우리는 빅 데이터 시대에 살고 있습니다.

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Yinhua 기금/기사

"처벌 골드" 영화 3 스트림 팀 관리자 트리플 가치 플레이어와 함께 최고의 팀을 구타가 어떻게의 이야기를 알려줍니다. 빌리, 브래드 피트의 주역 선수 경험, 감정 등 개인 판단, 주관적인 요소에 따라 선택의 전통적인 방법으로 포기 하지만 낮은 등급을 가진 잠재적인 별 찾아 야구 통계 모델을 구축 하는 선수들의 데이터를 분석. 현재 인기 있는 말투에 따라 대용량 데이터 분석을 사용 하는 빌리, 과소 평가 선수의 가치 발견, 파괴 하는 야구 업계의 전통적인 비즈니스 모델. 요즘, 비즈니스, 등 많은 분야에서 경제, 의사 결정 행동 점점 기반 데이터와 분석 보다는 경험 그리고 직관. 보건, 경제 개발 및 예측 및 다른 분야를 포함 하 여 큰 데이터 우리가 예상치 못한 놀라움과 편의 많이 제공 하지만 또한 세계, 창조에 대 한 새로운 위기와 문제를 제공 하지만 위대한 파괴 데이터의 전체 왔다.

생활, 일 및 생각의 큰 데이터 나이 큰 변화-큰 데이터, 누구의 저자 빅터 Maire-Schoenborg "큰 데이터 나이의 예언자"로 환영의 분야에서 권위 있는 책으로 인식 된다. 그의 책에서 그는 사람들의 생활, 일 및 생각의 방법에 큰 데이터의 영향을 표현: "그냥 망원경, 우주를 느낄 수 있도록 현미경 관찰 미생물 수, 큰 데이터는 우리의 삶과 방법을 이해 하는 새로운 발명과 새로운 서비스의 원천이 되 고 세계의 변화 그리고 더 많은 변화... 만들 태세

대용량 데이터에 대 한 가져온 세 가지 주요 생각 변화를 표현 하는 저자: 무작위 샘플, 하지만 모든 데이터, 정밀 하지 하지만 혼동, 아니라 인과 관계, 하지만 상관 관계. 컴퓨터 처리 능력의 개선, 사람들이 역할을 대용량 데이터에 대 한 기초는 대규모 데이터를 처리할 수가 있다. 큰 데이터 참조 하지 않습니다 더 많은 샘플을 있지만 모든 데이터는 거의 샘플 분석에 따라 과거에 사용 하는 통계 원칙 subverts. 모든 데이터 분석은 목표의 모든 세부 사항을 더 포괄적이 고 다양 한 이해를 제공 하 고 더 상세 하 고 정확한 결과 얻을 하는 데 도움이 수 있습니다. 그러나, 데이터의 투명 한 크기는 일부 쓸모 또는 심지어 잘못 된 데이터 입력에 결과의 정확도 영향을 미치는 데이터베이스에에서 발생할 수 있습니다. 그것은 그래서 더 포괄적인 또는 정확한 데이터를 추구 하는 것이 중요? 저자는 지적, "부정확을 받아들임으로써만 열 수 있습니다 우리는 참여 적 세계의 창." "빅터의 눈에이 창 명확 하 게 입으 면 사고, 변화에 대 한 공부에서 관계에 초점을 맞추고 원인 추구 에서" 왜 "대신에 그것은 무엇에 초점을 맞추고.

빅 데이터 시대에 그것은 분명 "어떻게" "왜", 비록이 인류의 호기심 자연에 반대 하지만 이것의 효과 투자는 매우 중요 한 것 보다 더 중요 한가. 투자의 분야에서 투자 측정을 위한 많은 전략은 대용량 데이터 분석을 기반으로 합니다. 펀드 매니저는 그들의 작업에서 구체적으로 적용 하는 정책, 하지 무슨 주식은 그 전략에 뒤에 또는 상승 왜 염려 한다.

큰 데이터 우리의 삶에 매우 편리 하 고, 우리의 검색 습관 분석을 통해 예를 들어, 아마존에 새로운도 서 추천 자동으로, 좌석에 다른 사람들의 분석을 통해 일본 자동차 제조 업체 압력 데이터를 자동차 식별 및 도난 방지 시스템을 발명. 하지만, 다른 모든 것 들 처럼 큰 데이터는 우리에 게 새로운 위험, 귀하의 검색 기록을 귀하의 소비자 기록, 사회적 소프트웨어는 귀하의 개인 정보를 판매할 예정 이다 및 큰 데이터 나이 의미는 시간 있을 때 아무런 개인 정보 보호.

어떤 경우에, 큰 데이터 나이 왔다, 새로운 방식으로 전통적인 뒤에 값을, 우리에 게 큰 계시를가지고 큰 데이터!