所謂大數據就是是互聯網發展到一定階段出現的一種現象和表征，我們沒有必要覺得它很神秘，它就是一個客觀存在。大數據原本是很難收集的，但是在云計算等代表的技術創新下，大數據開始很容易被我們利用起來，并且在各行各業的不斷創新下，大數據的價值逐漸被人們利用起來。也為人類帶來了很多意想不到的驚喜。許多人和企業都想蹭一波大數據的熱潮，今天我們就一起來了解一下如何正確認識大數據技術。





　　一、數據倉庫不需要大數據



　　數據倉庫是一種架構，而大數據純粹是一種技術。因此，人們不能在技術上取代其他人。像大數據這樣的技術可以存儲和管理大量數據，以合理的低成本將它們用于不同的大數據解決方案。



　　另一方面，作為框架數據倉庫組織數據以提供它的單個版本。它整合來自不同來源的數據，并以易讀的方式組織它們。它還具有數據沿襲功能，有助于識別數據的來源。



　　除此之外，我們知道可以在不受現有數據倉庫實施和業務分析干擾的情況下執行大數據分析。



　　因此，數據倉庫和大數據有其明確的需求和應用程序。



　　二、大數據技術將**數據集成的必要性



　　大數據技術使用“讀取模式”方法來處理信息。這使組織可以使用多個數據模型來讀取相同的源。人們普遍認為，它可以靈活地允許終用戶確定如何按需解釋數據資產。此外，假設大數據提供針對各個用戶定制的數據訪問。



　　但是，實際上，用戶大多依賴于數據所在的“寫入模式”



　　描述得當



　　內容是規定的



　　數據完整性及其與場景的關系



　　三、大數據總是質量數據



　　大數據并不一定意味著它包含干凈和高質量的數據。相反，在大多數情況下，大數據包括數據質量錯誤。此外，為了從收集的大數據中利用更好和正確的見解，有必要對它們進行清理。因此，錯誤的假設是不需要數據清理，收集或分析大數據。



　　四、大數據只用于分析



　　您將從各種來源獲得至少12種不同的大數據定義。在某個地方，它被定義為5V，在某個地方作為海量數據集，在某個地方它與分析相交。因此，每個人都有不同的方法來定義。



　　此外，大數據是一種除了數據分析之外還具有許多功能的技術。因此，大數據事實在許多場景中，它用于分析復雜的用例模式，以獲得更好的洞察力來解決問題。



　　五、Hadoop是內存技術的替代品



　　Hadoop是受歡迎的大數據工具。內存技術與Hadoop底層架構集成，有助于實時集成來自各種源的大量數據。因此，內存是Hadoop的理想平臺及其技術基礎。



　　因此，Hadoop不是競爭技術或內存計算的替代品。



　　如何正確認識大數據技術.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示重視大數據，但是不要過于迷信大數據，它并不是法力無邊的科學方法，有很多局限性。如果一個人陷入數據的汪洋大海中，往往還會限制自己的想象力和創造力。