對大數據的想法

『壹』 大數據的思維方式有哪些

一：邏輯思維

這個詞在我們的認識中並不算陌生，邏輯思維是一種數學思維，在大數據分析過程中，需要理清楚各項數據之間的關系，以及需要知道分析的過程中需要收集哪些數據？這些數據分析要得到什麼結果，需要通過什麼方式獲得這些數據，這些都是需要細致的邏輯思維推出的。

二：上切思維

在大數據分析過程中，要站在決策層的層面去考慮數據分析，上切思維就是要站在比數據更高的思維上去看數據分析的角度，數據分析不僅僅是關繫到數據部門，還關繫到業務部門等其他部門，大數據分析過程中，上切思維的關鍵就是要建立更加全局的眼光和目標，完整的進行數據分析。

三：下切思維

數據的分析結果是為解決問題存在的，要通過數據的結果來看到問題的所在，這就需要在大數據分析的過程中，需要將過程進行細分，知道和了解數據的構成、進行數據的分解等等，就是一個向下更加細分的過程。

四：求異思維

面對大數據分析過程中接觸到的大量的數據，對於某些數據我們一眼看不出區別在哪裡或者問題在哪裡，對於這些相似的數據，我們需要看到數據在哪些地方有不同，對不同的個體進行理解和分析，例如公司的員工，每一個都有自己的個性，怎麼讓他們增加工作的激情，更好的為實現公司的目標服務，如何幫助他們進行問題的分析。

五：抽離思維

俗話說旁觀者清，在進行大數據分析的過程中，換一個角度，從旁觀者來考慮問題，在看數據的時候就會有不同的想法，紛繁復雜的大數據，面對她們的時候，分析者難免會產生一些困擾或者抵觸的心理，在碰到牛角尖的時候不要鑽進去，而是抽離出來，利用更多角度去看待這些問題，才有使大數據工作更加高效。

六：換位思維

這也是我們在日常比較經常接觸的名詞之一，站在當事人的角度去看待數據分析，例如站在業務人員的角度去看待數據分析，你才會了解業務部門需要的是什麼，大數據分析更好的為解決問題服務。

『貳』 大數據發展趨勢是什麼

1、數據管理仍然困難

大數據分析有一個相當清晰的想法:找到內隱藏在大量數據中的信息模式，訓練容機器學習模型來發現這些模式，並將這些模型應用到生產中，實現操作自動化。您需要清理數據並在必要時重復它。

2、數據孤島繼續激增

這並不難預測。在五年前的Hadoop開發熱潮中，人們認為所有數據，包括分析和事務工作負載，都可以合並到一個平台中。

3、流媒體分析突破之年

組織處理新數據越快，業務增長越好。這是實時或流分析背後的驅動力。但是對組織來說，這樣做的挑戰一直是非常困難和昂貴的，但是隨著組織的分析團隊的成熟和技術的改進，這種情況會發生變化。

『叄』 如何使用大數據技術為企業創造更大的價值

作為一名大數據工程師，我來說下我的想法。如何使用大數據技術為企業創造更大的價值？這里有兩個注重點，一個是大數據技術，一個是為企業創造價值。目前大數據在不同的應用場景，可以分為很多不同種類的技術，比如數據的離線計算有 Hadoop、Spark，存儲方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中間件有 Kafka、MetaQ，實時計算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。這么多大數據技術，怎麼樣為企業創造出更大的價值呢，我認為有一下幾點：

目前很多企業最底層都用到大數據相關技術，如何保證線上業務穩定成為大數據技術最重要的一件事情。線上業務不穩定會直接影響到消費者的使用，尤其是涉及到交易相關的業務更是重中之重。線上業務的穩定性不能受到大數據集群抖動而產生影響，打個比方，線上訂單交易鏈路在最底層使用到了HBase 資料庫，但HBase集群突然 Down掉之後，那麼線上用戶突然不能夠進行下單和支付了，這對於公司來說，直接就影響到公司的交易額和利潤，這種情況是公司絕對無法容忍的。

