人才大數據平台建設

『壹』 阿里巴巴為什麼要斥資百億在烏蘭察布市建立大數據平台

不僅滿足當下以及未來大數據產業發展、互聯網經濟發展需求，提高傳統勞動力數字技能、提升數字化素養，也符合烏蘭察布市政府以及國家對此的重視，讓其共同來努力推動「互聯網+」及雲計算、電子信息產品製造、電子商務和服務外包等關聯產業協同發展，傾力打造成為面向華北、服務京津冀的大數據與雲計算中心，打響「草原雲谷」的品牌，擎畫大數據產業發展的藍圖，深化大數據和雲計算各領域應用。

烏蘭察布市圍繞建設「草原雲谷」的信息產業發展戰略，充分發揮區位、交通、電力、氣候、地質、光纜通道等優勢，積極發展大數據核心業態、關聯業態和衍生業態，不斷打造以雲計算、大數據為引領的信息產業的戰略性產業，推動經濟向高質量發展邁進。目前，內蒙古烏蘭察布市大數據產業強勢崛起格局已經形成。

加大大數據產業基礎設施投資力度，同時也在加快數據中心建設之步伐，2019年，共續建、新建及擬建數據中心項目 8 項，計劃總投資 171.8億元，總佔地面積 1220 畝，承載 100 萬台伺服器。不難看出烏蘭察布市現在正在以數據存儲、產品研發、數據交易為核心的大數據中心建成後，將鑄就高新科技產業載體，夯實大數據產業發展的基礎層，進一步拓展上下游產業和配套產業，實現產業體系全覆蓋的准備進行中。

『貳』 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台

首先我們要了解java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

『叄』 當前企業大數據人才建設的大環境、大背景如何

近10年大數據呈抄現爆發式增長，大數據人才始終是這股浪潮中的焦點。
從整體背景來看，越來越多的企業開始把數據人才作為企業經營戰略版圖的核心組成部分，集中表現越來越願意花高薪聘請大數據人才，整體薪資水平在不斷提升。但是大數據人才市場依舊處於緊縮狀態，無論是高大上的大數據科學家，還是資深的大數據架構師，或者是普通的數據產品經理，在整個市場中還是一將難求，企業面臨的大數據人才供應挑戰是不斷加劇的。
此外，中大咨詢數字化專家表示，對傳統企業更加不利的是，在這樣緊俏的供需背景下，與互聯網企業的薪資競爭力差距，以及企業創新環境的不足，都更加制約了傳統企業的人才建設。

『肆』 如何搭建大數據分析平台

1、 搭建大數據分析平台的背景
在大數據之前，BI就已經存在很久了，簡單把大數據等同於BI，明顯是不恰當的。但兩者又是緊密關聯的，相輔相成的。BI是達成業務管理的應用工具，沒有BI，大數據就沒有了價值轉化的工具，就無法把數據的價值呈現給用戶，也就無法有效地支撐企業經營管理決策；大數據則是基礎，沒有大數據，BI就失去了存在的基礎，沒有辦法快速、實時、高效地處理數據，支撐應用。 所以，數據的價值發揮，大數據平台的建設，必然是囊括了大數據處理與BI應用分析建設的。
2、 大數據分析平台的特點
數據攝取、數據管理、ETL和數據倉庫：提供有效的數據入庫與管理數據用於管理作為一種寶貴的資源。
Hadoop系統功能：提供海量存儲的任何類型的數據，大量處理功率和處理能力幾乎是無限並行工作或任務
流計算在拉動特徵：用於流的數據、處理數據並將這些流作為單個流。
內容管理特徵：綜合生命周期管理和文檔內容。
數據治理綜合：安全、治理和合規解決方案來保護數據。
3、 怎樣去搭建大數據分析平台
大數據分析處理平台就是整合當前主流的各種具有不同側重點的大數據處理分析框架和工具，實現對數據的挖掘和分析，一個大數據分析平台涉及到的組件眾多，如何將其有機地結合起來，完成海量數據的挖掘是一項復雜的工作。我們可以利用億信一站式數據分析平台（ABI），可以快速構建大數據分析平台，該平台集合了從數據源接入到ETL和數據倉庫進行數據整合，再到數據分析，全部在一個平台上完成。
億信一站式數據分析平台（ABI）囊括了企業全部所需的大數據分析工具。ABI可以對各類業務進行前瞻性預測分析，並為企業各層次用戶提供統一的決策分析支持，提升數據共享與流轉能力。

『伍』 高校實驗室大數據開發平台建設方案

大數據人才應用能力成長平台——Tempo Talents，從產業人才需求的視角，通過模式創新、技術創新，為高校大數據人才培養提供從平台、課程內容到教學管理的系統解決方案。平台核心圍繞「人才應用能力培養」，以實踐為基礎，將大數據人才培養所需的知識、技能和方法論三個層面互相融合，核心是通過學生動手實踐，培養數據思維及解決問題的能力。

5、激發學生學習熱情，打造「自驅型」能力成長平台

闖關、競賽、自主探索的數據游樂場，打破傳統的學習模式，打造專業與趣味性融合的學習體驗，充分激發學生自主學習熱情，打造「自驅型」能力成長平台。