程序员提示大数据将出新法, 杀熟? 我们的隐私。。。

数据分析的人才需求每年都在增长，而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。”——美国企业与高等教育论坛（BHEF）与普华永道（PWC）近期发布重要报告，现在入行数据分析师恰逢其时。近来大数据因为人才需求，越来越多人进入程序员这一行业。用大数据来赚钱也出现新的方法，那就是用数据分析归类出每人的情况。而在近日两会中国家也将出行新法。



​“只要拥有足够多的数据，我们可以变得更聪明”是大数据时代的一个新认识。因此，在大数据时代，原本复杂的“智能问题”变成简单的“数据问题”——只要对大数据进行简单查询就可以达到“基于复杂算法的智能计算的效果”。为此，很多学者曾讨论过一个重要话题——“大数据时代需要的是更多数据还是更好的模型（moredata or better model）？”。机器翻译是传统自然语言技术领域的难点，虽曾提出过很多种“算法”，但应用效果并不理想。近年来，Google翻译等工具改变了“实现策略”，不再仅靠复杂算法进行翻译，而对他们之前收集的跨语言语料库进行简单查询的方式，提升了机器翻译的效果和效率。在大数据时代，企业需要重视一个新的课题——数据业务化，即如何“基于数据”动态地定义、优化和重组业务及其流程，进而提升业务的敏捷性，降低风险和成本。但是，在传统数据管理中我们更加关注的是业务的数据化问题，即如何将业务活动以数据方式记录下来，以便进行业务审计、分析与挖掘。可见，业务数据化是前提，而数据业务化是目标。
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