火才大數據

Ⅰ 大數據為什麼這么「火」

隨著當下全球數據的增長已經到了一個高峰，數據的存儲單位不斷擴大，由此大數據的專概念被重視，如何處理屬海量的繁雜數據就是這個時代轉型的關鍵所在。

首先是國家戰略層面。

近十多年來，一些國家通過制訂數字經濟發展戰略，包括中國、印度、波蘭等，在數字基礎設施、電子商務、網路治理等各方面取得了舉世矚目的成績，增長速度明顯超過發達國家，國家的倡導和投入帶火了大數據的概念，也颳起了大數據的熱潮。

其次是資本湧入。

大量的數據概念的公司出現，個個都在融資。現在大數據進入下半場，大家更加重視質量，因為這是大數據高效商業化的保證。

Ⅱ 大數據火了,對運營商意味著什麼

大數據火了,對運營商意味著什麼
大數據火了？對通信業特別是運營商意味著什麼？大數據的作用，看似雲里霧里，其實可抓可拿。
根據IDC的研究，全球64%的企業已成為數字化轉型的探索者和實踐者，「全方位的客戶體驗、靈活高效的業務流程、智慧化的產品與服務、創新的商業模式」已成為新的數字化轉型戰略的核心，而這一切的基礎就是大數據。
在工業4.0的大環境下，工業企業的信息化水平越來越高，信息數據量越來越多，各種設備儀器產生的海量數據對信息處理的要求也在提高。現在，新興的大數據、雲計算這類ICT技術剛好可以解決數據海量性問題。本來ICT業對「互聯網+」、工業4.0的大蛋糕正愁無處下口，而大數據無疑是一個極好的抓手和切入點，可以讓ICT一下子切入到工業領域的各個環節，同時ICT自身也可以實現完美轉型。
難怪今年大數據火了，甚至馬雲放言：今天不參與大數據建設，十年後會像今天一樣抱怨與埋怨。
其實，作為信息化建設的主力軍，運營商在大數據領域早有布局。早在2012年，三大運營商就投資150億元在貴州建設了數據中心基 地。不僅如此，2012年，在內蒙古呼和浩特，三大運營商共投資近400億元興建了規模比貴陽還大的大數據中心。此外，在鄭州、重慶、杭州、蘇州等地，運 營商都建設了大數據中心，運營商發力大數據不可謂不早。但是，運營商建設的大數據中心，其巨額投資卻大都沒有產生相應的效益。
「明明自己坐擁一座金礦，卻都被BAT挖走了!」原信息產業部部長吳基傳在不久前召開的第十二屆中國信息港資訊理論壇上疾呼：「三家電信運營商要轉變思路，應從單純追求數量增長轉向創新和挖掘信息數據價值。」
大數據本身是沒有價值的，它必須通過清洗、建模、分析、交易才能產生價值，使之成為一座巨大的金礦，讓更多的人去挖掘數據，交易數據，從而產生巨大價值，可以預見，未來大數據會作為一種資產存在並將誕生一個萬億級別的交易市場。
在這一輪大數據熱中，互聯網企業搶了風頭，互聯網大佬不僅高調亮相，實質性動作也是接二連三。網路、騰訊、阿里等擁有數據的平台型企業，紛紛針對自身的平台用戶提供數據分析業務，並且向金融、環保、交通、醫療等行業的數據分析應用逐漸滲透。
目 前，在不少地方，運營商還停留在搭建數據中心基地、邀請互聯網企業租用入駐掙租金這種低層次的商務模式上。非但如此，在某些地區，還發生了三家運營商為了 吸引一些互聯網企業入駐，而競相壓低租金的現象，本來就只能掙個廉價的管道租金和物業費，卻連這個「苦力活」還在搞惡性競爭，真是讓人扼腕!
更令人擔憂的是，如今不少地方雖然建起了大數據產業園，但是對於海量數據自己無法處理，只能將其賣給一些國外公司進行大數據挖掘，這不僅帶來了嚴重的安全隱患，而且也將產業鏈上利潤最為豐厚的一塊拱手讓出。
從不久前公布的第一季度財報看，三大運營商利潤全部是負增長，收入增長也顯現出疲態，戰略轉型迫在眉睫。而不管是「流量經營」還是「去電信化」，都面臨移動互聯網帶來的大數據挑戰，運營商要避免大數據領域的「啞管道」危機，必須向數據挖掘、分析、應用的價值高端邁進，別再像互聯網剛剛起步時那樣起個大早，趕個晚集。
業 內人士表示，手裡掌握著所有用戶通話、數據流量消費數據的三大運營商，如果能在大數據時代多往前跨出一步，組建專業化團隊，吸納高層次人才，用更加開放和 互聯網化的方式來運作，釋放自身管道中龐大數據的潛在力量，在數據清洗、建模、分析甚至交易等方面多做做文章，將會打開一個潛力無限的市場。

