如今，首席CTO指出，要与您分享大数据时代的相关内容将详细介绍大数据时代的时间。如果您可以添加以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。Nowlet的开始！
本文目录清单：
1.在大数据的第一年，“大数据”的时代是哪一年？大数据时代的开发过程是什么？4。大数据年龄先知：互联网将在哪里带来5或2000年的大数据？6.大数据的时代是什么？2013年
数据是资源
信息爆炸促进媒体转型
大数据不是一个新概念，但是大数据的时代伴随着近年来信息爆炸性增长。
在互联网上，新星微博用户每天都有超过1亿用户。百度必须处理数十亿个搜索请求。TAOBAO网站已交易了数千万交易，Unicom的用户的互联网记录每天达到10TB ...
数据的爆炸性增长也引发了数据存储的革命。“今天，我们可以购买1吨储存量低于100美元，成本仅为10年前的1％。”Microsoft R＆D Group。在2000年的首席技术官Sun Bokai说，数字存储信息仅占全球数据量的1/4。2007年，只有7％的数据存储在报纸，书籍，图片和其他媒体上，其余的则是数字数据。
“新媒体的本质是数据分析。我们已经从信息时代变成了数字和智能时代。如果给出了数据，它将成为信息；如果数据可以完善规则，则是知识;各种工具为我们提供了根据分析的正确决定。这是资源。” Jiefang日报集团总裁Yin Minghua在Yin Minghua最近举行的中国媒体会议上说。
在大数据时代，信息的含义不仅是新闻，而且是各种数据。这要求媒体适应新的信息生产和传播方法，以通过多元化的媒体进行信息传播功能。对数据的解释，并探索为受众和使用普通服务和经验的用户探索媒体开发的道路，将成为媒体竞争的必不可少的技能。
量身定制的信息
媒体转型和发展的新想法
中国社会科学学院信息化研究中心秘书长江·齐平（Jiang Qiping）说：“媒体整合和分析数据以满足不同受众的需求，以满足个性化和专业精神的需求。”
Tencent.com的编辑-in -in -In -In -In -In Chen Juhong说：“目前，门户网站和网络媒体之间的同质性非常严重。将来，媒体和门户网站应充分利用大数据和大数据和关系链以筛选用户并推荐最合适的内容。虽然提供几乎量身定制的新闻，但它使他们体验社交媒体的体验。”
从理论到实践，大数据的开发提供了一个很好的机会，可以改变掌握大量数据源的媒体和门户。在过去的一年中，中国的几家大型互联网公司已调整了他们的开发策略并欢迎大数据时代的出现。
去年，千江每日小组开始投资于数据分析项目，并将其注意力放在未来社交网络数据的深度上。在Youku和Tudou的合并中，搜索平台可以挖掘和计算超过4亿个视频用户的浏览行为数据；SOHU正在设置基于云计算的大数据平台建立大数据平台，将完全集成其数据资产，以获取每月超过9亿人的用户数据资产；腾讯启用新版本的首页，并启动门户网站，微博，视频和无线跨平台深度集成策略...…在促进诸如云计算和移动互联网之类的新技术下，围绕数据的圈子移动是在互联网上拉开帷幕，竞争变得越来越激烈。
挑战也是机会
赢得大数据时代的主动性
在大数据时代，媒体的转型和发展需要与其自身的特征相结合，以采取符合沟通定律，满足自己的实际情况并满足受众需求的发展道路。机会和媒体的挑战。
大数据测试了媒体的战略决策能力。JiangQiping说：“数据的快速增长需要增加对基础设施（例如带宽和存储设备）的投资，这使许多媒体的进步和撤退。”如果您不进行转换，则需要全面地转换当前的报告表格和操作系统。这将测试决策者的勇气和智慧。
在大数据时代，媒体的另一个挑战是缺乏数据处理能力。专家指出，当前的大数据构建缺乏特殊的数据分析方法，使用系统和高端专业人才。许多媒体没有特殊的数据管理和分析部门和专家。如果软件无法跟上，它将促进数据平台的构建，这对媒体的长期开发不利。
一些媒体担心在大数据时代的转型路径中，媒体会失去指示并成为咨询公司或社交网站吗？
在这方面，Sun Bokai说：“所有新技术都不能消除旧技术的现有投资，数据和价值，而是整合并整合到新业务中，并在更高层次上发展。”应该有这样的信念。只有通过积极的战略和长期，我们才能在大数据时代赢得主动权。
“大数据”的时代来了吗？
趋势是一种荒谬而受人尊敬的力量：今天，如果您打开任何媒体，如果您不提到“大数据”，恐怕我会很尴尬地发布。这种趋势不堪重负，这也不例外。问题是：为什么每个人都说大数据？