所以你能夠保證公司所使用大數據技術集群資源越穩定，那麼對於線上業務的穩定運行就越有保證，通過對大數據集群穩定性進行保障，進一步提升消費者的使用體感，這就是你的價值。

更好的降低公司大數據集群機器的資源消耗，提升公司集群資源的使用率，進一步壓榨機器的性能也為公司帶來了價值。公司每台機器，說實話，都需要從外進行采購，這消耗的就是公司的資金。如果你能在現有的機器上，滿足更多的業務，而不只是單純的購買機器水平擴展來滿足業務，這樣會進一步幫助公司節約資金。公司的最終目的也是為了盈利，你幫公司降低了機器的購買，這也是為公司節約了一筆很大的成本。

大數據技術發展到了一定程度，就需要自己通過技術創新，來滿足公司一些更為復雜的業務場景。通過技術創新，帶動業務發展。比如圖資料庫的出現，使得公司能夠使用圖資料庫來構建用戶的社交網路圖，通過構建的社交網路圖可以快速了解到用戶的關注、用戶的粉絲、和用戶興趣相同的用戶有哪些。哪些用戶是信息傳播關鍵點等等，通過大數據技術的創新，知道更多潛藏在大數據底層的商業信息價值，從而幫助公司上層更好的做戰略規劃。同時，也可以通過技術創新，變革整個公司的技術架構，使用新的技術來滿足未來公司戰略的發展，最直接的例子，就是阿里雲。

總體來說，大數據如何為公司創造更大的價值，我認為可以從提升大數據集群的穩定性入手，更好的保證公司線上業務的穩定和運行。其次，可以更好的壓榨和節約公司的大數據集群相關的機器資源，從而減少公司機器方面的采購成本。最後，就是通過大數據技術創新，通過技術來驅動業務的發展，當然這也是最難的一點，如果你能做到通過某種大數據技術的創新使得公司戰略方面業務的成功，那麼你的價值對於公司來說，將是無法估量的。

『肆』 什麼是大數據思維

大數據思維能使我們在決策中超越原有思維的局限，每個人根據自己對事物的認識和判斷而不是事物本身作出行動決策的，第一是對事物的理解和判斷，第二是作出行動決策(不行動也是一種決策)。行動決策會受到決策者價值取向的影響。

利用大數據進行決策，人為的經驗還是不可或缺的，權值的設定，參數的調整，初值的設定等這些都是經驗得來的，但是即使是這些經驗，也不能太過依賴，因為數據在變化，世界在變化，以前正確的下一秒隨時錯誤。總的來說，數據與人為經驗相結合，互為促進，至於之間的尺度，估計只能在接觸到該行業多年後才會有所想法吧，現在還是太年輕……

隨著科技的發展。智能設備越來越普及，數據也無處不在，谷歌等都差異數據共享，建立人人都可以利用的資料庫，然而，一些惡意黑客當然也會因此入侵，獲取用戶數據，對人們生活帶來很多干擾及安全隱患。

