大数据

大数据是不是大忽悠？上马大数据需要准备啥？大数据平台怎样选择？大数据安全如何保证？大数据火了起来，甚至在前不久召开的2013夏季达沃斯论坛上还专门举办了一场关于“大数据概念是否被过度炒作”的辩论会，其火热程度可见一斑。

云计算和大数据在这样一个时间不期而遇，从某种程度上来说，对于CIO是一种搅局。因为，国内企业CIO并没有太多的主动性，通过新技术来策动企业业务的创新发展，更多的情况是通过业务部门的需求来策动IT的变局。越来越多的IT新名词，会让CIO觉得有些盲目。

从传统零售企业的电子商务，到亚马逊，淘宝网的精准营销，大数据给企业带来的价值不断凸显。说到大数据，很难不提到传统的数据处理，那么我们应该怎么理解大数据呢？

企业需要积极的提升他们的数据管理能力。这并非意味着他们应该制定繁琐的流程和监督机制。明智的企业会配合他们的数据活动的生命周期制定灵活的流程和功能：根据业务需求启动更轻更严格、更强大的功能，并根据需求的增加来提升质量或精度。

随着大量IT厂商的加入，Hadoop的商用版本正呈增长趋势，众多厂商都推出了自己的Hadoop版本，并集合了其他Hadoop项目的基本堆栈，可与数据仓库、数据库和其他数据管理产品集成。

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成功的大数据分析应用程序会揭示某些趋势和模式，以此来为决策制定提供更好的服务，并会指出新的创收机会和让企业领先于他们的商业竞争对手的方法。

大数据背景下海量而复杂的数据如何进行区分归类?当然少不了DMP数据管理平台的作用。而作为传漾科技的DMP平台SameData在进行数据管理同时，也在进行着智能引擎数据匹配。

尽管现如今的企业对于大数据项目充满了热情，但究竟有多少关于大数据的探讨最终变成了实际执行的大数据项目呢？

尽管现如今的企业对于大数据项目充满了热情，但究竟有多少关于大数据的探讨最终变成了实际执行的大数据项目呢?

大数据是一个工具，但不应该被视为解决方案，我们不能让计算机做一切判断，因为这最终可能会给你带来麻烦。

大数据在银行的应用重点，一是要把大数据变成小数据，形成可分析处理的基础。另外是数据做了分析之后可以变成一个具体行动，行动才能创造成效，大数据的分析要变成一个业务上的改变，对业务模型做优化。

互联网技术的发展促使数据资源更加开放，逐步延伸至普通用户的客厅、厨房甚至浴室，传统家电产业顺势而为，整合多终端资源引领家电迈步以“家庭互联网”为特征的新智能时代。

企业用户如何将数据存得更好、获得更有价值的保护?大数据保护是否需要和应用相结合，如何体现数据保护的先进性和自动化特点，需要对企业人员、流程、技术等做全方位考虑吗?一系列的问题都已成为业界大数据保护所讨论的重要话题。

物联网的数据量更大，“物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上、虚拟网络上产生了大量的数据。”