宇量數(shù)據(jù)

隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注。大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù):在大數(shù)據(jù)時代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機采樣。不是精確性，而是混雜性:研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度;之前需要分析的數(shù)據(jù)很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規(guī)模的擴大，對精確度的癡迷將減弱;擁有了大數(shù)據(jù)，我們不再需要對一個現(xiàn)象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系:我們不再熱衷于找因果關(guān)系，尋找因果關(guān)系是人類長久以來的習慣，在大數(shù)據(jù)時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系;相關(guān)關(guān)系也許不能準確地告訴我們某件事情為何會發(fā)生，但是它會提醒我們這件事情正在發(fā)生。

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