学习大数据似乎已经成为时代的潮流，成为大数据技术人才更是很多人的梦想。不仅仅因为大数据的前景好薪资高，还有就是当下大数据技术人才实在是稀缺，如果自己能在千锋学到真正的大数据技术，那对于未来的发展将是一笔不可估量的财富。以下是总结的对于大数据常见的误区，感兴趣的可以了解一下了。
一、数据不等于信息
经常有人把数据和信息当作同义词来用。其实不然，数据指的是一个原始的数据点(无论是数字，文字，图片还是视频等等)，信息则直接与内容挂钩，需要有资讯性(informative)。数据越多，不一定就能代表信息越多，更不能代表信息就会成比例增多。有两个简单的例子：
备份。很多人如今已经会定期的对自己的硬盘进行备份。这个没什么好多解释的，每次备份都会创造出一组新的数据，但信息并没有增多。
多个社交网站上的信息。我们当中的很多人在多个社交网站上活跃，随着我们上的社交网站越多，我们获得的数据就会成比例的增多，我们获得的信息虽然也会增多，但却不会成比例的增多。不单单因为我们会互相转发好友的微博(或者其他社交网站上的内容)，更因为很多内容会十分类似，有些微博虽然具体文字不同，但表达的内容十分相似。
二、信息不等于智慧
现在我们去除了数据中所有重复的部分，也整合了内容类似的数据，现在我们剩下的全是信息了，这对我们就一定有用吗?不一定，信息要能转化成智慧，至少要满足一下三个标准：
可破译性。这可能是个大数据时代特有的问题，越来越多的企业每天都会生产出大量的数据，却还没想好怎么用，因此，他们就将这些数据暂时非结构化(unstructured)的存储起来。这些非结构化的数据却不一定可破译。比如说，你记录了某客户在你网站上三次翻页的时间间隔：3秒，2秒，17秒，却忘记标注这三个时间到底代表了什么，这些数据是信息(非重复性)，却不可破译，因此不可能成为智慧。
关联性。无关的信息，至多只是噪音。
新颖性。这里的新颖性很多时候无法仅仅根据我们手上的数据和信息进行判断。举个例子，某电子商务公司用一组数据/信息，分析出了客户愿意为当天送货的产品多支付10块钱，然后又用另一组完全独立的数据/信息得到了同样的内容，这样的情况下，后者就不具备新颖性。不幸的是，很多时候，我们只有在处理了大量的数据和信息以后，才能判断它们的新颖性。大数据学习资料分享群119599574 不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，不定期分享干货，包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的大数据开发和零基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。
如对本文有疑问， 点击进行留言回复！！
HBase Filter 过滤器之FamilyFilter详解
去 HBase，Kylin on Parquet 性能表现如何？
如何找到Hive提交的SQL相对应的Yarn程序的applicationId
我要评论
网友评论