大數據的根

『壹』 「大數據」的根本是為了價值創造

「大數據」的根本是為了價值創造

前面什麼是「大數據」我就很快的過一下，我們看到了「大數據」的一些想法。更重要的是我們怎麼看待「大數據」，怎麼影響到業務模式的變革，我們也會提到一些案例，我們看到我們的客戶在整個「大數據」的變革中會做一些什麼東西。在當中最重要的，剛剛吳老師也提到，不但是獲取數據，而是如何用它，不管是組織、流程、能力各方面怎麼做很好的准備，怎樣去挖掘這樣的一個機會。
首先剛才大家也提到了，現在進入到了一個「大數據」的時代，如果大家看我們這里做了一個很快的統計，在全球幾百個主要的媒體上面，看到在一些標題，或者是在一些主要的段落裡面，談到「大數據」的這個字的話，其實十年前就已經開始有了，但那時候還不是太多。其實在比如說2005、2007年的時候，看最火的字可能是電子商務，看得更加多。2001年時候看到的最多的字是雲計算。看最近兩三年，「大數據」就突然間增長的非常快了。當然不是說電子商務、雲計算已經落後了，這些還是經常看到的自眼，但「大數據」會看到非常高的比例。
「大數據」剛才大家都談到了一些不同的定義，「大數據」是什麼東西，剛才也提到了，其實十多年前、二十多年前，我們就已經會挖掘客戶的信息了，會做分析了。但是究竟「大數據」和以前有什麼不一樣?首先在量上面，是海量的數據，是本來一些的方法、工具，這些是分析不了的，是做不了的，這個量是非常多的。給大家一個概念，現在世界上所有的數據，90%是在過去兩年產生出來的，所以你會看到，我們的時間再過一年的話，信息量的增長完全是一個爆炸性的增長。比如說另外一個，可能剛才談到視頻分享網站，有人做過一個統計，比如說你現在坐在一個電腦面前一直看這個視頻的話，可能需要一兩千年才能夠看完。這些數據量這么多，當中對你有用的不一定會太多，怎麼挖掘海量的數據，這個量是一個很大的重要的一點。
除了以外，另外一點就是現在不同種類的數據，以前的話，可能在網上你看到了一些文字的資料，現在找東西的話，你會找圖片，會找不同的視頻，有時候還會有很多不同的模式，比如說你的PUO這些東西，或者是其他的很多不同的種類的信息，這個也越來越多。
其實很多時候，剛才已經提到了，我們要分析，客戶分析的數據不但是分析自己的數據，很多時候是要把怎麼樣和外部的數據結合起來。比如說大家一直可能會談到沃爾瑪，怎麼樣挖掘沃爾瑪自己的客戶，他買了什麼東西，對未來會買什麼東西做一個預期，或者是對未來的什麼折扣感興趣。但是有一個有趣的事情，沃爾瑪不但看自己的數據，還會把這些數據和天氣的數據放在一起看。比如說下雨的時候哪些貨品要多做一點，或者是有台風的時候，客戶會來多買什麼東西。把不同種類的數據和不同來源的數據做一個很好的分析的話，這個也是「大數據」時代的一個挑戰。
另外一點，在媒體裡面常常談到的「大數據」是實時，這個是很重要的，不但是量、種類，要實時的應對，比如說十年前客戶做調研和客戶細分，需要兩三個月的時間來做分析，來做出結果怎麼服務好客戶。但是現在客戶的需要已經不一樣了，怎麼實時給出應對是重要的一點。
其實我們對「大數據」的理解也有一定的定義，就剛才提到的，其中首先一點是怎麼樣收集，怎麼樣去分析，怎麼樣去理解這些大數據，這當然是很重要的一部分，這裡面很重要的一點，不單單是獲取，因為我們常常看到一些客戶可能覺得浪費時間，外面有那麼多的數據，怎麼多拿一點進來，但是更加重要的是你有沒有這個能力，怎麼用這個數據，這個能力非常重要。
