怎么样的大数据方向适合我们
什么是大数据
比较典型的“大数据”的介绍，包括最开始的3V，到后下来的6V。http://www.cbdio.com/BigData/2015-05/15/content_3086214.htm
我是在代码搬砖了5年之后，投入到大数据的，有一次再学车的时候，和来自其他行业的同学，讨论过：
1. 小时候记得父母用小本子记下收入和每一笔开支，帮助有计划的用钱。（我出生的年代，粮票还是流通的）
2. 做金融的同学，用Excel对行业历史数据进行记录；通过表格查看趋势，利用“公式”和VBA进行“统计计算”。
3. 传统行业，利用交易系统，CRM系统中的数据，直接在DBMS上进行数值统计，给出即时报表。
4. 推荐领域，通过hadoop生态进行数据仓库的治理，抽取内容，用户，场景的特征，加强对他们的认识，利用用户的反馈进行规律的（机器）学习，从而提升推荐效果。
在更广泛的意义上，他们就算不一定符合“3V”，但是在我的理解上，他们都是“大数据”。
任何利用“事实”，提升我们对事实的认知，从而帮助我们做更好的决定，就是“大数据”。
作为技术人员我们需要什么
在回答主题之前，我们还是要理解，技术人员需要什么。
1. 技术人员其实在内心是浪漫的，首先鼓励大家追寻自己的内心。
2. 数据本身，对业务能够产生delta。其实我觉得父母记下开支，真的不一定有用，不如提前做好计划，毕竟钱不多。
3. 技术本身，能够对数据的应用产生delta。其实机器，在很多时候是不如人脑的，除非：
1）数据规模太大，人脑已经没有办法容纳。之前做过千亿级别的广告特征，相信人脑是没有办法装进群的。
2）当面对大量的问题的时候，机器可以以便宜的成本击败人脑；模式识别的老梗，邮编识别。机器大概率不会比人脑做得好（人认真的话）。
4. 事情本身有变化，有持续的挑战。人类的满足，一定程度上也来自于自我实现。
5. 业务本身有普适性，能够泛化到相关领域。或者这类事情是大家普遍需要的，于是，我们不用担心因为一个公司的失败，导致你在这个公司的累积不能帮助你持续的上台阶。
最后安利一下，比较好的一些大数据的场景
把手放在自己的心脏前面，我觉得自己比较幸运，能够从事当前的事情。
在说出自己的答案之前，想听听大家说，你们觉得在什么领域做大数据比较好。
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