CNET科技资讯网 5月30日 国际报道 在大数据时代，有一个争论的话题，这就是是否需要数据科学家。但有一点无庸置辩，这就是，分析大数据需要一套专门的技能。
 
大数据的一个关键点在于，我们碰到的数据量级比之前碰到的都要大，处理的都是实时的数据，因此，以往的数据挖掘程序根本不适用于这些数据。
 
大数据经常告诉我们趋势发展的方向是什么，而不是已经发生的东西。
 
大数据预测性的一面需要我们发展实际的一门科学，这就是对假设的东西进行测试与研究，由此我们能够了解哪些趋势是有意义，哪些趋势是虚假的。

如果解决这些难题，数据科学家才会名至所归。
 
存储单位的突破

存储单位量级的突破总会打破旧有的东西。这种突破可能不是一蹴而就的，但这种量级增长总是计算机科学以及生活当中最难的一个问题。
 
大规模存储的进步由互联网内容增长驱动，这些数据增长以及存储容量的增长已经超过了我们目前对信息的分析能力。如果我们能够掌握目前已经收集到的数据信息，我们会学习到很多东西。