也不能將大數據一棍子打死。有些人拿著個大數據的幌子，讓人感覺自己的team跟上了時代的步伐，其實對大數據根本不了解，對大數據如何

需要什麽樣的平台根本搞不清，一聽IT某architect一忽悠，就想上，結果整幾年也沒有整出啥名堂來。
我覺得，大數據終有一天要上，但對於某些行業，現在還不ready,特別是技術上，不用hadoop啥的，用傳統的方式也能處理這些數據，再說，數據再大，抽樣還是有價值的；但是沒有大數據，現在很多能做的事情以前還真做不了。

所有跟帖： 

• 記得壇子裏有人說過，“大數據”早已存在，一直在用。不存在“終有一天要上”的說法。 -拉兄弟一把- ♂ (724 bytes) () 03/31/2015 postreply 08:36:24

• 我說的是終於有一天要上，指的是係統，比如說現在用unix甚至window下用大一點的機器都可以處理比較大的數據，但有很多缺陷， -wolikeyou- ♀ (172 bytes) () 03/31/2015 postreply 09:47:59

• 你又被忽悠了。所謂 computation 的方式不同，其實就是基於硬件 -拉兄弟一把- ♂ (1088 bytes) () 03/31/2015 postreply 10:13:25

• 謝謝分享！我不是IT人士，但據我了解，在用SAS從大數據裏（TB級別的）提取符合條件的數據，常常要耗上幾個小時，更別提model -wolikeyou- ♀ (306 bytes) () 03/31/2015 postreply 11:30:17

• SAS，以及 IBM 的類似產品，還有 SAP，上層表麵的東西搞得太多了。這是個主要原因。 -拉兄弟一把- ♂ (1506 bytes) () 03/31/2015 postreply 12:42:36

• 嗬嗬，我們老板要我搞hadoop，剛開始我就覺得不樂觀，結果搞了3年，也沒有搞成，現在還是 用PC機處理數據 -wolikeyou- ♀ (1532 bytes) () 03/31/2015 postreply 19:53:44