关于⼤数据技术最常见的10个问题
1、云计算与⼤数据是什么关系?
云计算的关键词在于“整合”，⽆论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使⽤的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过⽹络进⾏整合，调度分配给⽤户，从⽽解决⽤户因为存储计算资源不⾜所带来的问题。
⼤数据正是因为数据的爆发式增长带来的⼀个新的课题内容，如何存储如今互联⽹时代所产⽣的海量数据，如何有效的利⽤分析这些数据等等。在这⾥还是要推荐下我⾃⼰建的⼤数据学习交流:522189307，⾥都是学⼤数据开发的，如果你正在学习⼤数据，⼩编欢迎你加⼊,⼤家都是软件开发党，不定期分享⼲货（只有⼤数据软件开发相关的），包括我⾃⼰整理的⼀份2018最新的⼤数据进阶资料和⾼级开发教程，欢迎进阶中和进想深⼊⼤数据的⼩伙伴加⼊。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是⼀个容器，⼤数据正是存放在这个容器中的⽔，⼤数据是要依靠云计算技术来进⾏存储和计算的。
两者关系：
⾸先，云计算是提取⼤数据的前提。
信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，⼤部分企业都能通过⼤数据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利⽤数据的成本超过了数据价值本⾝，那么有价值相当于没价值。来⾃公有云、私有云以及混合云之上的强⼤的云计算能⼒，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。
其次，云计算是过滤⽆⽤信息的“神器”。
⾸次收集的数据中，⼀般⽽⾔，90%属于⽆⽤数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可⽤数据。在⼤量⽆⽤数据中，重点需过滤出两⼤类，⼀是⼤量存储着的临时信息，⼏乎不存在投⼊必要;⼆是从公司防⽕墙外部接⼊到内部的⽹络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可⽤来过滤掉⽆⽤数据，其中公有云是处理防⽕墙外部⽹络数据的最佳选择。
再次，云计算可⾼效分析数据。
赶集网招聘网首页 数据分析阶段，可引⼊公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可⽤于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要⼀直保留，可以使⽤私有云把分析处理结果，即可⽤信息导⼊公司内部。
最后，云计算助⼒企业管理虚拟化。
可⽤信息最终⽤来指导决策，通过将软件即服务应⽤于云平台中，可将可⽤信息转化到企业现有系统中，帮助企业强化管理模式。
上升到我国互联⽹整体发展层⾯，虽然我国在互联⽹服务⽅⾯具有领先的优势，然⽽，越来越多的企业认识到，与云计算的结合将使⼤数据分析变得更简单，未来⼏年，如能在⼤数据与云计算结合领域进⾏深⼊探索，将使我们在全球市场更具竞争⼒，这是⾮常关键的问题。
2、⼤数据需要什么⼈才？
⼤数据需要以下六类⼈才：
⼤数据系统研发⼯程师
这⼀专业⼈才负责⼤数据系统研发，包括⼤规模⾮结构化数据业务模型构建、⼤数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中⼼设计等，同时，还要负责数据集的⽇常运作和系统的监测等，这⼀类⼈才是任何构设⼤数据系统的机构都必须的。
⼤数据应⽤开发⼯程师
此类⼈才负责搭建⼤数据应⽤平台以及开发分析应⽤程序，他们必须熟悉⼯具或算法、编程、优化
以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于⼤数据技术的应⽤程序及⾏业解决⽅案。其中，ETL开发者是很抢⼿的⼈才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导⼊数据仓库以满⾜企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平⾯数据⽂件等抽取到临时中间层后进⾏清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
⼤数据分析师
此类⼈才主要从事数据挖掘⼯作，运⽤算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决⽅案的不断更新。随着数据集规模不断增⼤，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术⼈员是最抢⼿的⼤数据⼈才，他们所从事的是热门的分析师⼯作。
