火才大数据

Ⅰ 大数据为什么这么“火”

随着当下全球数据的增长已经到了一个高峰，数据的存储单位不断扩大，由此大数据的专概念被重视，如何处理属海量的繁杂数据就是这个时代转型的关键所在。

首先是国家战略层面。

近十多年来，一些国家通过制订数字经济发展战略，包括中国、印度、波兰等，在数字基础设施、电子商务、网络治理等各方面取得了举世瞩目的成绩，增长速度明显超过发达国家，国家的倡导和投入带火了大数据的概念，也刮起了大数据的热潮。

其次是资本涌入。

大量的数据概念的公司出现，个个都在融资。现在大数据进入下半场，大家更加重视质量，因为这是大数据高效商业化的保证。

Ⅱ 大数据火了,对运营商意味着什么

大数据火了,对运营商意味着什么
大数据火了？对通信业特别是运营商意味着什么？大数据的作用，看似云里雾里，其实可抓可拿。
根据IDC的研究，全球64%的企业已成为数字化转型的探索者和实践者，“全方位的客户体验、灵活高效的业务流程、智慧化的产品与服务、创新的商业模式”已成为新的数字化转型战略的核心，而这一切的基础就是大数据。
在工业4.0的大环境下，工业企业的信息化水平越来越高，信息数据量越来越多，各种设备仪器产生的海量数据对信息处理的要求也在提高。现在，新兴的大数据、云计算这类ICT技术刚好可以解决数据海量性问题。本来ICT业对“互联网+”、工业4.0的大蛋糕正愁无处下口，而大数据无疑是一个极好的抓手和切入点，可以让ICT一下子切入到工业领域的各个环节，同时ICT自身也可以实现完美转型。
难怪今年大数据火了，甚至马云放言：今天不参与大数据建设，十年后会像今天一样抱怨与埋怨。
其实，作为信息化建设的主力军，运营商在大数据领域早有布局。早在2012年，三大运营商就投资150亿元在贵州建设了数据中心基 地。不仅如此，2012年，在内蒙古呼和浩特，三大运营商共投资近400亿元兴建了规模比贵阳还大的大数据中心。此外，在郑州、重庆、杭州、苏州等地，运 营商都建设了大数据中心，运营商发力大数据不可谓不早。但是，运营商建设的大数据中心，其巨额投资却大都没有产生相应的效益。
“明明自己坐拥一座金矿，却都被BAT挖走了!”原信息产业部部长吴基传在不久前召开的第十二届中国信息港信息论坛上疾呼：“三家电信运营商要转变思路，应从单纯追求数量增长转向创新和挖掘信息数据价值。”
大数据本身是没有价值的，它必须通过清洗、建模、分析、交易才能产生价值，使之成为一座巨大的金矿，让更多的人去挖掘数据，交易数据，从而产生巨大价值，可以预见，未来大数据会作为一种资产存在并将诞生一个万亿级别的交易市场。
在这一轮大数据热中，互联网企业抢了风头，互联网大佬不仅高调亮相，实质性动作也是接二连三。网络、腾讯、阿里等拥有数据的平台型企业，纷纷针对自身的平台用户提供数据分析业务，并且向金融、环保、交通、医疗等行业的数据分析应用逐渐渗透。
目 前，在不少地方，运营商还停留在搭建数据中心基地、邀请互联网企业租用入驻挣租金这种低层次的商务模式上。非但如此，在某些地区，还发生了三家运营商为了 吸引一些互联网企业入驻，而竞相压低租金的现象，本来就只能挣个廉价的管道租金和物业费，却连这个“苦力活”还在搞恶性竞争，真是让人扼腕!
更令人担忧的是，如今不少地方虽然建起了大数据产业园，但是对于海量数据自己无法处理，只能将其卖给一些国外公司进行大数据挖掘，这不仅带来了严重的安全隐患，而且也将产业链上利润最为丰厚的一块拱手让出。
从不久前公布的第一季度财报看，三大运营商利润全部是负增长，收入增长也显现出疲态，战略转型迫在眉睫。而不管是“流量经营”还是“去电信化”，都面临移动互联网带来的大数据挑战，运营商要避免大数据领域的“哑管道”危机，必须向数据挖掘、分析、应用的价值高端迈进，别再像互联网刚刚起步时那样起个大早，赶个晚集。
业 内人士表示，手里掌握着所有用户通话、数据流量消费数据的三大运营商，如果能在大数据时代多往前跨出一步，组建专业化团队，吸纳高层次人才，用更加开放和 互联网化的方式来运作，释放自身管道中庞大数据的潜在力量，在数据清洗、建模、分析甚至交易等方面多做做文章，将会打开一个潜力无限的市场。

