争取能在百度搜索到把青春献给代码的你;一个年轻程序员的渺小梦想-杨永飞
NOTES DETAIL
收集、处理、分析数据确实是一件有意义的事,并将产生价值,但问题在于,我们能从大数据里离挖掘到多少价值?有人说现在是合理的投资时机,五年后投资规模可达500亿美元;数字和预测确实令人鼓舞与感到欣慰;但另一方面也有人说在摩尔定律失效的时代里,CPU处理速度达到瓶颈是限制发展的一方面,其次是人类产生的数据量正在以指数速度增长,更多的数据并不意味着一定有更多的信息,反而可能还会造成资源、技术的浪费,在清华南都剪报上看到持这种观点的人还以一张老图说明“大数据差不多到顶了”的看法。大数据是真的炒作大过实际价值还是一些人
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收集、处理、分析数据确实是一件有意义的事,并将产生价值,但问题在于,我们能从大数据里离挖掘到多少价值?
这个是数据挖掘所要达到的目的——从大规模数据中发现隐含的规律。以前是,现在也是。在「大数据」这个词出现之前,早就产生的大规模数据,只是现在都把这些叫成「大数据」。
有人说现在是合理的投资时机,五年后投资规模可达500亿美元;数字和预测确实令人鼓舞与感到欣慰;
但 另一方面也有人说在摩尔定律失效的时代里,CPU处理速度达到瓶颈是限制发展的一方面,其次是人类产生的数据量正在以指数速度增长,更多的数据并不意味着 一定有更多的信息,反而可能还会造成资源、技术的浪费,在清华南都剪报上看到持这种观点的人还以一张老图说明“大数据差不多到顶了”的看法。
这个都是媒体报道而已,媒体都是报道以前发生的事情,至于以后的事情,也不能靠媒体啊!至于什么CPU速度问题,现在做数据分析的,都开始用GPU进行多核并行计算了,还有Hadoop等计算框架供你使用。所以不太理解上面说的「资源、技术的浪费」是指什么。
的确,「更多的数据并不意味着更多的信息」,甚至并不意味着更多的知识和智慧。这个正是数据挖掘和机器学习的众多研究者所要达成的目的。
大数据是真的炒作大过实际价值还是一些人目光短浅看不到价值?
「大数据」现在几乎变成了一个「框」,几乎什么都往里面装。这样有好处,也有坏处。好处就是让很多决策者们知道了数据的价值。坏处就是,很多忽悠的人都企图在这里面分一杯羹。
数据中的价值是存在的,而且还远远未被挖掘出来。而「大数据」相关的,就是炒作!和当年的「云计算」一样。
在大学校园里开设数据智能实验室研究大数据是否有必要?
有啊,因为我就在这样一个实验室啊!这是玩笑回答。开设实验室,就会有更多老师,更多学生进入到这个行业,也会吸引更多的从国家到企业的支持。青年教师得以成长(我找工作也会更容易一些),研究生虽然不一定会学到什么东西,但是一定会意识到这东西有用。学校本来就不是一个可以立即获得收益和价值的地方。因为研究「大数据」就是在研究机器学习和数据挖掘,所以,这样的实验室还是多多益善啊,把正确的东西交给学生们,市面上的忽悠就会少一些。
大数据还能火多久?
炒作的「大数据」火不了多久,因为媒体始终需要新的刺激。而真正做事的大规模数据挖掘和机器学习,会越来越有用。
你要先知道数据到底意味着什么。

如果不太了解它到底是什么,最简单的方法就是知乎搜一下big data/大数据,这类问题回答的太多了,很多专业人士既给了学术的回答,也给了浅显易懂的例子,我想不用多说了。

移动互联网是当下的热点,它影响力最大之处并不仅仅是人,还有就是数据相对于以前指数级的增长。而随着越来越多的设备连接入网,这个增长的趋势也不会发生改变。可以数据是什么,他不只是0,1, 他是这个世界对它自己的感知,对人行为的感知。当我们埋怨这个身边的设备还不够智能时,其实是这些设备对我们的了解太少,当足够的用户行为被他观测,加以分析之后,他们会变得越来越聪明,越来越人性化,而这才是大数据真正的走向。

从目前来看:
No data, no learning. No data, no intelligence. Data is the blood.
没有算法是可以脱离的数据的。机器学习和统计永远不担心数据太多,只会担心数据太少。所以你不用担心不能从数据中挖掘出价值,而在于他们怎么挖掘(什么算法),挖掘出哪方面的价值(他们的输出是什么)。

所以大数据的热潮不会消退。未来随着智能化的进步,越来越多的传感器,越来越多的网站,收集到人们越来越多的行为,收集到越来越多电子化的世界表达方式,它也会越来越重要。但是它会慢慢退到幕后,把一批单纯炒作它,没有合理利用它价值的企业淘汰掉,伴随着新的企业出现,真正的发挥出它的价值。
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