大數(shù)據(jù)的采集?？茖W(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動著大數(shù)據(jù)時代的來臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問題，只是面對如此眾多的數(shù)據(jù)，我們怎樣才能找到其內(nèi)在規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的特點。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、 要求實時性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復(fù)雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的挖掘和處理。大數(shù)據(jù)必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計算架構(gòu)，依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)，因此，大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實現(xiàn)資訊的有效利用。舉個本的例子，比如在奶?；?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題對于BI和數(shù)據(jù)管理人士來說一定不陌生。很多BI和分析團(tuán)隊努力保證數(shù)據(jù)的有效性并說服業(yè)務(wù)使用人員去信任信息資產(chǎn)的準(zhǔn)確性和可靠性。作為個性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報表軟件可以對數(shù)據(jù)中信任缺乏的問題加以彌補(bǔ)：在Excel中存儲和操作分析數(shù)據(jù)的功能為支持自助分析能力創(chuàng)造了環(huán)境，但可能不會激發(fā)其他用戶對結(jié)果的自信心。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據(jù)提供標(biāo)準(zhǔn)化流程來幫助樹立信心。但是，由于不斷增加的數(shù)據(jù)容量和更廣泛多樣的數(shù)據(jù)類型，特別是當(dāng)涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合時，就會對一個大數(shù)據(jù)的實施增加難度系數(shù)。建立評估數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)以及對它們進(jìn)行升級以處理那些更大、更多樣數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)實施的成功和分析框架的使用是至關(guān)重要的。

所以不管是對于投資者來說，還是對于項目的運(yùn)營團(tuán)隊來說，都需要對項目穩(wěn)定回報論證的相關(guān)內(nèi)容高度重視。不管是任何一項投資項目在成立之初，都是追求較高的投資收益。而投資回報能否持續(xù)穩(wěn)定，也是影響項目運(yùn)營團(tuán)隊和投資人對項目進(jìn)行評價的重要方面。

   如果項目的風(fēng)險控制部門，能夠?qū)⒃擁椖吭谶\(yùn)營過程當(dāng)中所呈現(xiàn)的一系列風(fēng)險因子，或者是所可能出現(xiàn)的一系列風(fēng)險事件，控制在可以預(yù)防的范圍之內(nèi)，那么這樣的項目就能夠保證擁有比較穩(wěn)定的投資回報。

   在這一過程當(dāng)中，勢必會出現(xiàn)一些無法預(yù)知的風(fēng)險事件，企業(yè)估值及償債能力的綜合分析報告，在這種情況下，由項目運(yùn)營團(tuán)隊，采取必要的防范措施和解決辦法，就能夠大程度降低項目風(fēng)險事件對于該項目預(yù)期盈利能力的影響。這也應(yīng)該體現(xiàn)在項目的穩(wěn)定回報論證報告書中。

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