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赛迪顾问:大数据时代企业须打好信息资源整合攻坚战

ZDNET至顶网CIO与应用频道 06月23日 北京消息:数据被认为是新时期的基础生活资料与市场要素,重要程度不亚于物质资产和人力资本。近年来,企业产生的数据量呈指数级增长,信息资源爆炸式激增,其中非结构化的数据信息达到85%左右,传统的信息资源管理技术已经无法应对大数据时代的挑战。Hadoop等大数据技术和其他大数据工具和设备的出现以及云计算数据处理与应用模式的广泛运用,为企业处理日益增长的海量非结构化数据提供了高效、可扩展的低成本解决方案,弥补了传统关系型数据库或数据仓库处理非结构化数据方面的不足,深化和拓展了企业商业智能和知识服务能力,形成了数据驱动的决策机制,提高了决策水平。因此,大数据时代,企业应转变信息资源管理工作模式和利用方式,以价值创造为核心,以新一代信息技术深度应用为抓手,加强信息资源整合,精准、快速地提取增值性的有效信息,打响信息资源整合攻坚战。 大数据时代到来,企业发展机遇与挑战并存 (一)大数据掀起企业发展革新浪潮 大数据时代,数据逐渐变现为独特的流通货币。企业大数据的真正核心应用价值不在于数据本身,而是利用数据在企业内部驱动管理模式的转变、营销模式的创新和IT...

伪数据科学家 VS 真数据科学家

如今数据科学书籍、认证和文凭,如雨后春笋般层出不穷。但许多仅仅是镜花水月:许多人钻了这一新名词的空子,将旧酒(比如统计学和R编程)放在了“数据科学”这个新瓶里。本文选自《数据天才:数据科学家修炼之道》。 R语言编程跟伪数据科学为何扯上了关系? R是一种有20多年历史的开源统计编程语言及编译环境,是商业化产品S+的后继者。R一直以来都局限于内存数据处理,在统计圈子里非常流行,并因其出色的可视化效果为人称道。一些新型的开发环境通过创建R程序包或者将其扩展到分布式架构里(比如将R与Hadoop结合的RHadoop),将R(限于在内存里处理数据)的能力扩大。其他程序语言当然也存在跟伪数据科学沾边的情况,比如说SAS,但不及R这么流行。说到SAS,它价格高昂,在政府机构或者实体企业的应用更为广泛。但在过去10年数据快速增长的领域(如搜索引擎、社交媒体、移动数据、协同过滤推荐等)运用不多。R跟C、Perl或者Python的语法不一样(后三者语法根源一样),其简易性使得写R的程序员比较广泛。R还有很多程序包和不错的用户界面,SAS却难学很多。 管理决策层在搭建其数据科学家团队时,有时也不是很清楚他们...

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