多大的數據是大數據

A. 什麼是大數據，看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。

位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。

位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。

1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。

1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。

大數據能做什麼？

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算（實時）

在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。

4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。

挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）

大數據行業的應用？

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)？

2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》

2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

python學習網，大量的免費python視頻教程，歡迎在線學習！

B. 大數據的大量指的是至少要有多大數據量A100K位元組B100位元組C100M位元組D100T位元組8

大數據的大量指的是至少要有 100T 位元組。
在計算機領域中，數據量的單位通常使用位元組（Byte）來表示。常用的數據量單位有 K、M、G、T 等。其中，K 表示千，M 表示百萬，G 表示十億，T 表示萬億。因此，100K 位元組表示 100 * 1000 = 10^5 個位元組，100M 位元組表示 100 * 1000 * 1000 = 10^8 個位元組，100T 位元組表示 100 * 1000 * 1000 * 1000 = 10^12 個位元組。
可以看出，100T 位元組是一個很大的數據量，至少要有這么大的數據量，才能稱之為大數據。
希望這對你有幫助！

C. 大數據的定義是什麼

大數據首先是一個非常大的數據集，可以達到TB(萬億位元組)甚至ZB(十萬億億位元組)。這裡面的數據可能既有結構化的數據，也有半結構化和非結構化的數據，而且來自於不同的數據源。

結構化的數據是什麼呢？對於接觸過關系型資料庫的小夥伴來說，應該一點都不陌生。對了，就是我們關系型資料庫中的一張表，每行都具有相同的屬性。如下面的一張表：

（子標簽的次序和個數不一定完全一致）

那什麼又是非結構化數據呢?這類數據沒有預定義完整的數據結構，在我們日常工作生活中可能更多接觸的就是這類數據，比如，圖片、圖像、音頻、視頻、辦公文檔等等。

知道了這三類結構的數據，我們再來看看大數據的數據源有哪些呢?歸納起來大致有五種數據源。

一是社交媒體平台。如有名氣的Facebook、Twitter、YouTube和Instagram等。媒體是比較受歡迎的大數據來源之一，因為它提供了關於消費者偏好和變化趨勢的寶貴依據。並且因為媒體是自我傳播的，可以跨越物理和人口障礙，因此它是企業深入了解目標受眾、得出模式和結論、增強決策能力的方式。

二是雲平台。公有的、私有的和第三方的雲平台。如今，越來越多的企業將數據轉移到雲上，超越了傳統的數據源。雲存儲支持結構化和非結構化數據，並為業務提供實時信息和隨需應變的依據。雲計算的主要特性是靈活性和可伸縮性。由於大數據可以通過網路和伺服器在公共或私有雲上存儲和獲取，因此雲是一種高效、經濟的數據源。

三是Web資源。公共網路構成了廣泛且易於訪問的大數據，個人和公司都可以從網上或「互聯網」上獲得數據。此外，國內的大型購物網站，淘寶、京東、阿里巴巴，更是雲集了海量的用戶數據。

四是IoT(Internet of Things)物聯網數據源。物聯網目前正處於迅猛發展勢頭。有了物聯網，我們不僅可以從電腦和智能手機獲取數據，還可以從醫療設備、車輛流程、視頻游戲、儀表、相機、家用電器等方面獲取數據。這些都構成了大數據寶貴的數據來源。

五是來自於資料庫的數據源。現今的企業都喜歡融合使用傳統和現代資料庫來獲取相關的大數據。這些數據都是企業驅動業務利潤的寶貴資源。常見的資料庫有MS Access、DB2、Oracle、MySQL以及大數據的資料庫Hbase、MongoDB等。

我們再來總結一下，什麼樣的數據就屬於大數據呢？通常來大數據有4個特點，這就是業內人士常說的4V，volume容量、 variety多樣性、velocity速度和veracity准確性。

D. 大數據是什麼多大的數據叫大數據

多大的數據才算「大數據」
什麼是大數據有一個故事，說的是一位顧客訂購披薩時，披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息，比如送披薩上門必有的家庭、單位等地址和電話，顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類，顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式，甚至顧客要自取披薩時，還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。
從這個故事，我們可以看出大數據的一些關鍵特徵，比如容量大、類型多、關聯性強、有價值等等。「大數據是以高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受經濟日報·中國經濟網記者采訪時說。