数据可视化⼯程师
此类⼈才负责在收集到的⾼质量数据中，利⽤图形化的⼯具及⼿段的应⽤，清楚地揭⽰数据中的复杂信息，帮助⽤户更好地进⾏⼤数据应⽤开发，如果能使⽤新型数据可视化⼯具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的⼈才。
数据安全研发⼈才
此类⼈才主要负责企业内部⼤型服务器、存储、数据安全管理⼯作，并对⽹络、信息安全项⽬进⾏规划、设计和实施，⽽对于数据安全⽅⾯的具体技术的⼈才就更需要了，如果数据安全技术，同时⼜具有较强的管理经验，能有效地保证⼤数据构设和应⽤单位的数据安全，那就是抢⼿的⼈才
数据科学研究⼈才
数据科学研究是⼀个全新的⼯作，够将单位、企业的数据和技术转化为有⽤的商业价值，随着⼤数据时代的到来，越来越多的⼯作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学⽅⾯的研究专家来进⾏研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能⼒和管理者的知识，这也是抢⼿的⼈才。
3、⼤数据⾏业的从业者是从哪获得数据的？
⼤数据⾏业的从业者有多种途径获得数据，也就是我们常说的数据源，具体有⼀下⼏种：
1、官⽅数据（政府部门或企业直接提供的数据或数据接⼝）；
2、半官⽅数据：如各类⾏业协会，俱乐部；
3、各个平台的数据：如淘宝⽹、京东、唯品会，有些会免费开发数据，还有⼀部分是付费的数据软件；
4、再然后就是从业者⾃⼰收集的数据，⼀般都是⽤⼀些数据采集⼯具或软件，⼯具如：爬⾍软件，百度蜘蛛等；
5、最后就是购买的数据，⼀般有⼀些专门数据采集的机构，像像艾瑞、浪潮，以及传统的调研企业。
数据的获取⽅式有很多种，同样，数据的使⽤⽅式也有很多种，⽐如说⾏业销售趋势，有⼈⽤销售额数据，有⼈⽤销量数据。数据就像⼀个任⼈打扮的姑娘，使⽤的⼈会选取⾃⼰想要的数据来展⽰，所以考量数据的真实性，⼀个是数据来源，还有就是数据的选择是否合理。
4、⼤数据分析的常⽤⽅法有哪些？
1. Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通⽤户，数据可视化是数据分析⼯具最基本的要求。可视化可以直观的展⽰数据，让数据⾃⼰说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给⼈看的，数据挖掘就是给机器看的。集、分割、孤⽴点分析还有其他的算法让我们深⼊数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理⼤数据的量，也要处理⼤数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能⼒）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，⽽预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出⼀些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎）
由于⾮结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要⼀系列的⼯具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够
从“⽂档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是⼀些管理⽅⾯的最佳实践。通过标准化的流程和⼯具对数据进⾏处理可以保证⼀个预先定义好的⾼质量的分析结果。
5、央⾏征信和⼤数据征信的不同之处
1、确实有不同之处，央⾏征信是传统征信⽅式，⼤数据征信是伴随互联⽹⾦融发展起来的。
2、央⾏征信与⼤数据征信差异主要从征信数据来源、权威性、数据完整性、⽤途等维度区分。
3、央⾏征信特点：数据主要来⾃银⾏、证券、保险、社保等体系⾥构成⼀个数据循环，权威性⾼，数据基本完整，主要⽤于资产评估、银⾏放贷、信⽤卡额度等。
5、⼤数据征信特点：数据主要来⾃互联⽹各⼤平台，使⽤互联⽹技术抓取或接⼝合作获取征信数据，资质再好⼀点的企业可以申请接⼊央⾏征信，权威性不如央⾏征信，但随着互联⽹⾦融的发展会越来越重要，数据完整性各⼤数据征信平台不同，主要⽤于互联⽹⾦融，例如P2P，如果p2p拿不到央⾏征信数据风险会很⼤。
6、展望未来：随着互联⽹⾦融的发展，⼤数据征信与央⾏征信会不断融合直⾄融为⼀体，真正的满⾜数据的完整性，那违法犯罪基本就真的⼤⼤减少了，信⽤真的就是钱！
