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《决战大数据：驾驭未来商业的利器》是车品觉编写的一本书，2014年4月由浙江人民出版社出版。

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④ 如何驾驭大数据

首先，申明一点，个人认为使用驾驭这个词好像不太恰当。

作为在大数据领域混了近五年的选手，近一年将近有数十个人问我关于如何入门大数据的事。

其中有刚毕业入职的童鞋，有在校的大学生，也有工作了几年想要换方向的朋友。

我就结合我自己的经历稍微说一下。

我是2012年入坑大数据的，大数据是2010年左右开始引入国内的，在2012年左右，国内开始思考大数据与产业结合落地的事，并在2015年达到高潮，随后进入良性稳定期。

//具体对大数据发展历史感兴趣的，可以关注我的公号“数据虫巢”，其中有篇《闲话国内大数据发展简史&产业化落地》，涉及比较多的发展介绍。

回归正题，我从大数据平台开发步入大数据的领域，从离线处理、分布式存储，到后来的数据应用开发，再逐渐涉及数据挖掘等相关的领域。

经过五年的摸爬滚打，对于整个大数据领域的一些东西，或多或少都了解一些。

所以，对于想要进入这一领域的朋友来说，我建议就是以点到面，先由一个点切入这个行业，再逐渐扩展自己的知识。

首先大数据领域细分的切入点有：数据收集爬虫方向，数据清洗ETL，数据分析，大数据平台开发，数据挖掘，数据应用开发等几个大方面。

其中涉及到数据挖掘算法等，门槛较高，所以，可以从数据分析，或者平台开发类入手。

对于已入坑的的选手，建议多折腾，大数据领域对于开源的要求略高，所以我们必须有足够的洞察性，以及快速的学习能力。

就个人来说，一直都在业余之时会补充自己的知识面，例如先前的时候，数据虫巢官网的建立，终于让我打通了数据爬取，清洗，处理，存储，分析挖掘，java后端以及前端数据可视化的整个流程，算是把自己的知识面给补齐了吧。

也建议其他童鞋，可以多写写代码，没事爬点数据，分析分析着玩，对自己的技能扩展是有好处的。

最后，大数据领域需求多交流，因为这个领域的东西变化太快，所以需要保持高度的关注，以及与同行交流最新的知识，才能更快的进步。

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《驾驭大数据》（Bill Franks）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：驾驭大数据

作者：Bill Franks

译者：黄海

豆瓣评分：6.4

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2013-1

页数：242

内容简介：

本书提供了处理大数据和在企业中培养创新和探索文化所需的工具、流程和方法，描绘了一个易于实施的行动计划，以帮助企业发现新的商业机会，实现新的业务流程，并做出更明智的决策。

本书重点介绍了如何驾驭大数据浪潮，并详细地介绍了什么是大数据，大数据为什么重要，以及如何应用大数据。本书还从具体实用的角度，介绍了用于分析和操作大数据的工具、技术和方法；以及从人才和企业文化的角度，介绍了如何使分析专家、分析团队以及所需的分析原则更加高效，如何通过分析创新中心使得分析更加具有创造力，以及如何改变分析文化。

本书适合对数据处理、数据挖掘、数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读。

作者简介：

Bill Franks是Teradata公司全球合作伙伴计划的首席分析专家，他负责跟踪研究分析领域的前段趋势，帮助客户理解Teradata和其分析合作伙伴如何为客户创造价值。Bill还负责管理Teradata与SAS合作成立的业务分析创新中心，并专注于帮助客户获得创新分 析能力。此外，Bill负责制定Teradata公司在高级分析领域的战略与定位。

Bill是国际数据分析研究所的一名讲师，国际数据分析研究所 ( International Institute for Analytics ) 是由分析领域专家Tom Davenport成立的研究机构。Bill还是一名活跃的演讲人和博客作者，他的博客地址是：http://iianalytics.com/category/faculty-blogs/bill-franks。

Bill一直专注于如何将复杂的分析转化为业务人员可以理解的语言，并帮助企业更有效地使用这些分析成果。他曾服务于很多不同行业和公司规模的客户，其中有财富前100强的大型企业，也有小型的非盈利组织。