Ⅲ 大數據這么火，何謂大數據

在搞清楚這個問題前，我們先得明白大數據為什麼這幾年火熱情勢不減呢？互聯網行業是大數據的起爆點，除了互聯網/電子商務行業，傳統的諸如計算機服務/軟體、金融/基金/證券/投資、通訊行業以及其他專業服務領域等，都在熱火朝天的搞大數據。
大數據價值的發現與其所處的應用場景密切相關。概括起來，大數據價值發現可以劃分為三大類：數據服務、數據分析和數據探索。
數據服務是面向大規模用戶，提供高性能的數據查詢、檢索、預測等服務，通過直接滿足用戶需求而將數據價值變現的形式;數據分析是分析人員利用經驗，通過對大規模數據使用特定的計算模型進行較為復雜的運算，從而發現易於人們理解的數據模式或規律所進行的數據價值變現的一種運算形式;數據探索是一種利用數據分析和人機交互的結合，通過不斷揭示數據的規律和數據間的關聯，引導分析人員發現並認識其所未知的數據模式或規律，其價值更多地體現在對未知途徑的數據模式和規律的探索。
大數據公共服務
數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模，提取有用信息並形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，用戶會有一個明確的目標，通過「數據清理、轉換、建模、統計」等一系列復雜的操作，獲得對數據的洞察，從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。
數據分析
數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務，其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程，適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。
數據探索
大數據蘊含大價值，數據服務、數據分析和數據探索是3個層次的數據價值發現方法。在很多應用下，這3類方法需要混合使用，才能更好地發現大數據的價值。
信息時代，數據儼然已成為一種重要的生產要素，如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣，而且作為一種普遍需求，它也不再局限於某些特殊行業的應用。各行各業的公司都在收集並利用大量的數據分析結果，盡可能的降低成本，提高產品質量、提高生產效率以及創造新的產品。例如，通過分析直接從產品測試現場收集的數據，能夠幫助企業改進設計。此外，一家公司還可以通過深入分析客戶行為，對比大量的市場數據，從而超越他的競爭對手。
大數據對當今各行各業都有不可忽視的重要作用，在這個信息時代除非有一個新的東西誕生可以代替大數據的作用，否則它依然會火勢不減。

Ⅳ 大數據現在那麼火，大數據開發的優勢都是啥

大數據現在很火，有很多的企業在高薪聘請大數開發據人才，因此很多人紛紛開始學內習大數容據開發，希望可以獲得一份高薪工作，關於大數據開發的優勢有一下幾點：
1、對於企業而言，通過微信連接用戶和商家已是企業重要的發展方向，大數據將為你的企業帶來優勢。
2、大數據可以提高數據的可用性，大數據需要尖端的可視化數據工具，以把所有的數字和數據點轉化成一些更具體的數據。這將增加數據整體的可用性，以便企業自己或他們的最終用戶使用。
3、大數據的就業薪資，這應該是想要學習大數據朋友最為關心的問題了，大數據的發展前景很好，因此薪資待遇是不叫不錯的。
互聯網是當下流行趨勢，大數據的發展是必然的，如果你想要學習大數據的話可以關注扣丁學堂，那裡有大量的大數據視頻教程供學員觀看學習。對於一般的企業而言，大數據的作用主要表現在兩個方面，分別是數據的分析使用與進行二次開發項目，大數據的運用，不僅標志著時代的進步，同時還激勵著人們進行更深領域的探究。

Ⅳ 大數據還能火多久

大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。

2013年5月10日，阿里巴巴集團董事局主席馬雲在淘寶十周年晚會上，將卸任阿里集團CEO的職位，並在晚會上做卸任前的演講，馬雲說，大家還沒搞清PC時代的時候，移動互聯網來了，還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了。

Ⅵ 大數據是很火，可是你真的知道什麼是大數據

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專、管理和處理的數據集屬合，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。這是網路給出來的含義
通俗來講，「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據就是大量的數據，一般至少10TB以上。它很火是因為所有用戶都希望解決能存、能查、能產生價值的問題。主要就是第三點了，在這個行業內各個方向都發展速度很快，緊追腳步，多多了解一下
望採納

