在学习大数据时如何培养“大数据思维”

近几年来，“大数据”已经成为了最热门的词汇，大数据的浪潮正声势浩大地出现在日常的生活中。面对大数据，由于数据的海量、混杂等特征会使预设的数据库系统崩溃。其实，数据的纷繁杂乱才真正呈现出世界的复杂性和不确定性特征。面对大数据时代的扑面而来，我们应该正视大数据，转变思维，培养一种大数据思维方式。在学习大数据时如何培养“大数据思维”，科多大数据点来看看。

在“大数据”时代，数据不仅仅由互联网产生，汽车、物流、工业设备、道路交通监控等设备上装有无数的传感器，其产生的数据信息也是海量的，传统的数量级已经无法衡量如今社会各行各业产生的庞大数据了。面对大数据，由于数据的海量、混杂等特征会使预设的数据库系统崩溃。其实，数据的纷繁杂乱才真正呈现出世界的复杂性和不确定性特征，想要获得大数据的价值，承认混乱而不是对抗或避免混乱才是一种可行的路径。从“样本数据“到”全量数据“采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大。随机样本的基础是采样的绝对随机性，随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。这种缺乏延展性的结果，无疑会使我们错失更多的问题。大数据时代，数据的收集问题不再成为我们的困扰，采集全量的数据成为现实。全量数据带给我们视角上的宏观与高远，这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题，看见曾经被淹没的数据价值，发现藏匿在整体中有趣的细节。因为拥有全部或几乎全部的数据，就能使我们获得从不同的角度更细致更全面的观察研究数据的可能性，从而使得大数据的分析过程成为惊喜的发现过程和问题域的拓展过程。数据算法的不断简化算法是挖掘数据价值的工具，因此算法的研究一直以来是提升数据利用效率的重要路径。

小数据时代，在数据的限制无法突破的情形下，对数据信息和价值的获取渴求使得对算法的研究越来越深入，发明的算法越来越复杂。而事实表明，当数据量以指数级扩张时，原来在小数量级的数据中表现很差的简单算法，准确率会大幅提高；与之相反的是，在少量数据情况下运行得最好的复杂算法，在加入更多数据时，其算法的优势则不在显现。为此大数据思维，更多的数据比算法系统显得更智能更重要，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。从IT到大数据可视化等应用技术服务大数据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。大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂的特点。因而，企业在接受大数据的同时，通过接受相关的大数据可视化等应用技术服务，改变企业内部的IT基础结构，有基础数据直接到数据分析结果的可视化展现。数据可视化分析通过交互可视化和可视化分析的前沿算法和新方法，给企业带来的是全方位的数据信息和决策驱动依据，借助可视化的直观展现效果，让洞察更高效快速，决策行动更敏捷畅通。目前大数据可视化分析产品服务也伴随着大数据的爆发而日渐兴起，国外很多此类软件已慢慢走向成熟，例如tableau、IBM大数据平台、splunk等，而国内也兴起了诸多类似产品，有代表性的有国云数据研发的大数据魔镜，国内在这一块还在起步期。大数据时代，我们需要摆脱对传统的思维模式和隐含的假定，通过大数据分析、大数据可视化等应用服务技术，大数据会为我们呈现出新的深刻洞见和释放出巨大的价值。我们在大数据思维方式的指导下探索世界，以积极的姿态随时接收着来自数据的洞察，做出快速的决策与行动，从而最大化的挖掘出大数据的价值。可以预见的未来必然是，大数据思维者得大数据天下。

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（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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