民谣大数据,大数据里的民谣的杂文随笔

第一篇：民谣大数据,大数据里的民谣的杂文随笔

QQ音乐通过大数据分析发现，用户听歌播放量每年都有大幅度增长，音乐已经成为渗透到人们生活方方面面的一种生活方式。

有意思的是，春运期间的“回家、返程”两个时间点，听歌风格形成很大反差，一部分用户在归乡期间醉听澎湃的摇滚，却在返程期间静听淡淡的民谣。

用听摇滚的方式表现放假回家的愉悦，用听民谣的方式表现开始工作的惆怅，这是大数据能直接告诉我们的。

其实，摇滚更多的表达一种极强的精神信仰，而民谣则具有远不止惆怅的精神气质。

有人认为当今民谣鲜有精品，多数都是为赋新词强说愁，南方北方、麦田姑娘的混搭。但无论如何，好的音乐总会被人们发掘。

民谣俨然已经成为某种情感的连接点，正弥补着千千万万个返程人空虚的情感。

民谣产生了大数据，大数据也开始了分析民谣。

有人用大数据分析发现，民谣中出现最多的几个意象是：再见，姑娘，夜空，孤独，快乐。

于是，再见吧，姑娘，这夜空孤独又快乐！爱民谣的我们，感受着世界的悲催，却还是在憧憬着美好的明天。

这是大数据直接告诉我们的，也是大数据里的民谣。

第二篇：大数据学习心得

大数据学习心得

现在大数据已经成为IT行业的一块香馍馍了，有很多人开始学习大数据了，我也不例外，我两个多月前开始在科多大数据学习大数据，因为是零基础，所以目前还在学习Java基础，学的时间也不算短了，有些感受想和大家一起分享一下。学习大数据其实并不是一条很简单的道路，大数据行业不算轻松，但是努力了之后回报很大，但从薪资来说，就能让人很满意。所以一开始还是要做好准备，零基础的朋友不要被网上各种说难的言论吓到，只要你决定开始，跟着课程安排走，一般专业的培训机构课程的设置都是逐步递进的，一旦有什么不懂的就积极的向老师询问，及时把问题解决的，慢慢的你就会发现自己已经掌握了很多知识了，所以说一开始不要有畏难心理。

其次就是要多交流，和老师交流和同学交流，多交流才能更好地了解到自己的不足和欠缺，真的，不要怕丢脸，我们就是因为不懂才去学的，只有把自己的疑惑都提出来了，才能更好地学到知识，要不然什么都一知半解的，最后发现自己什么都没学会，这相当于浪费了自己的时间精力和学费，所以学知识一定要学透，不要怕问。

最后就是多练，选学习机构的时候，一定要看看他们的课程安排里面有没有实战课程，这一点很重要，比如我在科多大数据学的时候，课程中间有老师带着做一些实际的项目，我觉得来参加培训，实践真的比知识更重要，只有这样才能对自己今后要做的工作更清晰。

第三篇：大数据学习体会

“大数据前沿技术及应用”专题研修活动

大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。下面我结合实际，谈谈大数据在教育管理中的几点应用：

1.现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。

2．实现个性化教育。利用大数据，我们可以去关注每一个学生个体的微观表现，比如，他在什么时候翻书，听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留多久，在不同学科的课堂上提问多少次，开小差的次数，会向多少同学发起主动交流，等等。这些数据的产生全是过程性的，包括课堂的过程，作业的过程，师生互动过程等，这些数据完全是在学生不自的情况下收集，因此采集非常自然真实，可以获得学生的真实表现。在教学上根据学生情况因材施教。

3．大数据能够帮助我们解决没有办法收集分析大数据的困境，做以前不能做的事情。那这对学习意味着什么呢？它不仅仅意味着能影响教学结果，还影响着决定者每个学生学习的方式和学习的内容。我们可以给每个学生提供个性化的教学内容，教学服务以及教学方式，也让他们的学习变得越来越容易和简单。十九大报告提出，建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化，办好人民满意的教育。我认为当进入大数据时代后，在党和国家的关心下，我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划,改变我们的教育教学评价体系,甚至还有更深远的影响。

第四篇：大数据答案

1.宁家骏委员指出，过去我们研制一个新型号的航天器，平均需要多长时间？（单选题1分）得分：1分 A.7-8年 B.5-6年 C.3-4年 D.1-2年

2.大数据元年是指（单选题1分）A.2010年 B.2011年 C.2013年 D.2012年

3.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）1分

A.300个 B.100个 C.400个 D.200个

4.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（单选题1分）A.诊疗数据 B.个人健康管理数据 C.公共安全数据 D.健康档案数据