6、如何构建银⾏业⼤数据分析平台？
⼀是银⾏与电商平台形成战略合作。银⾏业共享⼩微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个⼈信息，由电商平台向银⾏推荐有贷款意向的优质企业，银⾏通过交易流⽔、买卖双⽅评价等信息，确定企业资信⽔平，给予授信额度。建设银⾏曾在这⽅⾯做过有益的尝试。此外也有银⾏参股电商、开展数据合作的案例。
⼆是银⾏⾃主搭建电商平台。银⾏⾃建电商平台，获得数据资源的独⽴话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展⼩贷奠定基础，是银⾏搭建电商平台的驱动⼒。2012年，建设银⾏率先上线“善融商务”，提供B2B和B2C客户操作模式，涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、等配套服务，提供的⾦融服务已从⽀付结算、托管、担保扩展到对商户和消费者线上融资服务的全过程。
三是银⾏建⽴第三⽅数据分析中介，专门挖掘⾦融数据。例如，有的银⾏将其与电商平台⼀对⼀的合作扩展为“三⽅合作”，在银⾏与电商之间，加⼊第三⽅公司来负责数据的对接，为银⾏及其⼦公司提供数据分析挖掘的增值服务。其核⼼是对客户的交易数据进⾏分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从⽽精准掌握客户的信贷需求和其他⾦融服务需求。
银⾏业有处理数据的经验和⼈才。数据分析和计量模型技术在传统数据领域已得到较充分运⽤，同
时也培养出⼤批精通计量分析技术的⼈才。如在风险管理⽅⾯，我国⾦融监管部门在与国际接轨过程中，引⼊巴塞尔新资本协议等国际准则，为银⾏业提供了⼀套风险管理⼯具体系。银⾏在此框架下，利⽤历史数据测度信⽤、市场、操作、流动性等各类风险，内部评级相关技术⼯具已发挥出效果，⼴泛应⽤于贷款评估、客户准⼊退出、授信审批、产品定价、风险分类、经济资本管理、绩效考核等重要领域。
7、为什么需要⼤数据技术？
⼤数据到底是什么？我们为什么需要⼤数据技术？
Mike Jude：从本质上来说，⼤数据就是曾经被称为数据仓库的逻辑延伸。顾名思义，⼤数据就是⼀个⼤型的数据仓库，⼀般有⼀个能⽀持业务决策的业务重点。但是，它和传统数据库不同的是，⼤数据不⽤构建。
在典型的数据库中，数据会被组织成标准的字段，并使⽤特定的密钥索引。如果你熟悉Microsoft Access应⽤程序，那么你就能完全理解这个概念。⽐如，⼀个顾客记录可以由姓⽒、名字、地址和其它信息组成有通⽤标签的字段。每个顾客记录样式都是相同的，这样可以通过使⽤搜索关键词来检索，⽐如搜索姓⽒。
海南省税务局
现在，如果你想链接到这些客户记录需要怎么做？链接到客户的图⽚或者视频呢？如果是链接到客户的所有记录呢？
将这么多不同的数据源互相映射，⼀般的数据库还做不到。另外，需要链接的数据量是⾮常巨⼤的。这就产⽣了“⼤数据”的概念。⼤数据使⽤特殊的数据结构来组织和访问巨⼤数量的数据，可能达到多个艾字节的范围。⼀般情况下，这需要跨多个服务器和离散数据存储进⾏并⾏计算，⽽⼩企业往往难以维持这种⼤数据的存储库。但是，⼤数据正逐渐成为云服务提供商能提供的⼀种服务，从⽽把⼤数据应⽤推向更多的公司。
但是，还有⼀个“⼤”问题，就是我们为什么需要⼤数据？答案就是相关性的价值。如果你能看到乍⼀看似乎没什么关系的数据设置之间的关系，你会获取很多重要信息。⽐如你想知道你的公司是不是容易被⿊客利⽤。那么你需要跨多个应⽤程序和数据中⼼检查⽆数条交易。这时如果没有⼤数据技术和相关的分析技术，这⼏乎是不可能完成的。
2020高考成绩查询入口 最终，随着数据量的增长、业务的可⽤性和重要性的增加，⼤数据的定义可能会⽤来描述⼤多数数据库应⽤。IT专业⼈⼠应该掌握⼤数据相关概念和术语，以免遇到困难。
8、企业⼤数据如何起步？
⼤数据应该是从⼩数据逐渐演变上去的，是⼀个正常的⽣态，⽽不是瞬间变化的。
⼤数据这个概念跟⾃媒体的概念类似，需要企业⾃⼰去建设，⽽不是从⼀开始就想着依靠别⼈。很多企业在谈⾃媒体的时候，像谈别⼈的事情⼀样。⽐如⼀谈⾃媒体，就觉得那是第三⽅提供的⼀个平台，⼤家在那⼉发发牢骚。⾃媒体是⾃⼰的媒体，企业⾃⼰也要参与进去。同样⼤数据不是别⼈的⼤数据，我们假设有⼀个第三⽅提供了⼤量的数据，有很多很多信息，CI、BI之类的很多模块化东西供我们来⽤。如果这样的话，你有，竞争对⼿也有，你能得到的东西，竞争对⼿也能得到的情况下，就不能称之为核⼼竞争⼒。
⼤数据作为企业来说要变成⾃⾝的⼀个竞争⼒，企业必须得建⽴⾃⼰的企业级的数据。2021年司法考试报名和考试时间
