大數據幾個階段

⑴ 大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

⑵ 大數據學習有哪些階段

您好，大數據學習一簡慧鋒般分為6個階段

第一階段

JavaSE基礎核心

第二階段

資料庫關鍵技術

第三階段

大數據基礎核心

第四階段

Spark生態體系框架&大數據精選項目

第五階段

Spark生態體系框架&企業無碧禪縫對接項目

第六階段

Flink流式數據處理框架

大數據是最近幾年新興攔晌的專業，發展的前景是非常好的，選擇大數據是沒有錯的！

⑶ 大數據發展的三個階段是：

大數據發展的三燃談嫌個階段是：

A.萌芽期

B.低谷期

C.成熟期

D.大規模應用期

正確答案：侍畢萌芽期；成熟皮手期；大規模應用期

⑷ 大數據應用的三個階段是什麼

1、大數據應用的第一階段：輔助產品

最初的應用比較簡單，就是用以輔助產品人員和市場人員做判斷。過去的實體產品做一次調研很麻煩。比如飲料公司，調研人員要用各種方式觀看他們喝飲料的場景和步驟。

問卷是最常見的，但不準。所以會組織各種各樣專業的現場試驗，要搭建環境(一般是有單面玻璃或攝像頭的)、邀請志願者，然後引導他們按照日常的習慣去完成一些操作。

比如通過攝像頭監視觀察室。顯然這種辦法非常笨重。而現在的互聯網產品則根本無須這么麻煩。用戶所有的使用數據、行為，都是記錄在案的，想知道什麼，瞬間就能分析出來。

2、大數據應用的第二階段：創造價值

在數據的數量和質量達到一定程度後，事情開始變化了。元數據將不僅作為產品的輔助，而是變成了最有價值的產生本身。很簡單的，全中國最熟悉老百姓消費習慣的是工商局嗎?是哪個協會嗎?是哪個科研機構嗎?都不是，是淘寶。

擁有最全面的個人信用信息的，是人事局嗎?是銀行嗎?是咨詢公司嗎?都不是，是支付寶。道理也簡單得很，所有行為(消費、交易)發生在了這個平台上，而這個平台又有所有數據的記錄，那這些數據就能產生巨大的價值。

3. 大數據應用的第二階段：創造價值

在數據的數量和質量達到一定程度後，事情開始變化了。元數據將不僅作為產品的輔助，而是變成了最有價值的產生本身。

春節的時候，支付寶為什麼要和微信爭搶小額支付和社交場景的支付?不是為了那點手續費，就是為了它缺失的社交支付這一塊。這塊數據的價值，遠超想像。

未來我們每個人的衣食住行、生活起居，都將有大量的數據記錄。我們的行為會變成一串串數字成為可量化的數據，成為描述我們的信息。我們工作用雲筆記、吃飯用餓了么、打車用滴滴、搜東西用網路、社交用微信，每一步都事無巨細被記了下來。

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⑸ 大數據生命周期分為採集、存儲、分析和日常維護四個階段。對還是不對

對的，大數據採集與預處理在大數據生命周期中，數據採集處於第一環節。根據Map Rece生成的應用系統分類，大數據採集主要有四個來源。管理信息系統，網路信息系統，物理信息系統，科學實驗系統。對於企業不同的數據集，可以有不同的結構。如文件、XML、關系表等，並在用於多個異構數據集，需要進一步整合處理的，從不同的數據集的數據的易購。整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續進行查詢和分析研究問題以及處理企業提供信息統一的可視圖。針對管理信息系統中異構資料庫集成技術，Web信息系統中的實體識別技術和DeepWeb集成技術。感測器網路信息數據融合發展技術已經有很多問題研究主要工作，取得了較大的進展，已經推出了多種數據清洗和質量管理控制工具。例如，美國SAS公司的Data Flux，美國IBM公司的Data Stag，、美國Informatica公司的Informatica Power Center。