随着数据的几何图数的增加，数据的价值将不再通过传统图表获得。这就是为什么商业智能没有时间流行的原因，并且已经通过“数据分析”挤出了舞台。因为该值隐藏在数据中，因此需要数据分析以释放这些值。数据分析的水平能力确定价值发现过程的质量。可以说没有数据分析。“大数据”只是一堆IT库存，成本高和零回报。只有少数可以分析和使用大数据基本分析和使用的行业。对此，我们可以通过Google搜索结果简单地揭示这种情况：
选择四个关键字并单独搜索，并使用JMP数据分析软件来计数搜索结果：JMP数据分析软件：
显然，在英语世界中，“大数据”的搜索结果比中国世界的“大数据”搜索结果要多得多。“分析”（分析）的搜索量不仅高于“大数据”，还高于中国世界中“分析”的搜索结果，大约169次！
结果，尽管不能100％恢复中国行业对“大数据”和“分析”的重视，但它仍然可以揭示最低的事实：西方国家，尤其是大数据概念的来源，尤其是美国行业注意“分析”“分析”“分析”，远离中国工业对分析的关注。
Google搜索的这一简单分析与我们对中国公司大数据实施的当前状况的理解相吻合。
中国风格的大数据和分析的现状
SO称为“大数据分析”，“小数据分析”之间的唯一区别是数据存储，查询和对数据量和数据量所带来的吞吐量分析的要求。本质上，“大数据分析”仍然需要通过数据分析找到现状，找到现状的根本原因，并通过模型和预测分析技术来预测和优化改进，并在企业运营的各个领域实现持续的改进和创新。当前的“大数据分析”的状况，我们必须首先了解中国的“数据分析”。
国内企业，无论是国家拥有的企业还是私营企业，都基于业务决策的数据分析结果。它们主要集中在银行，保险，电信和电子商务等多个行业中。计算最丰富的IT预算和最强大的人员能力为例，当前的大型银行主要是引入数据分析。小型和媒体大小的尺寸化和媒介银行仍处于观看和学习的阶段，人员和能力的建设处于起步阶段。数据分析的应用范围主要集中在信用风险，流程优化，营销，成本和预算方面，但是广度是平均水平，广度尚未扩展到所有运营管理领域。
当涉及“大数据”或数据仓库时，上述大多数行业已经实施了各种数据仓库来管理数据。购买医学的模型然后看到医生完全颠倒了。数据仓库不同于数据库及其任务存在用于分析。没有分析，仓库是什么？一家大型国家的银行是四大银行之一，在1990年代后期创建了数亿个IT预算，并建立了一个“数据集中”项目。在银行的影响下，其他国内银行的影响。数据集中浪潮。在那个时候，即使是商业情报仍然是中国的概念，更不用说数据分析了。15年过去了，这些集中数据吗？
至于支持我国家庞大的GDP的制造，建筑和贸易行业，在业务决策的数据分析方面没有规模。，HRM，SCM等）在基础架构和处理领域中。DID不进入规模开发的阶段。以我国的制造业企业为例，“六西格玛”和“综合质量管理”，“”，“”，“”，“”“，”，“五到六年前的“精益生产”，但是，就改善公司决策 - 制定能力和管理级别而言，这些措施确实发挥了一定的作用，为中国企业奠定了一定的角色从数据决策制定中制定决策的性质。
这种情况的原因是，我们认为主要方面如下：
1.企业的力量来源
数据分析是一个真正的手制项目。分析的使命是改善决策 - 决策的第一个负责人 - 制定是企业的最高经理。，对于专业经理而言并不理想。任命董事长兼总经理级别由组织部而不是经济部决定。“政治”的人员任命系统决定了公司决策的复杂性和特殊性。促进科学管理方法和决策方法完全取决于对企业最高领导者的这些方法的认可。
此外，数据分析不仅带来了分析软件和分析方法，而且还需要制定和操作以进行改进和调整。我们通常将其称为“变化”。任何变革都会带来匹配的风险和收入。国家拥有的企业的权力架构与私营企业和外国公司大不相同。即使总经理决定改变，也有必要征求对企业内部电力部门的认可和接受。”，“每个人都负责成千上万的嘴巴”，以及其他轰动性和痛苦的自我结合。不要谈论数据分析，即使是射击几次的员工也会意外得罪的人。
相比之下，该领域的私营企业和外国公司的转型更加敏捷和快速。在我们的跨国团队的帮助下，我们设置了数据分析功能，标准化数据分析过程，介绍了高级数据分析方法以及生产和研究与开发中数据分析的数据分析。标准化和其他工作。整个过程都适用于几年，涉及大型机构，人员，方法和流程的转变，但这是顺利而有序的。同时，史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）死了，新任首席执行官掌握了中断所有主要公司活动的权力，但是引入数据分析功能根本没有受到影响。
