jù)比流程更重要，數(shù)據(jù)庫、記錄數(shù)據(jù)庫，都可開發(fā)出深層次信息。云計算機可以從數(shù)據(jù)庫、記錄數(shù)據(jù)庫中搜索出你是誰，你需要什么，從而推薦給你需要的信息。
二、數(shù)據(jù)價值原理
由功能是價值轉變?yōu)閿?shù)據(jù)是價值
大數(shù)據(jù)真正有意思的是數(shù)據(jù)變得在線了，這個恰恰是互聯(lián)網(wǎng)的特點。非互聯(lián)網(wǎng)時期的產(chǎn)品，功能一定是它的價值，今天互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品，數(shù)據(jù)一定是它的價值。
例如：大數(shù)據(jù)的真正價值在于創(chuàng)造，在于填補無數(shù)個還未實現(xiàn)過的空白。有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”，價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。不管大數(shù)據(jù)的核心價值是不是預測，但是基于大數(shù)據(jù)形成決策的模式已經(jīng)為不少的企業(yè)帶來了盈利和聲譽。
數(shù)據(jù)能告訴我們，每一個客戶的消費傾向，他們想要什么，喜歡什么，每個人的需求有哪些區(qū)別，哪些又可以被集合到一起來進行分類。大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)數(shù)量上的增加，以至于我們能夠?qū)崿F(xiàn)從量變到質(zhì)變的過程。舉例來說，這里有一張照片，照片里的人在騎馬，這張照片每一分鐘，每一秒都要拍一張，但隨著處理速度越來越快，從1分鐘一張到1秒鐘1張，突然到1秒鐘10張后，就產(chǎn)生了電影。當數(shù)量的增長實現(xiàn)質(zhì)變時，就從照片變成了一部電影。
說明：用數(shù)據(jù)價值思維方式思考問題，解決問題。信息總量的變化導致了信息形態(tài)的變化，量變引發(fā)了質(zhì)變，最先經(jīng)歷信息爆炸的學科，如天文學和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個概念。如今，這個概念幾乎應用到了所有人類致力于發(fā)展的領域中。從功能為價值轉變?yōu)閿?shù)據(jù)為價值，說明數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的價值在擴大，數(shù)據(jù)為“王”的時代出現(xiàn)了。數(shù)據(jù)被解釋是信息，信息常識化是知識，所以說數(shù)據(jù)解釋、數(shù)據(jù)分析能產(chǎn)生價值。
三、全樣本原理
從抽樣轉變?yōu)樾枰繑?shù)據(jù)樣本
需要全部數(shù)據(jù)樣本而不是抽樣，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果現(xiàn)在數(shù)據(jù)足夠多，它會讓人能夠看得見、摸得著規(guī)律。數(shù)據(jù)這么大、這么多，所以人們覺得有足夠的能力把握未來，對不確定狀態(tài)的一種判斷，從而做出自己的決定。這些東西我們聽起來都是非常原始的，但是實際上背后的思維方式，和我們今天所講的大數(shù)據(jù)是非常像的。
舉例：在大數(shù)據(jù)時代，無論是商家還是信息的搜集者，會比我們自己更知道你可能會想干什么?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)還沒有被真正挖掘，如果真正挖掘的話，通過信用卡消費的記錄，可以成功預測未來5年內(nèi)的情況。統(tǒng)計學里頭最基本的一個概念就是，全部樣本才能找出規(guī)律。為什么能夠找出行為規(guī)律?一個更深層的概念是人和人是一樣的，如果是一個人特例出來，可能很有個性，但當人口樣本數(shù)量足夠大時，就會發(fā)現(xiàn)其實每個人都是一模一樣的。