⑹ 大數據的生命周期的九個階段

大數據的生命周期的九個階段
企業建立大數據的生命周期應該包括這些部分：大數據組織、評估現狀、制定大數據戰略、數據定義、數據收集、數據分析、數據治理、持續改進。

一、大數據的組織
沒有人，一切都是妄談。大數據生命周期的第一步應該是建立一個專門預算和獨立KPI的「大數據規劃、建設和運營組織」。包括高層的首席數據官，作為sponsor，然後是公司數據管理委員會或大數據執行籌劃指導委員會，再往下就是大數據的項目組或大數據項目組的前身：大數據項目預研究團隊或大數據項目籌備組。這個團隊是今後大數據戰略的制定和實施者的中堅力量。由於人數眾多，建議引入RACI模型來明確所有人的角色和職責。
二、大數據的現狀評估和差距分析
定戰略之前，先要做現狀評估，評估前的調研包括三個方面：一是對外調研：了解業界大數據有哪些最新的發展，行業頂尖企業的大數據應用水平如何？行業的平均尤其是主要競爭對手的大數據應用水準如何？二是對內客戶調研。管理層、業務部門、IT部門自身、我們的最終用戶，對我們的大數據業務有何期望？三是自身狀況摸底，了解自己的技術、人員儲備情況。最後對標，作差距分析，找出gap。
找出gap後，要給出成熟度現狀評估。一般而言，一個公司的大數據應用成熟度可以劃分為四個階段：初始期（僅有概念，沒有實踐）；探索期（已經了解基本概念，也有專人進行了探索和探討，有了基本的大數據技術儲備）；發展期（已經擁有或正在建設明確的戰略、團隊、工具、流程，交付了初步的成果）；成熟期（有了穩定且不斷成熟的戰略、團隊、工具、流程，不斷交付高質量成果）。
三、大數據的戰略
有了大數據組織、知道了本公司大數據現狀、差距和需求，我們就可以制定大數據的戰略目標了。大數據戰略的制定是整個大數據生命周期的靈魂和核心，它將成為整個組織大數據發展的指引。
大數據戰略的內容，沒有統一的模板，但有一些基本的要求：
1. 要簡潔，又要能涵蓋公司內外干係人的需求。
2. 要明確，以便清晰地告訴所有人我們的目標和願景是什麼。
3. 要現實，這個目標經過努力是能達成的。
四、大數據的定義
我認為：「數據不去定義它，你就無法採集它；無法採集它，你就無法分析它；無法分析它，你就無法衡量它；無法衡量它，你就無法控制它；無法控制它，你就無法管理它；無法管理它，你就無法利用它」。所以「在需求和戰略明確之後，數據定義就是一切數據管理的前提」。
五、 數據採集
1. 大數據時代的數據源很廣泛，它們可能來自於三個主要方面：現有公司內部網各應用系統產生的數據（比如辦公、經營生產數據），也有來自公司外互聯網的數據（比如社交網路數據）和物聯網等。
2.大數據種類很多，總的來講可以分為：傳統的結構化數據，大量的非結構化數據（比如音視頻等）。
3. 數據採集、挖掘工具很多。可以基於或集成hadoop的ETL平台、以互動式探索及數據挖掘為代表的數據價值發掘類工具漸成趨勢。
4. 數據採集的原則：在數據源廣泛、數據量巨大、採集挖掘工具眾多的背景下，大數據決策者必須清楚地確定數據採集的原則：「能夠採集到的數據，並不意味著值得或需要去採集它。需要採集的數據和能夠採集到的數據的"交集"，才是我們確定要去採集的數據。」
六、數據處理和分析
業界有很多工具能幫助企業構建一個集成的「數據處理和分析平台」。對企業大數據管理者、規劃者來講，關鍵是「工具要滿足平台要求，平台要滿足業務需求，而不是業務要去適應平台要求，平台要去適應廠商的工具要求」。那麼這個集成的平台應該有怎樣的能力構成呢？它應該能檢索、分類、關聯、推送和方便地實施元數據管理等。見下圖：
七、 數據呈現
大數據管理的價值，最終要通過多種形式的數據呈現，來幫助管理層和業務部門進行商業決策。大數據的決策者需要將大數據的系統與BI（商業智能）系統和KM（知識管理）系統集成。下圖就是大數據的各種呈現形式。
八、 審計、治理與控制
1.大數據的審計、治理和控制指的是大數據管理層，組建專門的治理控制團隊，制定一系列策略、流程、制度和考核指標體系，來監督、檢查、協調多個相關職能部門的目標，從而優化、保護和利用大數據，保障其作為一項企業戰略資產真正發揮價值。
2.大數據的治理是IT治理的組成部分，大數據的審計是IT審計的組成部分，這個體系要統籌規劃和實施，而不是割裂的規劃和實施。
3.大數據的審計、治理與控制的核心是數據安全、數據質量和數據效率。
九、 持續改進
基於不斷變化的業務需求和審計與治理中發現的大數據整個生命周期中暴露的問題，引入PDCA等方法論，去不斷優化策略、方法、流程、工具，不斷提升相關人員的技能，從而確保大數據戰略的持續成功！

