大數據都是在炒作嗎

『壹』 大數據：是不可逆的潮流還是商業炒作

以奧運會為例，有消息稱倫敦為了保證奧運會的安全進行，在市內布置了兩萬多個攝像頭，在無形間促進了數據量的增長。現在是數據爆炸性產生的時代，數據的衡量方式也再發生著變化。目前大數據解決方案和產品最成熟的企業是IBM，而大數據的概念也是最早由IBM提出，那麼大數據究竟是不可避免的時代潮流，還是藍色巨人新一輪的產品造勢，業界內外也眾說紛紜，莫衷一是。 思創銀聯總經理於曉軍認為，大數據是時代的發展的必然結果，數據量不斷增大是真實的情況。但是並不是所有的數據都有價值，這時候數據挖掘的重要性就體現了出來。IBM作為商業公司，肯定會有炒作的成分。但IBM把歷史的趨勢融入到產品的宣傳中去，這是一種非常精髓的宣傳手法。創造概念一直是IBM擅長的方法，長久以來這也是IBM的經營之道。 也有業內人士推測，IBM為了維持企業的地位和產品的活力，所以提出了大數據這個概念。其實IBM長久以來一直是在做大數據的工作，早期IBM主要是為軍方服務，解決繁瑣的數據問題。大型計算機和集中化的計算等，已經體現出IBM在數據處理和運算方面的能力。而且IBM的大數據概念和雲計算還是有所區別，憑借技術積累和經驗的沉澱，導致人們對IBM提出的概念深信不疑，從之前的智慧地球到現在的大數據，IBM有意無意間已經成為概念的創造者。 但是從本質上來講，無論是智慧地球還是大數據，都只是對以前有的技術和理念進行改良，所以其新概念的出現大多是新舊兩種事物進行捆綁所得來的。

『貳』 為什麼很多企業都在搞大數據

這是大數據的時代，也是大數據人才缺乏的時代，權威市場調研機構Gartner的最新報告顯示，大數據帶動全球IT支出340億美元。對大數據的要求在逐漸由差異化發展為信息管理實踐和技術的「最低門坎」。每個行業都必定用到大數據技術，而那些非「數據驅動型」的企業將面臨被產業和市場淘汰的命運；相應地，每個行業都需要大數據人才，沒有大數據技術支撐的企業，可能很容易被時代淘汰。
目前大數據行業的情況是：大數據需求旺盛與人才短缺並存。全球領先的咨詢公司麥肯錫發布的調查報告指出，對大數據人才的需求正在世界范圍內升溫。僅在美國，在「深度分析人才」方面將面臨14萬至19萬的人才缺口；在「能夠分析數據幫助公司做出商業決策」方面的人才需求超過150萬。由於人才缺口大，各企業對大數據人才無論是招聘的還是再培訓的都需要，因此大數據人才的薪酬可能是同崗位的中最高的，掌握了大數據技術，工資可能將提升40%左右。
在中國，大數據也正迅速成為行業和市場的熱點。專注與亞太及中國市場的市場調查機構泛亞咨詢發布的調研數據顯示，目前出現在各類招聘平台上與數據分析相關的招聘需求比去年同期相比，增長率高達67%；大數據相關高級職位的薪酬與其他同類技術職位相比平均高出43%以上。無論是世界范圍內還是在中國，大數據浪潮正在深刻改變著各行各業，而各行各業對大數據人才的需求，以及技術從業者希望躋身大數據高級人才的需求也變得越來越強烈。很多企業想要走在時代的前頭，做大數據行業的領軍企業，但是大數據人才高度缺乏，招人困難。這時候企業內訓或許是個辦法。

『叄』 現在很多項目都是大數據，大數據項目真的很好嗎

舉個例子，只要客戶瀏覽過公司的網站，甚至相關行業的網站，三網大數內據，便可以准確的幫您容獲取到信息，讓您可以直接的觸達到您的意向客戶，極大的提高了客戶的精準性，帶來的直接利益更是不容小覷！