說明：用全數(shù)據(jù)樣本思維方式思考問題，解決問題。從抽樣中得到的結論總是有水分的，而全部樣本中得到的結論水分就很少，大數(shù)據(jù)越大，真實性也就越大，因為大數(shù)據(jù)包含了全部的信息。
四、關注效率原理
由關注精確度轉變?yōu)殛P注效率
關注效率而不是精確度，大數(shù)據(jù)標志著人類在尋求量化和認識世界的道路上前進了一大步，過去不可計量、存儲、分析和共享的很多東西都被數(shù)據(jù)化了，擁有大量的數(shù)據(jù)和更多不那么精確的數(shù)據(jù)為我們理解世界打開了一扇新的大門。大數(shù)據(jù)能提高生產(chǎn)效率和銷售效率，原因是大數(shù)據(jù)能夠讓我們知道市場的需要，人的消費需要。大數(shù)據(jù)讓企業(yè)的決策更科學，由關注精確度轉變?yōu)殛P注效率的提高，大數(shù)據(jù)分析能提高企業(yè)的效率。
例如：在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)產(chǎn)品迭代的速度在加快。三星、小米手機制造商半年就推出一代新智能手機。利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)提高企業(yè)效率的趨勢下，快速就是效率、預測就是效率、預見就是效率、變革就是效率、創(chuàng)新就是效率、應用就是效率。
競爭是企業(yè)的動力，而效率是企業(yè)的生命，效率低與效率高是衡量企來成敗的關鍵。一般來講，投入與產(chǎn)出比是效率，追求高效率也就是追求高價值。手工、機器、自動機器、智能機器之間效率是不同的，智能機器效率更高，已能代替人的思維勞動。智能機器核心是大數(shù)據(jù)制動，而大數(shù)據(jù)制動的速度更快。在快速變化的市場，快速預測、快速決策、快速創(chuàng)新、快速定制、快速生產(chǎn)、快速上市成為企業(yè)行動的準則，也就是說，速度就是價值，效率就是價值，而這一切離不開大數(shù)據(jù)思維。
說明：用關注效率思維方式思考問題，解決問題。大數(shù)據(jù)思維有點像混沌思維，確定與不確定交織在一起，過去那種一元思維結果，已被二元思維結果取代。過去尋求精確度，現(xiàn)在尋求高效率;過去尋求因果性，現(xiàn)在尋求相關性;過去尋找確定性，現(xiàn)在尋找概率性，對不精確的數(shù)據(jù)結果已能容忍。只要大數(shù)據(jù)分析指出可能性，就會有相應的結果，從而為企業(yè)快速決策、快速動作、創(chuàng)占先機提高了效率。
五、關注相關性原理
由因果關系轉變?yōu)殛P注相關性
關注相關性而不是因果關系，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相關關系，也就是說只需要知道是什么，而不需要知道為什么。這就推翻了自古以來的慣例，而我們做決定和理解現(xiàn)實的最基本方式也將受到挑戰(zhàn)。
例如：大數(shù)據(jù)思維一個最突出的特點，就是從傳統(tǒng)的因果思維轉向相關思維，傳統(tǒng)的因果思維是說我一定要找到一個原因，推出一個結果來。而大數(shù)據(jù)沒有必要找到原因，不需要科學的手段來證明這個事件和那個事件之間有一個必然，先后關聯(lián)發(fā)生的一個因果規(guī)律。它只需要知道，出現(xiàn)這種跡象的時候，我就按照一般的情況，這個數(shù)據(jù)統(tǒng)計的高概率顯示它會有相應的結果，那么我只要發(fā)現(xiàn)這種跡象的時候，我就可以去做一個決策，我該怎么做。這是和以前的思維方式很不一樣，老實說，它是一種有點反科學的思維，科學要求實證，要求找到準確的因果關系。
