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　大數(shù)據(jù)第一重　　大數(shù)據(jù)還沒有一個統(tǒng)一的定義。麥肯錫(美國首屈一指的咨詢公司)是研究大數(shù)據(jù)的先驅(qū)。在其報(bào)告《Big data: The nextfrontier for innovation, competition,and productivity》中給出的大數(shù)據(jù)定義是：大數(shù)據(jù)指的是大小超出常規(guī)的數(shù)據(jù)庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。但它同時(shí)強(qiáng)調(diào)，并不是說一定要超過特定TB 值的數(shù)據(jù)集才能算是大數(shù)據(jù)。亞馬遜(全球最大的電子商務(wù)公司)的大數(shù)據(jù)科學(xué)家John Rauser 給出了一個簡單的定義：大數(shù)據(jù)是任何超過了一臺計(jì)算機(jī)處理能力的數(shù)據(jù)量。羅愛寶給出大數(shù)據(jù)有以下特性：①數(shù)據(jù)量大：通常達(dá)到TB級的數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜：字符數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)。③多模態(tài)數(shù)據(jù):對于同一個事物，可以通過不同的方式和角度收集到，如多模態(tài)的視頻數(shù)據(jù)，包括字幕、聲音、圖像，因此對這樣數(shù)據(jù)的獲取、存儲、處理與分析需要更高的技術(shù)和硬件支持。第二階段濟(jì)南學(xué)比較好的學(xué)校■學(xué)習(xí)目標(biāo)：能夠獨(dú)立完成中型可視化項(xiàng)目，在每個環(huán)節(jié)協(xié)同完成大型可視化項(xiàng)目。 　　大數(shù)據(jù)第三重　　中小型公司，絕大多數(shù)都已經(jīng)在云端　　5大數(shù)據(jù)時(shí)代市場營銷策略新探索數(shù)據(jù)動態(tài)圖形更新； 　更好的數(shù)據(jù)法規(guī)支持，保證行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)隱私，安全等(很重要)。 　　此時(shí)可能會產(chǎn)生如下的幾個有意思的情況：　　海量數(shù)據(jù)對企業(yè)市場營銷的影響 海量數(shù)據(jù)對企業(yè)市場營銷的影響主要體現(xiàn)在以下幾個方面：第三階段　　第8個主題：某知名電商公司Hadoop實(shí)施全程揭秘(具備掌握商業(yè)級別Hadoop的分析、開發(fā)、部署的全過程的能力) 　此時(shí)，整個大數(shù)據(jù)行業(yè)開始慢慢恢復(fù)到理性成熟階段，大家各司其職。BAT依然會以自己的主業(yè)為主，大數(shù)據(jù)雖然是一個產(chǎn)生變革的技術(shù)，然而終究是為了產(chǎn)品服務(wù)的，應(yīng)該讓擁有大數(shù)據(jù)基因的公司去做更好些。這也是人類分工體系下必然產(chǎn)生的。

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