要做⼤数据，⾸先要了解⾃⼰的企业，或者⾃⼰所在的⾏业的核⼼是什么。我们现在经常发现，有很多企业在竞争的过程中，最终不是被现在的竞争对⼿打败，⽽是被很多不是你的竞争对⼿所打败。很简单的⼀个例⼦，⼤家都认为亚马逊是做电商的，但这是错的，它现在最主要的收⼊来⾃于云（云服务）。也就是说企业需要到⾃⼰的核⼼数据（价值），这个是最关键的。只有在这个基础上，建⽴⾃⼰的⼤数据才有可能，才能做⼀些延伸。其次，要到内部的⼀些外围相关数据，去慢慢地成长它。有点像滚雪球，第⼀层是核⼼，第⼆层是外围相关的数据。第三层是什么？就是外部机构的⼀些结构化数据。第四层是社会化的，以及各种现在所谓的⾮结构化的数据。这⼏层要⼀层⼀层地到它，⽽且要到与⾃⼰相关的有价值的东西。这样你的⼤数据才能建⽴起来。
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第⼀步，到核⼼数据。核⼼数据现在对很多企业来说实际上就是CRM，⾃⼰的⽤户系统，这是最重要的。
第三步，常规渠道的数据。举例来说⼀个销售快销品的企业，能不能够得到沃尔玛的数据，家乐福的数据？很多国外⼤数据的案例，说消费者买啤酒的时候也会购买剃须⼑之类，或者⼀个母婴产品的消费者她今天在买这个产品，预⽰着她后⾯必然会买另⼀个产品。这就有⼀个前期的挖掘。这些价值怎么来的，这就需要企业去常规渠道⾥⾯的数据，跟⾃⼰的CRM结合起来，才能为⾃⼰下⼀步做市场营销、做推⼴、产品创新等建⽴基础。2023年国考招考职位表
第四步，外部的社会化的或者⾮结构化的数据，即现在所谓的社会化媒体数据。这⽅⾯信息的主要特征是⾮结构化，⽽且⾮常庞⼤。这对企业来说最⼤的价值是什么？当你的⽤户在社会化媒体上发⾔的时候，你有没有跟他建⽴联系？这⾥有个概念叫做DC（digital connection）。所谓的互联⽹实际就是⼀种DC，但是通常互联⽹上的那种DC是在娱乐层⾯。⽤到商业⾥⾯的话，就是企业必须得跟消费者建⽴这种DC关系，它的价值才能发挥出来。否则，你的数据以及很多的CRM数据都是死的。就像国外CRM之⽗Paul Greenberg写的四本CRM相关书籍，前⾯三本都是在讲数据库、系统之类的。第四本书的时候，就没有再讲那些东西，讲什么？讲互动，讲DC，讲怎么跟消费者建⽴关系。
有了这个数据库去进⾏数据挖掘，或者在建⽴数据的过程中，企业需要从什么⽅向去探索，也不是
漫⽆⽬的的。⾸先应该跟着你的业务，业务现在有哪些问题，或者说这个⾏业⾥⾯主要的竞争点在哪⾥，这是很关键的。有了这个业务关系以后，再形成假设，也就是说未来的竞争点可能在哪⾥，⼤到未来的战略竞争，⼩到哪些⽅⾯。然后下⼀步要怎么做，这些形成⼀个假设，其次做⼀些⼩样本的测试。
很多企业⼀看⼤数据就很恐怖，说我也买不起那些⼤数据，也雇不起那么专业的团队，怎么办？
⾃⼰做⼀些⼩样本的测试，甚⾄通过电⼦表格Excel都可以做数据挖掘。不⼀定⾮要那么庞⼤、那么贵的数据。然后再做⼤样本的验证，验证出来的结果就可以应⽤到现实中去。在⼤数据尤其是互联⽹时代还有⼀个最重要的点，就是失效预警。即你发现⼀个规律，在现实中应⽤了，但是你⼀定要设⽴⼀些预警指标。就是当指标达到什么程度的时候，之前发现的规律失效，那你就必须发现新的、相关的，否则也会造成⼀种浪费。笔者看到⼀篇⽂章，其中有⼀个重要结论。⼤家都在说⼤数据的价值很有⽤的时候，很多企业说我积累了多少TB，多少PB，但是你基于⽼的数据得出的很多结论实际是在浪费你的资源。你挖掘出来很多数据、很多规律，如果错了，明天按这个去做，就是浪费。因此需要有⼀个失效预警。在这样的过程中，最终你需要对应建⽴起内部团队，他们对数据的敏感度也才能培养起来。这时候你再去买⼤数据服务的时候才是有价值的。
所有这些⼯作作为企业来说是需要内部去做的，最终才能开花结果，有⼀些收获。企业⼤数据起步，要从⼩数据开始。
9、⼤数据处理中数据质量监控从哪⼏个⽅⾯进⾏？
⼤数据处理中数据质量监控，从以下⼏个⽅⾯进⾏：
数据容量（Volume）：数据的⼤⼩决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
数据种类（Variety）：数据类型的多样性；
数据速度（Velocity）：指获得数据的速度；
数据可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程；
数据真实性（Veracity）：数据的质量；
数据复杂性（Complexity）：数据量巨⼤，来源多渠道。
“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的海量、⾼增长率和多样化的信息资产。
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