問答專欄Q & A COLUMN
大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細(xì)致的分解它，著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢；從大數(shù)據(jù)隱私這個特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。
第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲到形成結(jié)果的整個過程。
第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。
大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個方面：
（1）對大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷；
（2）做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；
（3）面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。
不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經(jīng)濟(jì)意義的了解。”這確實(shí)是需要警惕的。
在這個快速發(fā)展的智能硬件時代，困擾應(yīng)用開發(fā)者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點(diǎn)。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如，通過結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析，下面這些對企業(yè)有益的情況都可能會發(fā)生：
（1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
（2）為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實(shí)時交通路線，躲避擁堵。
（3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標(biāo)來定價(jià)和清理庫存。
（4）根據(jù)客戶的購買習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。
（5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
（6）使用點(diǎn)擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避欺詐行為。
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大數(shù)據(jù)是指“無法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合。”業(yè)界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數(shù)據(jù)的特征。
在談?wù)撌裁词谴髷?shù)據(jù)之前，不妨先看看大數(shù)據(jù)四個特征。一是數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)，這個很容易理解，最初個人電腦軟盤或硬盤容量以KB或MB為單位，現(xiàn)在則以GB和TB為單位，數(shù)據(jù)容量提高了一千倍至十億倍。二是數(shù)據(jù)類型繁多(Variety)，最初數(shù)據(jù)以文字或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的形式存儲，現(xiàn)在音頻、視頻、圖片等被廣泛應(yīng)用，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多。三是價(jià)值密度低(Value)，價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控中，有用數(shù)據(jù)可能僅有一二秒。四是處理速度快(Velocity)，這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征，大容量、低密度數(shù)據(jù)必然要求高速處理以提取有用的信息。
由于互聯(lián)網(wǎng)公司往往儲存有大量的用戶網(wǎng)購、用戶出行、用戶搜索、用戶瀏覽等信息，通過對這些信息快速處理和聚合分析，能夠判斷用戶未來幾天甚至未來幾個月的可能行為，為互聯(lián)網(wǎng)公司提供智能化推薦、供應(yīng)鏈管理、價(jià)格優(yōu)化、欺詐行為判斷等更優(yōu)的服務(wù)。在利用大數(shù)據(jù)時候，除了前面所述的四個特征外，數(shù)據(jù)還必須具有關(guān)聯(lián)性：數(shù)據(jù)來自同一類型人物、數(shù)據(jù)來自同一時間段、數(shù)據(jù)來自同一個產(chǎn)品等等。
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目前UI設(shè)計(jì)行業(yè)整體發(fā)展非常不錯，許多企業(yè)都急需設(shè)計(jì)方面人才，相應(yīng)設(shè)計(jì)崗位需求也在不斷增強(qiáng)，正是學(xué)習(xí)的好時機(jī)。想要學(xué)好UI設(shè)計(jì)，需要掌握相應(yīng)的技能。如果你想要學(xué)UI設(shè)計(jì)，需要考慮自己是否有基礎(chǔ)，市面上一般學(xué)習(xí)費(fèi)用在2W左右，時間在4-6個月不等。如果你不知道到底怎么選擇，千鋒的很不錯，你可以實(shí)際去看一看，聽一聽，讓自己做出合適的決定
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