文章講的是大資料時代亟需消除八大「疑雲」，
大資料這個詞現在已經被大多數人所熟知，慢慢成為一種常態化的it及企業生產變革，徹底改變了資訊保安行業、資訊科技、企業和社會的方式，對於大多數企業來說，大資料已經成為左右戰局的決定性力量，然而其安全風險也隨之凸顯。像所有的科學技術一樣，大資料也是一把雙刃劍，能否合理利用成了其劍鋒所向的分界點。
「當事情變得很常見，那它就開始正常化了，我們的工作，作為it專業人士，就是在2023年前使大資料變得正常化。」
gartner分析師markbeyer認為：企業cio們如果想在2023年實現大資料常態化，那麼就要從消除關於大資料的八個神話開始。
讓十位首席資訊官去定義大資料，你會得到十個不同的答案。gartner分析師markbeyer說，這是因為大資料對企業的it專業人員來說仍然並不規範。
beyer在今年gartner的symposium/itxpo會議上說。「當事情變得很常見，那它就開始正常化了，我們的工作，作為it專業人士，就是在2023年前使大資料變得正常化。」
首席資訊官們可以通過從大資料謊言中區分出事實，來幫助他們的企業一步步走向正常。「神話有助於緩解焦慮，而無益於實際情況，」他說。
這裡是beyer提出的八個大資料疑雲：
1.大資料起始於100tb。不要再去尋覓大資料標準尺寸了，因其並沒有標準尺寸。「大資料是對資料的處理，而不是資料的大小，」beyer說。
2.想要大資料就必須更換基礎設施。「如果我因為有新的需求就決定改變整個基礎架構，那我是把之前所有的東西都當做了賭注，」beyer說。他的經驗教訓是什麼?「你要搞清楚，(基礎設施)成熟度犧牲的風險是否值得。」
3.百分之八十的資料是非結構化的。這可能是最經常被引用的大資料統計了，但根據beyer所說，其並不準確。「世界上最大的資訊資產是機器資料。因為其並未相互關聯就說它們非結構化絕對是個謊言。機器資料是結構化的資料。」順便說一句，這些大量的機器資料，往往是重複的資訊，確認了一切的正常。 「這就是機器資料通常所表達的，」他說。
4.工具將取代資料科學家。放心，所有花在吸引，拉攏，獲取資料科學家上的錢都不會白花，beyer說。「工具是一種工程，工程是對已經發現的事實的重複利用。而科學是去發現新的事實。」工具不會取代資料科學家-至少在工具可以自行複製和發展之前不會。
6.實時只是速度更快而已。實時操作，並不意味著加快了當前資料的攝入清理和分析過程，beyer說。而是「確保資料收集和決策之間的間隔越短越好，」他說。此外，大多數企業資料是不需要實時操作的。
7.資料量優於專業知識。那些認為可以簡單地不再管業務流程的人，請再想一想。這是因為，「一位好的資料科學家必須在某一時刻被叫停」，beyer說。如果沒有業務流程，資料科學家將不斷不斷不斷的進行下去而不能提供商業價值。需要有人幫忙劃清界線。
8.資料模型沒有用。這一論斷很絕對。不過，beyer澄清說，任何數字資產裡的東西都有其數字模型。「我們不會因為大資料就捨棄模型，」他說。
大資料時代的到來給企業帶來了重大的機遇，同時也帶來了嚴峻的挑戰。跨越資料安全的鴻溝，相信這些新的it技術變革將為企業的發展插上騰飛的翅膀。
八大資料結構
八大資料型別 public class demo04 布林值拓展 boolean flag true if flag true 新手 if flag 老手 lsee is more 要精簡易讀轉義字元 t 製表符 n 換行 system.out.println hello nworld 字元轉義為數...
資料變革時代八大熱門IT崗位
新的想法誕生新的技術，從而造出許多新詞，雲計算 大資料 byod 社交 3d印表機 物聯網 在網際網路時代，各種新詞層出不窮，令人應接不暇。這些新的技術 新興應用和對應的it發展趨勢，使得it人必須了解甚至掌握最新的it技能。另一方面，雲計算和大資料乃至其他助推各個行業發展的it基礎設施的新一輪部署...
Python學習 八大資料結構
樹是一種資料結構，它是由n n 1 個有限節點組成乙個具有層次關係的集合，把它叫做 樹 是因為它看起來像一棵倒掛的樹，根朝上，葉子向下。樹的特點 每個節點都有零個或多個子節點 沒有父節點的節點稱為根節點 每乙個非根節點有且僅有乙個父節點 除了根節點外，每個子節點可以分為多個不相交的子樹 二叉樹是樹的...