2.公司的运营能力储备
能力储备也是关键要素。即使管理层确定是一致且雄心勃勃的，是否可以进行重大更改取决于团队是否可以升级和更改。尽管意志力很重要，但身体适应性很重要。对参与者的统计数据，概率，数学，计算机和商业理解的能力有很高的要求。尽管可以培养“能力”，但多年来，我们已经在多年的数据分析和进口项目中面临着最大的挑战国内数据分析。
以电信操作为例，已经建立了很多年的老板系统，各种业务系统和数据仓库。对数据分析和客户行为促销产品的出现的无尽理解也使该行业的数据分析和应用远远超过了其他绝大多数行业。数据分析仍然是规则和法规，制定过程和与数据分析相关的文化系统的建立。
我们在市场上看到更多的是由IT部门领导的数据分析项目。项目名称是数据分析，内容的内容通常是数据仓库+公司报告。它不是传统的金融表，而是图表用于显示核心KPI。是否不理解“数据分析”，将报告和图纸视为“分析”是此状态的根源。
3.市场联系和竞争压力
不同的企业在市场竞争中有不同且有趣的变化。例如，三桶石油，建立竞争力的方法是寻找油田，获取加油站，并利用垄断政策的优势来提高行业入境门槛。几年前，主要的电信运营商互相攻击，甚至开发了人们的轻网络事件。华为和中兴通讯之间的竞争，除了几年前的唾液斗争外，还挖了彼此的技术团队。
尽管政策垄断行业承受着压力，但在生产率和生产效率方面，它的变化缓慢，效率低下。面向市场的领域，例如家庭用具，汽车，消费电子，中国工业，医学和其他领域，接受数据分析代表的“高级功能”要高得多。
总而言之，在我国的企业社区中的数据分析仍然存在于个别行业和个人应用阶段。我国家的各个行业的过程，随着互联网和数据分析技术的持续颠覆过程，“数据分析”或“数据分析”或“数据分析”或“大数据分析”，迟早将成为关键意味着打破中国企业社区的障碍。
一点都不重要，一点都不重要
只要它是数据，它就必须有故事。不仅是单方面地追求大数据而不匹配功能，最好立即采取行动，从保存在手上和周围的小数据中提取价值，然后为奠定基础真实大数据时代的数字决策。
从微观的角度来看，我们以中国的零售和消费品行业为例，以查看该领域数据分析的当前状态：
概括
公司的分析应用正在增加，但远非捕获其可能的价值。为了认识其价值，该公司应再次注意关注分析方法，构建和应用分析方法以确定在货架级别上的商机。这样，分析方法可以满足现在热衷于价值的消费者。
背景
企业中采用的分析方法是非标准的，分散的示例，分析图表；
更加关注数据获取和管理，而不是为客户进行预测性建模和数据挖掘。前者是工作，后者是从数据中获得价值的过程
该公司尚未真正为与数据分析相关的持续分析功能，分析过程和业务决策机制而真正运营或构建。
根据我们在提供JMP数据分析的战略扩展和为中国公司提供项目支持的经验，我们的建议是：
1.从项目级别的数据分析和应用开始，标准化的分析过程和项目组级别的业务决策系统逐渐准备就绪。在项目的帮助下，可以扩展具有基本分析和应用程序功能的团队；
2.将项目分析经验扩展到部门级别，扩展数据分析 - 价值获取-Business决策 - 制造价值链。根据部门的需求 - 携带数据采集和管理 - 在部门的帮助下 -级别报价介绍扩展数据分析和业务决策的过程，以及统一和高级数据分析平台和业务实践库
3.从部门到企业 - 级别的应用程序，二维正在扩大，并且对企业管理的高度参与和系统支持需要促进基于文化和模型的数据分析的文化和模型的转变，并建立长期数据支持这些变化的分析。
4.至于数据是否足够大，是否需要“云计算”，具体取决于业务的需求！
以上是小小比共享的“大数据”时代的相关内容。可能有关更多信息
大数据技术的历史：大数据的前世
我们今天经常说的大数据技术起源于2004年左右的Google发表的三篇论文，这是我们经常听到的“三驾驶运输”，分别是分发文件系统GFS和大数据分布式计算框架。数据库系统bigtable。
您知道搜索引擎主要做两件事，一项是网页捕获，另一个是索引构造。在此过程中，需要存储和计算大量数据。该“ TROIDEE”实际上用于解决此问题。您还可以从简介中看到文件系统，计算框架和数据库系统。
现在您会听到分布式，大数据之类的单词，并且您必须完全熟悉它。但是您需要知道，在2004年，整个互联网仍处于无知的时代。Google发表的论文确实使该行业振兴了。每个人都突然意识到它仍然可以这样玩。
