作者 | 橙子

审核 | gongyouliu

编辑 | auroral-L

全域大数据

在上一期中和大家探讨了“‘活’的数据才是大数据”。今天和大家分享的是“全域大数据”。

大概三五年前,我们还在为移动化兴奋不已,而今天我们已经开始面对全域大数据,面对来自四面八方的传感器,大数据已经完全不是“移动化”这么简单了。

在移动化的初始阶段,我们觉得手机是一个结合了媒体、沟通、互联应用的超级终端传感器,渐渐的我们发现,离开手机一会儿就觉得不自在。而从数据收集的角度来说,也出现了一个新挑战:PC端和手机移动端这两个终端上出现的是否为同一个人?这个现象引发的问题在未来会变得更明显。在未来,除了用手机,智能电视,智能家居,物联网汽车……我们将和所有的东西实现连接和互动,已经不存在一个能完全满足我们需求的终端。随着无处不在的终端及应用所收集的数据越来越多,将来有一天,无论你去哪儿,都会留下“脚印”。我们接收到的数据会越来越全,这是令人兴奋的消息,但从伦理道德的角度来看,却可能是很危险的。

我们应清楚地认识到,商业的基础正是因为众多终端(包括物联网)所带来的全域大数据而发生改变。全域大数据带来的变革不限于数据本身,还有从全新的角度去思考,社会和商业模式将如何改变。在全域大数据的大潮之下,每家公司都要学会重新思考。当互联网的场景从单一的桌面转移到多源多终端,形成每时每刻的全域数据时,不仅带来了丰富的空间维度,还增加了更多从前匪夷所思的新场景所产生的数据。这么多零散数据和维度叠加在一起,那么接下来的难题就是如何保证数据能有效的被存储、刷新、识辨和连接,然后灵活地被运用。

随着移动互联网时代的到来,不在预期之内的大数据不断的进入我们的视野,人们对周边环境的感知能力伴随着传感器数据的加强,开始发挥极大的作用。这些都造就了今天人工智能的发展进入新纪元。明白了以上的前提后,我们就会更明白大数据整合和分享的重要性,以及不要唯利是图的胡乱买卖数据的重要性。

我们眼前的数据相对离散,终端和传感器,例如智能电视、智能家居、智能汽车等的变化多端,这些都导致了我们所讨论的全域大数据越来越像庞然大物。我们每秒钟收集的数据比前一秒更庞大,结构和标准也各不相同。例如我们用的手机终端有苹果手机、安卓手机、黑莓手机等,但安卓系统下面还有小米、魅族、华为、三星等。不同型号的手机数据都会对数据的准确性产生影响。

如果我们现在不重视数据的一体性,之后想要利用好数据的时候,就会发现自己已经被这些微小数据牢牢卡住了。的确,当公司规模生态还很小时,你会觉得这些数据影响不大。传统上,我们对多元化、多终端异构数据的产生,以及数据的质量问题等,往往不够重视,但一旦我们想要实现突破,想精准地应用数据,就会发现曾经的“差一点儿”已经成了云泥之别。对数据使用的高手来说,数据质量就是生命之源。

本期的内容到这里就结束了,下期会和大家探讨“数据分类与数据价值”。欢迎大家关注数据与智能获取更多好内容。

本文的视频版本可以直接点击下面视频观看,欢迎关注数据与智能视频号获取更多精彩视频。

「大数据的关键思考系列」6:全域大数据相关推荐

  1. 「大数据的关键思考系列」18:阿里巴巴数据化运营的内三板斧之‘通

    作者 | 橙子 审核 | gongyouliu 编辑 | auroral-L 阿里巴巴数据化运营的内三板斧之'通' 在上一期内容中,我们讲到阿里巴巴的数据化运营有三板斧,分别是混.通.晒.那么今天想和 ...

  2. 「大数据的关键思考系列」15:阿里巴巴的大数据实践(1)

    作者 | 橙子 审核 | gongyouliu 编辑 | auroral-L 数据盲点的价值 上期内容中和大家探讨了 "数据盲点的价值",那么今天想和大家分享的是"阿里巴 ...