這裡面提到兩個另外的點，一個是「大數據」不是為了獲取分析來做，更重要的一點是對於公司價值的創造，如果到最終這個數據你拿到了很多，分析了很多的數據，根本影響不了你的業務的話，這個也沒有什麼意思，所以價值創造是根本的一點。在這個過程中，我們相信「大數據」對業務的模式是一個很大的變革。所以我們在後面也會提到。
這裡面我們隨便看不同行業裡面的經驗。今天早上和一些同事聊的時候，大家也在談，其實「大數據」究竟對什麼行業有最大的影響呢?其實我覺得這個問題是很難回答的。因為我們看到很多客戶一直問我們「大數據」對他們有什麼影響，電子商務對他們有什麼影響。這裡面不單單是消費者的公司，或者是B2B的公司，或者是醫葯的種種的公司，主要是看怎麼應用「大數據」，一方面是他們的數據量，數據的來源越來越多了。還有就是剛才提到的，就是怎麼和外部的數據結合起來，做到對你業務有價值的幫助。現在價值創造往往上上億美元的收入，或者是成本方面的增長。
剛剛提到其實不同的行業裡面會有不同的應用，這一頁是我們幾個月之前做的，這上面可能有一些還沒有做「大數據」的公司現在已經開始做了，這個變化是非常快的。舉一個例子，一個保險（放心保）方面的，過去可能看不同人的年齡，以前開汽車有沒有遇到過意外，然後決定你的保險要付多少錢。現在是有一個儀器放你車裡面，看你開車是否安全，這個就可以給不同客戶更加個性化的定價。這個就是一個「大數據」的應用。另外一種，我覺得也很有趣的例子，大家知道現在是歐債危機，很多政府都遇到了這樣的挑戰，比如說義大利政府，義大利政府不但是考慮有沒有人逃稅，不但是要看報上來的數據，在法律允許的情況下，結合了很多消費的帳單、電話費的帳單，比如說你有沒有去外地旅遊等等，你沒有那麼高的收入，為什麼可以有這么高的消費，把這些數據和他們報上來的收入比較，發現20%納稅人是高風險的逃稅人。這個也是一個「大數據」的應用，不但是在業務裡面、商業裡面，也在政府裡面，很多行業裡面都會有不同的應用。
這裡面談一下背景，因為很多客戶常常問我們，什麼叫做商業模式，我們有沒有一個好的定義。這個也是我們很多客戶比較接受和認可的定義。商業模式，在這裡面有兩個大的方面，一個是價值主張，比如說從所提供的產品服務究竟是什麼東西，目標客戶群是誰，收入的模式，比如說定價、商業模式怎麼樣在裡面賺錢的，收入是怎麼樣來的，這也是一部分，我們叫做價值主張。
另外一方面是在運營模式方面，比如說在整個的價值鏈當中，怎麼控制這個價值鏈，或者我們在價值鏈的哪個部分去玩，其中組織的架構，也會影響到商業模式，最終也有成本的模型、成本了模式。我們對於商業模式的變革，商業模式的改造裡面，定義在這六個模式裡面至少有兩個是在改變，才叫做商業模式的改變。比如說你只是改變了目標客戶群，其他沒有什麼改的，這個只是客戶群的改變，如果只是多了一點服務和產品，在其他方面也沒有改的話，這個也不是根本的商業模式的改變。但是我們後面談到例子中就會看到，很多客戶在運用「大數據」的時候，有兩方面的改變和影響，這個就是根本上的商業模式的變革。
「大數據」如何影響到商業模式的變革。這裡面有幾個大的方面，首先是數據的來源，根據提到數據越來越多，在中間怎麼樣影響總體的經濟鏈，或者是總體價值鏈。右邊是結果了，剛才提到，可能是六個方面影響我們的商業模式。但是如果大家看一下左邊的數據方面，其實數據來源，或者是量越來越多，這個當然是一個很重要的一點，但是剛才吳老師和殷總也提到，獲取數據的成本，或者是儲存數據的成本越來越低，這個是使得大家願意越來越多的使用「大數據」。