近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业，不断提高各行各业的生产运作效率。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么？大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景如何?请仔细浏览本文。 （一）大
调查对象被问到，与传统系统相比，他们看到的大数据中的最大机遇是什么？62% 的人同意实时分析隐藏着当下最大的机遇。
在中国，从2013年大数据元年始，上至国家总理，下至普通平民，大数据的词汇已经深入人心，大家都觉得大数据是个好事，但基本上都是叫好不叫坐，尤其是在传统企业中。现今的中国，大数据在互联网、电商、金融等行业都得到了很好的发展应用，而在传统企业举步维艰，究其原因，一般都有如下几点问题： 一是数据量太少的困扰。一般传统的大中型企业都已经进行了信息化的过程，也有了企业的完整的ERP系统，数据都已经采集到结构化数据库中，但这些结构化数据的量级和大数据PB级的量级相比，差之甚远。面对这种小量的数据，企业的DBA的解决方案
电子科技大学互联网科学中心主任、《大数据时代》中文翻译者周涛认为，企业有没有“大数据”能力，分析报告是否包含“大数据”成分，要看是否具备两个特征：一是数据本身要具有一定规模，肯定不同于以前社会科学控制实验中几十几百人的规模；二是数据分析结果要能够提供深刻洞见，不是简单的统计分析，譬如“某社交网络1000万用户中45%是男性”、“全国春运最热航线是北京到上海”，这些都不是“大数据”。 近年来，从技术界走出来的“大数据”逐渐受到社会各界的高度关注，在社会管理、企业营销、青年就业创业等方面都发挥出很大作用。
摘要：国家标准委正在着手制定首批共十项大数据标准，分别是大数据术语、大数据技术参考模型、数据交易平台交易数据描述、数据交易服务平台通用功能要求、数据能力成熟度评价模型、多媒体数据语义描述要求、科学数据引用、数据溯源描述模型、数据质量评价指标和通用数据导入接口规范。大数据企业如何发展，市场正在做出自己的选择。 8月末，北京某酒店的一场大数据企业展上，聚集了全国各地的企业。现场展示有随着《江南style》起舞的机器人，有早期科幻电影里走出来的“触摸式数据可视化屏幕”…… “你们的具体业务是做什么的”、“和大数据
什么是大数据？大数据有什么特点？大数据与传统的数据有什么关系？大数据和我们有什么关系？虽然很多书籍上直接说明了大数据的概念和特点，但是根据个人的体会，如果我们先了解数据的概念和特点，那么我们将会更加容易理解大数据。
怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对１０多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现： ■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运
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数据科学教育特点：不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业，更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
01 中国大数据产业 发展现状与前景预测 1. 中国大数据产业发展现状分析 大数据产业链建设情况 目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
现在的社会是一个科技与信息高速发展的社会，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据技术不知不觉地渗入人们生活的方方面面。人不仅生产大数据，同是也在使用大数据
即将逝去的2013年，被认为是具有跨时代意义的“大数据元年”。在这一年，数据比以往任何时候都要宝贵，甚至成为可以与石油资源相媲美的新能源，大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。然而，大数据不是口号，需要更多的企业付诸实践，从单调的数据中挖掘出潜在价值。 年初的一项调查曾指出，28%的全球企业和25%的中国企业已经开始进行大数据实践。为了进一步了解中国企业大数据应用的真实情况，IT168近期联合ITPUB、ChinaUnix展开了一项有关大数据应用与趋势的专
导 读： 大数据听得耳朵起茧了，但真正能深入了解吗？不一定。在此特分享三个主题，分别是：不一样的大数据框架、不一样的大数据采集平台、神一样的数据产品。整编成一篇文章，与大家一起分享！ 一、数据从哪里来
摘要 国家标准委正在着手制定首批共十项大数据标准，分别是大数据术语、大数据技术参考模型、数据交易平台交易数据描述、数据交易服务平台通用功能要求、数据能力成熟度评价模型、多媒体数据语义描述要求、科学数据引用、数据溯源描述模型、数据质量评价指标和通用数据导入接口规范。大数据企业如何发展，市场正在做出自己的选择。 8月末，北京某酒店的一场大数据企业展上，聚集了全国各地的企业。现场展示有随着《江南style》起舞的机器人，有早期科幻电影里走出来的“触摸式数据可视化屏幕”…… “你们的具体业务是做什么的”、“和大数