E. 多大的數據才算「大數據」

多大的數據才算「大數據」
什麼是大數據有一個故事，說的是一位顧客訂購披薩時，披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息，比如送披薩上門必有的家庭、單位等地址和電話，顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類，顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式，甚至顧客要自取披薩時，還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。
從這個故事，我們可以看出大數據的一些關鍵特徵，比如容量大、類型多、關聯性強、有價值等等。「大數據是以高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受經濟日報·中國經濟網記者采訪時說。
僅僅規模大不是大數據
大數據，顧名思義，「大」該是應有之義。「大數據的定義最初與容量有關系。」李冠宇分析說，業界有幾種對大數據的定義，其中一個共同點就是數據的容量超出了原有的存儲、管理和處理能力。
正如中國電子信息產業發展研究院副院長樊會文接受記者采訪時指出的，大數據概念產生就是因為數據量和數據類型急劇增加，以至於原有的數據存儲、傳輸、處理以及管理技術不能勝任，需要全新的技術工具和手段。
信息技術日新月異，大數據的定義也在發生變化。工信部賽迪研究院軟體所所長潘文說，數據即時處理的速度(Velocity)、數據格式的多樣化(Variety)與數據量的規模(Volume)被稱為大數據「3V」。但隨著近幾年數據的復雜程度越來越高，「3V」已不足以定義新時代的大數據，准確性(Veracity)、可視性(Visualization)、合法性(Validity)等特性又被加入大數據的新解，從「3V」變成了「6V」。
對於「多大容量的數據才算大數據」，潘文說，大數據的規模並沒有具體的標准，僅僅規模大也不能算作大數據。規模大本身也要從兩個維度來衡量，一是從時間序列累積大量的數據，二是在深度上更加細化的數據。
李冠宇說，比如一份現在看起來很小的數據，但是縱向積累久了也可以變成大數據，橫向與其他數據關聯起來也可能形成大數據。而一份很大的數據如果沒有關聯性、沒有價值也不是大數據。
運滿滿研究院院長徐強認為，「大」是必要條件，但非充分條件。基於移動互聯網用戶規模紅利，國內平台型企業比較容易獲取大量數據，但數據不是越多越好，無用數據就像噪音，會給數據分析、清洗、脫敏和可視化帶來負擔。
這也正如阿里巴巴集團董事局主席馬雲在某次演講中說的：「很多人以為大數據就是數據量很大，其實大數據的大是大計算的大，大計算+數據，稱之為大數據。」
「水漲船高」的大數據
今年麥收時節，在雷沃重工的全國「三夏」跨區作業信息服務中心，顯示屏的全國電子地圖上有許多大小不一、顏色不同的圓圈，這是每個區域正在作業的收割機。智能化的收割機會自動獲得許多數據，包括機器運行情況、收割量、小麥含水量等，數據傳回後台匯總後，總體收割情況一目瞭然。
「大數據概念正是來自信息技術的飛速發展和應用，特別是隨著雲計算、物聯網、移動互聯網的應用，數據量迅猛增長。數據來源有兩種，一種與人有關，比如政府、企業等為人們服務時產生的數據;另一種與物有關，在移動泛在、萬物互聯時代，物聯網應用的浪潮將帶動數據量爆發式增長。」李冠宇說。
這也就不難理解，為何當下數據產生的速度如此之快。正如樊會文所分析的，一方面，信息終端大面積普及，信息源大量增加;另一方面，基於雲計算的互聯網信息平台快速增長，數據向平台大規模集中。
大數據與雲計算、物聯網、人工智慧等新一代信息技術之間相互影響、相互促進、相互融合。徐強說，運滿滿通過車聯網設備和信息平台，每天獲取3TB至4TB的數據，運用先進的大數據演算法模型，實現了智能車貨匹配、智能實時調度等。
樊會文認為，雲計算是硬體資源的虛擬化，而大數據是海量數據的高效處理。簡單來說，雲計算是大數據的基礎，有了雲計算才能大量集中數據從而產生大數據。同時，大數據也支撐了雲計算應用創新，帶動雲計算發展。
人工智慧的核心在於大數據支撐。圍棋人工智慧程序「阿爾法狗」打敗柯潔，離不開大數據的支持。「大數據技術能夠通過數據採集、分析等方式，從海量數據中快速獲得有價值的信息，為深度學習等人工智慧演算法提供堅實的素材基礎。反過來，人工智慧技術也促進了大數據技術的進步。兩者相輔相成，任何一方技術的突破都會促進另外一方的發展。」潘文說。
核心價值在於應用
剛剛過去的「6·18」再次掀起網購熱潮。網購消費者基本都被精準推送過廣告信息，如曾瀏覽過電飯煲的消費者，很長一段時間內會在登錄頁面後看到各品牌電飯煲信息。
阿里、京東、360等互聯網平台接觸消費者眾多，也因此獲得了很多數據。但是正如精準推送一樣，不對這些數據進行處理、挖掘就沒法產生價值。比如雷沃收割機傳回的數據進行匯總後還要分析處理，從而得出對收割作業乃至整個農業都有意義的結論才是這些數據的價值所在。
「大數據作為重要的基礎性戰略資源，核心價值在於應用，在於其賦值和賦能作用，在於對大量數據的分析和挖掘後所帶來的決策支撐，能夠為我們的生產生活、經營管理、社會治理、民生服務等各方面帶來高效、便捷、精準的服務。」李冠宇強調。
我們正在步入萬物互聯時代。華為預測，到2025年，物聯網設備的數量將接近1000億個。工信部統計數據顯示，目前我國網民數量超過7億，行動電話用戶規模已經突破13億，均居世界第一。
「全球數據總量呈現指數級增長，企業級用戶擁有的數據量在快速增加。互聯網的社會化生產出巨量數據。」

