大数据都已经乱说了？数据哪来的这么容易曾经有业内知名厂商的研发专家表示，为了更快的数据处理和更可靠的数据质量，以及为了应用市场更细化的费用，这些是我们首先要做的未来大数据时代会做。使数据分析和处理更快。当我们每天醒来时，全世界产生的数据量是巨大的，而且这些数据每小时甚至每分钟都在呈指数增长。这种增长趋势让我们在快速数据分析技术方面比以往任何时候都更加迫切，数据不等人！现在IT行业所有做大数据的公司都在加大研发力度，在产品的数据处理速度上投入，要大做文章。例如Hadoop发布的新产品Hadoop2.0/YARN，几乎可以实时分析数据。下一代大数据计算牵引框架ApacheSpark，比Hadoop快100倍。据业内人士透露，硅谷风投公司AndreessenHorowitz领投了以ApacheSpark为核心业务的初创公司Databricks1400万美元投资。前不久，亚马逊还推出了实时流数据服务Kinesis，帮助没有数据处理能力的企业解决这个问题。现在越来越多的厂商开始意识到数据处理速度在大数据战场上的重要性。每秒处理近TB的数据并不奇怪。传感器数据分析和物联网广泛应用于工业和消费市场。快速发展的势头也共同推动大数据向前发展，尤其是当实时处理的传感器数据激增至每天数TB时。速度！成为一个特别重要的指标。垃圾数据？必须洗掉！前面我们说过，大数据的量每天都在呈指数级增长，所以数据质量的强化和过滤分析成为了很多厂商头疼的问题。面对这堆庞大的数据，垃圾数据和很多无用数据在所难免，但是，它们也会给我们的机房乃至数据中心带来数据处理的压力和负担。一旦产生垃圾数据，我们需要在数据处理过程中对垃圾数据进行过滤清洗，并自动决定是否保留数据。在这样的环境下，如果选择了一个坏数据，就会像病毒一样，可能会导致连续的错误决策，甚至导致公司蒙受经济损失。试想一下，在股市中使用不同的算法进行交易，股市每天都以毫秒为单位进行计算。一旦出现任何数据分析或垃圾数据事故，经济损失将不可估量。现在，随着大数据的快速发展，数据质量已经成为服务水平协议的一个重要参数，那些无法被屏蔽的低质量数据提供商将被自动列入黑名单并面临严重的经济处罚，B2B行业是早期的进入者在数据质量上，他们非常重视数据质量来维护业务运营的稳定性。甚至，很多企业计划部署数据质量实时预警系统，这些预警会发送给负责相应问题的专家，由他们提供解决问题的方法。机器学习系统部署在闭环生态系统中，通过模式分析等数据分析技术提炼原始数据质量规则。而高质量的数据可以保证机器进行正确的行为模式分析。基于数据的应用越来越丰富。现在我们正处于大数据时代。我们在工作、生活、学习中无时无刻不在体验着大数据。确实，我们融入其中。那么我们每个人都想利用大数据给我们带来各种便利，让大数据帮助我们解决困难，排除问题。有行业专家预测，未来在某个垂直领域将出现数以千计的Solve专业应用，以应对来自各个行业的大数据挑战。现在我们可以看到，已经有一些数据分析公司，比如eHarmony、Roambi、ClimateCorporation等，在大数据领域小有建树，我们也逐渐发现越来越多的应用已经逐渐落地从不同的渠道开发。渗透，他们不依赖特定的基础设施，也不需要聘请专业的数据科学家，因为上面提到的数据公司就足以完成这些内容。今天的数据公司和数据公司已经可以为用户提供各种应用和用户需要的不同类型的产品，企业赚钱也变得更有针对性。吃喝玩乐，衣食住行在这个数据时代得到保障和改善。未来的数据生活和数据应用会越来越丰富。