《福布斯观察》分析大数据六大看点 从理念正确到行动正确路还很长 日前，在美国软件服务提供商天睿公司（Teradata）赞助下，《福布斯观察》联合麦肯锡咨询公司发布有关大数据分析状态的调查报告。调查对象是316位来自全球大型企业的高管。 该调查报告的六大看点 一是对大数据的炒作趋弱，大数据开始为企业争取竞争优势。调查显示，约90%的企业对大数据分析投资处于中等或较高水平。约三分之一的企业高管认为该项投资“非常重要”。最重要的是，约三分之二的受访者认为大数据分析举措已经对企业收入产生了可衡量的重大影响。59%
高考出分了，又是一年一度各位考生和家长手忙脚乱开始填报志愿的时候了。很多考生和家长纷纷咨询Alfred：大数据现在不是很火吗？大数据专业怎么样呀？应该填选择哪个大学比较好？
如今，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么？它又有着哪些价值呢？
随着大数据时代的到来，很多人对大数据产生了浓厚的兴趣，然而，大数据只是一个新概念，很多认识都是不正确的。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。大数据分析拥有自身的特点，与计量经济学既有区别又有联系。当前对大数据的分析存在许多流行观点，但其中很多核心观点都值得商榷。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。云计算和搜索引擎的发展，使得对大数据的高效分析成为可能，核心问题是如何在种类繁多、数量庞大的数据中快速获取有价
大数据用于商业决策有盲区，“大数据之父”给出新对策。 只要有了大数据，商业决策就能更加准确和理性吗？ 牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）是《大数据时
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
作者|杜圣东 “数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚，本文从数据科学和大数据关键技术体系角度，来说说大数据的核
当前，安防大数据的应用也越来越多，但真正将大数据的挖掘和应用落到实处，转变为商业模式的还是很少，目前很多大数据概念都是噱头。后期安防厂家会进行分化，部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕，专注于产品和技术，一部分安防厂家会向大安防集成平台转变，专注于业务整合和数据分析处理。
2009年，Gartner发布2010年全球Top10技术趋势，高级分析取代上一年列第二位的BI，成为2010年第二位新技术；2011年，麦肯锡全球研究院（MGI）发布了报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿阵地》，预测高级分析这一职位对于数据科学家人才的需求缺口到2018年将达到14万～19万。从此，数据科学家成为最抢手的职业，以大数据为花名的数据科学得到了全球从政府到各行各业的青睐，并因此得以持续迅猛发展。
现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。 2013 TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。 虽然很多人已有了这样一个认识
当前，全球已进入大数据时代，大数据正以一种革命风暴的姿态闯入人们视野，其技术和市场在快速发展，而驾驭大数据的呼声则一浪高过一浪。随着大数据蕴涵价值的逐步释放，使其成为IT信息产业中最具潜力的蓝海。鉴于在技术和产业层面，国际上在大数据领域还未形成技术和市场的垄断，技术应用创新机会较多；当前大数据技术和应用需求的蓬勃兴起，及开源技术提出的革命性挑战，各家IT厂商均需同等面对，这无形中缩短了彼此起步的差距，这意味着国内企业在开拓大数据市场上存在巨大的机遇！
【编者按】如今，大数据俨然成为IT领域最受关注的热词之一。如果不想显得过于OUT，快来一起讨论大数据的价值和未来的服务方向吧。除了在分析领域、云技术方面的应用前景，Scale-out发展将成为大数据未
作为一种革命性的信息技术，大数据技术正在赋予数据生命和更多的商业价值。借助大数据进行舆情分析，将大数据应用到交通系统建设，用大数据预测赛事结果，以大数据辅助医疗……可以说，大数据正在我们的生活中发挥大用途。对于个人而言，大数据带来了便利；对于企业而言，如何应用好大数据更是关系到未来的竞争甚至存亡。 大数据时代到来，企业面临的竞争环境发生了巨大变化。企业拥有的知识、情报和其他数据资产的数量及其应用效率已成为企业能否取得市场竞争优势的重要因素之一。为此，国内电信运营商的集团公司和很多省分公
大数据的通俗定义为用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合，广义定义为一个综合性概念，它包括因具备4V(海量/多样/快速/价值，Volume/Variety/Velocity/Value)特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。 📷 1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop，业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。Hadoop的HDFS技术和HBase技术与大数据的超大容量存储
