外媒KDnuggets日前针对大数据领域在2016年度取得的重大发展，以及2017年度可能出现的变化趋势，询问了8位行业内的顶级专家。虽然各位专家的意见不尽相同，但从其发言中大约可以总结出一个共通点：大数据研究正在由前几年的新鲜技术变得越来越普及和商业化。同时，由于研究的向前推进，以数据为基础的人工智能、机器学习和物联网等其他各个领域也将会取得越来越大的成果。

“大数据让我们变得更智能，而不是更聪明。”– Tim Leberecht

每时每刻，我们都在遇见新类型的数据;它们可能来源于业务单元中的数据集市，或者是来源于数字化渠道或物联网的粒度更细的数据。尽管数据调查的方式可能变得越来越困难了，这些新的数据来源(通常从未被获取过)为我们创造了机会去发现新的洞察。新型数据和数据来源的复杂性和数据的格式问题阻碍了我们对这些数据的利用。

在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。

日前，Teradata天睿公司在京举办了第13届Teradata Universe峰会(亦称2013 Teradata大数据峰会)。会议期间，Teradata天睿公司全球运输物流业总监Shaun Connolly在接受51CTO记者采访时表示，“在未来，要想成为顶尖的物流企业，就要靠数据获得竞争优势，数据分析和数据挖掘将形成竞争差异化优势。”

用户画像背后需要有复杂的大数据模型的支撑。高水平的大数据平台，不仅仅在于数据量的积累，更重要的是背后的分析模型。

对企业而言，大数据实质上是一种管理思维，其支点在于业务信息资源与社交媒体的融合，以及内外部数据的融合，在这样的支点上反思企业的组织形态、运作范式和价值创造模式，是“大数据企业”的真正内涵所在。

1.ILoadBalancer 负载均衡器，基于IRule 接口实现负载均衡算法，在这个接口里可以自定义负载均衡算法 Class MyRule Implements IRule{ } 来实现特定的规则往特定的服务上分发 很少需要定制负载均衡算法，除非是hash分发的那种场景，不过分布式系统中尽量减少hash分发情况 2.Ribbon内置服务站均衡规则 1）RoundRobinRule：系统内置的默认负载均衡，直接轮训 2）AvailabilityFilteringRule ：这个r

大数据使自动驾驶的未来成为可能。自动驾驶是汽车制造商的一个热门话题。提供高度自主性的技术对于未来的汽车发展至关重要。随着物联网的发展，我们的汽车可以看到、听到甚至预测未来

据国外媒体报道，微软目前正在确定最有可能成为其下一个10亿美元业务的应用、云计算及大数据产品。当前，微软拥有十几个独特的产品或服务，这些产品或服务的每年营收均在10亿美元以上，包括Windows、Office、Xbox、SQL服务器、系统中心、统一通信、SharePoint、开发工具、Dynamics (ERP & CRM)，以及在线展示及搜索广告等，其中SharePoint在2012年的营收实际上已经超过了20亿美元。

率先用好CDO（首席数据官）的，竟然是一家公关广告公司——奥美。移动互联网企业两大巨头苹果、微软均选择了“挣现钱”银行家般的COO作为CEO选项人。为什么走到CDO前面的不是科技王牌企业，而是第三方的奥美？