Ⅲ 大数据这么火，何谓大数据

在搞清楚这个问题前，我们先得明白大数据为什么这几年火热情势不减呢？互联网行业是大数据的起爆点，除了互联网/电子商务行业，传统的诸如计算机服务/软件、金融/基金/证券/投资、通讯行业以及其他专业服务领域等，都在热火朝天的搞大数据。
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。
数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其价值更多地体现在对未知途径的数据模式和规律的探索。
大数据公共服务
数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模，提取有用信息并形成结论，进而辅助人们决策的过程。在这个过程中，用户会有一个明确的目标，通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作，获得对数据的洞察，从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。
数据分析
数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务，其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程，适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。
数据探索
大数据蕴含大价值，数据服务、数据分析和数据探索是3个层次的数据价值发现方法。在很多应用下，这3类方法需要混合使用，才能更好地发现大数据的价值。
信息时代，数据俨然已成为一种重要的生产要素，如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样，而且作为一种普遍需求，它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行各业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果，尽可能的降低成本，提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。例如，通过分析直接从产品测试现场收集的数据，能够帮助企业改进设计。此外，一家公司还可以通过深入分析客户行为，对比大量的市场数据，从而超越他的竞争对手。
大数据对当今各行各业都有不可忽视的重要作用，在这个信息时代除非有一个新的东西诞生可以代替大数据的作用，否则它依然会火势不减。

Ⅳ 大数据现在那么火，大数据开发的优势都是啥

大数据现在很火，有很多的企业在高薪聘请大数开发据人才，因此很多人纷纷开始学内习大数容据开发，希望可以获得一份高薪工作，关于大数据开发的优势有一下几点：
1、对于企业而言，通过微信连接用户和商家已是企业重要的发展方向，大数据将为你的企业带来优势。
2、大数据可以提高数据的可用性，大数据需要尖端的可视化数据工具，以把所有的数字和数据点转化成一些更具体的数据。这将增加数据整体的可用性，以便企业自己或他们的最终用户使用。
3、大数据的就业薪资，这应该是想要学习大数据朋友最为关心的问题了，大数据的发展前景很好，因此薪资待遇是不叫不错的。
互联网是当下流行趋势，大数据的发展是必然的，如果你想要学习大数据的话可以关注扣丁学堂，那里有大量的大数据视频教程供学员观看学习。对于一般的企业而言，大数据的作用主要表现在两个方面，分别是数据的分析使用与进行二次开发项目，大数据的运用，不仅标志着时代的进步，同时还激励着人们进行更深领域的探究。

Ⅳ 大数据还能火多久

大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据 。

2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。

Ⅵ 大数据是很火，可是你真的知道什么是大数据

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉专、管理和处理的数据集属合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这是网络给出来的含义
通俗来讲，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据就是大量的数据，一般至少10TB以上。它很火是因为所有用户都希望解决能存、能查、能产生价值的问题。主要就是第三点了，在这个行业内各个方向都发展速度很快，紧追脚步，多多了解一下
望采纳

Ⅶ 现在大数据这么火，具体应用怎么样

什么是大数据
说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：

一个是数量大一个是价值大一个是速度快一个是多样性第一个是数量比较大，只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。
第二个是价值大，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。
第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据的行业应用

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。
制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。
安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
大数据使用的技术
说起大数据，大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。

第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。
大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmaprece hdfs yarn等。

第二个数据存储层，比如云存储，需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。
比如：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

第三个是数据计算应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务，涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等，以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。
大数据的岗位

1.数据分析师Data analyst
指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
2.数据架构师Data architect
对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapRece的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
3.大数据工程师Big DataEngineer
收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
4.数据仓库管理员
Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。
5.数据库管理员Database manager
提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。
6.商业智能分析员Businessintelligence analyst
就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。

Ⅷ 大数据学习为什么这么火热

在互联网时代，每抄天都有海量的数据信息产生，数据的处理变得越来越复杂，大数据或者数据工作者的岗位需求激增。一句话：前景好，薪资高

高校开办“数据科学与大数据技术”专业，使大数据受到更多家长的关注，大数据也被越来越多的人重视。

“大数据”的发展已经上升为国家政策层面的战略，各地也纷纷出台政策，支持大数据产业发展，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。

大数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。大数据的薪资相比其他行业高出许多，具备3~5年工作经验的开发人员年薪都可以达到30~50万元。