大數據即服務

⑴ 大數據有哪些重要的作用

主要由以下三點作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

⑵ 大數據的含義包括哪些

大數據（英語：Big data[1][2]或Megadata），或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。
在總數據量相同的情況下，與個別分析獨立的小型數據集（data
set）相比，將各個小型數據集合並後進行分析可得出許多額外的信息和數據關系性，可用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定實時交通路況等；這樣的用途正是大型數據集盛行的原因。
大數據的應用示例包括大科學、RFID、感測設備網路、天文學、大氣學、基因組學、生物學、大社會數據分析、互聯網文件處理、製作互聯網搜索引擎索引、通信記錄明細、軍事偵查、社交網路、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和視頻封存、大規模的電子商務等。

⑶ 大數據都有哪些就業方向

大數據就業方向一、數據存儲和管理

大數據都是從數據存儲開始。這意味著從大數據框架Hadoop開始。它是由Apache Foundation開發的開源軟體框架，用在計算機集群上分布式存儲非常大的數據集。

顯然，存儲對於大數據所需的大量信息至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些數據集中到某種形成/管理結構中，以產生洞察力。因此，大數據存儲和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平台是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。

大數據就業方向二、數據清理

在企業真正處理大量數據以獲取洞察信息之前，先需要對其進行清理、轉換並將其轉變為可遠程檢索的內容。大數據往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。

在這個時代，數據的清理變得更加必要，因為數據可以來自任何地方：移動網路、物聯網、社交媒體。並不是所有這些數據都容易被「清理」，以產生其見解，因此一個良好的數據清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的數據視為是一種可接受的大數據系統與真正出色的數據系統之間的競爭優勢。

大數據就業方向三、數據挖掘

一旦數據被清理並准備好進行檢查，就可以通過數據挖掘開始搜索過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的過程。

數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。數據挖掘解決方案通常非常復雜，但力求提供一個令人關注和用戶友好的用戶界面，這說起來容易做起來難。數據挖掘工具面臨的另一個挑戰是：它們的確需要工作人員開發查詢，所以數據挖掘工具的能力並不比使用它的專業人員強。

⑷ 聯通大數據的特性

聯通大數據的特性就是大量。

先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很察哪多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。大數據的特徵就體現為大。

社交網路、移動網路、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；敗冊碼臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。

迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

聯通大數據提供服務的形式

中國聯通充分考慮資源的合理化利用，以平台+應用+數據的多種組合方式，通過IaaS基礎設施即服務、姿判PaaS平台即服務、SaaS軟體即服務三種服務交付模式對外合作。

能力開放平台提供封裝後的數據、存儲和計算資源，通過多租戶安全隔離，客戶可在聯通能力開放平台上使用資源與數據來開發所需標簽、模型及應用。或者基於聯通大數據平台能力，結合客戶個性化需求，向客戶提供完整解決方案和數據產品。

供客戶直接使用ClouderaEDH企業版，實現對企業中多個集群運行狀況的有效監控和管理，構建了Hadoop、MPP、ORACLE混搭數據平台，實現MBO的跨域數據整合感謝您的耐心等待。

