匹配大咖,新手很难有机会,应当分散交换,不能太固定。
大数据哪个部分的内容比较难接受?
人们最期待的大数据的地方也就是大数据最难让人接受的地方,比如数据分析。在大数据分析之下一方面可以发现很多以前无法发现的知识和规律,一方面也让个人隐私无所遁形。
据说Google的大数据分析已经可以做到,即使你换台电脑,也能分析出来你是谁。
大数据技术学起来有一定难度,尤其是匹配大咖,新手很难有机会,应该分散交换?
在人工智能时代,大数据是基础,数据价值得到了体现,当然,大数据细分有很多技术方向,如果要想进入这行,要对大数据整个行业都有一定的了解。
在大数据后面,有一个内容是数据挖掘,数据挖掘是对海量数据进行过滤,计算,分析后,得到数据后面的价值,这要求对一个人的编程,算法都要有深入的理解。
客户部分:1.投入与产出比,不划算
编程人员:1.懂行的太少,要么技术懂,要么业务懂,综合的少
你是指客户难接受吗?
其实大数据是对大量数据治理的技术和产品
我个人觉得,最难接受的,是客户花了钱购买了大数据产品后,没有感知。
但是,大数据平台就是没有什么明显感知的产品。
所以,客户需要感知,然后各种厂商就做数据可视化,各种图表。没有什么实际用处。
大数据最难接受的就是平均工资。真的让人受不了这个评论
这个时代是大数据时代 接不接受 都得解受
个人隐私,个人分析。行为模式,思维模式,一旦被人研究透了,残忍残酷命运,随之而来,想想多可怕。
大数据哪个部分的内容也不难接受,但是大数据是一个产业链问题,主要是数据生产,数据流转,数据应用,容易忽视的,是数据流转授权,难点是数据生产和汇聚,闪光点是数据应用,这也是最贴近生产生活的展现层面。大数据需要一盘棋发展,从国家层面,到区域层面,再到小区域中心,分三级发展是最科学的,目前也是这么规划的,但是遵照执行方面似乎还有问题,说来说去,大家都想在数据黑洞边上,捡点残渣剩饭