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『伍』 大數據的理想與現實之間

大數據的理想與現實之間
我與數據打了25年的交道，經歷了從電信、網通到聯通的多次重組，親身參與了數據專業線從弱勢群體逐漸發展壯大的全過程。一直想找個機會，談談我的體會，但是沒有下這個決心動筆。最近，受范總原創《「一篇文看懂Hadoop」讀後感》的鼓舞，想從數據工作實務的角度分享一下我的想法，就當拋磚引玉吧。
1. 關於數據中心的定位我們就按照論文里通常的套路開始吧。首先「什麼是數據?」通俗的理解就是：如果把企業比作一個「生產線」，數據就是在這個「生產線」上各項活動所產生的，以各種形式存放在各個系統中或者其他載體上的信息，把這些信息按照一定的屬性和規則進行分類加工就形成了數據，它反映著企業經營發展的狀況，記錄著企業用戶的使用情況，還有產業鏈上各個參與者的狀況。 受現代企業的部門設置、專業線管理架構的影響，企業完整的「生產線」被各部門分割，數據散落在由各部門管理的系統中，這就是大型企業通常的業務和數據管理的現狀～～「職責分割、數據分散」。那麼，如何反映企業整體的發展現狀呢?通常是公司月度經營分析會上，財務部門的分析報告中，匯報公司的總體情況，而市場、集團客戶等部門的報告分別匯報本專業條線的經營情況。曾經出現的情況就是財務部門匯報公司總體利潤下降，而各業務部門紛紛完成任務形勢一片大好的反差。老闆心裡納悶～～「你們都完成了任務，敢情就我沒完成任務?」聯通重組以來，頂著來自省里還有其他專業的壓力，一直在推行數據的集中。信息化部把各省、各系統中的數以億計的用戶明細數據在集團層面進行了集中存儲，並經過統一的規則加工數據，再加上後來的分析應用，不僅使每個月統計的用戶發展數據更加真實了，還發現地市層面違規經營、業績造假的行為。集團董事長召開全國地市級工作會議，點名批評、撤換了幾個地市老總。當時，地市老總還在雲里霧里～～「我都沒有這么詳細的數據，董事長怎麼知道的?」這就是數據在打破部門和省分之間的壁壘，使領導層能縱觀企業真實情況，「知其然，知其所以然」方面發揮的至關重要的作用。近兩年來，聯通通過與外部公司的合作，使用脫敏的用戶標簽數據為企業創造了真金白銀的實際價值，「數據」的應用價值日益突出，真正成為企業的又一寶貴資源。而之前，企業內部並沒有這么一個專門的部門是站在全局的角度，承擔起「數據資源」管理者的角色的，這就是成立「數據中心」的初衷，也是其定位和義不容辭的責任。聯通數據中心的成立，是「數據線」這個弱勢專業有史以來擺脫依附關系成為獨立二級部門的第一次，也是對於聯通信息化部門實踐數據集中整合、應用，支撐公司管理方面取得成果的高度肯定。說起這個，數據線工作的人都會有深深的共鳴，這裡面有多少苦衷啊。2. 主動還是被動?都是「支撐」惹的禍「數據中心」脫身於信息化部門，而信息化部門的基本定位就是「支撐」，就是要「有求必應」。我們熟悉的場景是每個月的那麼幾天，業務部門的人員為了寫分析報告，需要些報表以外的數據進行分析，給數據部門打電話，然後心急火燎地等待他們提供的數據結果。另一場景，數據部門的人員被各部門各種的數據需求折騰得團團轉，為了提供數據，加班到天亮。曾經有負責數據服務的處室，在總結年度工作時用到的數據是「提供報表上萬張」。經分系統在用戶的堅持下，開發了大量內容相近、格式不同的報表。一方面是用戶層出不窮的需求無法滿足，另一面卻是系統里大量的報表沒有人訪問。因為用戶無法自己獲取數據，日常數據服務工作顯得相當被動。其實從內容上看，一個企業的數據是唯一的，只是各部門因為關注的角度不同，提出了不同的展現要求，實際上在數據層面有較高的重疊性。如果想要在減少需求量的同時，提高用戶滿意度，就需要數據管理部門的人員具備高度的綜合能力，這個人不僅要熟悉公司的業務、流程、部門的職責分工，還要有很好的溝通能力，能夠正確理解、綜合、引導用戶的需求，然後在總體框架下將整合後的、被驗證過的需求在系統中固化。如果能力強，從個人層面，還是可以主動地做一些事情的。