自从印刷机在15世纪出现以来，我们产生的数据量一直在急剧增加。经历了动荡的过去十年，大数据作为一个行业终于成熟了，现在信息爆炸终于向我们袭来，我们拥有的数据太多了，我们不知道该怎么做……也可能不知道。
随着许多关于如何处理数据的速度、存储量和排序的问题已经基本解决，业界开始将目光集中在大数据的最后两个V上:价值和准确性。
哪些数据是真实的、有价值的，过去是专家的领域。如何获得和提取它，是那些有能力负担得起的人的奢侈品。但随着大数据领域的革命正在进行，情况正在发生变化。然而，保持这些变化并从树中看到树，本身就成为了一个新的挑战。
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大数据，是一个相当大的话题，所以在这份报告中，我们筛选了700万条推文和120万个推特账户，查看了2019年2月1日至2020年1月31日的帖子，为你带来了最好中的最好。下面是一个网络地图，展示了关于大数据的在线对话，使用BOB体育下Onalytica平台,以最具影响力的人物安东尼奥·格拉索为中心。
顶级影响力人物和品牌
我们调查了所有参与推特的个人和品牌，为你带来了一份讨论大数据的最具影响力的专家名单。下面我们列出了十大影响力人物，以及十大在线讨论大数据的品牌。如果您想查看完整的列表，请务必通过填写下面的表格下载完整的报告。
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十大影响力人物
| 排名 | 的名字 | 角色 | 影响得分 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | @antgrasso | 安东尼奥•格拉索 | 管理层 | One hundred. |
| 2 | @data_nerd | 卡拉绅士 | 技术专业 | 83.7 |
| 3. | @about_big_data | 安德烈·德·毛罗 | 高级管理人员 | 82.5 |
| 4 | @michaellgraves | 迈克尔的坟墓 | 技术专业 | 69 |
| 5 | @KirkDBorne | 柯克承担 | 技术专业 | 65.46 |
| 6 | @BernardMarr | 伯纳德•马尔 | 管理层 | 64.48 |
| 7 | @schmarzo | 比尔Schmarzo | 管理层 | 63.94 |
| 8 | @mikeferguson1 | 迈克•弗格森 | 分析师 | 63.7 |
| 9 | @LindaGrass0 | 琳达格拉索 | 管理层 | 60.67 |
| 10 | @ValaAfshar | Vala Afshar | 管理层 | 59.89 |
十大品牌
| 排名 | 的名字 | 影响得分 | |
|---|---|---|---|
| 1 | @Talend | Talend | One hundred. |
| 2 | @analyticbridge | 数据科学中心 | 98.18 |
| 3. | @IAM__Network | 我的平台 | 90.58 |
| 4 | @datanami | Datanami | 61.26 |
| 5 | @SwissCognitive | SwissCognitive | 36.47 |
| 6 | @ai_expo | 人工智能与大数据博览会 | 31.32 |
| 7 | @TIBCO | TIBCO | 29.65 |
| 8 | @BigData_LDN | 大数据伦敦 | 29.58 |
| 9 | @7wData | 7 wdata | 28.74 |
| 10 | @TechNative | TechNative | 28.14 |
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免责声明:与以往的榜单一样，必须强调的是，排名与强大的影响力相关。当涉及到围绕上述关键话题的讨论时，这里列出的个人无疑是有影响力的。BOB体育下Onalytica基于PageRank的方法用于提取特定主题上有影响力的专家，并考虑用户收到的上下文引用的数量和质量-这使我们能够确定主题权威(引用)-我们的优先影响力指标。我们通过他们在Twitter上的社交参与度来分析话题权威，以及有多少有影响力的专家在Instagram、Facebook、YouTube、论坛、博客、新闻和Tumblr内容上被引用与大数据相关的内容。这些计算还考虑了用户的共鸣(主题参与度)、相关性(主题上的帖子数量，以及相关性%——他们的社交内容在该主题上的比例)和覆盖面(粉丝数量)。如果你想了解更多，请阅读我们的文章概述如何识别你的目标影响者．
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