（商业读书会第23期的题目：Big Data。文章有三篇，一篇 Economist 的，一篇McKinsey
Quarterly 的，和一篇Forbes 的。）
其实这三篇都是空话。通篇无非就是在讲（1）数据真的很大；（2）各行各业都要学会处理大数据。然而我真正关心的是“怎么做”。于是
另一篇文章 进入视野。不过最精彩的还是麦肯锡的
分析报告 ，其中最吸引我的是“方法和技术”的部分。
关于“怎么做”的这部分，麦肯锡的报告里分成三个部分：分析方法；技术；可视化展现。其中第三部分相对简单。我对前两部分又做了一次细分。首先是如何使用大数据的方法，我把它细分为Applications、Approaches和Academic Disciplines三个子类。这部分讲的是大数据这件事有哪些具体的工作，需要用到哪些知识基础。
说实话，这部分的内容（尤其是“应用”部分）有点超出我最初的想象。显然大数据远不止是BI。它实际上是
Validated Learning 的必要前提。大数据与敏捷、精益的结合将是必然的趋势，为支持精益运营而做的BI不可能六个月才交付一次。
相关技术这部分，我把它细分为Tools、Concepts和Fundamentals三个子类。这部分讲的就是处理大数据所需的软件技术。这部分的最大困扰在于：想学习这些技术比较难找到练手的场景。所以我还在豆瓣上标了几本书，例如Manning的这本 看起来应该是不错的入门。
接下来的学习从两个角度开始：理论基础，和实践。找一本合适的书，做一个合适的例子，熟悉这个领域的信息地图和术语。
原文链接：http://gigix.thoughtworkers.org/2012/2/25/big-data-techniques-and-technologies