但是，要想改變數據工作的被動局面，就需要數據管理部門不再局限於「支撐」的角色，而是應該站在」數據資源管理者」的角度，主動地從數據、應用、管控、系統四個方面，形成一個體系化的數據管理架構，並指導日常工作和系統建設。 上圖是2009年聯通開展的數據管理體系研究工作的成果，是對數據工作的一次很好的總結和提升。它是數據管理體系L0架構，揭示了數據管理工作的組成部分以及各個部分之間的關系。與其他專業線不同，數據專業的管理核心是」數據」，數據質量、生命周期和安全管理都是核心的管控內容，而組織(人員、制度)和系統是數據產生價值的基本保障。數據、應用、管控、系統四個方面的內容缺一不可，同時又存在相互關聯、不斷優化的過程(流程)，絕對不是建幾個系統那麼簡單，這也是數據專業管理的難度所在。 上面這張圖就是對數據工作的流程很好的詮釋，數據部門要想扭轉被動的局面，首先必須有自己完整的架構(數據、應用、系統、流程、管理制度)。而這一架構的形成，是需要通過以下4個步驟：正確評估自身能力現狀;找到公司業務戰略、目標對數據專業的期望和差距;有選擇性地確定數據工作的戰略目標和階段性計劃後組織實施的;在完成階段性計劃之後，還需要評估能力提升的結果，以便對現狀形成新的評價，循序漸進，有效積累。信息化的同事對於數據、應用、系統這三項內容都容易理解，但是，對於制度和流程就不太容易理解了。制度就是游戲規則，規定了該誰做，做什麼，怎麼做，做到什麼程度。流程則是為了明確一件工作的步驟和涉及的部門之間的關系。目前流程的缺失帶來太多的問題，常見的場景就是一項業務已經下線了，我們的系統中還在展示;新的業務已經為公司創造價值了，其收入還沒有在財務報表中單獨體現，不能及時反映這項業務的發展狀況;系統中數據和報表功能已經具備了，業務部門還在要求數據部門人工提供數據，用戶的需求無法及時傳遞到建設環節。
解決這些問題的根本就是必須形成閉環的數據工作流程，在數據生產、服務、建設、維護內部各個環節的有效溝通的同時，加入到公司運營、網路、管理的前端環節，第一時間參與產品策劃、基建計劃、科目調整等前期工作，才能確保數據工作的有效積累和正常運轉。
3、誰在用數據?他的核心需求是什麼?在清楚了定位和工作內容之後，首先要明確的就是工作目標，而目標的確定就需要了解數據的使用者是誰，他們的核心需求是什麼。那麼，誰是數據的需求方呢?站在企業經營的角度看，通常把數據需求分為：內部需求和外部需求。具體包括：(1)內部需求是數據服務於企業管理的職責所在。從管理層級上看，包括集團及分子公司、省級分公司;從管理職責上分就是公司管理層、職能部門、基層操作人員。管理層的訴求就是通過數據掌握公司運營的整體情況，知道「發生了什麼?什麼是主要原因?我應該去找誰?」你給我10個指標都多，因為這10個指標也許是反方向變化的，我要自己判斷哪個是核心指標。管理層需要的是「簡潔但不簡單」，這個要求也是最高的。「如何讓領導的桌面變得簡潔?」如果這樣的問題你沒有想過，領導層對你的工作就很難滿意。滿足領導層需求的最好辦法就是提供綜合指數，就像是溫度計，或者上證指數，一個指標就能縱覽全局。而這一個指數背後是高度綜合的評價體系，需要專門的研究與大量的實踐檢驗。 (上圖為DW1.0設計的領導首頁UI規范，這是一個工作台，包括：問題發現、任務指派和問題反饋三個功能。中間是對目前公司當月總體情況的評價結果，雷達圖中顯示綜合評價指標池中業務發展、財務狀況、企業運營、創新能力四類指標值與目標值的差距，並支持預警提示和問題的下鑽探索。頁面下方，是熱點信息和信息反饋的連接，支持領導任務指派和問題反饋。)職能部門是我們打交道最多的，他們的訴求就是獲取本專業的數據支持日常管理。應用最多的就是每月的經營分析，有的部門使用的是自己的報表體系，有的部門基本靠數據部門支撐，有的部門基本沒有什麼可用的數據，有的部門乾脆重新建立了自己的系統進行模型沉澱。從數據的應用層次看，我們能夠提供給職能部門使用的還停留在數據的粗加工層面。「哪個是我們最賺錢的產品?哪些是我們含金量最高的用戶?我們應該採用什麼樣的策略?我們採取的措施收效如何?」太多的問題需要用數據來回答。現在是離開數據部門的後台提數，職能部門的人自己基本拿不到數據，做不了事情。什麼時候他們能自己取數自己分析，什麼時候職能部門的用戶滿意度就能提升了。