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大数据要“落地” 还缺些什么?

2014-01-03 13:31来源:安防知识网关键词:大数据存储物联网收藏点赞

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在这样的环境下,如果选择了一个坏的数据,就会像病毒一样,可能引发连续的错误决策,甚至让企业蒙受经济损失。一个例子就是利用算法去进行股票交易,以毫秒计数股票市场中,任何一点小的差错,都有可能引发无法巨大的损失。

所以,数据质量已成为服务级别协议(servicelevelagreements)最重要的参数之一。无法屏蔽劣质的数据的供应商,会因此被列入行业的黑名单,以及面临严重的经济处罚。B2B行业为早期数据质量的入局者,他们非常重视数据的质量,来保持商业运作时的稳定性。甚至,许多企业计划为数据质量部署实时的警告系统,这些警告会被发送于负责相应问题的专员,由他们提供问题的解决方案。

机器学习是另一项需要保证数据质量的领域。机器学习系统部署在一个闭环的生态中,通过模式分析与其他的数据分析技术,细化原来的数据质量规则。而高质量的数据,能够保证机器进行正确的行为模式分析。

越来越多的基础应用

大数据带来的变革,使得每一个人都想要利用它,但技术上门槛又让许多人不得已只能充当一个看客。而应用将有助于人们去克服这一困难。在接下来的几年中,我们将会看到成千上万的解决某一垂直领域的专业应用,以应对来自各行各业的大数据挑战。

目前,已经小有成就的数据分析公司包括eHarmony、Roambi、ClimateCorporation等等。未来,甚至许多小企业,既不用依赖特定基础设备,也不要雇佣专业的数据科学家,就能受益于对大数据分析利用。

比如,一些应用将从各种渠道,收集关联的客户数据,以更好地了解客户的需求。从而企业能够为特定的目标客户,提供特定需求的产品,更有针对性地赚到钱。当这些应用走进人们日常的吃喝玩乐、医疗保健等领域,生活也会因此而更美好。

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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