大数据与运营分析

（1）大数据不是定义，而是应用。系统架构、数据捕获只是为了支撑验证有效的商业机会。

（2）大数据的成功应用：新信息总会给分析增加更多精准和能量、大数据通过努力确实会产生价值、有真实的成功故事。

（3）大数据构造分析流程使要花时间和投入精力的，企业应该带着切实的期望置身于大数据。

（4）几乎每一次新信息都会把新算法打败。

（5）激发大数据价值的三种方法：在现有分析流程的基础上再有价值提升；找到新方法来解决当下的问题；找到全新的问题。

（6）物联网时代的带来肯定会产生海量数据，会超越以往所有其他大数据源的数据产生速度。

（7）数据差异性也非常重要。大数据需要关注的维度有：数据量、处理能力、用户数、并发度、负载管理、安全性。

（8）大数据扩展性：需要关注的是存储和处理能力外，还需要关键看维度必须具备扩展性。

（9）必须将大数据的采集、分析作为企业行为的重要部分，否则，就出现了两张皮，不利于大数据的产业落地应用。

（10）未来就是大数据，大转变，当然，sql是否将亡，结论尚早。

（11）企业面对多种新数据源的策略：需要对数据质量给予高度重视；应该总结出存储和加工数据的最佳实践；价值最高的指标是从从数据据中创建出来的；解决业务问题的能力需要数据来验证；重新评估数据重合度以及差异性。