基層操作人員是與用戶最接近的環節，他們能夠用到的數據確實非常少。近年來的激發基層單元活力的工作，對數據服務於基層提出了更多的要求。但是，一個基於產品線的用戶級粒度的收入數據，與一個基於管理主體的成本數據，怎麼能夠支撐一線人員的資源配置和績效管理?數據層面為基層人員做的還非常少。最後為我們的用戶說幾句吧，如果我是一個世界500強的用戶，第一次走進聯通的營業廳辦業務，聯通能不能第一時間給我提供大客戶級的服務而不要等我給聯通創造了多少收入之後才發現我的價值?如果我使用了聯通10年以上的寬頻業務，聯通能不能辨識出我的價值，給我提供VIP級的一體化服務?聯通能不能通過我喜歡的方式、在我方便的時間、通過更加便捷的手段，推薦給我貼心的服務，而不是關注於挖掘我的隱私?以上用戶的訴求，背後都是大量的數據作為支撐的。公司經營策略中說了多少年的「以客戶為中心」，但是從數據指標體繫上看，仍然是「以產品為中心」。數據層面確實應該為我們的用戶做點什麼了。 上面這張圖，幫助我們換個角度去思考我們的工作目標，我們應該站在數據的使用者的角度，考慮應該做什麼，能做什麼，做了些什麼，形成我們的工作目標。不能再固守傳統的工作模式，數據工作需要總結和創新。(2)外部需求是數據服務於社會，為企業創造價值的體現。近年來，由於聯通數據集中的優勢，與招商、螞蟻金服多家企業進行合作，開拓了手機終端、用戶信用指數等多項應用，為企業創造了新的收入來源。(我不了解的工作，沒有發言權)「去年9月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》稱，國家政府數據統一開放平台將在2018年底前建成，率先在氣象、環境、信用、交通、醫療、衛生等20餘項重要領域，實現公共數據資源合理適度向社會開放。」「在政府和市場的雙重催動下，那些原本封存在伺服器里的陳年數據，成為一座座蘊藏豐富的「金礦」，興奮的企業和研究人員一邊著手搜尋數據，一邊將有價值數據按需篩選出來重構。然而，能真正做深度挖掘的企業並不多，這一領域正在等待著「殺手級」應用的出現，助推金融、醫療健康、零售業、製造業等各行業產生根本性的變革。」～《大數據的痛點》聯通正經歷著和社會上其他領域一樣的探索過程，首先是完成了自身數據的集中整合，接下來就是考慮外部數據整合和應用的事情。對於聯通而言，外部用戶包括：政府主管部門、資本市場監管和審計機構，有意向的合作夥伴。對外服務合作，特別是收費服務，產品化的要求也就更高。另外，作為一個國企有它必須承擔的社會責任，聯通的大數據應用也許能夠在治理交通擁堵、解決看病難等社會問題、提升居民幸福指數方面發揮點兒自己的作用。各行業的大數據都有同樣的感覺，目前缺少「殺手級」的應用。個人認為，「殺手級」應用首先應該是基於大數據的分析預測能力與個性化需求相結合的結果，比如：高德導航提供每條路的擁堵峰值的預測，用戶輸入出行計劃時，就可以預測到一天甚至一周分時段的擁堵情況，選擇出行時間，而不是已經在路上了，再糾結於選擇哪條路。再比如，最近微信發布的電子發票功能，在為用戶解決實際問題，提高效率的同時，撬動企業級的應用，從個人應用深入到企業內部，讓銀行進一步感覺無力。另外，最近很高興地收到了高德地圖推出的早高峰的預警信息。我想無論怎樣的應用，都要站在親身體驗的角度，問問自己需要的是什麼，再用負責任和踏實的態度，沉下心來把問題解決到最好，就不會被評價成「簡單粗暴」了。4、什麼東西需要系統來實現?~~復制、流程、積累，歸根到底還是積累最近接連幾次有其他部門的朋友跟我抱怨，現在提一張報表的需求需要很長的時間，跟新的同事溝通多次根本不知道我們想要什麼，真是無語。這樣的事情已經是人員變動之後的常態了。小的事情看，無論是市場部的分析人員、信息化部的需求管理人員、廠商的開發人員，換了人，就會出現一段時間「歸零」的狀況。大的事情看，人換了，之前的工作沒有積累，後來的人根本不明白之前工作做到什麼程度了，這項工作似乎也「歸零」了。另一個場景，每個月市場部分析人員獲取數據編寫分析報告，經營分析會開過之後，就「塵埃落定」了。數據部門加班為市場部人員提供的數據及材料，每年都花費了大量的費用。