⑺ 大數據發展主要分為幾個階段

六個：階段1 技術試驗階段、階段2 自動化階段、階段3 投入生產階段、階段4 數據管理階段、階段5 重視安全性階段、階段6 雲基礎架構的大數據階段

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長枝手60%。大數據就是互聯網發展到現今階段的一埋搭正種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心。

⑻ 新手學習大數據技術分哪幾個階段

1、學習大數據開發平台

大數據開發首先要了解大數據開發平台，專可以重點屬關注一下Hadoop平台，因為Hadoop平台本身就是採用Java語言開發的，而且Java語言也是Hadoop平台的推薦實現方案。

雖然Hadoop平台的內容比較多，但是不同組件之間的邏輯關系還是比較清晰的，學習起來也並不困難。

2、開發大數據應用

基於大數據平台進行應用開發是系統掌握大數據技術的重要一步，這個過程會全面鍛煉自身的大數據開發能力。在具體應用的開發上，最好能夠結合自身的崗位任務，這樣不僅會有更多的資源支持，也會在任務的驅動下走得更遠。

3、加入一個大數據開源項目

對於不少程序員來說，參加一個開源項目能夠獲得較大的能力提升，這也是不少Java程序員交流溝通的重要方式。

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⑼ 大數據分析項目需要經歷哪些階段

發現(目標定義)：把業務問題轉化為分析目標，制定初始假設。

數據准備：准備好分析沙盤版，對分權析沙盤中的數據執行ETL或ELT，轉化成使用和分析的格式，逐步治理數據

規劃模型：了解數據之間的關系，確定模型的關鍵變數，和合適的分析模型

模型建立：創建測試數據集，學習數據集，和生產數據集。運行模型，修正參數，測試模型的可用性，和對運行環境的要求

溝通結果：評判是否達到第一階段的目標，是否滿足業主的要求，是否可以上線運行。

實施：在生產環境部署和實施一個試點項目，應用項目模型。

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⑽ 學習大數據工程經歷哪些階段

第1階段：掌握Java Web數據可視化

你需要掌握Java伺服器端技術，前端可視化技術，資料庫技術，這個階段主要是儲備大數據的前置技能，當然你已經可以從事數據可視化工程師的工作了，但還不能算真正入門大數據。

第2階段：學會 Hadoop 核胡冊心及生態圈技術棧

這凱敗部分涵蓋的技術比較多，像 HDFS 分布式存儲、MapRece、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握後可以去從事 ETL 工程師等一些大數據的崗位，但是知識儲備還不夠完整。

第3階段：搞定計算引擎及分析演算法

計算引擎我建議是 Spark 和 Flink 都能熟練使用，雖然現在一些企業還在用 Spark，但未來 Flink 一定會成為主流。學到這，你已經具備相對完整的大數據技能，能從事一些高薪的盯做顫崗位了，像大數據研發工程師、推薦系統工程師、用戶畫像工程師等。