但是更加重要的是要有越來越先進的分析工具，來幫助大家做這些分析，不然的話，如果還是用十年前，十五年前的工具，雖然數據多了很多很多，但是也做不住很好的結果。比如說我們自己內部，過去5年也建立了一個團隊，專門看地理方面的數據，全球不同地方的地理數據，比如說中國國內，什麼地方有餐廳，什麼地方有零售店，其實現在有很好的數據做分析的，十幾年前沒有這樣的資料庫，現在有了，我們也有這樣的能力。我們也有團隊，比如說看全球零售方面的數據分析。比如說幾年前我們用很簡單的工具來做分析，因為數據少，很容易做。而現在我們自己的咨詢公司也會建立這樣的能力。
最後當然是客戶他們，這些消費者也很願意的和大家分享這些數據，當然在隱私這些方面可能還是一定的挑戰，但是對於他們來說，他們貢獻的這種數據，獲得了這種便利，比如說在亞馬遜上面可以提供書的建議，或者我到沃爾瑪裡面，有特價的折扣給我，比較個性化，這些是他們比較願意用他們的數據來換取一些價值。這些種種方面就是為什麼現在數據越來越多，怎麼樣影響到業務模式的變革。
在當中，我們一會兒會談到比較大的一點，就是中間談到怎麼樣真正的影響價值鏈。比如說現在有了那麼多的數據，而且流通性那麼好的話，大大增加了在交易、客戶、產業之間的透明度。其中還談到了交易成本都有一定的降低。比如說以前一家公司要做針對性的營銷的話，以前可能是很難做的，以前做營銷，打一個廣告，面對很大的受眾，但是不一定很有針對性。而現在用比較低的成本，你有了這個能力，有了這個數據，就可以給客戶很個性化的優惠和產品。這個以前是不可能發生的。
在價值鏈不同部分的規模變革，或者是客戶的期望值，這個也是很重要的部分，為什麼這些公司要根本的改善業務模式，很重要的一點是客戶的期望值在改變。大家覺得現在有那麼多的數據，我只看到競爭對手做了那麼多的東西，但是我們對於公司的期望會越來越高。
剛才談到業務模式的六大方面。
我在這裡面就不多提這些例子了，我後面會比較仔細的談在企業和「大數據」當中怎麼樣去競爭。
在這個方面，首先我們很多時候當客戶在看這個問題的時候，會從幾個大的方面看。其中最重要的，就是最上面的，就是整個他們對「大數據」方面的整體的定位，或者是戰略是怎麼樣的。這個是很重要的。剛才也說了，不是為了獲取數據而獲取數據，不是為了分析數據而分析數據，最終希望你怎麼樣去使用，這個在你的業務裡面是希望達到什麼樣的效果，這個是很重要的一點。這個整體的方向，高層、領導層方面的一些大力的資源方面的支持之外，下面我們會從幾個大的緯度看。
第一個，怎麼樣利用這些數據。這是很重要的部分。數據的用途在哪裡。
第二個，我們叫做數據的引擎，其實就是數據基礎的建設。
第三個，生態的系統，整個生態系統怎麼樣去看。
這裡面很快把每一點說一下。首先在上面怎麼樣利用這個數據，我們這裡面看到兩個大的方面，一個是在機會方面，一個是信任方面。機會方面就是要了解用這些數據會達到什麼目的，會有什麼樣的機會，比如說要挖掘一點對業務方面的洞察，還是希望對整個公司的流程有更加好的完善，更加好的改進呢，還是說你希望給客戶提供一些新的產品，以前可能是沒有辦法提供的，比如說你本來有不同的業務，本來是獨立的提供業務，現在不同單元可以分享提供業務，提供新的數據。怎麼樣利用這些數據，就是要看機會方面，有哪些機會。第二方面叫做信任。這裡面其實有兩大部分，一個是剛才提到的數據是不是也願意的提供一些數據給你，就是說讓你獲得一定的便利，獲得一定的優惠，然後客戶能夠信任你，讓你收集這樣的數據。另外一部分就是你怎麼樣建立這個形象，就是在整個的過程中，客戶願意給你，但是慢慢的你要建立一個可信任的形象，就是大家覺得給你這個信息是安全的，就是這個信任。所以怎麼樣利用和獲取信任是很重要的部分。