  3. 「大数据的关键思考系列」21:阿里巴巴运营数据的外三板斧之“存、管、用”(下)...

    作者 | 橙子 审核 | gongyouliu 编辑 | auroral-L 阿里巴巴运营数据的外三板斧之'存.管.用' 在上一期内容中,我们讲到了运营数据的外三板斧之"存.管", ...

  4. 大数据的关键思考系列32:移动大数据的3T

    作者 | 橙子 审核 | gongyouliu 编辑 | gongyouliu 在上一期内容中,我们讨论了"负面信息也是决策关键",本期内容想和大家讨论的是"移动大数据的 ...

  5. 大数据的关键思考系列29:数据预测

    作者 | 橙子 审核 | gongyouliu 编辑 | gongyouliu 在上次内容中,我们讲到了"大数据与时尚业",今天我们讨论一下"数据预测". 从大 ...

  6. 大数据的关键思考系列27:大数据与娱乐业

    作者 | Harper 审核 | gongyouliu 编辑 | gongyouliu 在上一期的内容中,我们讨论了"大数据与医疗",本期内容和大家聊一聊"大数据与娱乐业 ...

  7. 「数据安全隐私系列」:6. 大数据与关联物品

    作者 | 橙子 审核 | gongyouliu 编辑 | auroral-L 大数据与关联物品 在上一期的文章中和大家讨论了"大数据下的社交网络",那么今天,我们来聊一聊" ...

  8. 「Spark从入门到精通系列」4.Spark SQL和DataFrames:内置数据源简介

    来源 |  Learning Spark Lightning-Fast Data Analytics,Second Edition 作者 | Damji,et al. 翻译 | 吴邪 大数据4年从业经 ...

  9. 「 理财与风险控制|养老系列 」交了N年的社保,退休能领多少钱

    管理财富和风险,拥有稳稳的幸福! 本文主要介绍如何根据自己缴纳的社保进行将来退休养老及计算,以及定性地估计未来养老金区间以及养老金替代率水平. 文章目录 养老保险的设立 养老保险退休金的计算 是否工资 ...

最新文章

  1. 后台返回不带http的图片路径前台怎么拼接_Shortcuts 教程:一键搞定公众号图片排版...
  2. pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例
  3. Python 解LeetCode:23. Merge k Sorted Lists
  4. TF学习——TF之TFOD:基于TFOD AP训练ssd_mobilenet预模型+faster_rcnn_inception_resnet_v2_模型训练过程(TensorBoard监控)全记录
  5. 海南工会云会员认证_好消息!海南农民工春节返乡最高有300元补贴!申请条件和流程→...
  6. Terraform入门 - 4. destroy 基础设施
  7. [BUUCTF-pwn]——picoctf_2018_got_shell
  8. leetcode 148. 排序链表(归并排序)
  9. 2021-02-23 天地图图层类型总结
  10. Servlet 3.0对上传的支持
  11. 做一个小程序需要多少钱?
  12. 部署blog的时候,出现了以下错误
  13. 打印网页去掉页眉和页脚
  14. 实测:华为鸿蒙系统比 Android 系统快 60%!
  15. ES6----promise方法解决回调地狱问题
  16. qlikview一些设置
  17. [附源码]计算机毕业设计Python+uniapp基于Android 工厂考勤系统4h291(程序+源码+LW+远程部署)
  18. If you don't build your dreamer, someone will hire you to build theirs!
  19. 如何为新员工找到团队“归属感”
  20. 【目标检测】FPN网络全解

热门文章

  1. 怎么用计算机打印收据,用Word轻松制作票据
  2. 免费PPT模板下载(毕业设计答辩,毕业设计开题答辩)
  3. 一位女子,开出征婚条件有两点
  4. 简易图书馆借还书系统(核心部分)
  5. SysFader iexplore.exe应用程序错误
  6. 卓有成效的管理者读后感及金句
  7. 认识搜索引擎-从SEO到优化实战大师
  8. oracle++dtcol,DataCol概述 - Foxtable 中文帮助文档
  9. 把日期转换成时间戳!!很简单
  10. CVPR 2023 | EMA-VFI: 基于帧间注意力提取运动和外观信息的高效视频插帧