365bet买球游戏对大数据技术的利用很不充分

　　如果你多接触几个现今的创业者或是365bet买球游戏，只要他们的产品和数据相关，那么会有不少人告诉你他们在采用“大数据”的技术做些事情。但实际上，真正有能力获取足量数据公司的并不多，而且，即使他们有一定量的数据，这些数据也并没有他们所说的那么值钱——除了对基本数据处理能力的要求外，如何清晰和筛选有效数据?如何找到看似没有联系的数据背后的相关性?如何可视化地展现数据结果?如何将这些计算结果与自身的产品和商业模式结合起来?如何实时地将数据模型反映在产品中?……在全局大量数据的采集背后，365bet买球游戏对大数据技术的利用困难重重。

　　新的技术概念总是备受热捧，最后导致的结果就是掀起一阵热浪，留下一堆泡沫，“大数据”就是其中的一个。

　　最近，着名的信息技术研究和分析公司Gartner就做了一项有关365bet买球游戏使用大数据的调查，在受访365bet买球游戏中，有64%都已经或计划采用大数据技术，但实际的状况，却不尽人意。

　　这份报告显示，在2012年，有27%的365bet买球游戏开始从事大数据相关的工作，有31%计划于两年内展开大数据项目。到了2013年，有30%的365bet买球游戏已经引入了大数据，计划参与的365bet买球游戏比例也增至34%。造成这一现象的原因是不少365bet买球游戏都认为大数据能够帮助他们提升用户体验、改进365bet买球游戏效率或是发现新的商业模式或产品。

　　56%的365bet买球游戏不知道如何中数据中获取价值;41%的365bet买球游戏无法将这项技术与公司战略结合起来;34%的365bet买球游戏缺乏大数据的处理能力;33%的365bet买球游戏难以整合多样的数据资源;29%365bet买球游戏的基础架构遭遇挑战;27%的365bet买球游戏面临隐私和数据安全问题;26%的365bet买球游戏在对大数据项目投资上存在疑惑……甚至还有23%的公司不知大数据究竟为何物?

　　在我看来，365bet买球游戏引用大数据首先得明白——大数据的利用并不是预设方向的数据验证，例如判断人群中A或B选择的倾向性。而是在对巨大体量的数据源进行筛选、做相关性判断、进行处理后，取舍不同维度的数据结论，建立合适的数学模型，同时，不断的在产品上将检验并修正模型。

　　同时，365bet买球游戏也需要明白，对于不同的行业，大数据的意义也是不同的，例如一些用简单的测试或抽样就能获得较准确结论的行业，盲目使用大数据除了徒增成本、歪曲产品线外，带不来多大的好处。