貴州大數據工作總結

① 貴州「大數據」的基本內容是什麼

大數據復，指的是所涉及的數制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。

大數據的特點是

1.數據量大

2.數據種類多

3.要求實時性強

4.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。
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。
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。

② 為啥全國科技巨頭都喜歡把大數據設在貴州，貴州到底有什麼特別

氣候宜人，常年保持較低的恆定溫度，有利於散熱

對於成片成片的機房來說，散熱歷來都是大問題，直接決定了機器的壽命。在散熱不好的地方，人們被迫給機房安裝空調設備來進行降溫，但是這樣一來成本就會直線上升。世界上的很多數據中心，基本都搬到了氣候相對寒冷的高緯度地區或者是風較大的沿海地區，利用大自然的力量對機房進行降溫。

如果長期承接其他地方轉移的第一、第二產業，那麼將永遠落後於其他地區。相反大數據等近幾年才發展起來的新興科技行業，不需要長期的經驗積累，不需要去搶別人已經佔有的市場，也不需要巨量的運輸、土地、人工投入，污染也不大，科技產品還具有體積小但附加值高的特點，非常有利於彎道超車。

光有這些還不夠，貴州的地方官員，還曾經親自前往中關村等全國各地，邀請那些著名互聯網企業前來落戶，達成合作協議幫助貴州建成大數據中心，頗有」禮賢下士「的風范。

所以總的來說，貴州之所以能成為全國大數據中心，是天時地利人和的多方面因素主導的，除了優越的自然條件，還離不開貴州自己的努力。

③ 大數據，貴州到底怎麼樣

近年來，貴州多了很多個名片，電商，大數據，區塊鏈，數博會，中國數谷等等，這些張名片給中國帶來了翻天覆地的變化，受這些名片的影響，貴州的發展取得了很大進步，「進入了新的發展階段」。

④ 貴州發展大數據產業中存在的主要問題是什麼

貴州省在發揮產業優勢的同時，應十分重視目前存在的以下重要問題：
一是大數據產業基礎薄弱。
二是傳統企業對大數據認識不足。
三是大數據應用方面人才匱乏。
四是信息產業邊緣化和產業結構不合理問題比較突出。

⑤ 貴州大數據是什麼意思

貴州大數據即貴州大數據中心。

2015年7月9日，首個國家級數據中心 ——災備中心落戶貴州，該大資料庫災備中心在貴州揭牌，這標志著大數據專項行動第一階段任務順利落。

位於貴州貴安新區的國家旅遊大資料庫災備中心機房內，有著一根特殊的網路虛擬專線，這條專線跨越了北京與貴州之間2200多公里的距離，實現了國家旅遊局北京機房與貴州災備中心數據的同步傳輸和異地備份。

中國大數據的八大節點和三大核心節點。中國網路的核心層由北京、上海、廣州、沈陽、南京、武漢、成都、西安等8個城市的核心節點組成。

核心層的功能主要是提供與國際internet的互聯，以及提供大區之間信息交換的通路。其中北京、上海、廣州核心層節點各設有國際出口路由器，負責與國際internet互聯，以及兩台核心路由器與其他核心節點互聯；其他核心節點各設一台核心路由器。

核心節點之間為不完全網狀結構。以北京、上海、廣州為中心的三中心結構，其他核心節點分別以至少兩條高速ATM鏈路與這三個中心相連。

(5)貴州大數據工作總結擴展閱讀

大數據的結構

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

⑥ 你覺得貴州成為大數據中心的原因是什麼

1、自然條件優越：數據中心承載著海量的數據，需要給伺服器更好的散熱。而貴州水資源豐富，且平均溫度在15度左右。既能為伺服器散熱和發電提供充足的水資源，又擁有足夠低溫的客觀環境來保障散熱。

2、環保指標有保證：貴州省內有9個規模不一的水力發電站，可充分保證能源的清潔與環保。

3、安全因素：數據中心屬於中資金投資項目，數據中心等級不同，建築結構、安全性、電氣、製冷、防火系統都會不同，數據中心造價昂貴，因此數據中心的安全性就顯得非常重要。貴州地處我國雲貴高原，遠離環太平洋地震地帶，地質災害很少，因此地質上的安全是選擇貴州的一大因素

