大数据科普：大数据后台层次角色及数据流向.pdf资源-CSDN文库

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29 浏览量 2022-11-24 14:24:59 上传评论收藏 342KB PDF 举报

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大数据科普：大数据系统后台层次角色

及数据流向

最近有不少质疑大数据的声音，这些质疑有一定的道理，但结论有些以偏概

全，应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解，需

要真正了解之后才能得出比较客观的结论。

大数据是一个比较宽泛的概念，它包含大数据存储和大数据计算，其中大数

据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计，以及计算逻辑相对复杂的大

数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下：

第一，大数据存储解决了大数据技术中的首要问题，即海量数据首先要能保

存下来，才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。

第二，大数据统计是对海量数据的分析统计和轻度挖掘，例如统计海量用户

产品的日/月活跃度、用户基于地区的分布、用户历史操作、运营侧数据指标等，

这些需要大数据计算平台的支持才能实现，对于拥有海量用户的互联网公司来说

是不可或缺的技术。

第三，大数据预测领域才是争议最多的领域。事实上，预测必有误差、必有

小概率事件，大数据预测的背后是各种机器学习 /模式识别等深度挖掘算法，这

些算法只是工具而已，用得好不好、恰不恰当还是要看应用的领域和使用者本身

的能力。就像 C++语言这个工具，适合做后台开发，不适合做网页前端，有 C++

编程很牛的程序员，也有编程很差的程序员，不能因为存在编程差的程序员而否

定 C++。

此外，大数据预测想要做到精准，门槛非常高，所以有很多声称使用大数据

预测的产品，实际效果往往不佳，给人们造成了大数据预测普遍不行的印象。由

于门槛高，真正能掌握大数据预测能力，做到精准的，目前只有很少数产品。

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