由于这段时间，大多数公司的注意点实际上都集中在立场上。他们正在考虑如何提高单个机器的性能并找到更昂贵和更好的服务器。Google的想法是部署大型服务器群集，通过分布式将大量数据存储在该群集上，然后在集群上使用所有机器要计算数据。这样，Google不需要购买很多非常昂贵的服务器。它只需要将这些普通机器组织在一起，这是非常强大的。
当时的天才程序员也是Lucene开源项目Doug Cutton的创始人，他正在开发开源搜索引擎蔬菜。阅读了Google的论文后，他感到非常兴奋，然后根据论文原理意识到与GFS和MapReduce相似的功能。
两年后的2006年，道格（Doug）切割了这些大数据相关的功能与nutch分开，然后启动了一个独立的项目来开发和维护大数据技术。文件系统HDFS和大数据计算引擎MAPREDUCE。
当我们回顾软件开发的历史（包括我们开发的软件）时，您会发现某些软件不会要求它或在开发后在少数人中使用它。这样的软件实际上是开发的大多数软件。一些软件可能会创建一个行业，每年创造数十亿美元，并创造数百万个就业机会。这些软件曾经是Windows，Linux，Java，现在必须将此列表添加到Hadoop中。
如果有时间，可以简要浏览Hadoop的代码。这本用Java编写的软件没有深厚的技术困难。它也是最基本的编程技术。但是，它对社会产生了巨大的影响，甚至推动了深刻的科学和技术革命，从而促进了人工智能的发展和进步。
我认为，当我们进行软件开发时，我们也可以考虑一下。我们开发的软件的价值点在哪里？需要使用软件实现价值的地方在哪里？您应该关注业务，了解业务，具有宝贵的方向，使用自己的技术来为公司，然后实现您的生命价值。要求整日埋在需求说明文件中，做一个不思考的代码机器人。
Hadooop发布后，Yahoo迅速使用了它。一年后至2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储和计算。
2008年，Hadoop正式成为Apache的首要项目，后来Doug Cutch自己成为Apache Foundation的董事长。此来，Hadoop升成了软件开发领域的明星。
同年，建立了专门从事Hadoop的商业公司Cloudra，Hadoop获得了进一步的业务支持。
目前，有些来自雅虎的人认为使用MapReduce编程大数据编程太麻烦了，因此他们开发了Pig.pig是一种脚本语言。使用SQL的语法。开发人员可以使用猪脚本来描述大型数据集上的操作。编译编译后，生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。
尽管编写猪脚本比Direct MapReduce编程更容易，但它仍然需要学习新的脚本语法。因此，Facebook再次发布了Hive。Hive支持使用SQL语法用于大数据计算。例如，您可以为数据查询编写选择语句，然后Hive将SQL语句转换为MapReduce计算程序。
通过这种方式，熟悉数据库的数据分析师和工程师可以使用大数据进行数据分析和处理而无需阈值。在蜂巢的外观外观之后，Hadoop的难度大大减少了，开发人员和企业很快就追求了它。2011年，在Facebook大数据平台上运行的90％的操作来自Hive。
随后，许多Hadoop外围产品开始出现，大数据生态系统逐渐形成，包括：SQOOP专门研究与Hadoop平台的关系数据库中的数据； Workflow Dispatch Engine Oozie等。
在早期的Hadoop中，MapReduce既是执行引擎，也是资源调度框架。MapReduce本身完成了服务器群集的资源调度管理。但是，这不利于资源重用，也使MapReduce非常肿。这是纱线。在2012年，Yarn成为一个独立的项目，后来得到了各种大数据产品的支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。
同样在2012年，由UC Berkeley AMP实验室（算法，机器和人员）开发的Spark开始出现。在那个时候，AMP实验室中的MA Tie博士发现，在使用MapReduce进行机器学习，因为机器学习算法通常需要执行许多迭代计算，并且MAPREDUCE需要每次映射和减少计算进行重新操作。ComeCome Come很多不必要的消费。另一个重点是MapReduce主要将磁盘用作存储介质。在2012年，记忆因能力和成本限制而破坏了数据运行过程中的主要存储介质。一开始启动了Spark，该行业立即被追捕，并逐渐取代了MapReduce在公司应用程序中的状态。