F. 大數據究竟多大才算是，該如何學習大數據

大數據本身是基於數據價值化而構建出來的新概念，雖然概念比較新，但是數據卻一直都在，所以大數據的核心並不在「大」上，而是基於大數據所構建出的一個新的價值空間。

在理解大數據概念的時候，通常都有幾個較為明顯的誤區，其一是只有足夠大的數據才能算是大數據范疇；其二是大數據和互聯網是隔離的；其三是大數據就是統計學；其四是大數據會「殺熟」，應該盡量遠離大數據等等。

在大數據時代，任何體量的數據都可以採用大數據技術進行處理，傳統的結構化數據處理方式也已經並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能採用大數據技術。

大數據本身是互聯網、物聯網和傳統信息系統共同發展所導致的結果，所以大數據與互聯網存在緊密的聯系，事實上目前互聯網領域是推動大數據發展的重要力量，所以大數據與互聯網本身就密不可分。從互聯網發展的前景來看，大數據是互聯網價值的重要體現，所以未來大數據的價值必然會不斷得到提升。

由於目前大數據分析技術往往會採用統計學的方式，這導致不少人認為大數據就是統計學，實際上大數據在進行數據分析的過程中，不僅需要統計學技術，也需要機器學習相關技術。當然，統計學作為大數據的三大基礎學科，在大數據技術體系中佔有重要的地位。

目前大數據人才的培養既包括研究生教育（培養創新型人才），也包括專科教育和本科教育，隨著大數據技術體系的逐漸成熟，學習大數據的過程也會更為順利。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

大數據並非是大的數據，而是將數據價值化的新概念，可以說任何體量的數據都可以使用大數據技術來處理。在大數據時代，企業中有很多商業數據需要大數據開發工程師來採集、儲存、處理，所以逐漸的大數據崗位越來越多。

目前是大數據開發落地應用的初級階段，市場需要更多的大數據開發人才，面對偌大的市場需求，有越來越多的小夥伴想學習大數據開發技術，但是並不是每個人都可以學習的，學習大數據對編程基礎和邏輯思維能力有一定的需求，因為大數據是比較復雜且綜合性比較強的編程語言。

由於大數據的復雜性，對於小夥伴學習大數據的難易程度來講，不同基礎的小夥伴，難易程度不同，那小夥伴該如何去學習大數據開發技術呢？

1.注重編程基礎知識的積累

上面我也說過了，大數據是比較復雜的編程語言，想要學習大數據開發技術是需要有一定的編程基礎的，但是有些零基礎學習大數據的小夥伴，還是需要學習java、Python、web等編程基礎。

2.確定發展方向，以用為學

小夥伴可以事先了解一下企業對大數據開發技術的需求是什麼，確定自己的發展方向，根據企業所需要的大數據開發技術需求，制定適合自己的學習路線，針對性學習，才能提高學習效率。

3.多練習項目案例

在平時，小夥伴在積累基礎知識的過程中，不要忘了多加練習項目案例，多敲代碼，培養自己的編程思維。

最後，小夥伴想要學習大數據開發技術，還需要不斷的 探索 適合自己的學習方法。尚矽谷大數據培訓班是一家比較靠譜的IT教育培訓機構，以理論實踐相結合的教學方式傳授更多的大數據開發技術知識，讓小夥伴在學習大數據開發技術知識的同時，積累更多的項目實戰經驗。

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

大數據，什麼是大數據呢？多大的數據叫大數據？紅火一時的數據分析走向了我們，紛紛稱不分析數據企業將長久不了，可是究竟什麼樣的數據才是大數據呢，什麼樣的數據才是最大的呢？

如果你沒有接觸過大數據，那麼你就不知道大數據究竟有多大，大到什麼樣的數據才能稱之為大數據。那麼，根據數據收集的埠，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。

大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

什麼是大數據 究竟多大才算是大數據

大數據是什麼?