⑦ 怎麼看貴陽大數據交易所的成立

首先在貴陽這樣的城市成立大數據交易所，說明大數據越來越重要，越來越有用，在未來的 世界裡，大數據即將占據主導地位。並且大數據十分的安全。有很大的發展前景。

第三 是貴州經濟基礎低

「工業經濟欠發達，旅遊經濟發展，農業經濟基礎薄弱」。「大數據產業無疑是快速通過上下游產業鏈、增加產業結構、迅速增加最有效的GDP手段的好機會。

⑧ 這兩年在大數據行業中的工作總結

這兩年在大數據行業中的工作總結
今天呢，主要回顧這兩年來，在大數據行業公司從事大數據類的前端開發的工作。最近剛剛換了一份工作，把我的經驗稍作總結分享給大家，有什麼建議大家在評論區踴躍。 謝謝。
今天的主題，主要是從大數據開發的角度，到大數據治理的必要性，再到圖形化建模的暢想，最後在數據質量的把關，然後到大數據可視化的應用，博主總結兩年的見聞，和我學習的成果，也不知理解有無偏差吧，希望大家能給出建議。
大數據開發
大數據開發，有幾個階段：
1.數據採集【原始數據】
2.數據匯聚【經過清洗合並的可用數據】
3.數據轉換和映射【經過分類，提取的專項主題數據】
4.數據應用 【提供api 智能系統 應用系統等】
數據採集
數據採集有線上和線下兩種方式，線上一般通過爬蟲、通過抓取，或者通過已有應用系統的採集，在這個階段，我們可以做一個大數據採集平台，依託自動爬蟲（使用python或者nodejs製作爬蟲軟體），ETL工具、或者自定義的抽取轉換引擎，從文件中、資料庫中、網頁中專項爬取數據，如果這一步通過自動化系統來做的話，可以很方便的管理所有的原始數據，並且從數據的開始對數據進行標簽採集，可以規范開發人員的工作。並且目標數據源可以更方便的管理。
數據採集的難點在於多數據源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。還有本地文件、excel統計文檔、甚至是doc文件。如何將他們規整的、有方案的整理進我們的大數據流程中也是必不可缺的一環。
數據匯聚
數據的匯聚是大數據流程最關鍵的一步，你可以在這里加上數據標准化，你也可以在這里做數據清洗，數據合並，還可以在這一步將數據存檔，將確認可用的數據經過可監控的流程進行整理歸類，這里產出的所有數據就是整個公司的數據資產了，到了一定的量就是一筆固定資產。
數據匯聚的難點在於如何標准化數據，例如表名標准化，表的標簽分類，表的用途，數據的量，是否有數據增量？，數據是否可用？ 需要在業務上下很大的功夫，必要時還要引入智能化處理，例如根據內容訓練結果自動打標簽，自動分配推薦表名、表欄位名等。還有如何從原始數據中導入數據等。
數據轉換和映射
經過數據匯聚的數據資產如何提供給具體的使用方使用？在這一步，主要就是考慮數據如何應用，如何將兩個？三個？數據表轉換成一張能夠提供服務的數據。然後定期更新增量。
經過前面的那幾步，在這一步難點並不太多了，如何轉換數據與如何清洗數據、標准數據無二，將兩個欄位的值轉換成一個欄位，或者根據多個可用表統計出一張圖表數據等等。
數據應用
數據的應用方式很多，有對外的、有對內的，如果擁有了前期的大量數據資產，通過restful API提供給用戶？或者提供流式引擎 KAFKA 給應用消費? 或者直接組成專題數據，供自己的應用查詢？這里對數據資產的要求比較高，所以前期的工作做好了，這里的自由度很高。
總結：大數據開發的難點
大數據開發的難點主要是監控，怎麼樣規劃開發人員的工作？開發人員隨隨便便採集了一堆垃圾數據，並且直連資料庫。 短期來看，這些問題比較小，可以矯正。 但是在資產的量不斷增加的時候，這就是一顆定時炸彈，隨時會引爆，然後引發一系列對數據資產的影響，例如數據混亂帶來的就是數據資產的價值下降，客戶信任度變低。
如何監控開發人員的開發流程？
答案只能是自動化平台，只有自動化平台能夠做到讓開發人員感到舒心的同時，接受新的事務，拋棄手動時代。
這就是前端開發工程師在大數據行業中所佔有的優勢點，如何製作交互良好的可視化操作界面？如何將現有的工作流程、工作需求變成一個個的可視化操作界面？ 可不可以使用智能化取代一些無腦的操作？
從一定意義上來說，大數據開發中，我個人認為前端開發工程師占據著更重要的位置，僅次於大數據開發工程師。至於後台開發，系統開發是第三位的。好的交互至關重要，如何轉換數據，如何抽取數據，一定程度上，都是有先人踩過的坑，例如kettle，再例如kafka，pipeline ，解決方案眾多。關鍵是如何交互？ 怎麼樣變現為可視化界面？ 這是一個重要的課題。