一般而言，诸如MAPREDUCE和SPARK之类的计算框架处理之类的业务场景称为批处理处理计算，因为它们通常是针对由“天空”生成的数据计算的，然后获得了所需的结果。该中间计算需要大约数十分钟甚至更长的时间。由于从在线获得的实际时间数据中获得了计算的数据，但是历史数据，这种类型的计算也称为大数据的离线计算。
在大数据领域，还有另一种类型的应用程序方案。他们需要立即计算实时生成的大量数据，例如面部识别和对整个城市监视摄像机的可疑跟踪。这种类型的计算称为大数据流计算。相应地，有一些流计算框架，例如Storm，Flink，Spark流，以满足此类大数据应用程序的场景。通过流计算进行处理的数据是在Ore -Time Online中生成的数据，因此此类计算也是如此称为大数据实时计算。
在典型大数据的业务情况下，最常见的数据业务方法是使用批处理处理技术来处理历史的完整数据，并使用流计算来处理真实的time新数据。和批处理处理。
除了大型数据批处理处理和流处理外，NOSQL系统处理主要是大型大规模数据的存储和访问，因此它也被归类为大数据技术。NOSQL在2011年左右非常受欢迎，许多优秀的产品也很受欢迎。例如HBase和Cassandra出现。其中，HBase与与Hadoop分离的基于HDFS的NOSQL系统分离。
当我们回顾软件开发的历史记录时，我们会发现几乎相似的软件功能非常接近它们。例如，Linux和Windows出现在1990年代初期。Java开发中的各种MVC框架基本上出现在同一时间。Android和iOS也从前脚和背部出现。当时，我还参加了阿里巴巴自己的NOSQL系统的开发。
事物的发展有其自身的趋势和法律。当您处于趋势状态时，您必须抓住趋势的机会，并找到一种脱颖而出的方法。即使您没有成功，您也会更多地了解时代的脉搏，并获得宝贵的知识和经验。如果趋势撤退，然后在这个方向上努力工作，它只会获得混乱和沮丧，这将无济于事时代和你自己。
但是时代的浪潮就像海滩上的波浪，总是波浪和一波浪。只要您站在大海并进入这个行业，下一波浪潮将很快再次出现。成功或失败，不会后悔。
这是历史前进逻辑和时代趋势发展的良好的进步。受欢迎的是，它是在空中渠道中飞行。
我提到的上述基本上可以分类为大数据引擎或大数据框架。数据挖掘和机器学习包括特殊的机器学习框架Tensorflow，Mahout和MLLIB，它们已经在主要的机器学习和数据挖掘算法中构建。
此外，大数据必须存储在分布式文件系统（HDFS）中，并且必须以有序的方式安排MapReduce和Spark操作，并且可以将执行结果写入每个应用程序系统的数据库中。还有一个大数据平台来集成所有这些。BIG数据组件和企业应用程序系统。
该图中的所有这些框架，平台和相关算法构成了大数据的技术系统。我将一对一地分析列后面，以帮助您为大数据技术原理和应用程序算法建立完整的知识系统。自己的项目。
希望帮助您！?
大数据年龄先知：互联网将在哪里带来人类？
在过去的21年中，中国互联网的发展超出了每个人对年度的想象。人类继续发展互联网，还是互联网带来人类？
第二次世界互联网会议昨天在武恩揭幕。该报纸专门采访了“大数据时代”的一位共同作者，并被称为“大数据时代先知”教授维克多·梅尔·谢内伯格（Victor Maier Sheneberg）。互联网时代只是海上的下降。我们仍然知道互联网将改变人类的经济和社会。
没有一种技术会绑架我们
“互联网通过在计算机上添加通信功能来改变世界，但是很多年过去了，许多人仍然认为互联网刚刚使通信更快。”米尔·谢内伯格（Mill Sheneberg）说，他经常在研究中发现，他经常发现在各个工业中，仍然是仍然只将互联网视为与客户的快速交流工具的人，到目前为止，仍然没有几个人想到。
但是，这些人无疑是错误的。“如果您继续这样认为，那么这些人将被市场淘汰几年。”米尔斯·谢内伯格（Mills Sheneberg）提供的简单原因：今天，互联网影响力完全涵盖了我们的生活。
现在，卡鲁尔（Karuar）足够强大或到处都是，问题就在这里 - 互联网完全绑架了我们的生命吗？到处都是“低头氏族”，似乎是最好的例子。
但是，米尔斯·谢内伯格（Mills Sheneberg）表示，这是人们对互联网的误解。他认为人类不会过分依赖互联网。
