大数据时代的认知计算,数据化时代错误的认知是

有助于企业做好准备数据并进行预测分析，让企业轻松战胜未来的挑战。2.隐私将成为最大的挑战。无论是物联网，还是大数据，新兴技术面临的最大挑战是数据。人们现在正在创造的数据的量和人们未来将要创造的数据的量会让隐私变得更加重要，因为风险会大大增加。根据研究机构Gartne的研究，到2018年，超过50%的商业道德违规将与数据有关。

随着企业努力克服变革带来的冲击，同时需要以数字化为基础时代与竞争对手对抗，大数据越来越需要人才。1.支持业务用户受到人才短缺和无法提供必要业务信息的影响。市场需要更多的分析师和数据科学家来补充，使用更多的工具和相关功能将信息直接传递给相应的用户群体。例如，微软和Salesforce最近都宣布了这样的方案，以帮助非程序员用户创建应用程序来审查业务数据。

不过还会有其他的成果，就是在企业内部的各种应用中直接嵌入分析功能。IDC预测，到2020年，一半的商业分析软件将包含基于认知计算function的规范性分析能力。实时分析结论Forrester公司预测数据流提取和分析将成为2016年数字领域企业制胜的必备能力。这是Da 数据未来发展趋势的一部分。itjob网站上有关于Da 数据的相关资料，贴吧和论坛上也有一些大牛在讨论。

关于大数的十条信息:1)大-3计算提高数据处理效率，增加人力认知大盈余-3。大数据技术平台的出现，提高了数据的处理效率。它的效率成几何级数增长。以前办理数据需要几天甚至更长时间，现在可能几分钟就能办完。大数据效率高计算能力为人类节省更多的时间。我们都知道效率的提高是人类社会进步的典型标志，可以推断大数据技术将引领人类社会进入另一个阶段。

未来，数据 计算将释放人类社会的巨大生产力，增加人类的剩余认知并帮助人类更好地改造世界。2) Big 数据让人们了解事物背后的真相相对于过去的样本而不是整体的统计方法，Big 数据会使用全局数据，其统计结果会更准确，与事物的真相联系更紧密。大数据带来的统计结果，将纠正过去人们对事物的错误认识，影响过去人类行为和社会行为的结论，带来一个全新的认知。

1，数据量大是数据值的前提。当数据的量不够大时，它们只是离散的“碎片”，人们很难理解背后的故事。随着数据的量越来越大，达到并超过某个临界值后，这些“碎片”在整体上会表现出规律性，一定程度上反映了数据背后的事物本质。这说明数据大数量是数据值的前提，大数据值。“大”数据的“大”是相对的，与关注点有关。