第二個部分是數據的引擎。第一個是在技術方面，怎麼樣建立這個平台，這個當然很重要。右邊是組織的架構，內部的話，你的組織需要什麼樣的能力，需要什麼樣的人才，比如說組織架構，比如說剛才殷總提到在一個公司裡面有一個CBO，除了這個之外，有一群人在總部，可能對「大數據」分析比較了解。但是在每一個業務單元裡面，是不是也要有人確定這些數據怎麼用，怎麼獲取這些數據，日常和客戶的溝通過程中，怎麼收集和利用這些數據，這也是很重要的一點。這個是第二個部分。
第三個部分是數據的生態系統了，其實看到了很多的公司，他們不單單是看自己的數據，他們是很好的怎麼樣確保和他們整個生態系統，或者是第三方的夥伴，他們怎麼樣分享這些數據，這個總體來說是非常重要的一部分。所以很多時候，我們在過去好幾年做了有上百個不同行業的「大數據」的項目之後，總結出來我們客戶常常遇到的問題，可能都是這樣，很多時候客戶一開始來談的時候，可能都談上面的機會，究竟什麼是大數據，給我們什麼樣的機會，但是他們慢慢了解之後，知道了這個還不是最大的問題，有了系統和做分析的人，這些都OK了，但是更多是在組織、流程、生態系統方面是更加的挑戰。
在其中，我這里准備了兩個例子，一個是谷歌，大家也是比較知道的，在運用數據方面是一個比較大、比較領先的公司。在當中會看到我也會從剛才提到的六個方面，怎麼樣使用數據，裡面是怎麼樣挖掘不同的機會，怎麼樣得到客戶的信任。第二個方面是數據引擎方面、平台方面、組織方面是怎麼樣做的，最後是怎麼樣參與生態系統，建立和不同夥伴的關系。
谷歌也很有戰略，看到了很多大家還沒有看到的機會，他們很早的時候就已經先做了，這個也是客戶裡面現在比較大的改變，現在有很多東西你要嘗試的，因果關系你還沒有看到很清楚，但是看到了關聯性，雖然看不到因果關系，但是看到了就要嘗試。谷歌是比較領先的一個。在當中會看到，在數據用途方面，比如說左邊這里，他們常常有很多不同的應用，不管是地圖，不管是在其他方面，比如說視頻種種方面，有很多不同的應用，有上百種不的應用，就一直在試。它的資料庫並不一定有很多，可能是有單一的資料庫，在這個資料庫裡面可以讓你做很多不一樣的東西，這個就是客戶在想的，其實更加重要的不是要獲取更加多的數據，其實很多時候客戶已經有太多的數據了，甚至有時候他們覺得自己的數據不夠，一定要到外面找，其實他們沒有想清楚自己的數據怎麼用，單一的資料庫已經可以讓你做很多不同的東西出來，讓你嘗試不同的東西。
另外一方面，和客戶怎麼建立信任，比如說一個方面，客戶要慢慢的、很快的感受到他們在這些數據方面裡面獲得的一些好處在哪裡。另外一方面，他們收集了這些數據，谷歌這方面做得挺好的，比如說社會責任、社會形象、捐款，這方面他們做得也是很多的，這是為公司建立起比較正面的形象，這方面讓客戶覺得和你分享這些數據，你也是比較可信的公司。在怎麼獲取，怎麼使用方面，其實很多客戶是會考慮非常清楚的。
第二個方面是數據引擎，在整個基礎建設方面。首先是技術方面，技術方面我當然不是懂很多。首先是要有統一的自己的資料庫，然後在當中擴充性也是比較大的，剛才提到，拿了那麼多的數據，怎麼把資料庫擴充、擴容，這個是非常重要的一點。另外一點是在組織方面，比如說這裡面提到，當然你需要一些，我們這里說到數據的工程師，在很多公司裡面，這個量不一定很多的，不是一家公司可能有上萬人，就要有幾百個這樣的數據工程師，很多時候有十幾個人的小的團隊，但是能力都是比較強的，知道怎麼進行數據挖掘，怎麼把系統建立起來，這個是非常重要的一點。另外一個是在當中右下角，吳老師提到的一點，不是說要根因這方面的東西，其實他們挖掘這個東西的時候，最重要是看關聯性，兩個動作有一定的關聯，然後就知道要去嘗試這個東西，然後慢慢的看究竟為什麼有這個原因，這個是和傳統做一些商業決定是很不一樣的。