“没有一种技术会绑架我们。只要我们愿意，我们将永远是未来的控制者。”鉴于这一点，米莉·施翁伯格（Milly Schionberg）希望人类将来更多地关注事实和数据。社会发展做出更好的决策。
实际上，梅尔·尚恩伯格（Mell Schaneberg）也同意，互联网出生后很长一段时间，这只是一项全新的技术，没有“灵魂”，没有所谓的“互联网精神”。例如“情报”和“数据”逐渐脱颖而出，互联网的使用也脱离了简单的技术意义，并升至新领域。
什么是大数据
当涉及“大数据”时，对于这个经常带有“互联网”的名词，米利·谢内伯格（Milly Sheneberg）打开了大门，看到人们对大数据也有很多误解。新技术。想法，我们不仅会错过大数据本身的深刻见解和巨大优势，而且对大数据的分析结果有错误的理解。
那么什么是大数据？
在Mell Schonberg和Kennis Cook（经济学的数据编辑）撰写的“大数据时代”中，其中两个指出，大数据不是一个概念。处理所需的信息，超过一般计算机在处理数据时可以使用的内存量。因此，工程师必须改善数据处理工具，并将诞生新的处理技术。
由于互联网公司有能力收集大量有价值的数据并在其背后具有强大的兴趣，因此互联网公司在逻辑上是最新数据处理技术的第一位用户。因此，许多人担心是否已经掌握了互联网公司大量数据将使用现有数据来分析其他个人信息，以实现我们无法想象的某些业务目的。
米尔斯·舒恩伯格（Mills Schionberg）说，据他的理解，确实存在公司对数据分析的滥用。这就是为什么他强调使用立法来监督个人信息。，通过法律渠道的监督数据远远优于直接限制或停止数据流。
“想象一下，如果我可以分析我的健康数据并为病孩子找到原因和治疗方法，这可能就是每个人都喜欢看到的。保险费，这就是我想要拒绝的。”
他认为，大数据本身并没有错，错误是如何使用它。当互联网的能量变得更强大时，我们必须更加努力地避免被吸引，并且更敏锐地发现其缺乏美丽。
人类对互联网的误解也源于自己的未知数。
任何垄断总是暂时的
尽管Mell Schaneberg认为互联网不会绑架人们的生命，但事实是，互联网“杀死”人们更多的时间。根据调查数据，BAT（BAT，BAIDU，Alibaba，Tencent）占中国中国覆盖范围的90％以上中国网民。所有三个应用程序的长度占整个网络的50％。
在这方面，米尔斯·舒恩伯格（Mills Schionberg）说：“这种情况是一样的。”在美国，人们每天都会在Facebook和Google上花费无数次，包括YouTube（2006年Google于2006年收购）长期观看视频。
“我们唯一需要关心的是，是否会有下一个百度，阿里巴巴和腾讯。”在任何受到创新驱动的行业中，都会有垄断。但是，正是由于无穷无尽的创新，任何垄断始终是暂时的。
在美国，许多著名的互联网公司被认为是垄断的，但是现在许多公司不再是过去。
以Google Street风景服务为例，Google的图像收集车收集许多国家的道路和房屋图像以及许多有争议的数据。在某些国家，业主不希望自己的房屋或花园出现在Google街风景，因此Google别无选择，只能承受巨大的压力，以模糊这些业主的房屋或花园的形象。但是问题是，对于有意犯罪的盗贼来说，此类马赛克在这里有32个银色。
但是，如果其他公司的技术可以同时具有街道景观并满足所有人的安全考虑，那么Google的地位将不可避免地受到挑战 - 但暂时不知道，每个人都不知道是否存在这样一种技术。垄断与创新之间的关系是后者对前者的限制。
“只要垄断是暂时的，并且总是存在创新的机会，人们就不必担心互联网的垄断。”
互联网企业家“入场费”远低于过去
在2012年编写“大数据时代”时，Mells Schneberg和Cookye提出，信息技术变化的重点现在应该是信息本身，而不仅仅是关注技术。尽管大多数技术专家都同意，数据的开发是与计算机技术的变化一致，如今，良好的内容传输已成为变革的真正推动力。
Mirh Sheneberg说，现在这是一个互联网企业家精神和数据企业家精神的好时代，尤其是在中国。想法。
实际上，如果人们想在一百年前开始，他们需要长时间筹集资金来建造工厂。十年前，互联网企业家仍然需要很长时间的融资来建立服务器农场。在当今的大数据时代，企业家只需要拥有“一个棍子的想法”。“梅尔·谢内伯格（Mel Sheneberg）说，剩余的企业家需求可以以商品价格（例如云计算服务）获得。
