大数据几个阶段

⑴ 大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

⑵ 大数据学习有哪些阶段

您好，大数据学习一简慧锋般分为6个阶段

第一阶段

JavaSE基础核心

第二阶段

数据库关键技术

第三阶段

大数据基础核心

第四阶段

Spark生态体系框架&大数据精选项目

第五阶段

Spark生态体系框架&企业无碧禅缝对接项目

第六阶段

Flink流式数据处理框架

大数据是最近几年新兴拦晌的专业，发展的前景是非常好的，选择大数据是没有错的！

⑶ 大数据发展的三个阶段是：

大数据发展的三燃谈嫌个阶段是：

A.萌芽期

B.低谷期

C.成熟期

D.大规模应用期

正确答案：侍毕萌芽期；成熟皮手期；大规模应用期

⑷ 大数据应用的三个阶段是什么

1、大数据应用的第一阶段：辅助产品

最初的应用比较简单，就是用以辅助产品人员和市场人员做判断。过去的实体产品做一次调研很麻烦。比如饮料公司，调研人员要用各种方式观看他们喝饮料的场景和步骤。

问卷是最常见的，但不准。所以会组织各种各样专业的现场试验，要搭建环境(一般是有单面玻璃或摄像头的)、邀请志愿者，然后引导他们按照日常的习惯去完成一些操作。

比如通过摄像头监视观察室。显然这种办法非常笨重。而现在的互联网产品则根本无须这么麻烦。用户所有的使用数据、行为，都是记录在案的，想知道什么，瞬间就能分析出来。

2、大数据应用的第二阶段：创造价值

在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗?是哪个协会吗?是哪个科研机构吗?都不是，是淘宝。

拥有最全面的个人信用信息的，是人事局吗?是银行吗?是咨询公司吗?都不是，是支付宝。道理也简单得很，所有行为(消费、交易)发生在了这个平台上，而这个平台又有所有数据的记录，那这些数据就能产生巨大的价值。

3. 大数据应用的第二阶段：创造价值

在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。

春节的时候，支付宝为什么要和微信争抢小额支付和社交场景的支付?不是为了那点手续费，就是为了它缺失的社交支付这一块。这块数据的价值，远超想象。

未来我们每个人的衣食住行、生活起居，都将有大量的数据记录。我们的行为会变成一串串数字成为可量化的数据，成为描述我们的信息。我们工作用云笔记、吃饭用饿了么、打车用滴滴、搜东西用网络、社交用微信，每一步都事无巨细被记了下来。

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⑸ 大数据生命周期分为采集、存储、分析和日常维护四个阶段。对还是不对

对的，大数据采集与预处理在大数据生命周期中，数据采集处于第一环节。根据Map Rece生成的应用系统分类，大数据采集主要有四个来源。管理信息系统，网络信息系统，物理信息系统，科学实验系统。对于企业不同的数据集，可以有不同的结构。如文件、XML、关系表等，并在用于多个异构数据集，需要进一步整合处理的，从不同的数据集的数据的易购。整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续进行查询和分析研究问题以及处理企业提供信息统一的可视图。针对管理信息系统中异构数据库集成技术，Web信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术。传感器网络信息数据融合发展技术已经有很多问题研究主要工作，取得了较大的进展，已经推出了多种数据清洗和质量管理控制工具。例如，美国SAS公司的Data Flux，美国IBM公司的Data Stag，、美国Informatica公司的Informatica Power Center。

