也不能将大数据一棍子打死。有些人拿着个大数据的幌子，让人感觉自己的team跟上了时代的步伐，其实对大数据根本不了解，对大数据如何

需要什么样的平台根本搞不清，一听IT某architect一忽悠，就想上，结果整几年也没有整出啥名堂来。
我觉得，大数据终有一天要上，但对于某些行业，现在还不ready,特别是技术上，不用hadoop啥的，用传统的方式也能处理这些数据，再说，数据再大，抽样还是有价值的；但是没有大数据，现在很多能做的事情以前还真做不了。

所有跟帖： 

• 记得坛子里有人说过，“大数据”早已存在，一直在用。不存在“终有一天要上”的说法。 -拉兄弟一把- ♂ (724 bytes) () 03/31/2015 postreply 08:36:24

• 我说的是终于有一天要上，指的是系统，比如说现在用unix甚至window下用大一点的机器都可以处理比较大的数据，但有很多缺陷， -wolikeyou- ♀ (172 bytes) () 03/31/2015 postreply 09:47:59

• 你又被忽悠了。所谓 computation 的方式不同，其实就是基于硬件 -拉兄弟一把- ♂ (1088 bytes) () 03/31/2015 postreply 10:13:25

• 谢谢分享！我不是IT人士，但据我了解，在用SAS从大数据里（TB级别的）提取符合条件的数据，常常要耗上几个小时，更别提model -wolikeyou- ♀ (306 bytes) () 03/31/2015 postreply 11:30:17

• SAS，以及 IBM 的类似产品，还有 SAP，上层表面的东西搞得太多了。这是个主要原因。 -拉兄弟一把- ♂ (1506 bytes) () 03/31/2015 postreply 12:42:36

• 呵呵，我们老板要我搞hadoop，刚开始我就觉得不乐观，结果搞了3年，也没有搞成，现在还是 用PC机处理数据 -wolikeyou- ♀ (1532 bytes) () 03/31/2015 postreply 19:53:44