“换句话说，互联网企业家精神的“入门费”远低于以前，但是企业家内容的质量要求 - 'Golden Ideas'继续改善。”现象“太好了”。
对于中国最热门的“ Internet+”，MILS SHENEBER认为，这是使数据显示其技能的绝佳策略。
他认为，“互联网+”思维将尝试将任何内容与您想通过互联网获得的一切联系起来。DataSource.He说，他认为中国的互联网行业发展并不是太快了，他并不感到中国的互联网发展是不稳定的。“如果您真的需要注意，那就是继续保持创新。”
中国已经举行了世界互联网会议，到了第二年。多年来，中国互联网企业家的成就，也希望通过这次会议，它可以帮助中国国内互联网公司继续保持创新。
互联网世界没有绝对的安全
当涉及到互联网的风险时，无论是在2012年还是现在，米尔什内伯格（Milsheneberg）表示，安全问题一直是第一个目标。
Google，Amazon和Alibaba，Huawei等接一个地推出了Cloud Services，但是大型数据存储在这些大公司的云中，这是否意味着更高的安全性？
“如果一家公司说它的云服务绝对安全，那太疯狂了。”梅尔·谢内伯格（Mel Sheneberg）说，云安全是一个非常大的话题，许多互联网公司肯定会在未来的情况下不远。安全;即使您看着整个人类历史，也没有绝对的事情。除了每个人，每个人都会死。
但是，他立即指出，大型企业的互联网安全技术比大多数小公司要好得多。由于黑客已经针对大型企业多年了，因此大多数大型企业的安全系统已经更新。保持警惕。”
为什么互联网的安全性越来越重要？原因很简单。
米尔斯·舒恩伯格（Mills Schionberg）说，当越来越多的交易和人类互动从离线转移到在线，以及越来越多的数字化时，针对互联网世界的犯罪就上升了。在互联网世界中，通过非法手段获得的财富远远超出这条线，因此犯罪技术变得越来越复杂。同时，随着互联网技术的复杂性和升级，许多小型公司（包括国家和地区）信息安全系统和安全网络无法跟上目前的趋势。许多公司和国家在互联网世界中处于“半裸”状态。与著名的大公司相比，未知未知的小公司应该担心嫉妒自己的互联网风险。
对互联网的盲目崇拜也是一种风险
关于中国的互联网安全，Mirh Sheneberg继续认为中国只需要维持当前互联网安全的投资趋势。
“我担心这不是像中国这样的互联网国家。”他说，对于那些刚刚在互联网行业中出现的国家而言，安全问题对他们来说更为重要。在他看来，这正是因为互联网仍在这些国家 /地区开始，并且他们对互联网安全性的投资非常有限。因此，这些国家很容易成为互联网犯罪的主要潜在攻击目标。
个人信息安全也是Internet安全性最脆弱的部分。互联网中的人越多，个人信息的控制越弱，个人数据的可能性就越大，被盗，虐待甚至用于犯罪的可能性就越大。
关于滥用大数据的现象，米尔斯·舒恩伯格（Mills Schaneberg）表示，如果确实进行了大数据分析来欺骗消费者和客户，那么这种现象的主要原因是买方和卖方的不对称性。
听起来与离线交易非常相似？但是，应该注意的是，互联网的诞生是解决不对称信息。，这是离线业务无与伦比的。因此，只要数据存在，人们就可以理解价格是否合理，并且通过数据信息“毫无价值”。
但是，我们还必须承认，尽管互联网为生活提供便利，但它也是保护隐私失去控制的法律手段。
以个人数据安全为例，在“大数据时代”中，有人提到，面对大数据，保护隐私的核心技术不再适用大数据本身和大数据分析可能会将大数据放在不适用的领域。他们也可能会被夸大，并人为地提高他们对大数据分析结果的信任。当然，最糟糕的结果是使用大数据进行犯罪。
此外，梅尔·谢内伯格（Mel Sheneberg）说，仍然存在主要风险，但是现在是时候避免对互联网的盲目崇拜。因为互联网并不是那么万能。
准确性不再是探索世界的重点
2012年，Victor Mel -Sinberg和“大数据时代”的另一位作者Kennis Cookya意识到世界上最具创新性的公司越来越多地关注数据，而Datait不再是交易的产品，而是一种宝贵的资源，而是一种宝贵的资源这可以增加新的思维和经济利益。因此，两人决定写一本关于大数据的书。
米尔斯·舒恩伯格（Mills Schionberg）说，这本书中没有任何一部分对中国或任何其他单一国家特别重要，而且章节没有比其他国家更重要。他说，如果“大数据时代”想重印，那么原始书中就没有任何内容需要删除。