⑹ 大数据的生命周期的九个阶段

大数据的生命周期的九个阶段
企业建立大数据的生命周期应该包括这些部分：大数据组织、评估现状、制定大数据战略、数据定义、数据收集、数据分析、数据治理、持续改进。

一、大数据的组织
没有人，一切都是妄谈。大数据生命周期的第一步应该是建立一个专门预算和独立KPI的“大数据规划、建设和运营组织”。包括高层的首席数据官，作为sponsor，然后是公司数据管理委员会或大数据执行筹划指导委员会，再往下就是大数据的项目组或大数据项目组的前身：大数据项目预研究团队或大数据项目筹备组。这个团队是今后大数据战略的制定和实施者的中坚力量。由于人数众多，建议引入RACI模型来明确所有人的角色和职责。
二、大数据的现状评估和差距分析
定战略之前，先要做现状评估，评估前的调研包括三个方面：一是对外调研：了解业界大数据有哪些最新的发展，行业顶尖企业的大数据应用水平如何？行业的平均尤其是主要竞争对手的大数据应用水准如何？二是对内客户调研。管理层、业务部门、IT部门自身、我们的最终用户，对我们的大数据业务有何期望？三是自身状况摸底，了解自己的技术、人员储备情况。最后对标，作差距分析，找出gap。
找出gap后，要给出成熟度现状评估。一般而言，一个公司的大数据应用成熟度可以划分为四个阶段：初始期（仅有概念，没有实践）；探索期（已经了解基本概念，也有专人进行了探索和探讨，有了基本的大数据技术储备）；发展期（已经拥有或正在建设明确的战略、团队、工具、流程，交付了初步的成果）；成熟期（有了稳定且不断成熟的战略、团队、工具、流程，不断交付高质量成果）。
三、大数据的战略
有了大数据组织、知道了本公司大数据现状、差距和需求，我们就可以制定大数据的战略目标了。大数据战略的制定是整个大数据生命周期的灵魂和核心，它将成为整个组织大数据发展的指引。
大数据战略的内容，没有统一的模板，但有一些基本的要求：
1. 要简洁，又要能涵盖公司内外干系人的需求。
2. 要明确，以便清晰地告诉所有人我们的目标和愿景是什么。
3. 要现实，这个目标经过努力是能达成的。
四、大数据的定义
我认为：“数据不去定义它，你就无法采集它；无法采集它，你就无法分析它；无法分析它，你就无法衡量它；无法衡量它，你就无法控制它；无法控制它，你就无法管理它；无法管理它，你就无法利用它”。所以“在需求和战略明确之后，数据定义就是一切数据管理的前提”。
五、 数据采集
1. 大数据时代的数据源很广泛，它们可能来自于三个主要方面：现有公司内部网各应用系统产生的数据（比如办公、经营生产数据），也有来自公司外互联网的数据（比如社交网络数据）和物联网等。
2.大数据种类很多，总的来讲可以分为：传统的结构化数据，大量的非结构化数据（比如音视频等）。
3. 数据采集、挖掘工具很多。可以基于或集成hadoop的ETL平台、以交互式探索及数据挖掘为代表的数据价值发掘类工具渐成趋势。
4. 数据采集的原则：在数据源广泛、数据量巨大、采集挖掘工具众多的背景下，大数据决策者必须清楚地确定数据采集的原则：“能够采集到的数据，并不意味着值得或需要去采集它。需要采集的数据和能够采集到的数据的"交集"，才是我们确定要去采集的数据。”
六、数据处理和分析
业界有很多工具能帮助企业构建一个集成的“数据处理和分析平台”。对企业大数据管理者、规划者来讲，关键是“工具要满足平台要求，平台要满足业务需求，而不是业务要去适应平台要求，平台要去适应厂商的工具要求”。那么这个集成的平台应该有怎样的能力构成呢？它应该能检索、分类、关联、推送和方便地实施元数据管理等。见下图：
七、 数据呈现
大数据管理的价值，最终要通过多种形式的数据呈现，来帮助管理层和业务部门进行商业决策。大数据的决策者需要将大数据的系统与BI（商业智能）系统和KM（知识管理）系统集成。下图就是大数据的各种呈现形式。
八、 审计、治理与控制
1.大数据的审计、治理和控制指的是大数据管理层，组建专门的治理控制团队，制定一系列策略、流程、制度和考核指标体系，来监督、检查、协调多个相关职能部门的目标，从而优化、保护和利用大数据，保障其作为一项企业战略资产真正发挥价值。
2.大数据的治理是IT治理的组成部分，大数据的审计是IT审计的组成部分，这个体系要统筹规划和实施，而不是割裂的规划和实施。
3.大数据的审计、治理与控制的核心是数据安全、数据质量和数据效率。
九、 持续改进
基于不断变化的业务需求和审计与治理中发现的大数据整个生命周期中暴露的问题，引入PDCA等方法论，去不断优化策略、方法、流程、工具，不断提升相关人员的技能，从而确保大数据战略的持续成功！

⑺ 大数据发展主要分为几个阶段

六个：阶段1 技术试验阶段、阶段2 自动化阶段、阶段3 投入生产阶段、阶段4 数据管理阶段、阶段5 重视安全性阶段、阶段6 云基础架构的大数据阶段

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长枝手60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一埋搭正种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心。

⑻ 新手学习大数据技术分哪几个阶段

1、学习大数据开发平台

大数据开发首先要了解大数据开发平台，专可以重点属关注一下Hadoop平台，因为Hadoop平台本身就是采用Java语言开发的，而且Java语言也是Hadoop平台的推荐实现方案。

虽然Hadoop平台的内容比较多，但是不同组件之间的逻辑关系还是比较清晰的，学习起来也并不困难。

2、开发大数据应用

基于大数据平台进行应用开发是系统掌握大数据技术的重要一步，这个过程会全面锻炼自身的大数据开发能力。在具体应用的开发上，最好能够结合自身的岗位任务，这样不仅会有更多的资源支持，也会在任务的驱动下走得更远。

3、加入一个大数据开源项目

对于不少程序员来说，参加一个开源项目能够获得较大的能力提升，这也是不少Java程序员交流沟通的重要方式。

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⑼ 大数据分析项目需要经历哪些阶段

发现(目标定义)：把业务问题转化为分析目标，制定初始假设。

数据准备：准备好分析沙盘版，对分权析沙盘中的数据执行ETL或ELT，转化成使用和分析的格式，逐步治理数据

规划模型：了解数据之间的关系，确定模型的关键变量，和合适的分析模型

模型建立：创建测试数据集，学习数据集，和生产数据集。运行模型，修正参数，测试模型的可用性，和对运行环境的要求

沟通结果：评判是否达到第一阶段的目标，是否满足业主的要求，是否可以上线运行。

实施：在生产环境部署和实施一个试点项目，应用项目模型。

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⑽ 学习大数据工程经历哪些阶段

第1阶段：掌握Java Web数据可视化

你需要掌握Java服务器端技术，前端可视化技术，数据库技术，这个阶段主要是储备大数据的前置技能，当然你已经可以从事数据可视化工程师的工作了，但还不能算真正入门大数据。

第2阶段：学会 Hadoop 核胡册心及生态圈技术栈

这凯败部分涵盖的技术比较多，像 HDFS 分布式存储、MapRece、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握后可以去从事 ETL 工程师等一些大数据的岗位，但是知识储备还不够完整。

第3阶段：搞定计算引擎及分析算法

计算引擎我建议是 Spark 和 Flink 都能熟练使用，虽然现在一些企业还在用 Spark，但未来 Flink 一定会成为主流。学到这，你已经具备相对完整的大数据技能，能从事一些高薪的盯做颤岗位了，像大数据研发工程师、推荐系统工程师、用户画像工程师等。