大数据应用的10大神话和误解

本文探讨了关于大数据的十个常见误解,从大数据的本质到其在商业和技术应用中的真实情况,为读者提供了深入的理解。
1、大数据是新技术

大数据是新的术语,但其海量数据分析的概念并不新。许多人,包括Teradata首席技术官Stephen Brobst在内认为,对于那些刚开始认识到数据价值的用户,大数据有一些误导。Brobst表示:“大数据是一个长期项目,而不是12个月内,是 24~36个月的世间情。”

Big data image

2、大数据是一种商品

初次接触大数据概念,会认为它是一种特殊形式数据,独立于其他低端数据格式。但事实并非如此。

“你能买一个数据库数据吗?”Gartner杰出分析师Donald Feinberg说,“是的,你可以买到100台服务器,但是你可以购买大数据吗?因此,这不是一个市场。它只是IT市场的一部分。它价值10亿美元?是的,但它不是一个市场,它甚至不是一种商品,而且还不是新的。”

3、大数据是一个问题

这是一个近似半斤八两性质的公开辩题,但基于其基本形式,大数据具有巨大潜力,即使其没有被正确使用,或者甚至根本没有被使用。

因此,只要数据存在,并且可在未来用一种有效的方法加以处理,就应该有机会存在。也是一个价格昂贵的机会,也许,但仍然有机会。

数据问题是如何通过分析将其转化为清晰和实用的内容,这对企业是一个巨大的挑战。

4、你的数据只对你有用

据Gartner的统计,30%的企业会在未来几年会找到一种方式来套现其所持有的数据。将用户数据出售给出价最高者会引起担心和恐慌,但十有八九都会受到保证或者威胁。

5、人们不关心你如何使用他们的数据

很多人并不喜欢针对性或相关性的广告,但基于大数据驱动的市场营销接下来的重点,这事事实。但当你进入一家商铺,你的手机开始震动,告你在竞争对手店可以更低价格买到同样的产品时,这个时候你就会想到所签约的服务商。

即使是遭受恶评的利用人行为的无害化尝试也是具有一定价值的,其中伦敦的WiFi Smartbin就是一个典型的例子,它保持跟踪人们智能手机MAC地址,在广告风箱显示具有针对性的广告。不久伦敦城市管理公司意识到事情发生后,禁止了 该行为,但这也不禁让我们联想到了Facebook所面临的2000万美元的 集体诉讼 

6、大数据不会降落在监狱里的你

在这一点上,我们正在涉及一个颇具争议的话题。但Gartner公司的 Feinberg确信,将会有相当的数据采集会涉及该领域。

“CIO会有多少人会去坐牢?如果觉得我在开玩笑,那么我就做另外一个大胆性假设: 我认为Facebook总裁会在他离开Facebook之前去坐牢。我不知道什么时间,但它会发生。” Feinberg说,无论夸张与否,这都值得思考。

7、政府对你的社交媒体数据不感兴趣

许多人喜欢在Twitter上谩骂政客——反正他们也不会看到,对吗?也许是,但这对于了解选民的意向具有一定的参考价值,Feinberg说。

“奥巴马关心,因为他当选了,如果你看怎样当选的,他的团队使用社交数据和情感分析找出他不能胜出的目标对象。我不是说这他当选的唯一原因,但对于政府部门,社会资料和数据已经变得非常重要。” Feinberg说。

8、你需要新的数据进行分析

当你有一个业务目标之后,且数据仓库被0和1填充满了之后,你就可以分析使用你的数据了。有研究表明,大多数企业已经开始使用大数据获取信息,一旦他们想到了一个问题,就试图通过大数据分析来解决问题。

就像全球物流公司DHL早些时间像V3的记者所解释的那样,尽管此前在包裹投递的每一个阶段都有追踪,但是分析系统建立之前,没有办法利用这些数据。

9、有很多人以使用大数据

错了。这是一个世界性的难题。

Gartner统计数据表明,熟练的数据分析科学家如此缺乏,公司存在75%以上的大数据分析职位空缺。竞争惨烈,换句话说,这是一个很棒的职业。

话虽如此,这也取决于你如何定义一个数据分析科学家。Tesco公司的Duncan Apthorp,一位大数据分析师表示,他所存在公司并不要求名牌院校,这意味着普通毕业生也很有机会。

10、大公司都知道他们在做什么

显然不是。根据Gartner对数百家企业案例的研究:“在2016年,财富500强85%企业将无法利用大数据获得竞争优势。”

