原文：riding the big data tiger本文作者是微軟開發主管omid afnan。omid將在9月26-27日在亞特蘭大召開的微軟機器學習與大資料峰會上做「go big (with data lake architecture) or go home!」的演講。
我們bing團隊搭建強大可靠的大資料平台的經歷可謂是相當艱辛，不過我也從中學到不少。完成乙個強大完善的平台是我們每一位超級極客的天性。但對我個人而言，將資料池服務這樣複雜的系統變得簡單易用比僅僅作為使用者使用這個平台有著更深遠的意義。
如今，我在與開發者、架構師和it經理交談時，儘管他們熱衷於嘗試或者接受新的技術，如hadoop和spark，但他們之中的許多人並不確定如何著手開發，或是不清楚需要具備哪些預備知識和技能。
我們在開發azure data lake，u-sql，以及visual studio等工具時，秉持的觀點是我們所面向的團隊已經在現有技術上投入了不少精力，比如sql、資料倉儲、通用開發語言等，他們也需要及時地去擁抱大資料的世界。
大資料的很重要一項工作就是蒐集原始資料，將其加工成中間資料，然後作為乙個「資料平台」來驅動資料探勘和匯報過程，最終提煉出商業價值。我們的方法是通過對人們已知的資訊建模，使得資料平台的概念和處理**變得非常容易。這也是u-sql在傳統的sql+c#語言背後隱藏強大的分布式計算的原因，因此許多程式設計師很容易上手操作。
我花了不少時間與這些執行大資料流的人們交流，有許多值得分享的經驗。在亞特蘭大召開的微軟大資料峰會上，我將會分享若干個微軟的客戶在能源、零售業和技術行業用大資料解決問題的案例，我還會提供一些模板教你如何在現有的it環境下實現大資料專案。我也期待在大資料行業摸爬滾打多年的你能給我和我的同事分享經驗。
我們的最終目標是希望大資料能與商業團隊和it部門現有的技術融合和互補。我們開發的工具也定了乙個小目標：使得用1000個核心計算100pb資料的使用者體驗如同在你的台式電腦上操作一樣。
2017安全之勢 雲 大資料 IoT 人工智慧
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大資料時代 大資料的應用
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