Big Data 时代挑战、价值与应对策略随着移动互联网、物联网、云计算的快速发展，以及视频监控、智能终端、应用商店的快速普及，全球数据量呈爆炸式增长。在这种背景下，电信运营商在网络无止境扩张的同时，面临着“增而不增收”的困境；而一些采用“数据驱动决策”模式的公司，生产率可以提高5% ~ 6%。因此，有必要深入研究大数据时代(BigDataEra)的挑战、价值和务实应对策略。
Gartner预测，2012年，文档、表格、网页、音频、图像和视频等半结构化和非结构化数据将占全球网络数据的85%左右。而且整个网络架构将面临革命性的变化。于是乎，所谓的大数据时代就来了！目前大数据时代一般认为有以下四个特征，称为“四V”特征:(1)体量大。数据量级已经从TB(1012字节)发展到PB甚至ZB，可以称得上海量、巨大甚至过度。
7、大数据 可视化有发展前景吗Big Data 可视化就是帮助用户通过认知数据进行新的发现，发现这些数据所反映的本质。Data 可视化是大数据生命周期管理的最后也是最重要的一步。技术上，大数据可视化，主要有四个实现步骤:需求分析>构建数据仓库/数据集市模型>数据抽取、清洗、转换和加载(ETL)>建立可视化。大数据时代数据的作用越来越受到关注。从数据采集，清理，处理，分析到可视化，每一个环节都很重要。大数据行业的发展前景有目共睹，未来的空调很好。
它将不可见或难以显示的数据映射成可感知的图形、符号、颜色、纹理等。这提高了识别效率并有效地传输有用的信息。根据《中国大数据产业发展前景及投资战略规划分析报告展望》，大数据可视化发展前景看好。主要体现在三个方面:一是信息展示。例如，在商业智能领域广泛使用的仪表盘，图1显示了对脸书和Twitter等社交平台的监控，包括流量监控、地理监控、来源监控等。二、信息推理和分析。
8、数据 可视化大屏的前景如何近年来，随着我国汽车制造水平的提高和市场竞争的日益激烈，汽车生产企业对模具厂的质量要求和开发周期要求更高。得益于目前的技术，图普软件加快了智能化升级的步伐。数字化、智能化升级也给企业带来了实实在在的好处。据不完全统计，实施智能化改造后，企业平均运营成本下降15%以上，生产效率提高10%以上，次品率降低10%以上，能源利用率提高8%以上。
解决了传统设计师和程序员使用完全不同的独立设计开发工具，导致设计和最终实现效果不一致，重复劳动的问题。智能网关可以实现设备的5G组网，实时采集厂区生产设备的运行状态、参数和产量信息，对采集的数据进行监控分析，对生产车间的生产线设备进行三维配置建模，并通过可视化显示在大屏幕上。一旦发现任何异常，都会以图表的形式显示在大屏幕上进行预警。
9、大数据 时代的数据 分析技术面临的挑战data 分析是整个大数据处理流程的核心，大数据的价值来源于分析 process。从异构数据源中提取和整合的数据构成了data 分析的原始数据。根据不同应用的要求，可以选择这些数据的全部或部分分析。小数据时代 分析统计学分析、数据挖掘、机器学习等技术无法满足大数据时代 data 分析。大数据时代 data 分析技术面临一些新的挑战，主要有以下几个方面。
所以在data 分析之前，必须进行数据清洗等预处理工作，但是预处理这么大的数据量，对计算资源和处理算法都是非常严峻的考验。(2)大数据时代的算法需要调整。首先，大数据的应用往往具有实时性的特点，算法的准确性不再是大数据应用最重要的指标。在许多情况下，算法需要在实时处理和准确性之间取得平衡。其次，分布式并发计算系统是大数据处理的有力工具，需要调整很多算法以适应分布式并发计算框架，算法需要变得可扩展。
10、大数据 时代学术期刊的 机遇与挑战大数据时代学术期刊机遇Challenge _ Data分析教师考试在传统出版数字化重构与融合的背景下，就学术期刊而言，其传播模式发生了巨大变化，数字化、新媒体融合成为期刊传播的新常态。近日，中国社会科学院图书馆(研究与数据信息中心)、国家期刊数据库(NSSD)举办了“大数据下的学术期刊数字化出版时代”？机遇和挑战”，学术期刊如何应对大数据时代 机遇和挑战成为人们关注的话题。