5.（）提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复杂程度，每得分：1分

得分：

得分：0分 18个月左右可以翻一番。（单选题1分）A.乔布斯 B.比尔•盖茨 C.爱因斯坦 D.戈登•摩尔

得分：1分

6.吴军博士认为过去五十年是（）的时代。（单选题1分）A.拉尔定律 B.摩尔定律 C.科尔定律 D.艾尔定律

得分：1分

7.根据周琦老师所讲，高德2014年被（）全资收购了。（单选题1分）A.腾讯 B.搜狐 C.百度 D.阿里巴巴

得分：1分

8.根据涂子沛先生所讲，现在非结构化数据已经占人类数据总量的（）。（单选题1分）分：1分

A.45% B.60% C.75% D.95%

得9.根据周琦老师所讲，高德早在（）就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。（单选题1分）得分：1分 A.2002年 B.2007年 C.2004年 D.2005年

10.戈登•摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复杂程度，每（）左右可以翻一番。（单选题1分）A.4个月 B.1个月 C.6个月 D.18个月

11.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖（）多个城市以及全国高速路网。（单选题1分）得分：1分

得分：1分

A.一百一十 B.八十 C.一百 D.九十

12.郭永田副主任指出，1982以来，CPU的性能提高了（）。（单选题1分）A.350倍 B.35000倍 C.35倍 D.3500倍

13.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的？（单选题1分）A.老布什

得分：1分

得分：1分 B.克林顿 C.小布什 D.奥巴马

14.（）年3月1日，贵州·北京大数据产业发展推介会在北京隆重举行，贵州大数据正式启航。（单选题1分）A.2016 B.2010 C.2014 D.2012 15.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题1分）A.25 B.38 C.30 D.21 16.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）。（单选题1分）A.新一代信息技术

B.新一代信息技术和服务业态 C.新一代服务业态 D.新一代技术平台

17.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第一位的是（）（单选题1分）1分

A.杭州市

得分：

得分：0分 得分：1分 得分：1分 B.嘉义市 C.嘉兴市 D.高雄市

18.总书记指出，我国有（）网民，这是一个了不起的数字，也是一个了不起的成就。（单选题1分）A.4亿 B.5亿 C.7亿 D.6亿

19.大数据的利用过程是（）。（单选题1分）A.采集——挖掘——清洗——统计 B.采集——清洗——挖掘——统计 C.采集——清洗——统计——挖掘 D.采集——统计——清洗——挖掘

20.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年，农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）A.8Mbps B.6Mbps C.2Mbps D.4Mbps 21.关于大数据的特征，以下理解正确的是（）。（多选题3分）A.大数据将颠覆诸多传统 B.大数据的价值重在挖掘

得分：3分

得分：1分

得分：1分 得分：1分 C.重视事物的因果性 D.重视事物的关联性

22.美国大的猎头公司储备人才考虑的因素包括（）。（多选题3分）A.情商 B.经历 C.智商 D.价值观

23.关于信息技术产品的演进，下列说法正确的有（）。（多选题3分）A.可穿戴式设备产生

B.信息技术产品量化生活/量化自我 C.遵循三大定律

D.微电子技术在和其他技术领域相融合

24.关于Web1.0时代，下列说法正确的有（）。（多选题3分）A.人和物之间可以全面互联，客观准确地感知和表达 B.更多的是传统的信息化方式

C.根本理念是用信息化替代传统服务管理方式

D.人类可能赋予物质世界更多自我表述、自我展现的机能

25.云计算使得使用信息的存储是一个（）的方式，它会大大地节约网络的成本，使得网络将来越来越泛在、越来越普及，成本越来越低。（多选题3分）A.密集式 B.密闭式 C.共享式 D.分布式

得分：0分 得分：3分

得分：3分 得分：3分 26.郭永田副主任指出，物联网在大田作物生产中的应用体现在以下哪些方面？（多选题3分）得分：3分

A.农田环境监测 B.农作物长势苗情监测 C.农作物病虫害监测 D.农业精准生产控制

27.根据周琦老师所讲，高德地图有哪些功能？（多选题3分）A.为用户搜索地点 B.避堵路线方案规划 C.交通路况实时播报

D.智能计算到达目的地所需的时间

28.信息技术发展产生了怎样的深刻变革？（多选题3分）A.信息技术发展推动了人类社会获取信息方式的变革 B.信息技术发展推动了智能手机、家电等的普及 C.信息技术发展推动了商品销售方式的变革 D.信息技术发展推动了工业生产方式的变革

29.下列哪些国家已经将大数据上升为国家战略？（多选题3分）A.美国 B.法国 C.日本 D.英国

30.贵州发展大数据带动的衍生业态包括（）。（多选题3分）A.智慧健康

得分：3分

得分：3分 得分：0分

得分：3分 B.智慧教育 C.创客小镇 D.智慧旅游

31.关于大数据的内涵，以下理解正确的是（多选题3分）A.大数据里面蕴藏着大知识、大智慧、大价值和大发展 B.大数据在不同领域，又有不同的状况

C.大数据还是一种思维方式和新的管理、治理路径 D.大数据就是很大的数据

32.大数据作为一种数据集合，它的含义包括（多选题3分）A.数据很大 B.很有价值 C.变化很快 D.构成复杂

33.郭永田副主任认为，云计算的优势体现在以下哪些方面？（多选题3分）A.云计算服务更加安全可靠 B.云计算可以大大降低成本和能耗 C.云计算可以有效提高资源利用率 D.云计算可以真正实现按需服务

