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大数据核心技术带来的挑战专题：大数据系统特点挑战一、大数据数据处理技术更新缓慢大数据虽然可以通过扩大数据样本规模和提升数据处理能力来管理日常经营性的风险，但是代表金融创新风险等未来事件是无法用历史数据进行预测和分析的。首先，大数据处理技术面临数据生成者学习行为的挑战。大数据处理技术和评估标准影响数据生成者行为，同样数据生成者行为也会影响大数据处理技术和评估标准。以我国大数据重要来源之一的社交媒体为例，这种大数据来源的有效性是有前提条件的，即人们在社交媒体分享的信息都是真实的、自发的、不受大数据处理技术和各种评估标准的影响。但是，人们在互联网时代运用网络学习的能力是不断提高的。如果人们通过学习大数据处理技术和各种评估标准而相应改变社交媒体的信息，就会导致大数据生成机制发生质变。因此，在对大数据进行技术处理时，简单地认为数据生成者都是无意  全数字化转型的四大要点专题：大数据系统特点从人员、流程到事物，从提高人的工作效率到改善用户体验，全数字化业务转型可以打破人员、流程和事物之间的屏障，为各行各业的企业带来颠覆性的影响。全数字化转型的要点有哪些?首先是数据和网络的联接，不联接就谈不上真正的人和人之间的交流、人和物之间的交流，所以首先要有联接、要有数据。其次是安全，有了联接、有了数据的传递以后，大家最关心的问题一定是安全。安全一定是重中之重。第三是自动化，有了网络，有了安全基础，也有了数据之后，需要实现真正的自动化，即怎么把整个IT的流程自动化?如何将数据进行自动的处理?怎样把它变成一个智能的数据?并把数据进行智能的分析。只有拥有了自动化，大数据分析才变成可能性。第四是大数据分析，通过大数据分析，并将分析结果反馈回来并做出影响工作、生活、学习和娱乐的决策。 大数据分析架构需权衡四要素专题：大数据系统特点数据准确性 数据质量问题对于BI和数据管理专业人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。作为个性化分析库而得以广泛使用的电子表格或电子报表软件可以对数据中信任缺乏的问题加以弥补：在Excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境，但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据质量工具一起，能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是，由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型，特别是当涉及结构化和非结构化数据混合时，就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据质量标准以及对它们进行升级以处理那些更大、更多样数据集，对于大数据实施的成功和分析框架的使用是至关重要的。 存储适用 大数据及其思维特点专题：大数据系统特点大数据，源于“人、机、物”，规模大且复杂以至于很难在一定时间范围内用现有数据库管理工具或数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，其特征业界概括为“4V+1C”：Volume(规模大)、Variety(类型多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)，Complexity(复杂)。大数据思维特点：不是随机样本，而是全体数据：小数据时代，用少量数据样本获得最多信息是受限于与数据交流的技术限制而非自然限制;大数据时代，该限制得到缓解，要分析与某事物相关的所有数据，进入全数据模式;不是精确性，而是混杂性：接受数据的纷繁混杂，而不再执迷其精确性。相比小数据的精确性，大数据更强调数据的完整性和混杂性，更接近事实真相;不是因果关系，而是相关关系：不揭示内部运作机制，通过识别有用的关联物来做分析或预测，因果关系只是相关关系的一种特殊情况 概述大数据管理的四个典型特征专题：大数据系统特点经过了几十年，“大数据”已经成为了一个影响力日益增长的术语。新的系统和工具正在为其在每一个业务层面的作用点的迅速估值和传播铺平了道路。业界通常用四个V来概括的大数据的四个典型特征，即：数据体量巨大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据类型繁多(Variety)、高质量数据的真实性(Veracity)，这四大特征将彻底改变21世纪的企业将如何发挥其核心功能的作用。 数据体量巨大(Volume)：据IDC预计，到2020年，数字世界所包含的数据信息量将与我们物理世界的星星一样多。 数据类型繁多(Variety)：大量的人类与机器数据以文本、照片、视频、音频、网络流量、系统日志、传感器信息、社交媒体活动等等形式蜂拥而至。 处理速度快(Velocity)：每一分钟，我们都将发送2.04亿封电子邮件，进 |
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