Teradata的高级副总裁Tasso Argyros表示:传统商业智能是从一个明确定义的问题开始,对于大数据发现,你有一个起点,但它不是一个业务问题,它是一个业务目标。问题在于你不知道要问什么问题或要使用什么数据,只是说'看这些数据,让我们开始,这通常很容易会失败。

所以,问题的答案是“不”,不是每个人都知道他们在做什么,很难制定出高效使用大数据的策略。
毫米波雷达系统工作在毫米波频段,通过发射与接收电磁波并解析回波信号,实现对目标的探测、定位及识别。相较于传统雷达技术,该系统在测量精度、环境抗干扰性及气象适应性方面表现更为优越。本研究聚焦于德州仪器开发的IWR1843DCA1000型号毫米波雷达,系统探究其在多模态数据采集与多样化应用场景中的技术路径及创新实践。 IWR1843DCA1000传感器为一款高度集成的毫米波探测设备,采用调频连续波技术与多输入多输出架构,可执行高精度目标测量及成像任务。研究过程中,团队对该设备的性能参数进行了全面评估,并在下列领域展开应用探索: 在数据采集环节,借助专用硬件接口连接雷达传感器,实现原始信号的高效捕获。团队研发了配套的数据采集程序,能够实时记录传感器输出并执行初步信号处理,为后续分析构建数据基础。 通过构建FMCW-MIMO雷达仿真平台,完整复现了雷达波的发射接收流程及信号处理机制。该仿真系统能够模拟目标运动状态及环境变量对雷达波形的影响,为系统性能验证与参数优化提供数字化实验环境。 基于高分辨率测距能力,结合目标检测与轨迹追踪算法,实现对人体运动模式的精确重构。通过点云数据的解析,为行为模式分析与场景理解提供多维信息支撑。 利用雷达回波信号的深度解析,生成表征人体空间分布的热力图像。该技术为复杂环境下的定位问题提供了直观可视化解决方案。 针对精细手势动作的识别需求,应用机器学习方法对雷达生成的点云序列进行特征提取与模式分类,建立手势动作的自动识别体系。 通过分析人体表面对毫米波信号的反射特性,开发非接触式生理参数监测方法,可有效检测呼吸韵律与心脏搏动频率等生命体征指标,为健康监护领域提供新的技术途径。 本研究的顺利开展,不仅深化了IWR1843DCA1000雷达系统的应用研究层次,同时为毫米波技术在多元领域的拓展应用建立了技术支撑体系。通过实证分析与仿真验证相结合的研究模式,该项目为行业应用提供了可靠的技术参照与实践范例,有力推动了毫米波雷达技术的产业化进程。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
基于直接模拟蒙特卡洛(DSMC)方法的气体分子运动仿真工具,为微观尺度气体动力学研究提供数值计算支持。该计算工具通过统计方法模拟稀薄条件下气体粒子的运动轨迹与碰撞行为,适用于航空航天工程、微纳流体系统等存在低密度气体效应的技术领域。 为便于高等院校理工科专业开展数值仿真教学,开发者采用矩阵实验室(Matlab)平台构建了模块化仿真程序。该程序兼容多个Matlab发行版本(2014a/2019b/2024b),内置标准化案例数据集可实现开箱即用。程序架构采用参数化设计理念,关键物理参数均通过独立变量模块进行管理,支持用户根据具体工况调整分子数密度、边界条件碰撞模型等参数。 代码实现遵循计算流体力学的最佳实践规范,主要特征包括:采用分层模块架构确保算法逻辑清晰,关键计算单元配备完整的物理注释,变量命名符合工程仿真惯例。这种设计既有利于初学者理解分子动力学模拟原理,也方便研究人员进行算法改进与功能拓展。 该教学工具主要面向计算机科学、电子工程、应用数学等专业的本科教学场景,可用于课程实验、综合设计项目及学位论文等学术活动。通过将抽象的气体动力学理论转化为可视化的数值实验,有效促进学生对统计物理与计算方法的融合理解。在工程应用层面,该工具能胜任微机电系统流场分析、高海拔空气动力学特性研究、纳米孔道气体输运等现象的定量评估。 随着微纳制造与空间技术的发展,稀薄气体仿真在半导体工艺优化、临近空间飞行器设计等前沿领域的应用价值日益凸显。本仿真工具通过提供可靠的数值实验平台,为相关领域的科研创新与人才培养提供技术支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值