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2020-12-17 13:41:59 阅读（144）
2011年，大家开始谈论大数据，有人说这是大数据，也有人说这是大数据。2012年，大家都在尝试使用大数据。今年很奇怪，当我们去美国讨论大数据时，我们发现大多数人已经开始停止谈论大数据，并开始谈论Data。这个词很有意思。如果我们把数据工程化，一定要有标准出现，有标准出现后，会有一些楼层出现。那Data我自己的想法是什么呢？我们的Data应该泛化更多的人使用它，更多的人使用数据，就像我们让每个人在20年前使用技术一样，今天的数据是为更多的人使用它。现在我们有很多数据，我们以前做决定，可能需要花很多钱仔细考虑，但今天我们有一些大数据，我们以前做一些非常困难的决定，今天相对容易做，事实上，这也是一个非常重要的拐点。也就是说，当我们能够用数据来判断一个问题时，我们就用数据来解决问题。大数据已经从四个V时代开始，Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value可实时性、可解释性、数据准确性/稳定性延伸到三个维度。这三个维度是我们现在能否使用数据的三个非常重要的维度。整个数据中的问题是什么？整个数据的问题是，业务人员不知道如何使用数据？不知道别人怎么用数据的人？所以中间有一个很大的障碍，所以这是大数据铺的普遍现象。如果我们今天有很多大数据，我们不认为有一个问题是找到数据来解决问题，而是操作数据，我们收集大量的数据可以帮助我们解决许多未来的问题，这被称为大数据。在过去，阿里巴巴的大数据有两个循环，一个循环是如何使用数据，一个循环是如何提高数据，如何改进数据，两个循环不断移动，所以我们在两个循环中不断进步，所以数据是实践的。三年前，阿里巴巴的大数据不仅可以看到，还可以使用。但是今天去一个地方不仅是为了你，也是为了别人。这一次，当我们想让别人使用时，第二个圈比以前的圈更难，更注重准确性。就我们的整个数据操作而言，我们会发现从整个操作中产生了一些价值。同时，我们在整个事情中找到了许多新的数据和工具。最近，我们正在解决这些问题。我们必须保证数据的生成、人才的不匹配、数据冗余、工具的不一致性、安全性和质量，否则就不容易产生数据的价值。事实上，两年前，我写了一篇关于大数据的十条警告，这是关于我们在制作数据时应该注意的几个问题。我说一切都是从问题开始的，从实践中提取数据，使数据体验超级简单，让数据跟随人，然后从分类和重组中颠覆。现在两年后，我认为我们应该改变它，所以我们不能保证数据的质量。此外，大安全不是监督，也不能监督。因为大数据本身太大，你需要更多的人来使用它，但是没有办法通过监控来监控大数据。 利用数据获取更有用的数据是非常重要的。只有将来建立数据，我们才能取得进展，因为我们尽最大努力制作许多模板。然而，由于我们没有保证今天模板的数据质量，今天的大数据做得很好。如果我们甚至不知道我们的大数据是否做得好？怎样才能继续做好大数据？因此，为了取得进展，我们需要建立数据数据。最后一件非常重要的事情是，我们应该让人们擅长做什么，机器擅长做什么。不要倒过来，人做机器擅长的事，机器做人擅长的事，这样效率就会降低。
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