大数据的五点思考大数据的五点思考大数据不在乎它的大小，而在乎它背后的大脑。以下是大企业大数据创新的五大方向，大企业大数据创新的五大重要趋势_数据分析师考试“大数据”不仅是一个流行语，也是一个越来越现实的问题，就连IBM也宣布将投资10亿美元开发PowerLinux系统，以支持其大数据战略。
5实现大数据商业价值的关键点一般来说，以前的商业模式是基于历史数据来确定未来一到两年的行为，而现在应该是基于过去几分钟的数据来确定未来12到24分钟(甚至几秒)的行动。在营销模式上，过去是基于过去几周或几个月的促销活动来预测特定人群对产品或服务的偏好，而现在是基于对客户个体行为的分析和实验来为他们提供实时定制的服务(通过各种用户界面，如呼叫中心、网站、移动应用等。).
大数据是最火的科学词汇，也是最难的创业项目。CSC收购Infochimps表明，那些无法成功获得第二轮融资的大数据创业公司，正面临着被关停或被收购的命运。哈里斯的观点可以概括为:1。基础设施非常困难。不仅基础设施技术产品开发难，销售也难，尤其是对Hadoop、NoSQL数据库、流处理系统等大数据基础设施工具。
新兴的大数据创业公司还必须与已经有一些知名甚至与客户有合作项目的公司竞争，比如Cloudera、Hortonworks、10gen、亚马逊AWS、IBM、Oracle等等。另一方面，大数据应用创业相对简单，既有垂直行业应用，也有数据可视化等一般大数据应用。因为这些大数据应用的价值对客户来说更直观，更贴近业务，进入企业IT系统摩擦更少。
3、五种大数据处理架构五大数据处理架构大数据是收集、组织和处理大容量数据集并从中获得洞察所需的非传统策略和技术的总称。尽管处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过了一台计算机的上限，但这种类型计算的普遍性、规模和价值只是在最近几年才经历了大规模的扩张。本文将介绍大数据系统的一个基本组件:处理框架。处理框架负责计算系统中的数据，例如处理从非易失性存储中读取的数据或处理刚刚摄入系统中的数据。
这些框架将介绍如下:仅批处理框架:ApacheHadoop仅流框架:ApacheStormApacheSamza混合框架:ApacheSparkApacheFlink什么是大数据处理框架？处理框架和处理引擎负责计算数据系统中的数据。“引擎”和“框架”的区别虽然没有权威的定义，但很多时候，前者可以定义为实际负责处理数据操作的组件，后者可以定义为承担类似功能的一系列组件。
4、大数据发展五大关键要素大数据发展的五大关键要素目前，大数据正在成为推动企业效率提升和管理变革的强大力量。一些企业正在利用互联网和物联网带来的海量数据，通过挖掘、分析和业务应用来获得优势。它正在成为经济繁荣的催化剂。在美国，大数据已经被提到国家战略的高度。但是如何发展大数据呢？从新加坡的经验来看，政府在其中起着关键作用。新加坡政府抓住了大数据发展的五个关键要素:基础设施、产业链、人才、技术和立法。
