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#侦查一线#如今的大数据究竟发展到了什么阶段

『北京联盟摘要_#侦查一线#如今的大数据究竟发展到了什么阶段』我想,应当很少人可以或许清跋扈地知道这一点吧!毕竟在大年夜数据分析与应用火爆的年代,一般人都只是懂得大年夜数据的外相和外面,而对于大年夜数据成长前景、大年夜数据背后的来源及处理分析等等周详的工作法度榜样,肯定不懂得,也不会感兴趣。并且对于一般人,也弗...


大数据时代 , 大数据分析与应用大肆盛行 。越来越多的大公司大企业大集团 , 都越来越重视大数据的影响和作用 。可以说 , 谁想抢得大数据的一手可靠资料 , 谁就在未来的业务发展和拓宽中占据优势 , 谁就会在相关领域首先拔得头筹 。但是 , 大数据发展前景现在到底如何 , 大数据的可靠性由谁说了算 , 大数据的真实性有谁可以保证?甚至还可以再倒退一点点来问问 , 如今的大数据究竟发展到了什么阶段?

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我想 , 应该很少人能够清楚地知道这一点吧!毕竟在大数据分析与应用火爆的年代 , 一般人都只是了解大数据的皮毛和表面 , 而对于大数据发展前景、大数据背后的来源及处理分析等等精密的工作程序 , 肯定不了解 , 也不会感兴趣 。而且对于一般人 , 也不可能会去真正弄明白大数据分析与应用背后蕴藏的种种可靠性、客观性、真实性的来源支撑与科学手段处理 。下面 , 小编就用大白话的方式来跟大家讲讲 , 如今的大数据究竟发展到了什么阶段 , 由此来窥探一下大数据发展前景到底是怎么个情况 。
在日新月异且喜新厌旧的技术初创企业界 , 已有3年历史的 “大数据” 听起来似乎已经有点过气 。虽然 Hadoop 在 2006年 已经出来 , 但 “大数据” 这个概念大概是在 2012 到 2015年左右才真正火起来的 。也就是在这段时间里 , 至少是在媒体或者专家眼里 , “大数据” 才开始慢慢成为了新的 “金子” 或者 “石油” 。然而 , 至少在我跟业界人士交谈中 , 大家越来越感觉到这项技术已经在某种程度上陷入了停滞或迷惑期 。2017年可能是数据领域的那些酷小子转移兴趣 , 开始沉迷于 AI 以及机器智能、深度学习等许多相关概念的年份 。
抛开不可避免的炒作周期曲线态势不管 , 我们的 “大数据版图” 已经进入第 4 个年头了 , 趁这个时候退一步来反思一下去年发生了什么 , 思考一下这个行业的未来会怎样是很有意义的 , 看看如今的大数据到底发展到了什么阶段 。那么 2019年大数据到底还有多大的发展和进步空间呢?我们不妨探讨一下 。
企业技术=艰苦工作
大数据有趣的一点在于 , 它不再像当初经历过那样有可能成为炒作的题材了 。
经过炒作周期后仍能引起广泛兴趣的产品和服务往往那些大家能够接触、可以感知 , 或者与大众相关联的:比如移动应用、社交网络、可穿戴、虚拟现实等 。
但大数据基本上就是管道设施的一种 。当然 , 大数据为许多消费者或商业用户体验提供了动力 , 但它的核心是企业技术:数据库、分析等 , 这些东西都是在后端运行的 , 没几个人能看得见 。就像在那个世界工作的任何人都知道那样 , 用一个晚上的时间就想适应企业端的新技术是不可能的 。
大数据现象在早期主要是受到了与一批骨干互联网公司(尤其是 Google、Facebook、Twitter 等)的共生关系的推动 , 这些公司既是核心大数据技术的重度用户 , 同时也是这些技术的创造者 。这些公司突然间面对着规模前所未有的庞大数据时 , 由于本身缺乏传统的(昂贵的)基础设施 , 也没有办法招募到一些最好的工程师 , 所以只好自己动手来开发所需的技术 。后来随着开源运动的迅速发展 , 一大批此类新技术开始共享到更广的范围 。然后 , 一些互联网大公司的工程师离职去创办自己的大数据初创企业 。其他的一些 “数字原生” 公司 , 包括崭露头角的独角兽公司 , 也开始面临着互联网大公司的类似需求 , 由于它们自身也没有传统的基础设施 , 所以自然就成为了那些大数据技术的早期采用者 。而早期的成功又导致了更多的创业活动发生 , 并获得了更多的 VC 资助 , 从而带动了大数据的起势 。
快速发展了几年之后 , 现在我们面临的是更加广阔、但也更加棘手的机遇:让中等规模到跨国公司级别的更大一批企业采用大数据技术 。这些公司跟 “数字原生” 公司不一样的是 , 他们没有从零开始的有利条件 。而且他们失去的会更多:这些公司绝大部分的现有技术基础设施都是成功的 。那些基础设施当然未必是功能完备的 , 组织内部许多人也意识到对自己的遗留基础设施进行现代化应该是早点好过晚点 , 但他们不会一夜间就把自己的关键业务取代掉 。任何革命都需要过程、预算、项目管理、试点、局部部署以及完备的安全审计等 。大企业对由年轻的初创企业来处理自己基础设施的关键部分的谨慎是可以理解的 。还有 , 令创业者感到绝望的是 , 许多(还是大多数?)企业仍顽固地拒绝把数据迁移到云端(至少不愿迁移到公有云) 。

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