《大数据要“落地”，还缺些什么？》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
“大数据”是在2013年被用滥了的词汇，但实际上，由于数据量缺失、大数据清洗和分析能力不足，以及数据可视化瓶颈等问题，“大数据”一直未能迟迟落地...
不久前，亚马逊也上线了实时流数据服务Kinesis，来帮助没有数据处理能力的公司解决这一问题...
许多分析供应商都已经认识到了数据处理速度的重要性，并建立了能够每秒处理TB数据的产品...
尽管数据存储成本已经累年下降，但数据存储的费用还是不小的一笔支出...
在本就难以计数的数据量继续以指数模型激增时，对于数据质量的强化，便摆上了许多数据供应商的议程...
B2B行业为早期数据质量的入局者，他们非常重视数据的质量，来保持商业运作时的稳定性...
机器学习系统部署在一个闭环的生态中，通过模式分析与其他的数据分析技术，细化原来的数据质量规则...
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