這樣說您能理解嗎？

『肆』 大數據現在好多都在說到底是跟風還是真的有用哦

大數據很有用，有些徵信局都不能回答的問題比如你的生活狀況，喜好，還款意願之類都能通過大數據分析得到

『伍』 大數據是真的嗎具體是怎樣的

你好，大數據的待遇讓人羨慕，大數據工程師成為很多人的夢想。想要成為大數據工程師內，肯定需要工容作技巧、行業背景知識等多方面的輸入。只要掌握了真正的的技術，以後各方面的發展都會非常不錯，有一定的Java編程基礎，學大數據會更容易一些。
如果想入大數據行業，卻苦於自己沒有基礎，擔心自己學不會，可以選擇專業的學習，千鋒的很不錯，一般學習費用在2W左右，也有線上的相關學習。零基礎學習並不可怕，一般4-6個左右的時間，只要你肯努力，一切都不是事。

『陸』 大數據都這么厲害了，是真的嗎

是真的
大數據真的很厲害的。

『柒』 大數據是大炒作

大數據是大炒作？看看哪些人害怕它

除非你成功的跳出IT新聞，否則你可能已經被「大數據」相關新聞淹沒。
傳統上，大數據就是多一點數據，他可能需要一些專門的工具和技術來存儲，處理和分析的數據集。

如今，隨著Web 2.0，雲計算時代的來臨，大數據越來越多的受到人們的關注，你無法完全避免大數據的來臨。但大數據是否已經來臨了呢？是否是大炒作呢？
大數據的價值
大多數技術在出現的初期，都離不開炒作的這個階段，大數據也不例外。
新的技術所提供的功能能夠對大型數據集提供更快速的分析，處理，並且已經有一些從存儲到網路方面的技術發展到了這點。讓我們可以快速的移動，處理和操作這些數據。
雖然這是令人興奮的消息，但是我們可以肯定的是，目前的這些創新不過是一些小創新，要想處理好大數據，還需要一個更大，更好，更快的技術。
大數據的價值是為企業提供更好或更迅速的決策，如數據倉庫類型的技術，大數據幫助IT部門從輔助部門到決策部門的轉變。多年後，相信大數據會讓IT人員在企業中的價值更大。
誰害怕大數據？
當圍繞大數據開始炒作的時候，並不是很多部門都願意大數據的出現。
隱藏在大數據背後的各種問題就會出現，從歷史上看，許多IT組織已經被大數據標記為不好的記錄，例如，如今的手機通訊錄，就可以根據每個人對來電的評估，將騷擾電話屏蔽掉。
當然，隨著大數據的發展，還會遇到隱私的問題，例如我們的個人記錄可能會被保存在網上，並且被有心之人利用，造成我們的損失。
從更大的角度來說，大數據的價值可能會被高估，處理這些數據的價值可能並不會產生更多的價值。
利用大數據
當大數據的泡沫被刺破後，相信你那時候就是大數據落地的時候，那個時候將有更多的組織圍繞大數據進行對話，大數據的價值也將發揮到最大，但是目前來看，大數據的價值並沒有被我們真正的發現。

『捌』 為什麼國內互聯網公司都在做大數據

互聯網公司與傳統公司的最大區別是客戶群不同。傳統公司更傾向於做大眾化的產品線，基本要回涵括答所能接觸到的各類人群，通過擴大原始客戶群體來提升交易量。而互聯網公司不論是做那一行的，他們基本不需要考慮能接觸到的客戶數量，相反如何從這些大量客戶中精確定位有購買意向的客戶才是關鍵，所以需要通過大數據進行篩選判斷，這樣才能通過小成本精確狙擊目標客戶，來達成更高的成交量。
簡單用個公式來表示：
交易量=客戶群體數量*成交量
傳統公司提升的是客戶群體數量，而互聯網公司提升的是成交量。
傳統公司實體經營，每個地方人流量是大致固定的，同時能容納的店鋪也是固定的。擴大自己的輻射力，吸引更多的人進店才是競爭的根本。
互聯網公司不需要考慮客戶輻射力的因素，因為網路上的客戶幾乎是無限的，但是競爭對手數量也是龐大的。在這個環境下，精準找出最符合自己的同時又能區別於其他對手的客戶群體，無疑是活下去的關鍵。