以上內容參考網路-聯通

⑸ 什麼是大數據,通俗的講

有人說大數據技術是第四次技術革命，這個說法其實不為過。
很多人只是聽過大數據這個詞或者是簡單知道它是什麼，那麼它是什麼呢，在這里就通俗點來說一下個人對大數據的理解。
大數據，很明顯從字面上理解就是大量的數據，海量的數據。大，意思就是數據的量級很大，不上TB都不好意思說是大數據。數據，狹義上理解就是12345那麼些數據，畢竟計算機底層是二進制來存的，那麼在大數據領域，數據就不僅僅包括數字這些，它可以是所有格式的東西，比如日誌，音頻視頻，文件等等。
所以，大數據從字面上理解就是海量的數據，技術上它包括這些海量數據的採集，過濾，清洗，存儲，處理，查看等等部分，每一個部分包括一些大數據的相關技術框架來支持。
舉個例子，淘寶雙十一的總交易額的顯示，後面就是大數據技術的支持，全國那麼多淘寶用戶的交易記錄匯聚到一起，數據量很大，而且要做到實時的展現，就需要強有力的大數據技術來處理了。
數據量一大，那麼得找地方來存，一個伺服器硬碟可以掛多少，肯定滿足不了這么大的數據量存儲啊，所以，分布式的存儲系統應運而生，那就是HDFS分布式文件系統。簡單的說，就是把這么大的數據分開存在甚至幾百甚至幾千台伺服器上，那麼管理他們的系統就是HDFS文件系統，也是大數據技術的最基本的組件。
有地方存了，需要一些分布式的資料庫來管理查詢啊，那就有了Hbase等，還需要一些組件來計算分析這些數據啊，maprece是最基本的計算框架，其他的計算框架Spark和Storm可以完成實時的處理，其中HDFS和MapRece組成了Hadoop1.
總之，一切都是數據。我們的歷史，是不是都是大量的數據保存下來的，現在我們也是大數據的生活，天天有沒有接到騷擾電話還知道你姓什麼，你查話費什麼的從幾億人的數據中查到你的信息，大數據生活。未來，大數據將更深刻的滲透到生活中。

⑹ 金融服務領域的大數據：即時分析

近年來，「大數據」這個術語似乎比其他IT術語都更加流行。這不僅是術語的傳播，而且還有廣泛的應用，並且很多公司似乎都想趕上創新的列車。無論人們稱之為「大數據」、「數據科學」、「工業4.0」或任何其他誘人的術語，人們談論的都是一樣的事物：數據。

目前，還沒有對大數據的具體定義，但是企業可以根據5個V來測試數據，如果他們擁有所有數據，那麼他們其實採用的就是大數據。

這5個V是：數量、速度、種類、准確性、價值。然而，一些企業只停留在原有的3 個V：數量、速度、種類。遺憾的是，這些測試被認為無利可圖，因為企業可能會在詳細的分析上投入大量投資，但獲得的價值很少，因此，啟動它毫無意義。

大數據並不是每個商業等式的答案。但是，並非所有類型的數據都可以存儲或用作大數據，例如：金融服務提供商每天存儲客戶銀行轉賬等內容。這些數據不能稱為大數據，它是任何一方無法共享或分析的個人數據。金融服務提供商在用戶注冊時存儲用戶的ID，這兩者都不能稱為大數據。這是企業內部數據，應存儲在專用的數據倉庫伺服器中。另一方面，支出交易無疑可以被視為消費者行為，而這是大數據。一旦分析了這些數據，金融公司就可以為用戶提供更加個性化的服務，從而優化定價策略，提高客戶保留率，獲得競爭優勢等。

金融服務公司必須實現完全數字化，才能從大數據中獲得寶貴的見解。但是，國際金融服務商摩根士丹利公司的研究報告顯示，金融服務業的數字化指數並不高。事實上，由於IT遺留系統和過時的業務流程，只有35%的金融服務公司實現了數字化。

企業需要通過利用大數據並將其集成到日常運營中來釋放更多的機會，例如：

業務運營與戰略 在普華永道公司於2018年發布的一份報告中，美國只有38%的消費者表示他們與之互動的員工了解他們的需求; 美國以外的46%消費者也這么認為。為了解決這一業務問題，基於分析的大數據技術可以促進以客戶為中心的文化，從而增強客戶體驗，並提高運營效率。通過利用大數據，企業還可以建立自助服務平台，以吸引更多的財富管理投資者，使他們與需求保持一致，並將費用降至最低。將部門收集到的舊數據連接起來，並將其與新收集的數據集成，以獲得最大的數據完整性，這將是一個很好的實踐。

風險管理 信用評分平台是一項重要的服務，可以為全球數億名客戶提供服務。但現在必須將其提升到第二等級，以便對客戶的財務狀況提供全方位的視角。通過引入非傳統指標，客戶可以更公平地訪問金融產品。此外，大數據產生的結果可用於建立數據模型，以識別捕捉股市欺詐者的模式，並提醒金融風險機構調查這些案例。積極主動的首席風險官將定期使用大數據，以確保企業符合他們嚴格的標准。

