人物观点

由Transworld Data总裁Mary Shacklett总结的10个实施沙箱项目的注意事项。

大数据和BI有很多对立。我们在项目实施中一直遵循这一原则。例如： 1.全量思维。不用抽样建模，再回到DW实施。大数据利用全量数据直接跑，先在大宽表中找到以前靠业务经营选择的字段，即依靠机器学习建规则，再在全局数据中实施。大数据在这个层面首先是基础设施，能够完成以前不能完成的任务。例如某保险公司，SAS只能跑几十万用户的一种分类模型，现在可以把个险3600万用…

公司需要3个关键能力来支持大数据分析：1，定位并管理多个数据来源；2，建立完善数据分析模型的能力；3，对公司进行转型的决心和管理能力。

不要把大数据和BI混为一谈。

人人都在说大数据，大数据到底是什么？大数据将如何改变和影响我们今天的生活？

大数据不一定等同于好数据，且越来越多的专家也坚信这一点，大数据并不会自动产生好的分析结果。如果数据不完整、断章取义或者被破坏，可能会导致企业产生错误的决策，从而削弱企业的竞争力或影响用户个人日常生活。 美国哈佛大学教授、定量社会科学研究所主任——Gary King就曾因数据分析时断章取义，得出了错误的结果。他发起了一个大数据分析项目，即通过检测Twitter…

用现在的网络语言，我是一个文科男。曾经莫言在接受诺贝尔奖时说了一句话，文学不是科学，文学是做无用的东西。我想说明一下文学不等于文科，文科的面更广，可以进一步分为人文学科和社会科学。社会科学研究历来与数据打交道，当然以前用的都是小数据，数量少、速度慢、耗工时，但是质量好、也省资源，符合现在的绿色理念。我根据长年研究小数据的经验出发，讲讲对大数据的一些看法，其实…

7月28日,《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》作者、牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格,参加了在青岛举行的2013年海尔商业模式创新全球论坛。论坛上,舍恩伯格纵论数据的价值、如何开发运用数据的价值,以及未来大数据时代将带来的经济模式变革。

本文将给大家介绍大数据时代的商业分析模式，期间有作者本人的疑惑与深思，供大家参考。

本文独家探讨了IT行业发展最快、业内讨论最多的角色之一–数据科学家。根据CNN报道，数据科学家是2012年度最佳的新工作之一，《哈佛商业评论》的评论文章甚至称其为21世纪“最性感”的工作。数据科学家的工作是使用数据分析作为交易工具，在浩如烟海的数据容量中发掘有意义的关联数据，并将其转化为有利可图的商业洞察力。 (图片来源：《数据科学家》科技中国) 经过为期数…

2013年7月10日，今天特别幸运，能在现场听到《大数据时代》的作者、被业界称为“大数据商业应用第一人”的维克托迈尔-舍恩伯格教授关于大数据的演讲。坦率地说，这是我第一次不借助外力听英文演讲，竟然可以听懂。不是说我的英文听力好，而是想表达可以将前沿的概念用通俗的语言表达出来本身就是一种能力。维克托教授的台风很棒，演讲生动有趣，在3个小时的时间里，他通过大量的…

我们是从什么时候开始进入大数据时代的？

消费者也是人！

张小龙最近的一句话，“我们很少看统计数据，也几乎没从统计数据里看到用户的喜好。根据统计数据来找需求和方向是挺难的。”引来炮声一片。有好几个产品经理、技术大拿跟我私聊，表示了强烈的困惑。的确，对于普通产品经理、屌丝创业公司而言，不看数据，只看感觉，那绝对会死的很快的。