現有的各位朋友的側重點不同，認為前端的角色都是可有可無，我覺得是錯誤的，後台的確很重要，但是後台的解決方案多。 前端實際的地位更重要，但是基本無開源的解決方案，如果不夠重視前端開發， 面臨的問題就是交互很爛，界面爛，體驗差，導致開發人員的排斥，而可視化這塊的知識點眾多，對開發人員的素質要求更高。
大數據治理
大數據治理應該貫穿整個大數據開發流程，它有扮演著重要的角色，淺略的介紹幾點：
數據血緣
數據質量審查
全平台監控
數據血緣
從數據血緣說起，數據血緣應該是大數據治理的入口，通過一張表，能夠清晰看見它的來龍去脈，欄位的拆分，清洗過程，表的流轉，數據的量的變化，都應該從數據血緣出發，我個人認為，大數據治理整個的目標就是這個數據血緣，從數據血緣能夠有監控全局的能力。
數據血緣是依託於大數據開發過程的，它包圍著整個大數據開發過程，每一步開發的歷史，數據導入的歷史，都應該有相應的記錄，數據血緣在數據資產有一定規模時，基本必不可少。
數據質量審查
數據開發中，每一個模型（表）創建的結束，都應該有一個數據質量審查的過程，在體系大的環境中，還應該在關鍵步驟添加審批，例如在數據轉換和映射這一步，涉及到客戶的數據提供，應該建立一個完善的數據質量審查制度，幫助企業第一時間發現數據存在的問題，在數據發生問題時也能第一時間看到問題的所在，並從根源解決問題，而不是盲目的通過連接資料庫一遍一遍的查詢sql。
全平台監控
監控呢，其實包含了很多的點，例如應用監控，數據監控，預警系統，工單系統等，對我們接管的每個數據源、數據表都需要做到實時監控，一旦發生殆機，或者發生停電，能夠第一時間電話或者簡訊通知到具體負責人，這里可以借鑒一些自動化運維平台的經驗的，監控約等於運維，好的監控提供的數據資產的保護也是很重要的。
大數據可視化
大數據可視化不僅僅是圖表的展現，大數據可視化不僅僅是圖表的展現，大數據可視化不僅僅是圖表的展現，重要的事說三遍，大數據可視化歸類的數據開發中，有一部分屬於應用類，有一部分屬於開發類。
在開發中，大數據可視化扮演的是可視化操作的角色， 如何通過可視化的模式建立模型？ 如何通過拖拉拽，或者立體操作來實現數據質量的可操作性？ 畫兩個表格加幾個按鈕實現復雜的操作流程是不現實的。
在可視化應用中，更多的也有如何轉換數據，如何展示數據，圖表是其中的一部分，平時更多的工作還是對數據的分析，怎麼樣更直觀的表達數據？這需要對數據有深刻的理解，對業務有深刻的理解，才能做出合適的可視化應用。
智能的可視化平台
可視化是可以被再可視化的，例如superset，通過操作sql實現圖表，有一些產品甚至能做到根據數據的內容智能分類，推薦圖表類型，實時的進行可視化開發，這樣的功能才是可視化現有的發展方向，我們需要大量的可視化內容來對公司發生產出，例如服裝行業，銷售部門：進貨出貨，顏色搭配對用戶的影響，季節對選擇的影響 生產部門：布料價格走勢？ 產能和效率的數據統計？ 等等，每一個部門都可以有一個數據大屏，可以通過平台任意規劃自己的大屏，所有人每天能夠關注到自己的領域動向，這才是大數據可視化應用的具體意義。
寫在最後
洋洋灑灑寫了很多，對我近兩年的所見所聞所學所想進行了一些總結，有些童鞋會問，不是技術么？為什麼沒有代碼？ 博主要說，代碼博主要學的，要寫的，但是與工作無關，代碼是我個人的技能，個人傍身，實現個人想法的重要技能。 但是，代碼與業務的關系不大，在工作中，懂業務的人代碼寫的更好，因為他知道公司想要什麼。 如果你業務很差，那也沒關系，你代碼好就行了呀，根據別人的交代幹活，也是很不錯的。技術和業務是相輔相成的，稍後博主總結代碼的精進。
寫完了，焦慮一絲未少，我的代碼規范性不夠，目前技術棧js、java、nodejs、python 。
主業js熟練度80%吧，正在研究阮一峰的es6（看的差不多）和vuejs的源碼（有點擱淺），vuejs算是中等，css和布局方面可以說還可以，另外d3.js，go.js都是處於會用，能幹活。 nodejs呢，express和koa無問題，看過一些express的源代碼，還寫過兩個中間件。
java、python都處於能做項目的程度，目前也不想抽很多精力去深入它們，就想要保持在想用能用的地步吧。
未來的幾年，努力工作，多學學人工智慧、大數據開發的知識，未來這塊應該還有一些熱度的吧。
最後，和大家共勉，更希望大家能給一些規劃建議，三人行，必有我師焉。

