要了解任何事情，你需要跟蹤它。這是因為你知道你在做什麼——不管我們在討論銷售，物流，客戶服務或其他什麼——了解，是能做的更好的第一步。不幸的是，簡單的跟蹤資料不會讓你走的更遠。要讓它變的有價值，你必須從中得到有意義的啟示。
收集資料是很容易的，但是能夠切除雜訊和把最無關緊要的事情處理掉卻充滿了挑戰。這就是為什麼，資料並沒有讓我們的生活更容易或者提高我們的生產力，很多情況下，資料實際上只是創造了更多的工作。
你知道我的意思，這段時間，我們比之前花了很多的時間和精力收集，分析，詮釋和解釋。事實上，與實際表達結果相比，員工把更多的精力投入到準備分析資料上。更糟糕的是，在某些情況下，組織者們正坐在大量資料的財富寶座下，這些資料本可以轉變成新的收入機會，但是他們沒有用它來做什麼，因為他們根本就沒有時間和資源來使用它。
大資料被高估了?
在乙個理想的世界裡，大資料將會為我們所用。我們喜歡能夠很快獲得洞察力，促進新產品開發，為我們的客戶提供相關的資訊，並最終做出更明智的業務決策。不幸的是，我們並不是生活在乙個理解的世界中，大資料並不是總能被破解的。
你不相信我嗎?當談到大資料的時候，我並不是唯一乙個這麼建議的，我們看似盲目的樂觀可能是錯誤的。參考如下：
根據garner最近的報告，60%的大資料專案將會無法通過試點和實驗，並且最終被拋棄。gartner另外的研究表明，從大資料中詮釋價值是為了那些打算投資於它的人的第一號挑戰。
pneuron的ceo，(pneuron是乙個為組織提高系統開發和業務處理的平台)，分享了在乙個單一的價值被創造出來之前，70%的企業專案是用於識別，聚合，移動，儲存和優化資料。
這和其他研究表明，大資料並不是不好的事情。相反，如果你可以從中獲得有意義的見解，毫無疑問你會改進你的事業。訣竅是，你必須是聰明的。收集高質量的資料是非常重要的，公司贏得大資料的比賽，了解如何有效的利用它。大資料內在的危險在於，人們往往傾向於觀察那些實際並不存在的模式。
那麼企業如何才能更好地利用他們的資料呢?他們如何利用資料來改善他們的業務，而不是陷入太多資料和太少時間的陷進裡呢?
答案是，在你開始跟蹤和管理任何資料之前，你需要了解你想要試**決的業務挑戰。
這裡有乙個例子。
我最近與一家信用卡公司合作。因為他已經獲得了大量的資料——它收集和分析了關於商人活動的大量資訊，包括何時，何地以及他們的客戶如何購買——它也是乙個有效的資料公司。
該公司的挑戰是通過每月的商人月報以一種有意義的方式傳達所有的資料，從往期看，這些報告相當基本，只包含一些簡單的調查結果，例如，通過圖表形式傳達客戶的每月平均花費。因為報告是基於所有可用的資料，而不是一組見解深刻的觀點，它們非常一般，並沒有提供有意義的簡介。不出所料，讀者的報告利用率是相當低的。
更好，而不是更大
這個公司需要通過回答這些商人一些重要的問題，找到對他們的讀者來說最重要的資料。例如：
通過這種方法，他們可以關注到最重要的資料上。不僅僅是給商家的報告有更多的洞察資訊，也讓分析易於管理。
正確的應用大資料並不容易。很多公司沒有意識到資料本身並不是答案，因此，他們認為收集越多的資料越好。現實是你需要有選擇地使用資料。從商業挑戰和家裡挑選資訊，會給你最有價值的見解。幸運的是，雖然過多的資料已經成為乙個問題，它也是克服那些困難的新技術的催化劑。類似於**分析的技術，先進的自然語言生成和智慧型資料發現解決方案，可以幫助你從你的資料中實現真正的價值。這些資料並不僅僅是更大，而是更好。
stuart frankel， narrative science的ceo
那些年犯下的逗比錯誤
博主可能太蒟蒻了，老是犯一些逗比問題。1 陣列開不夠，通常是圖論的邊。兩次考試的爆零加上兩個小時的除錯。bzoj 3143 遊走 多虧radish巨。2 賦值long long極大值的時候沒有1ll 直接1 60 bzoj 2165 大樓。被郝神一眼看出鄙視了半天。3 位運算沒加括號，永遠知道位運算...
大資料的那些事兒
資源列表 分布式檔案系統 檔案資料模型 注意 業內存在一些術語混亂，有兩個不同的東西都叫做 列式資料庫 這裡列出的有一些是圍繞 key map 資料模型而建的分布式 持續型資料庫，其中所有的資料都有 可能綜合了 鍵，並與對映中的鍵 值對相關聯。在一些系統中，多個這樣的值對映可以與鍵相關聯，並且這些對...
關於大資料的那些事兒（一）
大資料到底是什麼？它是為了解決海量資料的儲存和計算所出現的技術，包括結構化和非結構化資料 以及，儲存資料的成本。只會搭搭集群，寫寫map reduce不是我們的核心競爭力所在，即使現在靠這個能混口飯吃，但是能夠想象到，這種型別的人才是可以批量生產的！因為這並不算是什麼核心技術，只要你不傻，借助網上的...