大數據自從互利網興起就一直被人們所關注。仿佛一夜之間，大街小巷的人們都在大談特談大數據。仿佛，幹什麼事情，聊什麼事情不說大數據都不好意思開口。但是，大數據到底是個啥？怎麼樣才能玩好大數據呢？

今天，我們就聊聊大數據。

有 人說，大數據就像國王的新衣，每個人都在國王面前說着動聽的話，國王信以為真，

其實竟然不知道自己在裸奔。

的确，網絡上有很多人在談大數據，但是他們隻會談，不會做，因為他們根本就沒有

做過，包括那些所謂的“大數據專家”，他們真的做過嗎？沒有。

事實上，這些人對大數據内在的問題一點兒都不了解，更别說知道大數據的水有多深

了。

大數據基本含義其實就是是海量數據。

而現在大家聊得最多的大數據是基于已經存在的大數據的應用開發。

目前，在大數據方面，無法深入應用的原因在于，從收集到使用的大數據價值鍊出現

了問題。從理論上來說，從收到用的螺旋式循環是一個巨大的渦輪，隻有先數據化運營，

然後才能運營數據。而現在的情況是，用數據的人不知道大數據從哪裡來，做數據的

人不知道大數據如何使用。用的人不敢用，因為大數據的真實性；做的人不知道怎麼

用，因為大數據的複雜性。這一問題造成的結果就是，數據量變得越來越大，而且越來

越無法有效地使用。

大數據源：

首先确保有足夠龐大的數據源作為數據資源，才能玩的起來大數據。再次，對于大數據真實性的核實也非常關鍵。如果所采用的數據為虛假數據，那麼基本上可以宣告以此為基礎的所有分析，應用都是空中樓閣。或者還可能帶來緻命的錯誤。嚴謹，真實，0誤差，是對數據源的基本要求。

玩數據的人員：

人員的素質。包括，技術素質：數據采集，數據錄入，數據分析等環節的人員的素質。都包含在大數據體系中。

道德素質：對于有些人員惡意洩露數據，或者對數據惡意篡改的行為都是潛在風險。

數據模型設置：

數據模型建設非常重要。可能隻是一個參數或者關注數值的變化，就能給大數據帶來巨大的偏差。

數據備份的安全：

龐大的數據，不僅是存儲和備份的問題。其本身的安全保障性能也是需要人們亟待去解決的問題。近幾年互聯網排頭兵們龐大的數據庫屢屢被攻破和信息洩露，讓人們不得不加強對于網絡數據安全的關注和保護措施。

大數據應用創新：

對于大數據的核心輸出模式。也就是應用場景的創新還需要進行更加精準的定位和創新設計。再好的原材料，碰不上個好廚子，也是白費。

追捧熱詞和時代的潮流毋庸置疑，但是在追求熱潮的時候，作為科技領域的踐行者，一定要保持一顆嚴謹的心。這樣才能真正的成為弄潮兒！

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