大数据的能与不能-9479威尼斯

“大数据”一词早在20世纪40年代就出现了。全世界的公司都在竭尽全力地探索它的潜力。
根据调查公司idc的预测， 大数据技术及服务将在未来以每年23%的速度增长。2019年在大数据上的支出将达到486亿美元。
然而，在大数据不断给人们带来效益的时候，有些盲的追随者却没能客观冷静的看到它的能与不能。
”大数据让我们变得更智能，而不是更聪明。“-tim leberecht
大数据之所能
1.诊断分析 ：机器更擅长做这个。当一个事件发生的时候，我们发现对寻找起因感兴趣。比如，设想商场a今年火爆异常，我们有商场a的各种参数：年龄层，姓别，季度客流量，面孔出现率等等。如果我们能将这些参数跟商场今年的火爆联系起来，如果我们知道一些因果关系，我们可能就会持续这种现像。想象下大数据的威力。
2.预测分析 ：我们经常做这个事情。预测分析是根植在我们的dna里的。比如，我们在全球有一个酒店连锁。现在我们需要找出那些酒店是没有达到销售目标的。如果我们知道的话我们就可以将努力集中在他们身上。这成为了预测分析的经典问题。
3.在未知元素间寻找关联 ：我喜欢这部分分析。比方说销售雇员的数量跟销售额真的没有关系吗。你可能会减少一些雇员来看看是否真的对销售额没有损失。
4.规范的分析 ：这是分析学的未来。比如说我们尝试着预测一个在大众目标的恐怖袭击然后安全的将人们转移的策略。做出这个预测，你需要做出在那个时候那个地点的游客人数，可能会被爆炸所影响到的地区等各种预测。
5.监控发生的事件 ：行业中的大部分人都在做监控事件的工作。比如，你需要检测一个活动的反馈找到强烈和不强烈的部分。这些分析成为运营一个企业的关键。
大数据之所不能
1.预测一个确定的未来 ：没有什么是一尘不变的，使用机器学习的工具我们可以达到90%的精度。但是我们无法达到100%的准确。
2.归咎于新的数据源 ：在任何分析上，归责耗费了大部分时间。我相信这就是创造力和商业理解的来源。
3.找到一个商业问题的创新的37000.com威尼斯的解决方案 ：创造力是人类永远的专利。没有机器可以找到问题创新的解决方法。即使人工智能也是由人们去编码的产物。
4.找到定义不是很明确的问题的解决方法 ：分析学最大的挑战就是从业务问题中形成一个分析问题模型。这种角色是机器无法取代的。比如，你的业务问题是管理损耗。除非你定义了响应者，时间窗口等，没有预测算法可以帮你。
5.数据管理/简化新数据源的数据 ：随着数据量的增长，数据的管理正在成为一个难题。我们正在处理各种不同结构化的数据。比如，图表数据可能更适合网络分析但是对活动数据是没用的。这部分信息也是机器无法分析的。
后记
最后，2016凯视达大数据定制服务不仅教你如何在led行业使用数据湖实现商业的数字化，还将助力led走进各行各业的大数据区块链，从金融业到零售业，房地产等等。更进一步提高无摩擦交易率，从而促使交易智能化。
2016将是振奋人心的一年。