当涉及到互联网中的大数据时，梅尔·谢内伯格（Mel Sheneberg）认为，通过互联网，大数据对人类的最大影响可能会改变人类探索世界的方法，这种变化的影响将继续下去
例如，人们看到有人在Facebook上发送新闻。会有一个“喜欢”按钮喜欢它。同时，有多少人也可以看到这个消息。当数量不长时间时，它将显示出“ 13”和“ 109”之类的精确数字；当喜欢的数量很大时，它只会显示出近似的价值，例如“ 6000”，41k（41000，k代表成千上万）”“ Essencethe Facebook系统不知道确切的赞美人数，但是当持有相同观点的人数变得很大时，具体数字就不再重要。已经结束了人，可以对此趋势做出相应的判断。
“大数据时代”中提到的两位作者，Google翻译比其他公司的翻译服务更好的原因并不是Google具有更好的算法机制，而是添加了各种各样的算法，甚至更多，甚至更多，甚至更多，甚至更多。在2006年，Google发布的数万亿个语料库是Internet中的一些“无用”内容。Google将其用作“训练集”，以便Google的翻译服务可以正确计算更多的英语词汇可能性。
可以说，Google的尝试与数据和算法并不特别相关。，互联网的主要特征是容忍度。准确性不再是我们探索世界的重点时，我们必须学会接受混乱和错误。“人们更加专注于分析不同事物之间的相关性，不再是寻求每个预测背后的原因，”米尔什内伯格说。
对于中国互联网，尤其是与宇宙速度相当的电子商务行业，米利·谢内伯格（Milly Sheneberg）表示，这基本上是他的期望之一，因为中国的庞大市场和消费者基础为电子商务开发提供了理想。任何新想法或新产品都可以通过互联网迅速传达10亿个潜在的消费者，而这十亿人说相同的语言并生活在同一法律体系中。
这是什么意思？“这仅意味着一个晚上，甚至很短的时间，好主意和好的产品都可以使数亿人知道。”这在任何其他无法实现的国家都无法想象。
三年前，梅尔·谢内伯格（Mel Sheneberg）和库伊（Cooky）曾经说过，当人类准备发展电子商务，居住在互联网上，进入计算机时代或捡起算盘时，这些行为比背后的问题更重要。
三年过去了，互联网世界的速度日复一日地提高，但是变化发生了一些变化。“通过互联网，大数据将改变一切，这可能会超越我们所有的想象力。”
“ 2000年的大数据时代”是错误的。2014年的大数据时代来了。
在2012年，越来越多地提到了大数据一词。人们用它来描述和定义信息爆炸产生的大量数据，并命名了相关的技术发展和创新。白宫出现在中国一些互联网主题的演讲沙龙中。
提出
提出“大数据”时代的最早时间是世界著名的咨询公司麦肯锡。麦肯锡说：“数据已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域，成为一个重要的生产因素。随着新生产力和消费者盈余浪潮的到来。”
“大数据”一直存在于物理，生物学，环境生态学和其他领域以及军事，金融和通讯等行业，但由于最近的互联网和信息行业的发展，它引起了人们的关注。年。
大数据是将互联网开发到某个阶段的必然产品。由于互联网在资源集成中的能力不断增强，因此互联网本身必须通过数据反映其自身的价值。因此，从这个角度来看，大数据充当Internet值表。
随着更多的社交资源网络和数据转换，大数据可以继续提高的价值将继续增加，并且大数据的应用边界将继续扩展。因此，数据本身可以表示价值，但是大数据本身可以创建值。
但是，只有技术支持不足以引起大数据时代的出现。另一个重要因素是数据生成的变化。在过去几年中，数据生成方法经历了三个阶段：
在第一阶段，操作系统阶段。在1970年代和1980年代，用户购物时产生的记录是输入数据库，这些记录是由当时这些操作系统生成的。
第二阶段是用户的原始内容阶段。在2002年，他开始拥有博客，后来发展成为微博，后来出现了微信。这些网民成为自我媒体，并可以自己向Internet发布相关信息。速度远高于上一个操作系统生成的数据。
第三阶段的感知系统阶段。真正从数量变为数据时代的定性变化，再到第三阶段的感官系统阶段。
感知系统阶段是物联网的大规模普及。物联网的快速发展终于进入了大数据时代。
结论：以上是首席CTO注释在大数据时代和大数据时代的时代引入的时间的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集收集此网站。