34.根据周琦老师所讲，高德现在的数据来源主要是（）。（多选题3分）A.政府数据 B.国外数据 C.公众数据

得分：3分

得分：3分

得分：3分 得分：3分 D.行业数据

35.信息社会经历的发展阶段包括（多选题3分）A.互联网时代 B.计算机时代 C.云计算时代 D.大数据时代

36.从传播学角度解释，新兴的网络平台提供了非常大的开放空间，让人们更加有可能享有对信息的（）等。（多选题3分）A.监督权 B.参与权 C.知情权 D.表达权

37.大数据时代的五个无处不在，具体指的是（）、服务无处不在。（多选题3分）3分

A.网络无处不在 B.软件无处不在 C.大数据无处不在 D.计算无处不在

38.信息技术产品的演进遵循哪些定律？（）（多选题3分）A.梅特卡夫定律 B.摩尔定律 C.吉尔德定律 D.图灵定律

得分：3分

得分：

得分：3分

得分：3分 39.根据涂子沛先生所讲，有哪些因素推动了大数据的出现？（多选题3分）A.普适计算 B.摩尔定律 C.社交媒体 D.数据挖掘

40.云计算的特点包括以下哪些方面？（多选题3分）A.低使用度 B.高性价比 C.服务可租用 D.服务可计算

得分：3分

得分：3分

41.根据涂子沛先生所讲，在大数据时代，我们会越来越依赖机器和网络。（判断题1分）得分：1分

正确 错误

42.信息技术发展推动了人类社会获取信息方式的变革。（判断题1分）正确 错误

43.《促进大数据发展行动纲要》指出，要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。（判断题1分）正确 错误

44.宁家骏委员指出，以大机械系统为主的工业革命发生在18世纪。（判断题1分）得分：1分

正确

得分：1分

得分：1分 错误

45.大数据应用的主要领域是政府和商业领域。（判断题1分）正确 错误

46.宁家骏委员指出，越来越多的企业，通过部署云计算、开发大数据资源，实现了协同设计、协同制造。（判断题1分）正确 错误

47.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》指出，要从人民群众迫切需求的领域入手，重点推进网上预约分诊、远程医疗和检查检验结果共享互认等便民惠民应用。（判断题1分）正确 错误

48.根据周琦老师所讲，高德现在的数据来源主要是公众数据和行业数据。（判断题1分）得分：1分

正确 错误

49.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。（判断题1分）正确 错误

50.宁家骏委员指出，大数据并不能成为全球治理的工具。（判断题1分）正确 错误

51.吴军博士认为凡是简单、重复的工作，在未来的时代里一定是机器做得比人更好。（判断

得分：1分

得分：1分 得分：1分 得分：1分

得分：0分 题1分）正确 错误 得分：1分

52.在医疗健康领域中，大数据面临着安全风险、道德风险、伦理风险。（判断题1分）分：1分

正确 错误

53.20世纪50年代-80年代，第一代信息传输技术只能传输4380路信号。（判断题1分）得分：1分

正确 错误

得54.2015年，国务院办公厅在《关于加快高速宽带网络建设推进网络提速降费的指导意见》中指出：到2017年底，90%以上的行政村将实现光纤到村。（判断题1分）正确 错误

55.根据周琦老师所讲，通过索引技术，在分析具体问题时，可以回调出每条道路对应时刻的通车轨迹。（判断题1分）正确 错误

56.Web2.0的实质没有变化，只是用电子化过程替代人工过程。（判断题1分）分

正确 错误

57.1997年，1GB闪存的价格将近8000美元，现在是25美分。（判断题1分）分

得分：1得分：

1得分：1分

得分：1分 正确 错误

58.大数据的应用之一是，促进健康管理的个性化和多元化。（判断题1分）正确 错误

59.我国国内行业之间的信息化发展水平差距比较大，农业信息化属于短板。（判断题1分）得分：1分 正确 错误

60.《三网融合推广方案》指出：要扩大农村地区宽带网络覆盖范围，提高行政村通宽带、通光纤比例。（判断题1分）正确 错误

得分：1分

得分：1分

第五篇：大数据认识

大数据认识

班级：B200216电商本科2 姓名：陈家玮 学号：20021624

一

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

层面

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

价值

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2)做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值 趋势

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

趋势五：数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

趋势六：数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

趋势八：数据生态系统复合化程度加强

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

二

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

优点

高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

hadoop大数据处理的意义

Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

大数据精髓

A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力

C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

开源大数据生态圈：

1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。

2、.Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。

3、NoSQL，membase、MongoDb 商用大数据生态圈：

1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。

2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。

3、数据集市：QlikView、Tableau、以及国内的Yonghong Data Mart。大数据分析

Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

Semantic Engines（语义引擎）

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。