《大数据》读后感
【导读】
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一、数据量。采集器实时都对新闻、论坛、博客、微博在进行采集，当然如果说一年的数据量不算大的话，亦或者宁波本地的数据量也没那么大的话。公司假设几年后、几十年后业务量增大了，做到了浙江省乃至全国的时候。那个时候的数据量我想应该是非常的庞大了。二、对数据挖掘的程度，当然有关公司涉及的更多。不过有时候那些公司做得仅仅是从采集的数据那里通过筛选，将相关信息发送给相关的客户。个人觉得这个价值应该被放大，通过对相关数据的挖掘对过去的规律进行总结，对未来的趋势做出预测。如固特异轮胎，根据往年的数据总结出某款轮胎某地以及在哪个时间段销量最大，然后第二年可以根据这个数据，制造商可以提前对该型号轮胎进行大量备货以备不时之需。通过挖掘在特定的时间段，哪几种商品捆绑销售会得到更好的销量等等。当然数据仓库是面向主题的数据集合，用于支持管理中的决策制定。个人觉得对公司领导层做出正确决策有很大的指导作用。2、公司应该加大数据挖掘能力。公司在招聘往里面招聘的所谓数据分析师，只不过是用来数据监测的。真正意义上面的数据分析师很是匮乏。现在客户大多希望的是能够给本企业决策有指导性意义的报告、或者建议。这就需要我们通过数据挖掘预测出未来趋势，即预测性分析。这样无论在产品推广，以及在本品牌忠诚度上都会有一定的保障。
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【全文】
首先，本书大体上都是在讲美国政府在各社会团体不断'争取“权利、三权分立制度的制衡下，一步步将信息公开的历程。以及数据对美国政治所产生的影响，美国政府如何保护公民隐私等等。其实真正涉及到企业如何变得更加'智能“，唯有第四章讲得非常详细。先来看一下完整的商务智能流程：1、通过各种来源的关系型数据库，使用ELT（提取、转换、加载）工具，对来自不同系统的数据以统一格式进行清洗、转换、集成进入到数据仓库。2、锁定目标数据后进行联机分析。通过不同的分析角度进行多维分析，这样用户可以随时创建自己需要的报表，开发人员只要在后台为用户创建构建多维的数据立方体模型，用户就可以直接在前端的各个维度之间进行切换，从不同的维度对数据进行分析。从而获得更加全面的、动态的的分析结果。3、进行数据挖掘。就是从海量数据中，挖掘出具有价值的数据。通过对数据的挖掘其一、可以发现数据的历史规律，对过去进行总结。其二、可以根据数据对未来进行预测。企业...
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