在這個不確定的時代里面，等我們?nèi)フ业綔蚀_的因果關系，再去辦事的時候，這個事情早已經(jīng)不值得辦了。所以“大數(shù)據(jù)”時代的思維有點像回歸了工業(yè)社會的這種機械思維——機械思維就是說我按那個按鈕，一定會出現(xiàn)相應的結果，是這樣狀態(tài)。而農(nóng)業(yè)社會往前推，不需要找到中間非常緊密的、明確的因果關系，而只需要找到相關關系，只需要找到跡象就可以了。社會因此放棄了尋找因果關系的傳統(tǒng)偏好，開始挖掘相關關系的好處。
例如：美國人開發(fā)一款“個性化分析報告自動可視化程序”軟件從網(wǎng)上挖掘數(shù)據(jù)信息，這款數(shù)據(jù)挖掘軟件將自動從各種數(shù)據(jù)中提取重要信息，然后進行分析，并把此信息與以前的數(shù)據(jù)關聯(lián)起來，分析出有用的信息。
非法在屋內(nèi)打隔斷的建筑物著火的可能性比其他建筑物高很多。紐約市每年接到2.5萬宗有關房屋住得過于擁擠的投訴，但市里只有200名處理投訴的巡視員，市長辦公室一個分析專家小組覺得大數(shù)據(jù)可以幫助解決這一需求與資源的落差。該小組建立了一個市內(nèi)全部90萬座建筑物的數(shù)據(jù)庫，并在其中加入市里19個部門所收集到的數(shù)據(jù)：欠稅扣押記錄、水電使用異常、繳費拖欠、服務切斷、救護車使用、當?shù)胤缸锫省⑹蠡纪对V，諸如此類。
接下來，他們將這一數(shù)據(jù)庫與過去5年中按嚴重程度排列的建筑物著火記錄進行比較，希望找出相關性。果然，建筑物類型和建造年份是與火災相關的因素。不過，一個沒怎么預料到的結果是，獲得外磚墻施工許可的建筑物與較低的嚴重火災發(fā)生率之間存在相關性。利用所有這些數(shù)據(jù)，該小組建立了一個可以幫助他們確定哪些住房擁擠投訴需要緊急處理的系統(tǒng)。他們所記錄的建筑物的各種特征數(shù)據(jù)都不是導致火災的原因，但這些數(shù)據(jù)與火災隱患的增加或降低存在相關性。這種知識被證明是極具價值的：過去房屋巡視員出現(xiàn)場時簽發(fā)房屋騰空令的比例只有13%，在采用新辦法之后，這個比例上升到了70%——效率大大提高了。
全世界的商界人士都在高呼大數(shù)據(jù)時代來臨的優(yōu)勢：一家超市如何從一個17歲女孩的購物清單中，發(fā)現(xiàn)了她已懷孕的事實;或者將啤酒與尿不濕放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。大數(shù)據(jù)透露出來的信息有時確實會起顛覆。比如，騰訊一項針對社交網(wǎng)絡的統(tǒng)計顯示，愛看家庭劇的男人是女性的兩倍還多;最關心金價的是中國大媽，但緊隨其后的卻是90后。而在過去一年，支付寶中無線支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和內(nèi)蒙古地區(qū)。
說明：用關注相關性思維方式來思考問題，解決問題。尋找原因是一種現(xiàn)代社會的一神論，大數(shù)據(jù)推翻了這個論斷。過去尋找原因的信念正在被“更好”的相關性所取代。當世界由探求因果關系變成挖掘相關關系，我們怎樣才能既不損壞建立在因果推理基礎之上的社會繁榮和人類進步的基石，又取得實際的進步呢?這是值得思考的問題。
解釋：轉向相關性，不是不要因果關系，因果關系還是基礎，科學的基石還是要的。只是在高速信息化的時代，為了得到即時信息，實時預測，在快速的大數(shù)據(jù)分析技術下，尋找到相關性信息，就可預測用戶的行為，為企業(yè)快速決策提供提前量。