信息技術 近年來，由於大量的網路犯罪，在金融服務的IT系統中使用大數據已成為當務之急。為了發現欺詐並防止其發生，金融企業必須具有更高級的安全級別。構建預測性分析將使IT工作人員能夠在網路攻擊入侵系統之前進行預測。戰略性地採取行動的IT工程師可以支持其他部門，為他們提供大數據即服務，其范圍包括：為財務部門自動調節流程、為營銷部門提供實時報告以增強其目標營銷活動，以及在新服務發布前構建並行大數據模型以對其進行回溯測試。IT工作者是大數據游戲中的快樂參與者，他們有能力不斷地支持跨部門的同事將暗數據轉化為戰略數據。 企業通常從大數據中探索分析其資產負債表。即使是聲明健康運營的知名公司也經常分析他們的數據。事實上，這些是獲得市場擴張、競爭優勢和利潤增長的公司。

如果企業能夠授權大數據來回答業務問題，那麼相同的大數據也可以為他們提供許多無可置疑的答案。事實上，大數據確定的答案的好處不僅僅局限於金融服務公司及其利益相關者，而且還將進一步擴大到其他領域，其中包括：

(1)無可爭議的答案：客戶細分 分析可以提供基於年齡、收入和人口統計的不同消費者行為的見解。因此，金融服務公司能夠使客戶產品與他們的定製需求保持一致，從而提高客戶保留率。受益人：消費者-金融服務提供商。

(2)無可置疑的答案：定價策略 除了其他好處之外，大規模分析可以為消費者提供更好的價格。例如：消費者可以根據他們審慎模式，在汽車保險政策上獲得具有競爭力的價格。金融服務公司能夠使用大數據來發現住房的價格過高，並建議客戶評估不同的報價，重新引導他們找到一個更合適的貸款人。受益人：消費者-競爭監管機構。

(3)無可爭議的答案：金融包容性 正如歐洲銀行管理局在2018年發布的調查中所提到的，受訪者表示，大數據對更多金融包容性有著積極影響。相當一部分消費者無法獲得金融服務，如：信用評分、住房融資等。 但是，通過涉及大數據，這些消費者可以使用可穿戴設備來改善他們的健康狀況，因此可以獲得更具競爭力和更便宜的保險套餐。擁有第一個金融產品將有助於他們融入金融生態系統。受益人：消費者-金融服務提供商-政府機構。

(4)無可置疑的答案：數據治理 使用金融服務大數據的良好做法將增加消費者對供應商的信任。如果金融服務公司分享他們的大數據技術，並解釋他們如何以合乎道德的方式使用數據來改善他們提供的服務，並更好地滿足消費者需求，他們將從中受益。隨著消費者被個性化產品所吸引，他們會故意分享更多數據以獲得更多個性化。受益人：所有上述受益人。

大數據的指導原則無處不在，但這並不意味著所有數據科學家都會得到相同的輸出，因為每家公司都有不同的數據量，這取決於分析的執行深度。並非所有大數據都能提供有價值的成熟見解。因此，行業領導者必須確保投資自己的數據是有利可圖的，並與他們的業務能力、人員技能和企業願景保持一致。

當今的金融服務公司正在尋求通過利用大數據分析來競爭，他們在數據戰略方面獲勝的結構如下：

•管理：數據遷移、數據選擇、數據存儲、數據測試

•分析：數據結構、數據分析、機器學習、數據可視化

•成果：成功指標、業務決策、貨幣化、市場領導力

數據是一種永不貶值的有形資產，使用有價值的見解是一種面向未來的戰略。因此，競爭是一個不斷變化的目標，企業必須隨時進行分析。

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⑺ 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。

⑻ 什麼是iaas和paas和daas和saas，可以各舉一個例子嗎

DaaS,SaaS,PaaS,IaaS 都是雲服務模式，DaaS（Data as a Service）服務是繼 IaaS、PaaS、SaaS之後發展起來的一種新型服務，DaaS 通過對數據資源的集中化管理，並把數據場景化，為企業自身和其他企業的數據共享提供了一種新的方式，以下分別對 DaaS,SaaS,PaaS,IaaS 在服務對象、成熟度、核心能力、發展潛力等方面進行對比：

