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大數據有多高的信譽度

責任編輯:editor008 |來源:企業網D1Net  2013-08-30 22:49:18 本文摘自:至頂網

08月30日 新聞消息:關于大數據的討論已經有很多,它究竟是什么,它能做什么,不能做什么呢?很多人寫文章贊揚大數據將如何改變我們做業務的方式,從預測性分析到發現海量非結構化數據中隱藏的情報信息等。還有些人則認為應該謹慎對待大數據,他們稱數據是難以操縱的,使用大量數據并不會帶來媒體炒作的變革。

在企業領導考慮大數據的成本和應用時,他們需要問自己的問題是,他們真的可以相信大數據嗎?畢竟,很多企業高管此前都看到過“小數據”帶來的失敗經歷,并且,每當分析師建議不要相信一種直覺時,第一個傾向就是質疑數據的真實性。有些企業面對大數據能夠游刃有余,而其他企業則極其缺乏信心。這是值得關注的問題,因為企業從大數據中獲得有價值的洞察將取決于他們是否有信心來對這些洞察付諸行動。

其中最顯著的問題是不信任數據,很多高管對于大數據帶來的信息類型存在信任問題。很多企業擔心,大數據系統收集海量未分類、未經分析的數據,這些數據沒有得到像傳統數據庫對數據部署的相同級別的保護,例如加密。

我們在新聞中也看到過這樣的事情,即企業對錯誤的數據采取行動,然后“深受其害”。在2013年4月,一家新聞機構的Twitter feed被黑客攻擊,該黑客發出了虛假的tweet,聲稱白宮正受到攻擊。這則消息導致幾家投資機構開始拋售股票,最終讓這些公司遭遇巨大的財產損失。這樣的故事給我們敲響了警鐘,數據,即使是大數據,并不一定是準確或者可行的。

然而,這并不意味著我們應該忽略大數據的價值。大數據提供巨大的潛力,能夠解決各種問題,我們不能僅僅因為少數錯誤數據就完全放棄大數據。根據Forrester咨詢公司的報告發現,61%的IT主管認為,他們需要越來越多地使用商業智能,這是高優先級工作。大多數高管也很希望看到,把交易記錄、結構化和非結構化數據作為一個整體,從中獲得的情報信息。然而,如果沒有Hadoop等技術,他們不太可能挖掘出這些情報。企業也面臨著這樣的壓力,即更快地分析更多的數據,以做出更好的決策。

企業是應該放棄大數據,或者有沒有辦法相信大數據?答案是肯定的,我們有辦法相信大數據,但不是所有的大數據解決方案都相同。Hadoop在極端大規模數據分析中取得了巨大的進步,但是很多人認為它不適合于企業級應用。大數據分銷商已經開始創建平臺,來克服Hadoop的缺點,他們主要通過修復安全問題,以及使其更容易讓企業高管使用。有些企業甚至已經將大數據轉移到云數據庫。這些平臺還提供了必要的附加組件來獲得實時分析,將Hadoop從經濟實惠的大容量存儲系統轉變為真正的分析平臺。

更重要的是,這些平臺提供不同程度的信息管理,來提高企業對這些數據的信心。這些平臺可以通過數據分析、記錄級訪問控制和日志記錄功能來測試數據的真實性,從長遠來看,企業高管應該選擇這種類型的平臺,才能夠幫助企業發展。

弄清楚大數據是否能夠有助于你的企業,對如何整合大數據制定一個計劃,然后尋找一個具有你所需要的工具的平臺,建立對大數據的價值的信心。 

關鍵字:信譽大數據

本文摘自:至頂網

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責任編輯:editor008 |來源:企業網D1Net  2013-08-30 22:49:18 本文摘自:至頂網

08月30日 新聞消息:關于大數據的討論已經有很多,它究竟是什么,它能做什么,不能做什么呢?很多人寫文章贊揚大數據將如何改變我們做業務的方式,從預測性分析到發現海量非結構化數據中隱藏的情報信息等。還有些人則認為應該謹慎對待大數據,他們稱數據是難以操縱的,使用大量數據并不會帶來媒體炒作的變革。

在企業領導考慮大數據的成本和應用時,他們需要問自己的問題是,他們真的可以相信大數據嗎?畢竟,很多企業高管此前都看到過“小數據”帶來的失敗經歷,并且,每當分析師建議不要相信一種直覺時,第一個傾向就是質疑數據的真實性。有些企業面對大數據能夠游刃有余,而其他企業則極其缺乏信心。這是值得關注的問題,因為企業從大數據中獲得有價值的洞察將取決于他們是否有信心來對這些洞察付諸行動。

其中最顯著的問題是不信任數據,很多高管對于大數據帶來的信息類型存在信任問題。很多企業擔心,大數據系統收集海量未分類、未經分析的數據,這些數據沒有得到像傳統數據庫對數據部署的相同級別的保護,例如加密。

我們在新聞中也看到過這樣的事情,即企業對錯誤的數據采取行動,然后“深受其害”。在2013年4月,一家新聞機構的Twitter feed被黑客攻擊,該黑客發出了虛假的tweet,聲稱白宮正受到攻擊。這則消息導致幾家投資機構開始拋售股票,最終讓這些公司遭遇巨大的財產損失。這樣的故事給我們敲響了警鐘,數據,即使是大數據,并不一定是準確或者可行的。

然而,這并不意味著我們應該忽略大數據的價值。大數據提供巨大的潛力,能夠解決各種問題,我們不能僅僅因為少數錯誤數據就完全放棄大數據。根據Forrester咨詢公司的報告發現,61%的IT主管認為,他們需要越來越多地使用商業智能,這是高優先級工作。大多數高管也很希望看到,把交易記錄、結構化和非結構化數據作為一個整體,從中獲得的情報信息。然而,如果沒有Hadoop等技術,他們不太可能挖掘出這些情報。企業也面臨著這樣的壓力,即更快地分析更多的數據,以做出更好的決策。

企業是應該放棄大數據,或者有沒有辦法相信大數據?答案是肯定的,我們有辦法相信大數據,但不是所有的大數據解決方案都相同。Hadoop在極端大規模數據分析中取得了巨大的進步,但是很多人認為它不適合于企業級應用。大數據分銷商已經開始創建平臺,來克服Hadoop的缺點,他們主要通過修復安全問題,以及使其更容易讓企業高管使用。有些企業甚至已經將大數據轉移到云數據庫。這些平臺還提供了必要的附加組件來獲得實時分析,將Hadoop從經濟實惠的大容量存儲系統轉變為真正的分析平臺。

更重要的是,這些平臺提供不同程度的信息管理,來提高企業對這些數據的信心。這些平臺可以通過數據分析、記錄級訪問控制和日志記錄功能來測試數據的真實性,從長遠來看,企業高管應該選擇這種類型的平臺,才能夠幫助企業發展。

弄清楚大數據是否能夠有助于你的企業,對如何整合大數據制定一個計劃,然后尋找一個具有你所需要的工具的平臺,建立對大數據的價值的信心。 

關鍵字:信譽大數據

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