比如預警技術，只有提前幾十秒察覺，防御系統(tǒng)才能起作用。比如，雷達顯示有個提前量，如果沒有這個預知的提前量，雷達的作用也就沒有了，相關性也是這個原理。比如，相對論與量子論的爭論也能說明問題，一個說上帝不擲骰子，一個說上帝擲骰子，爭論幾十年，最后承認兩個都存在，而且量子論取得更大的發(fā)展——一個適用于宇宙尺度，一個適用于原子尺度。
六、預測原理
從不能預測轉變?yōu)榭梢灶A測
大數(shù)據(jù)的核心就是預測，大數(shù)據(jù)能夠預測體現(xiàn)在很多方面。大數(shù)據(jù)不是要教機器像人一樣思考，相反，它是把數(shù)學算法運用到海量的數(shù)據(jù)上來預測事情發(fā)生的可能性。正因為在大數(shù)據(jù)規(guī)律面前，每個人的行為都跟別人一樣，沒有本質(zhì)變化，所以商家會比消費者更了消費者的行為。
例如：大數(shù)據(jù)助微軟準確預測世界懷。微軟大數(shù)據(jù)團隊在2014年巴西世界足球賽前設計了世界懷模型，該預測模型正確預測了賽事最后幾輪每場比賽的結果，包括預測德國隊將最終獲勝。預測成功歸功于微軟在世界懷進行過程中獲取的大量數(shù)據(jù)，到淘汰賽階段，數(shù)據(jù)如滾雪球般增多，常握了有關球員和球隊的足夠信息，以適當校準模型并調(diào)整對接下來比賽的預測。
世界杯預測模型的方法與設計其它事件的模型相同，訣竅就是在預測中去除主觀性，讓數(shù)據(jù)說話。預測性數(shù)學模型幾乎不算新事物，但它們正變得越來越準確。在這個時代，數(shù)據(jù)分析能力終于開始趕上數(shù)據(jù)收集能力，分析師不僅有比以往更多的信息可用于構建模型，也擁有在很短時間內(nèi)通過計算機將信息轉化為相關數(shù)據(jù)的技術。
幾年前，得等每場比賽結束以后才能獲取所有數(shù)據(jù)，現(xiàn)在，數(shù)據(jù)是自動實時發(fā)送的，這讓預測模型能獲得更好的調(diào)整且更準確。微軟世界懷模型的成績說明了其模型的實力，它的成功為大數(shù)據(jù)的力量提供了強有力的證明，利用同樣的方法還可預測選舉或關注股票。類似的大數(shù)據(jù)分析正用于商業(yè)、政府、經(jīng)濟學和社會科學，它們都關于原始數(shù)據(jù)進行分析。
我們進入了一個用數(shù)據(jù)進行預測的時代，雖然我們可能無法解釋其背后的原因。如果一個醫(yī)生只要求病人遵從醫(yī)囑，卻沒法說明醫(yī)學干預的合理性的話，情況會怎么樣呢?實際上，這是依靠大數(shù)據(jù)取得病理分析的醫(yī)生們一定會做的事情。
從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性，都是大數(shù)據(jù)可以預測的范圍。當然，如果一個人能及時穿過馬路，那么他亂穿馬路時，車子就只需要稍稍減速就好。但是這些預測系統(tǒng)之所以能夠成功，關鍵在于它們是建立在海量數(shù)據(jù)的基礎之上的。
此外，隨著系統(tǒng)接收到的數(shù)據(jù)越來越多，通過記錄找到的最好的預測與模式，可以對系統(tǒng)進行改進。它通常被視為人工智能的一部分，或者更確切地說，被視為一種機器學習。真正的革命并不在于分析數(shù)據(jù)的機器，而在于數(shù)據(jù)本身和我們?nèi)绾芜\用數(shù)據(jù)。一旦把統(tǒng)計學和現(xiàn)在大規(guī)模的數(shù)據(jù)融合在一起，將會顛覆很多我們原來的思維。所以現(xiàn)在能夠變成數(shù)據(jù)的東西越來越多，計算和處理數(shù)據(jù)的能力越來越強，所以大家突然發(fā)現(xiàn)這個東西很有意思。所以，大數(shù)據(jù)能干啥?能干很多很有意思的事情。
