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准确性原则。准确性是大数据分析的首要原则，数据质量直接影响到数据分析结果，必须确保所使用的数据准确无误。实用性原则。

不注重数据的精确也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确。严谨以及精确大数据分析基本要求就是严谨以及精确。

大数据分析是当今最热门的技术之一，它能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业和个人提供决策支持。本文将介绍大数据分析的五大核心要素，帮助读者更好地了解这一领域。

数据分析需要权衡的四大要素无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量，以保证为大数据分析工作提供一个有效的框架。

1、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从***集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、***大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。

2、大数据的数据量通常非常庞大，一般以TB、PB等为单位进行计量。大数据不仅包括结构化数据（如关系数据库中的数据），还包括非结构化数据（如文本、图片、音频、***等）和半结构化数据（如XML等）。

3、大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。

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目前，数据分析公司主要涉及金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业。国内的数据分析公司包括：艾瑞咨询、IDC、国家统计局、易观、赛迪顾问等，如下图。

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