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　　为什么要学习大数据

　　大数据运行机制

　　这是对大数据运行机制的概览，如果你阅读过上一篇(OODA)，就会感觉非常熟悉。不错，他们在概念上是如出一撤的!不过实际操作却又有巨大的不同。

　　收集数据：

　　大数据的站就是收集和存储海量数据(公开/隐私)。现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本释放出大量的个人行为信息。获取数据似乎已经变得越来越容易，数据收集这一模块较大的挑战在于获取海量数据的高速要求以及数据的全面性考虑。

　　清洗数据：

　　传统商业智能在数据清洗处理的做法(ETL)是，把准确的数据放入定义好的格式中，通过基础的抽取统计生成高维度的数据，方便直接使用。然而大数据有个较突出的特征——数据非结构化或者半结构化。因为数据有可能是图片，二进制等等。数据清洗的较大挑战来了——如何转化处理大量非结构数据，便于分布式地计算分析。