而這些支出到底創造了什麼價值?是不是就是為了領導聽起匯報來賞心悅目?我們真的需要坐下來好好想想了。曾經見過一個市場部的同事，使用Excel做了一個很復雜的模板，就為了把每月的數據匯總成逐月的數據，然後計算同比、環比、構成、繪制趨勢圖，而這些東西，用技術手段很容易實現的。為什麼他們不把這個模板變成系統能力，讓系統幫他?之前曾經有技術弟跟我說，現在懂業務的人才是最有價值的，沒有技術實現不了的事兒，主要是要知道用技術做什麼。再好的技術也要想好了要做什麼，能做什麼。個人認為，系統要做的事情就是復制、流程和積累，人都沒有解決的問題，系統也不可能替你解決。如果你已經擁有成熟的模板，系統就可以把它復制用於各月、全國，在提高效率的同時，避免了人為操作的錯誤。如果你制定了完善的閉環流程，系統就能幫助你嚴格地執行。但是，最最有價值的還是積累，不僅數據應用、流程的積累，還有固化在系統中的「知識」的積累。它幫助後來的人熟悉數據，也不會因為人員的變動讓工作歸零。「積累」，是需要時時刻刻想到的事兒。 上面這張圖，從大數據應用價值、系統能力層次的角度顯示了能力積累的層級，也幫助我們很快地定位到我們目前能夠達到的層級，清楚自己努力的目標。我們是在滿足於提供數據粗加工的原材料，還是已經嵌入到企業的生產環節中，形成了商業合作模式?5、數據專業發展的關鍵是什麼?~~人，還是人。從2008年聯通公司重組到2012年數據中心成立，經過了4年的時間，期間多少艱辛不用多說。(此處略去301個字。)做什麼事兒也離不開人，特別是數據專業，需要一批懂數據、用數據、踏實肯干、耐得住寂寞的人，團隊才是最寶貴的資源。而人才隊伍的建設必須具備的條件包括：(1)支持優勝劣汰的幹部任免制度;(2)支持留住最優質的員工薪酬體系;(3)幫助員工快速成長的有效的培訓交流、知識積累機制;(4)支持我們擁有競爭力的自主開發團隊的薪酬體系;(5)支持我們選擇最優質的合作夥伴的招標流程;(6)合作夥伴意識到自身的不足，專心積累，認真做事，和我們一起成長。6、總結最後，按照「自己的事兒、別人的事兒、老天爺的事兒」的分類方法，說說我們能做點兒什麼「自己的事兒」吧：(1)首先要有穩定的數據管理架構，包括了數據、應用、系統、制度。這樣的架構與公司戰略目標相結合，形成演進路線和年度工作目標，通過年度目標的達成，循序漸進地逐步實現。數據管理架構需要在數據中心內部(集團、省級分公司)，以及公司管理層、信息化部內部、其他業務部門之間達成共識，並堅定地、不打折扣地一起去推進實施。(2)明確崗位職責和分工界面(集團、省級分公司)，並保持相對穩定，避免「臨時的因事兒設崗」。定期組織員工培訓、溝通，做好知識傳遞、信息共享，年度工作目標在員工層面達成共識，使新來的員工盡快進入新角色。通過專題研究組的形式邀請省公司參與數據的能力建設，調動省公司層面的積極性，養成數據中心人人「看數據、用數據」、「發現問題、解決問題」的良好習慣，做好自我完善、形成有效積累，形成「成長型」數據專業團隊。(3)建立定期的用戶(數據服務對象)溝通制度，主動介紹我們的數據架構和系統能力的提升情況，職責分工及年度工作目標，在用戶層面達成共識。引導用戶更多地使用系統能力並從中獲益，讓用戶真實地感受到效率的提升，並願意和我們一起來積累。(4)多方位整合身邊資源，在完善自身能力、提高方法論、產品化水平等方面與合作夥伴達成共識，共同進步。引進咨詢機構及高校專業人士參與開展綜合指數、客戶指標體系等多項專題研究，提升數據產品化和創新能力。(5)建立一個閉環的工作流程，使相對後端的數據流程參與到企業運營的前端流程中，以便及時反映企業的經營的變化，定期更新指標體系、報表架構及相關應用，避免前後脫節的問題，有效實施數據及應用的生命周期管理。說了這么多，一方面是因為這些年積攢的心裡話不吐不快，另一方面想著這個專業能抓住機會，取得更好的發展成果。想起某位領導多少年前說的那句話～～「有為才有位」。乘著大數據的東風，我們的隊伍已經再次壯大，但是，「理想很豐滿，現實很骨感」，我們更應該意識到差距和肩上的責任，切忌浮躁，要腳踏實地。希望新來的同事們盡快適應，進入角色吧。