對生態系統，這個也都不用說了，這裡面比如說谷歌通過參與不同生態系統裡面，和很多第三方夥伴一起來合作。有一些，比如說上面的是整個搜索的生態系統，下面可能地圖也有生態系統，不同裡面，和不同的很多人在合作，在工作。
後面我很快的說另外一個例子，這個是寶潔。也是從剛才的六個緯度看一下，怎麼使用這些數據，基礎怎麼建立起來，最終怎麼樣建立很好的生態系統。這個是剛才提到的上面的三角形，對於大數據整體的戰略和定位是怎麼樣的，可以看到在過去可能幾十年的歷程中，很多時候，比如說七八十年代、八九十年代，不但是寶潔，很多公司都在想生產力怎麼提升，流程怎麼做得更加好，或者是比較根本的業務方面的東西，但是會看到在過去幾年，有很多大的投入，都是在「大數據」、運用電子商務的機會等，在公司的高層是有很大的決心要做這個工作。所以你會看到，在數據的用途方面是有很多不同的例子，這裡面只是有幾個例子而已。第一個是在社交媒體方面，其實有一些不單單是他自己的數據，還有外部的數據，他們進行分析，分析之後看到不同客戶群的趨勢，客戶在看什麼品牌。後來看到了一個客戶很認同的品牌，買了進來這個品牌，然後客戶增加了10倍，這個是很重要的一部分。
第二部分是流感方面的葯，剛剛第一個是談到客戶端的數據，第二個是在庫存上，怎麼樣提供給零售商足夠的庫存。這個葯可能30%的存貨的機會，就是你買這個產品，很多時候是70%的時間是缺貨的，但是慢慢經過所有數據的挖掘，就把線下的庫存做得更加好了，所以會看到是不同緯度來做「大數據」。第三個方面是怎麼挖掘這些「大數據」。每一天收到的電郵，或者是服務中心收到的電話大概是15萬個，每天都挖掘這些信息，這些人打電話進來到底是問什麼問題，發郵件來到底是問什麼東西，把這些理念灌輸到不同的業務單元裡面。右邊也是，要給消費者一個很有信任的感覺，大家才會比較信任的願意分享和讓你使用這些數據。
另外總體的引擎，左邊談到了平台，前面談的比較多的是技術平台方面，但是也很重要的一個，就是在管理的平台上怎麼樣去做。比如說這裡面提到一個例子，首先要有統一的數據展示的方式，每周一全球的經理開會，就是要把統一資料庫裡面的發現、展示做一定的使用和研究。然後影響力，在大數據的分析等方面都為高層做很透明的信息平台。
在右邊，就整體的組織方面，首先是很清晰的，在集團領導的層面，他們把重要性放得最高的，剛才聽到，過去可能是流程提升、效率優化等，現在「大數據」和電子商務這塊最重要，這個是組織方面。
剛才也提到，在中央，在集團的層面有一個小的團隊，這些可能都是最聰明的PHD、MBA，然後讓他們主導在數據方面的戰略，是同一時間不但是在集團的層次，在不同業務層面，有專門人談數據挖掘和談「大數據」的。
最後是生態系統，雖然以為寶潔是很大的公司，他們有很多的資源和數據，但是要看到和外部，不管是零售商還是經銷商，有很多方面的配合是他們要做的。內部有很多的合資公司，怎麼樣把他們的系統、數據和零售商等做一個聯系，這是很重要的一點。右邊也是有一些，和主要的合作夥伴，比如說谷歌，還有零售終端，比如說沃爾瑪等，這些也是要分析的合作的夥伴。整個的生態系統裡面，究竟要做什麼東西，這個也是很重要的，不是有了數據就可以了，最重要的是要把生態系統打造起來。