Ⅶ 現在大數據這么火，具體應用怎麼樣

什麼是大數據
說起大數據，估計大家都覺得只聽過概念，但是具體是什麼東西，怎麼定義，沒有一個標準的東西，因為在我們的印象中好像很多公司都叫大數據公司，業務形態則有幾百種，感覺不是很好理解，所以我建議還是從字面上來理解大數據，在維克托邁爾-舍恩伯格及肯尼斯庫克耶編寫的《大數據時代》提到了大數據的4個特徵：

一個是數量大一個是價值大一個是速度快一個是多樣性第一個是數量比較大，只有數據體量達到了PB級別以上，才能被稱為大數據。1PB等於1024TB，1TB等於1024G，那麼1PB等於1024*1024個G的數據。
第二個是價值大，你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網數據的時候，那麼它自然就有了商業價值，比如通過分析這些數據，我們就知道這些人的愛好，進而指導產品的發展方向等等。如果有了全國幾百萬病人的數據，根據這些數據進行分析就能預測疾病的發生，這些都是大數據的價值。
第三個就是多樣性，如果只有單一的數據，那麼這些數據就沒有了價值，比如只有單一的個人數據，或者單一的用戶提交數據，這些數據還不能稱為大數據，所以說大數據還需要是多樣性的，比如當前的上網用戶中，年齡，學歷，愛好，性格等等每個人的特徵都不一樣，這個也就是大數據的多樣性，當然了如果擴展到全國，那麼數據的多樣性會更強，每個地區，每個時間段，都會存在各種各樣的數據多樣性。
第四個是速度快，就是通過演算法對數據的邏輯處理速度非常快，1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
大數據的行業應用

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡。
製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。
能源行業，隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
物流行業，利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理，可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。
生物醫學，大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。
體育娛樂，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種題財的影視作品，以及預測比賽結果。
安全領域，政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網路攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。
個人生活， 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。
大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。
大數據使用的技術
說起大數據，大數據有三個層數據採集、存儲、計算三層。

第一個是數據採集層，以App、saas為代表的服務。
大數據基礎階段需掌握的技術有：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis以及hadoopmaprece hdfs yarn等。

第二個數據存儲層，比如雲存儲，需掌握的技術有：hbase、hive、sqoop等。
比如：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。
HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。

第三個是數據計算應用層，以數據為基礎，為將來的移動社交、交通、教育，金融進行服務，涉及到大數據架構設計階段需掌握的技術有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等，以及大數據實時計算階段需掌握的技術有：Mahout、Spark、storm。
大數據的崗位

1.數據分析師Data analyst
指熟悉相關業務，熟練搭建數據分析框架，掌握和使用相關的分析常用工具和基本的分析方法，進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。
2.數據架構師Data architect
對Hadoop解決方案的整個生命周期進行引導，包括需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署。深入掌握如何編寫MapRece的作業及作業流的管理完成對數據的計算，並能夠使用Hadoop提供的通用演算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平台監控、輔助運維系統的開發。
3.大數據工程師Big DataEngineer
收集和處理大規模的原始數據（包括腳本編寫，網頁獲取，調用APIs，編寫SQL查詢等）；將非結構化數據處理成適合分析的一種形式，然後進行分析；根據所需要的和專案分析商業決策。
4.數據倉庫管理員
Data warehousemanager：指定並實施信息管理策略；協調和管理的信息管理解決方案；多個項目的范圍，計劃和優先順序安排；管理倉庫的各個方面，比如數據外包，移動，質量，設計和實施。
5.資料庫管理員Database manager
提高資料庫工具和服務的有效性；確保所有的數據符合法律規定；確保信息得到保護和備份；做定期報告；監控資料庫性能；改善使用的技術；建立新的資料庫；檢測數據錄入程序；故障排除。
6.商業智能分析員Businessintelligence analyst
就工具，報告或者元數據增強來進行傳播信息；進行或協調測試，以確保情報的定義與需求相一致；使用商業智能工具來識別或監測現有和潛在的客戶；綜合目前的商業只能和趨勢數據，來支持採取行動的建議；維護或更新的商業智能工具，資料庫，儀錶板，系統或方法；及時的管理用戶流量的商業情報。

Ⅷ 大數據學習為什麼這么火熱

在互聯網時代，每抄天都有海量的數據信息產生，數據的處理變得越來越復雜，大數據或者數據工作者的崗位需求激增。一句話：前景好，薪資高

高校開辦「數據科學與大數據技術」專業，使大數據受到更多家長的關注，大數據也被越來越多的人重視。

「大數據」的發展已經上升為國家政策層面的戰略，各地也紛紛出台政策，支持大數據產業發展，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。

大數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。大數據的薪資相比其他行業高出許多，具備3~5年工作經驗的開發人員年薪都可以達到30~50萬元。