大数据导论托马斯—第三章大数据采用及规划考虑

背景引入：

鉴于大数据的性质及其分析能力，在项目开始时需要考虑和计划许多问题，因此要求组织识别并建立一套独特的治理流程和决策框架，以确保责任方了解大数据的性质，影响和管理要求。第三章通过详细讲解大数据分析时的主要的潜在问题和注意事项。
3.1-3.5数据分析之前要考虑的问题（同学讲的是数据前期处理）
3.6-3.10 数据分析过程中可能遇到的问题（硬件和技术支持）
3.11 具体阐述分析过程（大数据分析的生命周期）

3.1 组织的先决条件：

大数据管理框架、能进行良好数据管理的高质量数据。

3.2 数据获得（不应该为获取）

Data Procurement为数据采购的意思，由于某些数据由公司的设备或者其他平台免费获得，无需购买，所以我把这部分称为获得。（数据获取指利用一种装置，将来自各种数据源的数据自动收集到一个装置中，书中数据获得方式更丰富）

互联网或者企业获取：直接从一些专业类服务网站上抓取或者购买（例如大众点评、携程），或直接从大家在其公开的地图服务上的标注中进行筛选和获取。这就是google、百度、高德自己免费向社会开放其地图服务所能够获得的利益。尤其对于开放API免费企业客户的使用，这种获取是很有价值的。

3.3 隐私性

无隐私不数据，无数据就无服务。享受大数据时代便利的同时我们也在产生大量数据，通过平时浏览的网页、购买的商品、出行的记录等等行为都透露着自身的信息，分析这些数据可以揭示一些隐私信息。（通过大数据算法勾勒出用户肖像，然后把他们想要的、喜欢的精准送达，进而带动商业价值实现几何数级的增长。亚马逊的个性化推荐助其销售量翻番，而Facebook的精准广告投放更是成功将大把的粉丝和流量变现，这些商业佳话也是我们隐私泄露的证明。）