『貳』 大數據的核心是什麼

大數據的核心有哪些.中琛魔方大數據分析平台表示大數據的兩個核心技術是雲技術和BI，離開雲技術大數據沒有根基和落地可能，離開BI和價值，大數據又變化為捨本逐末，丟棄關鍵目標。簡單的總結是：大數據的目標驅動是BI，大數據實施落地是雲技術。

『叄』 大數據分析有哪些基本方向

【導讀】跟著大數據時代的降臨，大數據剖析也應運而生。隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據剖析、數據發掘等等環繞大數據的商業價值的使用逐漸成為職業人士爭相追捧的利潤焦點。那麼，大數據剖析有哪些根本方向呢?

1.可視化剖析

不管是對數據剖析專家仍是普通用戶，數據可視化是數據剖析東西最根本的要求。可視化能夠直觀的展現數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到成果。

2.數據發掘演算法

可視化是給人看的，數據發掘便是給機器看的。集群、切割、孤立點剖析還有其他的演算法讓咱們深入數據內部，發掘價值。這些演算法不只要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3.猜測性剖析才能

數據發掘能夠讓剖析員更好的理解數據，而猜測性剖析能夠讓剖析員根據可視化剖析和數據發掘的成果做出一些猜測性的判別。

4.語義引擎

咱們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據剖析的新的應戰，咱們需求一系列的東西去解析，提取，剖析數據。語義引擎需求被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5.數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。經過標准化的流程和東西對數據進行處理能夠保證一個預先界說好的高質量的剖析成果。

6.數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維剖析和多角度展現數據按特定形式進行存儲所建立起來的聯系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的根底，為商業智能系統供給數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和拜訪，為聯機數據剖析和數據發掘供給數據平台。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據分析有哪些基本方向?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

『肆』 大數據雲計算物聯網之間的關系

1.物聯抄網本質上是互聯網大腦襲的感覺神經系統和運動神經系統，感測器和通過AI控制的智能設備通過互聯網線路連接到互聯網中樞神經系統供雲端的群體智慧和雲AI使用。
2.雲計算本質上是互聯網大腦的中樞神經系統，它通過伺服器，網路操作系統，神經元網路（大社交網路），大數據和基於大數據的人工智慧演算法對互聯網大腦的其他組成部分進行控制。
3.大數據本質上是互聯網大腦各神經系統在運轉過程中傳輸和積累的有價值信息。因為在過去50年隨著互聯網的快速進化而急速膨脹，體量極其巨大。是互聯網大腦產生智慧智能的基礎。
4.人工智慧本質是互聯網大腦產生產生智慧智能的動力源泉，人工智慧不僅僅通過演算法如深度學習，機器學習與大數據結合，也運用到互聯網大腦的神經末梢，神經網路和智能終端中。使得互聯網大腦各個神經系統同時提升能力。

『伍』 大數據開發需要學習哪些內容

大數據開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：大數據根底常識、大數據渠道常識、大數據場景運用。大數據根底常識有三個主要部分：數學、統計學和計算機;大數據渠道常識：是大數據開發的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道為主。

大數據方面有許多的技能：

一是大數據渠道自身，一般是根據某些Hadoop產品如CDH的產品布置後供給服務。布置的產品裡面有許多的組件，如HIVE、HBASE、SPARK、ZOOKEEPER等。

二是ETL，即數據抽取進程，大數據渠道中的原始數據一般是來源於公司內的其它事務體系，如銀行裡面的信貸、中心等，這些事務體系的數據每天會從事務體系抽取到大數據渠道中，然後進行一系列的標准化、整理等操作，再然後經過一些建模生成一些模型給下流體系運用。

三是數據剖析，在數據收集完成後根據這些數據要做一些什麼樣的處理，典型的如報表運用，那每天或許就是寫SQL開發報表了;還有一些如風險監測等渠道，都要根據大數據渠道收集的數據來進行處理。

關於大數據開發需要學習哪些內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、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。

『陸』 大數據的基礎是什麼

大數據的基礎是存儲和計算。大數據的特點就是數據量的規模較大，因此首要問題就是存儲問題。然後核心問題就是大數據量的計算問題。這兩個部分組成了大數據的根基。

『柒』 大數據的本質是什麼

從本質上講，大數據是指按照一定的組織結構連接起來的數據，是非常簡單而且直接的事物，但是從現象上分析，大數據所呈現出來的狀態復雜多樣，這是因為現象是由觀察角度決定的。