『陸』 大數據的內容和基本含義

「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，什麼是大數據概念呢，大數據概念怎麼理解呢，一起來看看吧。
1、大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。
3、大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
4、大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
5、大數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
6、大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。

『柒』 大數據的發展趨勢是什麼

1、數據管理仍然困難

大數據分析有一個相當清晰的想法:找到隱藏在大量數據中的信息模式，訓練機器學習模型來發現這些模式，並將這些模型應用到生產中，實現操作自動化。您需要清理數據並在必要時重復它。

然而，將這些數據投入生產比看上去要困難得多。對於初學者來說，從不同的孤島收集數據可能很困難，因為需要提取、轉換和載入(ETL)以及資料庫技能。為機器學習練習清理和標記數據也需要大量的時間和金錢，尤其是在使用深度學習技術時。

2、數據孤島繼續激增

這並不難預測。在五年前的Hadoop開發熱潮中，人們認為所有數據，包括分析和事務工作負載，都可以合並到一個平台中。

由於種種原因，這個想法從未真正實現。最大的挑戰是不同的數據類型有不同的存儲需求。關系資料庫、圖形資料庫、時間序列資料庫、HDF和對象存儲都有各自的優缺點。如果開發人員將他們所有的數據塞入一個適合他們所有數據的數據湖，他們將不能最大化他們的優勢。

3、流媒體分析突破之年

組織處理新數據越快，業務增長越好。這是實時或流分析背後的驅動力。但是對組織來說，這樣做的挑戰一直是非常困難和昂貴的，但是隨著組織的分析團隊的成熟和技術的改進，這種情況會發生變化。

NewSQL資料庫、內存中的數據網格和專用的流分析平台圍繞著需要超快處理輸入數據的通用功能進行融合，通常使用機器學習模型來自動化決策。

關於大數據發展趨勢是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。