如果能够实现如此庞大的数据软件体系结构，那么就完全颠覆了大数据的某些定义，在我们看来，大数据只是固定人类信息行为之后的辅助决策的工具，这种视图也是无效的。在未来某个时候，大数据可以被定义为：人类世界的真正恢复，以及我们曾经依赖的任何欲望的不断满足，来决定某事，而现在我们依靠它来直接得到我们想做的事情，我们所有的行为都已成为我们决策点。

这实际上是超级人工智能。

当前大数据的四大特征：

规模大、变化快、混合种和低值密度。

其实，这很简单，我们看一下新浪微博的大数据，为什么这么难实现，新浪微博拥有海量的用户数据，但是这些行为数据很难实现，因为微博上产生的数据不够垂直，涉及面广。，而且可以。与商业相关的价值观更难挖掘。

产业成果：

列举三项内容，百度和谷歌熟悉用户浏览行为，这反过来又提供了个性化搜索。淘宝亚马逊熟悉用户购物习惯，并能为用户提供准确的偏好。微博和Twitter了解用户的思维习惯和社会认知，可以为国家和企业提供诸如公众情绪等一系列数据。二是实践思维的转变。

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从抽样到抽样，大数据决定了大而完整的特征：

在传统工业中，教我们做统计学的最大方法就是抽样，如系统抽样、分层抽样、定额抽样……在大数据时代，这些统计方法将越来越缺乏。大数据的信息化可以统计所有需要统计的数据，消除工业时代的统计方法。

从精度到不准确。很容易理解：

在传统的时代，当我们搜索信息时，我们需要得到所有的数据，但是搜索引擎完全改变了我们的理解，搜索引擎只提供前几项，而这些内容满足我们的信息需求。

搜索引擎实际上是在做一套模糊算法，经过一系列的算法计算，会给用户带来最好的结果，而这个结果也颠覆了传统意义上的目标定义，在大数据时代，我们不再追求绝对goa。但是宏观趋势。导出了一些模糊不精确的未知目标。

从因果关系到关联性：

这直接导致了西方令人惊讶的陈述——“理论死了”，这是继“上帝之死”、“人类之死”、“作者之死”、“历史终结”、“哲学之死”之后的又一大胆的陈述。在过去，决策者必须参考理论来确定某事的原因和影响，但是大数据时代使得他们更容易做出决策。例如，超市的大数据可能用清晰的图表告诉您，只要下雨，超市的蛋糕就会卖得更多。他们不需要知道任何理论，任何因果关系，只要在天气预报说明天要下雨的时候提前准备蛋糕就行了。

而这种只依赖相关性而不再依赖因果关系的决策思想，正以大数据、互联网、零售、旅游、金融……慢慢渗透到各行各业。

大数据通胀，如何解决搜索问题？http://gcddz.51dzw.com/

传统的算法在搜索数据时没有问题，因为数据量很小，但是当数据量增加时，问题就突出了。根据当前最快硬盘检索速度（60GPS），1PB（10TB15功率）数据的线性扫描需要1.9天。因此，当数据量膨胀时，必须重构算法策略以进行数据处理。百度目前的处理能力是每天处理10PB的网页数据，包括计算和读取，是目前最好的算法。

大数据膨胀，如何处理算法和数据问题？

以上是通过改变算法遍历数据，但在处理数据时仍然不有效。毕竟，机器CPU的瓶颈就在那里。算法工程师所要做的就是在现有的运行条件下设计出最佳的解决方案，从而得到最佳的结果。水果。

我们的挑战不仅是用近似算法代替原来的算法，而且在大数据扩展之后用近似数据代替数据。只有通过改变这两个组合，才能利用现有的机器计算能力获得最佳的结果。

在这种近似算法和近似数据的变化下，在什么程度上近似应该最接近原始算法的结果？你知道，在计算机世界里，变化量可能非常小，但是如果你犯了错误，就会导致巨大的错误结果。稍微了解这个程序的人知道几行短代码会使计算机崩溃，不管CPU有多强大，搜索引擎更是如此。增加巨大的试错项目。

算法工程师本质上是在没有足够的机器CPU条件来满足广大游戏玩家的需求，机器的配置条件永远跟不上人类的需求，而为了满足人类的需求，算法工程师必须绞尽脑汁来设计un。可以产生现有的条件。最好的答案不是标准答案。这让我想起了深蓝色的国际象棋大师。事实上，任何了解一些程序的人都可以编写一个算法，可以打败任何国际象棋大师，但是因为CPU运行得不够快，一个国际象棋选手要花一辈子才能玩游戏。跟上你的想法。因此，深蓝的胜利本质上不是人工智能的胜利，而是工程师们为最优算法设计策略的胜利。四，大数据软件工程。

软件工程将完全由大数据重构，而大部分软件可能都用大数据软件，就像网页软件崛起后的网页。正如应用程序的数量将大幅超过PC软件的数量，以及智能手机崛起后应用程序的数量将开始超过网络软件的数量一样，当硬件成熟时，未来的软件开发也将是大数据的世界。追溯软件工程的起源，这是为了解决计算机硬件条件稳定后的效率问题，从工程角度建立软件开发方法，明确分工，明确进度，以及其他工业p绑架没有什么不同。

如何解决大数据的计算支持问题？

简单的一点是，大数据处理不一定是一个或多个服务器可以做的小事情，大数据处理需要巨大的硬件支持，硬件支持也必须分布式设计，然后如何设计顶层系统架构，以有效地满足进程。不精确、递增和归纳的三个特征如何得到满足？

分布式硬件如何在大数据量下与软件协同工作，如何避免规模损失，如何处理失效和能量消耗失控，这些都是令人头疼的问题。系统设计充满了挑战。http://hwdz2.51dzw.com/

众包大数据能开发软件吗？

这其实是一个非常疯狂的想法，假设我们可以做众包大数据软件开发，那么情况应该是：基于阅读新浪微博数据的大数据爬虫机，百度索引数据，百度贴纸数据，淘宝交易数据助教。。。在发现用户的情绪曲线和需求曲线之后，软件开发人员随后基于数据的表示来开发软件模型，并将其交给操作员以放置在云中。然后，用户参与云生成的软件，该软件产生各种行为，然后机器跟随这些用户。行为，软件建模，规划。

这是一个非常复杂的交互式数据挖掘技术，前提是解决算法和存储问题，一切皆有可能。未来的大数据软件将不是固有的形式，而是基于数据不断变化的超级生态系统，也许不是由产品经理驱动，而是由算法工程师驱动，以自然地暴露用户的需求，然后为他们执行一些功能。

从更高的哲学层面来看待这种大数据软件体系结构

。如果我们把整个人类的集体行为看成是通过不断操作产生的数据，然后我们中的一些人从中掌握一些东西并生产出各种各样的产品，那么实际上最后回顾一下这种大型数据软件体系结构。事实上，这样的大型数据软件更像是恢复我们的世界，但它将比人们更快、更强大、更完美。文章来源;深色暗流