<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml><records><record><source-app name="Biblio" version="7.x">Drupal-Biblio</source-app><ref-type>17</ref-type><contributors><authors><author><style face="normal" font="default" size="100%">胡泳</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">郝亚洲</style></author></authors></contributors><titles><title><style face="normal" font="default" size="100%">大数据引论</style></title><secondary-title><style face="normal" font="default" size="100%">IT经理世界</style></secondary-title></titles><keywords><keyword><style  face="normal" font="default" size="100%">大数据;概念;企业;乱象;思维形式;企业管理;数据挖掘;结构型数据;数据分析;数据处理;社交网络;韦伯斯特;后现代经济;</style></keyword></keywords><dates><year><style  face="normal" font="default" size="100%">2013</style></year></dates><pages><style face="normal" font="default" size="100%">122-123</style></pages><isbn><style face="normal" font="default" size="100%">1007-9440</style></isbn><language><style face="normal" font="default" size="100%">eng</style></language><abstract><style face="normal" font="default" size="100%">&amp;lt;正&amp;gt;目前国内各行业对大数据的理解出现了乱象,我们亟需对大数据的基本概念和源流做清楚的梳理。表面上来看,&amp;quot;大数据&amp;quot;概念的火爆可以归结到迈尔-舍恩伯格写的《大数据时代》和涂子沛写的《大数据》。前者引爆了&amp;quot;大数据&amp;quot;的概念,并着重从社会变革的角度阐释了数据思维的重要性。后者则更像是一部信息开放史,阐述了信息对于社会发展的影响程度。其实,在很大程度上,&amp;quot;大数据&amp;quot;更像是一种以迎合方式制造的概念,好似</style></abstract><issue><style face="normal" font="default" size="100%">14</style></issue><call-num><style face="normal" font="default" size="100%">11-3928/TN</style></call-num></record></records></xml>