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。

它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(7)大數據的根擴展閱讀：

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

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。

『捌』 大數據學習的關鍵技術是什麼

1、機器學習：

機器學習是大數據處理承上啟下的要害技能，機器學習往上是深度學習、人工智慧，機器學習往下是數據發掘和計算學習。中心方針是經過函數映射、數據訓練、最優化求解、模型評價等一系列演算法完成讓計算機擁有對數據進行自動分類和猜測的功用。 大數據處理要智能化，機器學習是中心的中心。

2、數據發掘：

數據發掘中心技能來自於機器學習領域，數據發掘的提法比機器學習要早，應用規模要廣，數據發掘和機器學習是大數據剖析的中心技能，互為支撐，為大數據處理提供相關模型和演算法，而模型和演算法是大數據處理的要害。

3、人工智慧：

AI的終極方針是機器智能化擬人化，機器能完成和人一樣的作業，能夠處理種種復雜的問題。

人工智慧與機器學習的聯系，兩者的適當一部分技能、演算法都是重合的，深度學習在計算機視覺和棋牌走步等領域取得了巨大的成功，但深度學習在現階段還不能完成類腦計算，最多達到仿生層面，情感，回憶，認知，經驗等人類獨有能力機器在短期難以達到。

4、其它大數據處理根底技能：

大數據根底技能包括計算機科學相關如編程、機器學習的理論根底、商業剖析與理解、數據管理等。這些理論與技能是為大數據的根底管理、機器學習和應用決議計劃等多個方面服務的。

關於大數據學習的關鍵技術是什麼，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。

『玖』 大數據開發需要學習哪些內容

【導讀】大數據場景是現在大數據的重要運用，這些場景包括許多領域，比如金融大數據、交通大數據、教育大數據、餐飲大數據等等，這些場景運用的背面也需要對行業常識有必定的了解。那麼，大數據開發需要學習哪些內容呢?

大數據開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：大數據根底常識、大數據渠道常識、大數據場景運用。大數據根底常識有三個主要部分：數學、統計學和計算機;大數據渠道常識：是大數據開發的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道為主。

大數據方面有許多的技能：

一是大數據渠道自身，一般是根據某些Hadoop產品如CDH的產品布置後供給服務。布置的產品裡面有許多的組件，如HIVE、HBASE、SPARK、ZOOKEEPER等。

二是ETL，即數據抽取進程，大數據渠道中的原始數據一般是來源於公司內的其它事務體系，如銀行裡面的信貸、中心等，這些事務體系的數據每天會從事務體系抽取到大數據渠道中，然後進行一系列的標准化、整理等操作，再然後經過一些建模生成一些模型給下流體系運用。

三是數據剖析，在數據收集完成後根據這些數據要做一些什麼樣的處理，典型的如報表運用，那每天或許就是寫SQL開發報表了;還有一些如風險監測等渠道，都要根據大數據渠道收集的數據來進行處理。

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『拾』 大數據核心技術有哪些

大數據的核心是雲技術和BI，離開雲技術大數據沒有根基和落地可能，離開BI和價值，大數據又變化為捨本逐末，丟棄關鍵目標。簡單總結就是大數據目標驅動是BI，大數據實施落地式雲技術。大數據的總體架構包括三層：數據存儲、數據處理、數據分析，三層相互配合讓大數據最終產生價值。數據有很多分法，有結構化，半結構化，非結構化; 也有元數據，主數據，業務數據; 還可以分為GIS，視頻，文件，語音，業務交易類各種數據。傳統的結構化資料庫已經無法滿足數據多樣性的存儲要求，因此在RDBMS基礎上增加了兩種類型，一種是hdfs可以直接應用於非結構化文件存儲，一種是nosql類資料庫，可以應用於結構化和半結構化數據存儲。從存儲層的搭建來說，關系型資料庫，NoSQL資料庫和hdfs分布式文件系統三種存儲方式都需要。數據處理層核心解決問題在於數據存儲出現分布式後帶來的數據處理上的復雜度，海量存儲後帶來了數據處理上的時效性要求，這些都是數據處理層要解決的問題。