Bill拥有弗吉尼亚科技大学应用统计专业的学士学位，以及北卡罗来纳州立大学应用统计专业的硕士学位。

⑥ 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据读《驾驭大数据》

去年出版的《大数据》（涂子沛着）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国政府的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！大数据重要以及不重要的一面与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。网络数据与电子商务对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。一些有价值的应用场景大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手机应用所提供的时间和位置的数据也会提供主动的、及时的推送客户关怀信息，有利于改善客户关系和创造商业机会，也可以利用它进行共同目的和兴趣的社交，这些都会带来一种令人惊奇的业务创新。在视频游戏、电信话费清单上，作者也提出了十分有价值的洞见。技术、流程、方法、组织、人、文化作者是Teradata的首席分析师，绝非是文献学专家和徒有虚名之辈，他在书中也介绍了如何利用海量并行架构（MPP），云计算、网格计算、MapRece等时下炙手可热的技术从大数据中披沙沥金，驾驭大数据。同时，作者一直在提醒我们，数据只是源，“思想才是分析之父”，“有价值和影响力的分析才是优质分析”，优质分析要符合G（Guided指导性）R（Relevant相关性）A（Explainable可行性）T（Timely及时向）原则，并且优质的分析要能提供答案、提供用户需要的东西，要能提供新的解决方案，对实际行动有指导意义，从这个角度看，它区别于报表那种标准和固定的数据呈现模式，借助于大数据分析，用户能够把握现状、预测趋势，这样才能驾驭未来。作为一个大数据的行动者和实干家，作者也结合自己的工作经验，对于如何成为优秀的分析师，给出了他的答案，那就是学历、数学和编程等技能“它们仅仅是起点而已”，优秀分析专家身上更重要的才能是“承诺、创造力、商业头脑、演讲能力和沟通技巧、直觉”，这种人一将难求，它需要分析师长期的工作经验积累，从这点看，数据分析“不能只把自己当成科学家，业内最好的分析专家毫无疑问也是艺术家”。企业的大数据探索之旅，并非一片坦途，也会充满了各种艰险，这就需要企业具有创新性的文化氛围，容忍冒险和犯错，并鼓励尝试，作者也切中肯綮的提出“关注人，而不是工具”，“打破思维定势，形成连锁反应，统一行动目标”的创新之路，供读者思考和借鉴。时异而世移，我认为，在当今社会，企业直面社会的剧烈变化，在管理工作中依赖小规模的“点子”“好主意”的传统做法已经难以应对市场的激烈竞争，企业需要从那些来自于现场、来源于客户、来源于多个时空的全方位的立体信息中找到利润的宝藏，才能获得持续增长的动力，从这个意义上看，驾驭大数据是企业驾驭未来的必经之路。

⑦ 驾驭大数据

大数据包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值，最终驾驭好大数据。

⑧ 驾驭大数据的内容摘录

你收到一封邮件，邮件中提供了一套个人电脑的报价。而你几个小时前 刚刚在这家零售商的网站上搜索过电脑的信息，似乎它们已经读出了 你的想法……当你驱车前往这家商店购买这套个人电脑时，你路过了一家咖啡店，你看到了这家咖啡店的一条折扣信息。你获知由于你刚来到这片区域，你可以在未来20 分钟内享受10%的折扣…… 在你享用咖啡的时候，你收到了一家制造商关于某产品的道歉...

⑨ 随着大数据时代的到来，企业应该培养哪些能力才能更好的驾驭大数据

整合数据的能力、探索数据背后价值的能力、快速实时行动的能力。正如某IT行业的精英所说：“如果企业在信息治理上培养出这三种能力，对未来大数据时代的驾驭能力会增强，面临到的挑战会降到最低。”

⑩ 中国互联网的下一个十年可能是怎样

个人一点小小认识，互联网下一个阶段将是从移动互联网到智能互联网的转变，智能互联网可能是智能家居和汽车之间互有网络连接的爆发。然后才能到真正的人工智能时代。。十年以后，人们的购物，社交，信息的获取方式，可能会有大的改变。