当下，“大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。当然，越来越接地气越来越实为要。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗？答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会
估计大家听大数据听得太多，耳朵都快起茧了吧？谁要IT界不如娱乐界那么精彩热闹，几年才憋出一个流行词，自然大家只要提到数据，都说“大”；提到服务，都说“云”。 言归正传，你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗？（弄明白的高手可以直接飘过；没弄明白的，看下面的内容能不能涨姿势） 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。无需置疑，现在大数据平台和大数据分析工具日益普及，作用是可以帮助企业收集和分析数据，好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察，以改进产品与服务。大数据分析工具用于分析数据，可以开发预测模型（pre
此前，研究机构IDC预测，全球大数据（Big Data）与分析市场规模将由2015年的1220亿美元，在5年间成长超过50%，并在2019年底达到1870亿美元的规模。 进入2016年之后，人工智能、
再更一篇技术杂谈类的文章。。。粉丝甲：所以这就是你拖更系列文章和视频的理由吗？？？粉丝乙丙丁：就是！就是！都断更多久了？我：咳。。。最近杂事缠身，还望恕罪！下面是食用须知：
NoSQL 一种称为NoSQL的新形式的数据库（Not Only SQL）已经出现，像Hadoop一样，可以处理大量的多结构化数据。但是，如果说Hadoop擅长支持大规模、批量式的历史分析，在大多数情况下（虽然也有一些例外），NoSQL 数据库的目的是为最终用户和自动化的大数据应用程序提供大量存储在多结构化数据中的离散数据。这种能力是关系型数据库欠缺的，它根本无法在大数据规模维持基本的性能水平。 在某些情况下，NoSQL和Hadoop协同工作。例如，HBase是流行的NoSQL数据库，它仿照谷歌的Big
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
近期热映的《星际穿越》中，一个传统的故事被诺兰放置于新的超维空间，立刻产生了众多遐想，激起了人们对宇宙神秘特性的热议。而现实生活中，面对新的大数据时空，那浩繁如星际的数据量，多维化的研究模式，也具备着
随着如今5G时代来临，大数据技术和人工智能逐渐成为现代社会的主流技术，因此也有越来越多的人想去了解和学习大数据技术，一方面是为了紧跟时代步伐把握未来发展趋势，另一方面是为了自身利益谋求发展。随着近些年互联网科技的快速发展，大家不难发现学习大数据技术的发展前景确实未来可期。那么今天就带大家盘点一下，有哪些国内高校开设了大数据专业。
本文探讨了大数据分析所面临的10个最重要的隐私风险。这些风险包括隐私泄露、无法匿名化、屏蔽数据可能泄露个人信息、基于解释的不道德行为、大数据分析并非100%准确、歧视、涉及到的个人几乎没有法律保护、大数据可能永远存在、对电子证据发现的影响以及使专利和版权变得无关紧要。在使用大数据分析时，组织应在实际使用分析之前确定相关的隐私和信息安全影响。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大
大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据，否则就显得你OUT了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点：容量大，多样化，速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn Palantir源起 B2B大数据 企业级Google ▼ Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和
如果你所在的企业正在利用大数据支撑运营型分析工作，本章讲的正是这时你需要掌握和了解的那些关乎大数据的重要趋势。过去的许多年间，企业积累的数据越来越多。尤其是到了近几年，数据累积的节奏开始加速。今天，数据格式往往呈现新颖化的趋势，分析手段往往呈现多样化的趋势。大数据正是在这个趋势上打的标签，它带来的是更大的数据挑战，更多的数据源，以及不同的数据格式。 当一家企业开始思考大数据，并且思考大数据将如何影响企业的业务分析流程时，它必须高瞻远瞩地思考很多概念。本章讲述了我们经常会遇到的那些花样繁多的大数据炒作热点，需
如何从混沌中发现规律，成为预测未来的“先知”，抑或是少出几只黑天鹅？是历代人类的梦想。不管是古人的占卜、算命还是现在的专家系统、商业智能、数据挖掘、机器学习、人工智能、智慧地球、智慧城市等应用，都源于我们对未来不确定性的恐惧。 随着舍恩伯格教授《大数据时代》一书的面世，给我们带来了“醍醐灌顶”式的认知洗礼，难道抓住大数据这根救命稻草，我们就有机会做“先知”？从而也更有能力把自己和周遭世界管理得更好吗？在一定程度上是这样的，但我们也要知道，任何技术都是把双刃剑。 大数据泡沫：泡沫是必然但有其深远意义 甲骨文公
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