大数据与“热”数据_数据分析师
大数据时代的到来既是悄悄的，又是波澜壮阔的，人们还没有完全反应过来时，大数据可视化时代已经到来。在人们平时接触的数据中，有一些数据不仅很多，而且用户访问率很高，但这些数据不一定就是大数据，而是“热”数据。因此就需要我们用“大数据思维”来处理这些数据。
所谓的“热数据”，并不适用于处理大数据的方式。热数据是纯粹的扩展性问题，你需要把系统的性能调整到最佳，降低系统的延迟同时确保它能够被所有提出访问需求的用户访问到。大数据可视化除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。尽管有时候我们会把大数据与新鲜快速的记录一起进行分析，但大数据池至少需要从概念上与活动的热数据隔离开来。否则二者会互相造成不良的影响。
将冷热数据分开存储是公认的最佳实践，无论是存储还是应用，它们都是完全不同的数据。信息不对称的后果是扭曲了市场机制的作用，误导了市场信息，造成市场失灵。如果处在普遍的信息数据缺乏状态下，经济行为的不确定性也会增加，往往会降低市场效率。反之，是过犹不及，即便是在上世纪末所谓“信息爆炸”年代，也远不如当前阶段如此快速的信息积累。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而全球绝大多数数据都是最近几年才产生的。面对似乎逐渐“供大于求”的数据，如何找到有用的信息，成为利用大数据可视化工具的关键问题。
最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。你也许已经建立了大数据系统，时刻准备从大数据金矿上挖掘潜在的价值，但一定不要忽视其他数据的价值。人们对大数据狂热追寻的热度终究会降温，但是大数据分析的价值会继续下去。大数据的重点是如何采取正确的策略、流程和方法去从大数据分析中获得价值，比如需要哪些投资，需要培养哪种技能去实施大数据应用等。
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