大数据离不开云端协同支撑_数据分析师考试
对于大数据，用一个比较简单的事来形容：当你在看完电影饿了想吃东西时，某App突然在这个时间给你弹出一个信息说，旁边有个什么茶餐厅很好，这个时候就是最对的时候，只要App再送你一张优惠券，你很可能就去了。所以，怎样去利用这个时间点去推送更及时的信息很重要。但是首先要知道被推送人准确的地理位置。
当我们讲大数据的时候，并不是一堆的数据，实际上是分为几块很重要的数据。第一个，你怎么去识别一个人，他就是他；第二个，你怎么知道他在哪里，干什么；第三个，这个行为是什么；第四个，我们想知道他当时的关系是什么。这四种数据对未来很重要，而所有这些数据都需要存储、计算分析。而且，数据也是有生命周期的。三年前的数据肯定不如6个月之前的数据重要，如果我想知道你购买行为的话，有可能三年来你的购买行为都变了，可能近6个月的数据更能准确判断你的行为，三年前的购买数据可能已经失效。因此，对鲜活的数据计算分析显得更有意义，而这需要有强大的计算能力支撑。未来，大数据的发展离不开云和端的协同支撑。从端到云、从云到端，整个数据都是流动的。
从笔者个人的理解来讲，云有两个很重要的功能，一个是它的计算能力，一个是它的储存能力。端是终端，手机、PC，还将增加穿戴设备，未来所有设备都是端。从云到端，能不能利用云的计算能力与它的储存能力，快速计算出数据让端去用，笔者认为非常考验云上的计算能力跟储存能力。
如果我们做一个数据模型，数据模型显示，我能猜到一个人在一个行为里面，有人用了他的手机，但是用这个手机的人并不是他。在这种情况下，能不能停止他的手机使用？那么，就需要能实时从计算中得出，现在用手机的你并不是你，并不是平常的你。这个能力如果在端上使用的话，云那边肯定要非常快速地计算，因此云的计算能力非常重要。因为端那边已经收集了一些数据，他现在可能人在美国，但是三分钟之前用这个终端的时候还在中国，为什么？一个人怎么能够一个小时之后飞到美国呢？如果这个异常情况关系到支付系统的话，云就通知端要停止这个手机支付。
但是端到云的时候，它是收集及时的数据给到云那边，让云那边能够存储并判断刚才这件事情。所以端到云、云到端整个数据是流动的。端的能力在于收集，云的能力在于计算存储，这两者之间数据始终是流动的。
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