說明：用大數(shù)據(jù)預測思維方式來思考問題，解決問題。數(shù)據(jù)預測、數(shù)據(jù)記錄預測、數(shù)據(jù)統(tǒng)計預測、數(shù)據(jù)模型預測，數(shù)據(jù)分析預測、數(shù)據(jù)模式預測、數(shù)據(jù)深層次信息預測等等，已轉變?yōu)榇髷?shù)據(jù)預測、大數(shù)據(jù)記錄預測、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計預測、大數(shù)據(jù)模型預測和大數(shù)據(jù)分析預測、大數(shù)據(jù)模式預測、大數(shù)據(jù)深層次信息預測。
互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和云計算機保證了大數(shù)據(jù)實時預測的可能性，也為企業(yè)和用戶提供了實時預測的信息，相關性預測的信息，讓企業(yè)和用戶搶占先機。由于大數(shù)據(jù)的全樣本性，人和人都是一樣的，所以云計算機軟件預測的效率和準確性大大提高，有這種跡象，就有這種結果。
七、信息找人原理
從人找信息，轉變?yōu)樾畔⒄胰?/strong>
互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，是一個從人找信息，到信息找人的過程。先是人找信息，人找人，信息找信息，現(xiàn)在是信息找人的這樣一個時代。信息找人的時代，就是說一方面我們回到了一種最初的，廣播模式是信息找人，我們聽收音機，我們看電視，它是信息推給我們的，但是有一個缺陷，不知道我們是誰，后來互聯(lián)網(wǎng)反其道而行，提供搜索引擎技術,讓我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一個很關鍵的技術。
例如：從搜索引擎——向推薦引擎轉變。今天，后搜索引擎時代已經(jīng)正式來到，什么叫做后搜索引擎時代呢?使用搜索引擎的頻率會大大降低，使用的時長也會大大的縮短，為什么使用搜索引擎的頻率在下降?時長在下降?原因是推薦引擎的誕生。就是說從人找信息到信息找人越來越成為了一個趨勢，推薦引擎就是說它很懂我，知道我要知道，所以是最好的技術。喬布斯說，讓人感受不到技術的技術是最好的技術。
大數(shù)據(jù)還改變了信息優(yōu)勢。按照循證醫(yī)學，現(xiàn)在治病的第一件事情不是去研究病理學，而是拿過去的數(shù)據(jù)去研究，相同情況下是如何治療的。這導致專家和普通人之間的信息優(yōu)勢沒有了。原來我相信醫(yī)生，因為醫(yī)生知道的多，但現(xiàn)在我可以到谷歌上查一下，知道自己得了什么病。
谷歌有一個機器翻譯的團隊，最開始的時候翻譯之后的文字根本看不懂，但是現(xiàn)在60%的內(nèi)容都能讀得懂。谷歌機器翻譯團隊里頭有一個笑話，說從團隊每離開一個語言學家，翻譯質(zhì)量就會提高。越是專家越搞不明白，但打破常規(guī)讓數(shù)據(jù)說話，得到真理的速度反而更快。
說明：用信息找人的思維方式思考問題，解決問題。從人找信息到信息找人，是交互時代一個轉變，也是智能時代的要求。智能機器已不是冷冰冰的機器，而是具有一定智能的機器。信息找人這四個字，預示著大數(shù)據(jù)時代可以讓信息找人，原因是企業(yè)懂用戶，機器懂用戶，你需要什么信息，企業(yè)和機器提前知道，而且主動提供你需要的信息。
八、機器懂人原理
由人懂機器轉變?yōu)闄C器更懂人
不是讓人更懂機器，而是讓機器更懂人，或者說是能夠在使用者很笨的情況下，仍然可以使用機器。甚至不是讓人懂環(huán)境，而是讓我們的環(huán)境來懂我們，環(huán)境來適應人，某種程度上自然環(huán)境不能這樣講，但是在數(shù)字化環(huán)境中已經(jīng)是這樣的一個趨勢，就是我們所在的生活世界，越來越趨向于它更適應于我們，更懂我們。哪個企業(yè)能夠真正做到讓機器更懂人，讓環(huán)境更懂人，讓我們隨身攜帶的整個的生活世界更懂得我們的話，那他一定是具有競爭力的了，而“大數(shù)據(jù)”技術能夠助我們一臂之力。