⑨ 貴州為什麼要發展大數據產業有哪些優勢

一是氣候環境優良的生態優勢。優良的生態環境為發展大數據基礎設施提供了獨特的優勢。
二是水煤資源豐富，電力價格低廉的能源優勢。能源優勢能夠為大數據企業提供廉價、穩定的電力資源，降低企業運行成本。
三是地理位置和交通便利的優勢。持續優化的交通條件，使貴州省經濟走廊的地位進一步凸顯。
四是具有西部重要增長極、內陸開放新高地的戰略優勢。

⑩ 大數據專業學的內容是什麼在貴州就業好嗎

大數據專業學的內容是：

1、學科知識：從數據分析涉及到的專業知識點上看，主要是這些：
（1）統計學：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等
（2）數學：線性代數、微積分等
（3）社會學：主要是一些社會學量化統計的知識，如問卷調查與統計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助
（4）經濟金融：如果是從事這個行業的數據分析人員，經濟金融知識是必須的，這里就不多說了
（5）計算機：從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎麼處理出來的，要了解資料庫的結構和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從資料庫里提取你需要的數據（比如使用SQL進行查詢），這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業者必備的。此外，如果要想走的更遠，還要能掌握一些編程能力，從而借住一些專業的數據分析工具，幫助你完成工作。
……好好學習，雖然累，但是要堅持！
2、軟體相關：從事數據分析方面的工作必備的工具是什麼
（1）數據分析報告類：Microsoft Office軟體等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連PPT報告都不會做，那我只好說離數據分析的崗位還差的很遠。現在的數據呈現不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數據結果，因此數據可視化軟體就不能少，BDP個人版、ECharts等這些必備的，就看你自己怎麼選了。
（2）專業數據分析軟體：Office並不是全部，要從在數據分析方面做的比較好，你必須會用（至少要了解）一些比較常用的專業數據分析軟體工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析，還有高級的python、R等。
（3）資料庫：hive、hadoop、impala等資料庫相關的知識可以學習；
（3）輔助工具：比如思維導圖軟體（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。
最重要的是：理論知識+軟體工具+數據思維=數據分析基礎，最後要把這些數據分析基礎運用到實際的工作業務中，好好理解業務邏輯，真正用數據分析驅動網站運營、業務管理，真正發揮數據的價值。

貴州是大數據產業基地，對大數據方面的人才需求比較大，所以就業前景肯定會好的。