1. DaaS：

① 服務對象：開發者和企業用戶；

② 成熟度：發展較晚，成熟度中等，國內以 Tapdata 為代表的實時數據服務廠商推出的 Real Time DaaS 產品化程度較高碧叢；

③ 核心能力：實現實時數據的共享（在數據大爆炸時代，沒有任何一家企業能收集到自己需要的所有數據，有了 DaaS 服務，就可以向其他公司購買所需數據，通過分工協作來提升企業競爭力）；

④ 發展潛力：潛力最大，行業主要玩家在融資早期；

2. SaaS：

① 服務對象：企業用戶；

② 成熟度：發展最早，成熟度相對較高；

③ 核衫肆心能力：幫助企業優化業務流程；

④ 發展潛力：企業級市場活躍，融資普遍集中在 C 輪及以上；

3. PaaS：

① 服務對象：開發者；

② 成熟度：起悔塌櫻步較晚，成熟度低；

③ 核心能力：幫助開發者的產品快速獲得某種能力；

④ 發展潛力：潛力較大，但市場總體體量較小；

4. IaaS：

① 服務對象：開發者和企業用戶；

② 成熟度：在應用層成熟後發展較快，目前成熟度較高；

③ 核心能力：幫助企業或開發者快速擁有存儲、計算等資源；

④ 發展潛力：競爭十分激烈，垂直領域仍有較大發展空間；

⑼ 大數據都有哪些就業方向

大數據是IT行業的新寵，前景好，薪資高，越來越多的人想要轉行大數據，開始學習大數據，但是對於轉型著來說，面對全新的行業，它的就業前景怎麼樣呢，學了大數據又能從事哪些工作呢？

大數據人才稀缺，前景廣闊

大數據行業人才稀缺，市場需求量大。目前大數據行業人才僅為50萬，而實際上整個行業人才需求超100萬，可謂人才缺口巨大。而且，大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廣泛。大數據在金融、醫療、交通、電商、農業等多個行業都有應用。近年來人工智慧、物聯網也是迅速發展，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的基石。

大數據行業的薪資也是普遍較高的。IT行業本就是薪資較高的行業，而大數據作為IT行業的新寵，高薪也是很常見的。目前，大數據行業的平均月薪能夠在15K-20K左右，非常優秀的大數據人才月薪30K也是有的，所以說大數據也是個高薪的職業。

大數據就業方向和熱門崗位

大數據的就業大致有三大方向：一、大數據開發，顧名思義，主要是對大數據本身進行的開發工作；二、大數據系統研發，或者說是大數據平台開發，一般只有大型企業才會有此類崗位，主要是為公司內部做大數據平台的開發；三、大數據分析，這也很好理解，就是基於大數據做數據挖掘分析。

那麼對於大數據求學者，學了大數據到底能做什麼工作呢？我們不妨從幾個大數據的熱門崗位了解下，看看相關的人才是如何進行工作的。

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計；精簡到兩類指標就是：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，具體的工作，並不是這么的簡單，還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。

2、Hadoop開發工程師

信息時代數據的爆發式增長，使得數據的規模越來越大，傳統BI（即商務智能）的數據處理成本高漲，加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。

3、信息架構工程師

信息架構師需要懂得如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。當然，這也就是信息架構工程師的工作。

4、大數據分析師

大數據分析師需要對海量的大數據做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的信息提取出來為決策提供支持，而大數據分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。大數據分析師不僅要具備數據分析知識，作為高級大數據分析師，還要掌握大數據技術相關知識，如Hadoop、Python等，擁有更為全面綜合的大數據知識體系。

其實這些崗位還只是大數據行業的一部分，由於目前大數據的利用還在不斷探索研究中，未來還將有更多細分領域應用到大數據，也會增加更多的就業機會，所以，讓我們繼續關注大數據行業，拭目以待吧！