例如：亞馬遜網(wǎng)站，只要買書，就會提供一個今天司空見慣的推薦，買了這本書的人還買了什么書，后來發(fā)現(xiàn)相關推薦的書比我想買的書還要好，時間久之后就會對它產(chǎn)生一種信任。這種信任就像在北京的那么多書店里面，以前買書的時候就在幾家，原因在于我買書比較多，他都已經(jīng)認識我了，都是我一去之后，我不說我要買什么書，他會推薦最近上來的幾本書，可能是我感興趣的。這樣我就不會到別的很近的書店，因為這家書店更懂我。
例如，解題機器人挑戰(zhàn)大型預科學校高考模擬試題的結果，解題機器人的學歷水平應該比肩普通高三學生。計算機不擅長對語言和知識進行綜合解析，但通過借助大規(guī)模數(shù)據(jù)庫對普通文章做出判斷的方法，在對話填空和語句重排等題型上成績有所提高。
讓機器懂人，是讓機器具有學習的功能。人工智能已轉變?yōu)檠芯繖C器學習。大數(shù)據(jù)分析要求機器更智能，具有分析能力，機器即時學習變得更重要。機器學習是指：計算機利用經(jīng)驗改善自身性能的行為。機器學習主要研究如何使用計算機模擬和實現(xiàn)人類獲取知識(學習)過程、創(chuàng)新、重構已有的知識，從而提升自身處理問題的能力，機器學習的最終目的是從數(shù)據(jù)中獲取知識。
大數(shù)據(jù)技術的其中一個核心目標是要從體量巨大、結構繁多的數(shù)據(jù)中挖掘出隱蔽在背后的規(guī)律，從而使數(shù)據(jù)發(fā)揮最大化的價值。由計算機代替人去挖掘信息，獲取知識。從各種各樣的數(shù)據(jù)(包括結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù))中快速獲取有價值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術。大數(shù)據(jù)機器分析中，半監(jiān)督學習、集成學習、概率模型等技術尤為重要。
說明：用機器更懂人的思維方式思考問題，解決問題。機器從沒有常識到逐步有點常識，這是很大的變化。去年，美國人把一臺云計算機送到大學里去進修，增加知識和常識。最近俄羅斯人開發(fā)一臺計算機軟件通過圖林測試，表明計算機已初步具有智能。
讓機器懂人，這是人工智能的成功，同時，也是人的大數(shù)據(jù)思維轉變。你的機器、你的軟件、你的服務是否更懂人?將是衡量一個機器、一件軟件、一項服務好壞的標準。人機關系已發(fā)生很大變化，由人機分離，轉化為人機溝通，人機互補，機器懂人，現(xiàn)在年青人已離不開智能手機是一個很好的例證。在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代，有問題—問機器—問百度，成為生活的一部分。機器什么都知道，原因是有大數(shù)據(jù)庫，機器可搜索到相關數(shù)據(jù)，從而使機器懂人。是人讓機器更懂人，如果機器更懂人，那么機器的價值更高。
以上就是關于大數(shù)據(jù)是什么和大數(shù)據(jù)技術八大核心原理詳解介紹，最后想要參加或了解大數(shù)據(jù)培訓的小伙伴，扣丁學堂絕對是你學習大數(shù)據(jù)的不二之選，扣丁學堂不僅有專業(yè)老師組成的教學團隊教導學員學習，還有緊跟時代發(fā)展需求的課程已經(jīng)以及大量的大數(shù)據(jù)視頻教程供學員觀看學習，讓你在扣丁學堂高效學習，成為實用性高端IT技術人才，不用再為找工作發(fā)愁。
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