第一，数据仓库不需要大数据。数据仓库是架构，大数据纯粹是技术，第三，大数据永远是优质数据，大数据不一定意味着包含干净的高质量数据，数据时代大数据的思维特征表明，大量的数据是数据价值的前提，大数据具有巨大的价值。如何正确理解大数据的价值和好处1？数据量大是大数据发挥价值的前提。
1。数据量大是大数据发挥价值的前提。当数据量不够大时，它们只是离散的“碎片”，人们很难理解背后的故事。随着数据量的不断增加，达到并超过某个临界值后，这些“碎片”会在整体上表现出规律性，在一定程度上反映出数据背后的事物本质。这说明，大量的数据是数据价值的前提，大数据有巨大的价值。大数据的“大”是相对的，与关注的问题相关。
2.数据关联是实现大数据价值的基础。利用大数据解决的问题通常涉及多部门、多领域、多个人、多视角。纯数据的积累不一定能让人了解事物的整体情况。只有从不同的侧面和不同的部分收集和关联数据，我们才能对事物有一个整体和本质的了解。数据聚合让数据产生价值成为可能，数据关联让数据实现价值，因此需要推动数据的开放共享。政府和企业是大数据的主要拥有者。
随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入我们的生活。我们已经从信息时代进入了大数据时代，大数据是一个非常火热的技术。如今，大数据已经涉及到各行各业的方方面面。但是目前很多人对大数据不是很清楚。先说大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构比较复杂。大数据的应用和发展过于偏向底层，学习难度大，涉及面广，制约了大数据的普及。
2.大数据在工作中的应用大数据在工作中的应用有三种。第一个跟业务有关，比如用户画像，风险控制。第二个跟决策有关，数据科学领域，懂统计学和算法，这是数据科学家的范畴。第三个跟工程有关，怎么实现，怎么实现，解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。这说明大数据是一门很高深的学问。
3、智能时代读后感:浅谈机械思维与大数据思维大概花了两天时间看完了吴军老师的《智能时代》。有很多干货，也有很多收获。我觉得最重要的是第三章的思维革命，就当文章分享给大家。记得高中的时候是哲学课，学了一些机械思维的东西。我记得不是很清楚，只知道是机械的，不像机械一样理解灵活的思维方法。看了吴军的书，才知道机械思维曾经是一种非常高级的思维方式，包括牛顿的运动学三定律，爱因斯坦的相对论，都可以说是机械思维的结果。是不是又一个突破？
4、如何正确认识大数据技术?1。数据仓库不需要大数据。数据仓库是架构，大数据纯粹是技术。所以，人在技术上是无法替代别人的。像大数据这样的技术可以存储和管理大量数据，并以合理的低成本将它们用于不同的大数据解决方案。第二，大数据技术将消除数据整合的必要性。大数据技术使用“读取模式”方法来处理信息。这允许组织使用多个数据模型来读取相同的源。人们普遍认为，它可以灵活地允许最终用户根据需要决定如何解释数据资产。
第三，大数据永远是优质数据。大数据并不一定意味着包含干净的高质量的数据。相反，在大多数情况下，大数据包含数据质量误差。此外，为了从收集的大数据中使用更好和正确的见解，有必要对它们进行清理。因此，错误的假设是不需要清理、收集或分析大数据。第四，大数据只用于分析。您将从各种来源获得至少12种不同的大数据定义。某处定义为5V，某处定义为海量数据集，某处与分析相交。
5、数据时代的大数据思维特征,主要有哪些?1、大数据思维的完整性近年来，我们进入大数据时代，在一定程度上促进了大数据思维从一元思维向二元思维的转变。现在按照人类思维的转换模式，还是处于多元思维状态，也就是追求社会和谐稳定的模式。但通过研究大数据思维的发展过程，发现大数据的二元思维模式是一种高效率的、适合当今社会发展的思维模式。它对效率、相关性和可能性的追求提高了创新和发展的效率。
整体性的理论基础在于人类在自然观上认识世界的能力不断变化，当今社会通过人类对整体数据的整合分析能力来体现。2.大数据思维的互联性。从微观层面分析大数据思维的特点，是一种典型的符合当今社会和科技发展的量化互联思维，量化为对具体或明确目标的陈述。互联代表了两个事物之间的联系，作为大数据思维的微观层面表达，进一步说明了大数据思维的重要性。
6、大白话谈大数据:数据分析方法之对比分析比较分析法是数据分析中最常用、最有用、最实用的分析方法。它比较两个或两个以上的数据，分析差异，从而揭示这些事物的发展变化。我们先来看思维导图:如何使用分析法(与谁比较)如何使用比较分析法，首先要考虑与谁比较的问题。和自己比。通过和自己过去的平均水平对比，找到问题，围绕问题进行分析。不管问题是自己的问题还是行业的问题，如果是自己的链条出了问题，就要从自己身上找原因，提高活动率。
使用分析方法(如何比较)要考虑的第二个问题是如何比较？总体数据大小:一些指标用于衡量总体数据大小。常用的数据指标有:某项业务指标的平均值、中值、整体数据波动。变异系数用于衡量整体数据的波动和趋势变化。用对比分析法分析趋势变化时，最重要的是找到合适的对比标准。找到标准，将比较对象的指标与标准进行比较，就可以得到结果。
7、现在大数据并没有一个统一的定义,那我们应该怎样理解大数据呢?有两个资料很好的解释了大数据的本质。第一个定义来自于2011年第一季度Gartner的MervAdrian在TeradataMagazine上发表的一篇文章，他说，“大数据超过了普通硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力。”另一个定义来自MckinseyGlobalInstitute在2011年5月发表的一篇论文:“大数据是指其规模超过典型数据库软件工具的收集、存储、管理和分析能力的数据集。