多大的數據叫大數據?

很多沒有接觸過大數據的人，都很難清楚地知道，究竟多大的數據量才可以稱之為大數據。那麼，根據數據收集的埠，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。

企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。

有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這一群體的原則，同樣能指導企業進行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是一般性的數據挖掘。

大數據的產業鏈是怎樣的?

我在接受采訪的時候，依照大數據公司在產業鏈的上下游關系，提出把它們分成三種不同類別：

大數據採集公司

所謂「找數據」，內部可以再分兩種：

在自身正常運營的過程中就能產生大量數據源;

通過跟電信運營商、金融企業合作，獲取數據源。

大數據分析公司

這一類公司，基本上都有自己的套模型，但大部分資料庫模型源於相同的幾個機理，包括統計學模型、深度學習演算法等等。也基於美國IBM、cloudera公司開發的應用型分析模塊等等。

大數據銷售公司

雖然說是賣數據，但出售的並不是單一數據，而是基於數據的全套解決方案，比如精準營銷等等。

這三類公司是如何協作，並把大數據作用於我們的生活呢?最容易理解的就是現在在微信朋友圈上投放的廣告。

騰訊在把廣告推廣給每個用戶的時候，都已經對用戶做過精準的分析。通過收集人們在微信上使用習慣，進而分析用戶的消費能力、消費習慣，形成一套精準營銷方案後，給廣告商生成一些定向的廣告。

比如說，蘭蔻的廣告就從來不會推廣給男性用戶、豪車廣告也不會推給應屆畢業生。整個的微信廣告體系都用到了大數據的分析模式，大家普遍反饋，在騰訊上投放的廣告比網易、新浪等平台上投放的廣告轉化率高，正是得益於騰訊的大數據基礎。

大數據本身是基於數據價值化而構建出來的新概念，雖然概念比較新，但是數據卻一直都在，所以大數據的核心並不在「大」上，而是基於大數據所構建出的一個新的價值空間。

大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。

有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這一群體的原則，同樣能指導企業進行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是一般性的數據挖掘。

大數據面向的是更海量的一個數據，藉助了更廣義的知識資料庫的分析方法。大部分的數據公司的數據來源是海量的，它的收集和分析，並不是局限於個體，而是以一個非常非常廣泛的群體為對象展開的。

要兌現大數據的商業價值，第一個要求，就是達到大數據的數據量級。那麼目前，在數據量上最有優勢是BAT三家。在PC時代，網路在數據上的優勢非常強，但到移動時代，騰訊和阿里實現了反超。

騰訊有微信、QQ，拿到了移動端數據生成量的九成;阿里利用它的消費數據資源，更有垂直性。那麼對於中小企業、創業企業而言，兌現商業價值的重點就變成了，如何在自身規模較小的時候，利用別人的大數據資源為自己的創業更好的服務。這是需要深層次判斷和挖掘的。

所以，對於數據相關的公司，在投資判斷的時候，不單是看現有業務的發展，更重要的是在他不斷的發展的過程中，能不能積累有效數據、積累高准確性的數據，實現數據的實時更新性。這樣的企業才能夠更好地建立起競爭壁壘。

什麼是大數據

大數據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。

為什麼大數據很重要？

大數據的重要性不在於您擁有多少數據，而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：

1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；

2.根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券；

3.在幾分鍾內重新計算整個風險組合；

4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。

從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，演算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。

眾所周知，IT 行業是個高薪行業，也是很多人的夢想職業，在全球最缺人的十大行業中IT行業居首位。而事實證明，IT行業不失為一個好的職業方向。

中公優就業可以為您規劃學習過程以及後期就業方向，為您的未來保駕護航

在大數據時代，任何體量的數據都可以採用大數據技術進行處理，傳統的結構化數據處理方式也已經並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能採用大數據技術。

數據收集不分大小，用到大數據這個詞彙！

是統計學中一個概念，數據信息越大越全！誤差越小，也就越准確！

建議先從統計學入手，理論性知識先了解！再針對行業情況實戰做有效數據收集，達到基數後去證實數據的有效性和真實性！

這些都是基礎！

G. 「大數據」 到底有多大

截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。

內國際數據公司（IDC）的研容究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為
1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是
200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。

IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44
倍。每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在
內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。這樣的趨勢會持續下去。

H. 多大的數據，才能稱為大數據呢

5. Veracity（真實性）

大數據就一定真實么？並沒有。為什麼這么說呢，想像一下當下泛濫的作弊流量吧，你還敢確保你的用戶數據並沒有虛假的嗎？所以，大數據也是可以造假的，我們一定要有一雙智慧的眼睛卻辨別大數據的好壞。