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大数据已经成为大多数企业管理者关心的问题。显而易见，数据分析能够在大数据时代打来大机遇。但是，数据集需要如此之大吗？
企业要想在数据服务产业获得有效的市场竞争力，就必须尽快采用数据挖掘工具。充分利用大数据，企业可以在运营中心实现快速的数据分析，为业务提供及时的支撑。
数据可视化软件正在改变业务用户和数据分析师处理公司信息的方式。较之于传统的报表和分析技术，数据可视化工具可以更直观地呈现、处理数据。
由于近两年的数据量增长巨大，社区卫生介入网络（简称CHAN，是一家美国联邦认证健康中心网络）原来的SAP水晶报表BI工具已经显得捉襟见肘。
关于数据分析和大数据的宣传攻势一直很猛，甚至于掩盖了真正需要的技术和战略。所以2014年最重要的就是炼就一双“火眼金睛”。
对于数据科学，很多公司都面临着这样的困境：对数据分析有着刚性的需求，但又无力聘请优秀的数据科学家。
微软在Windows 8.1中加入了新的广告ID功能。无论用户使用的是PC机还是平板，都能追踪到用户数据。谷歌也宣布了通过特定文件而非设备的方式追踪用户数据的计划。
Hadoop可以处理大规模数据集，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，但Hadoop的是按照批量处理系统来设计的，这也就限制了它的反应速度。
2013年，在数据分析市场，产生了很多新兴的技术，围绕技术的各种宣传也铺天盖地地袭来。有些技术是名副其实的，而有些未免言过其实。
在模型中加入更多的数据反而会增加分析的时间。如果分析了100个数据节点之后，样本已经显而易见了，就不需要继续分析剩下的十万个数据节点了。
