什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)(什么是大數(shù)據(jù)技術(shù))

1.什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)（Big Data）又稱為巨量資料，是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義 的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

研究建立建筑業(yè)大數(shù)據(jù)應用框架，統(tǒng)籌政務(wù)數(shù)據(jù)資源和社會數(shù)據(jù)資源，建設(shè) 大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)，推進公共數(shù)據(jù)資源向社會開放。匯聚整合和分析建筑企業(yè)、項目、從業(yè)人員和信用信息等相關(guān)大數(shù)據(jù)，探索大數(shù)據(jù)在建筑業(yè)創(chuàng)新應用，推進數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，充分利用大數(shù)據(jù)價值。

建立安全保障體系，規(guī)范大數(shù)據(jù)采集、傳 輸、存儲、應用等各環(huán)節(jié)安全保障措施。

2.什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

（在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。說起大數(shù)據(jù)，就要說到商業(yè)智能：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值。

商業(yè)智能作為一個工具，是用來處理企業(yè)中現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換成知識、分析和結(jié)論，輔助業(yè)務(wù)或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)提高決策質(zhì)量的技術(shù)，包含了從數(shù)據(jù)倉庫到分析型系統(tǒng)等。

商務(wù)智能的產(chǎn)生發(fā)展 商業(yè)智能的概念經(jīng)由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應用。

商務(wù)智能是20世紀90年代末首先在國外企業(yè)界出現(xiàn)的一個術(shù)語，其代表為提高企業(yè)運營性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件。它把先進的信息技術(shù)應用到整個企業(yè)，不僅為企業(yè)提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發(fā)，將其轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的競爭優(yōu)勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。

因此，越來越多的企業(yè)提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業(yè)達到經(jīng)營目標的一種有效手段。 目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。

這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)，以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策既可以是作業(yè)層的，也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術(shù)的綜合運用。

把商業(yè)智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取（Extraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

企業(yè)導入BI的優(yōu)點1.隨機查詢動態(tài)報表 2.掌握指標管理 3.隨時線上分析處理 4.視覺化之企業(yè)儀表版 5.協(xié)助預測規(guī)劃 導入BI的目的1.促進企業(yè)決策流程（Facilitate the Business Decision-Making Process）:BIS增進企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內(nèi)、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進決策效率與改善決策品質(zhì)。 2.降低整體營運成本（Power the Bottom Line）:BIS改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser制作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設(shè)計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日后的維護成本大幅降低。

3.協(xié)同組織目標與行動（Achieve a Fully Coordinated Organization）:BIS加強企業(yè)的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業(yè)之體質(zhì)，使組織內(nèi)的每個人目標一致、齊心協(xié)力。

商業(yè)智能領(lǐng)域的技術(shù)應用 商業(yè)智能的技術(shù)體系主要有數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse,DW）、聯(lián)機分析處理（OLAP）以及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining,DM）三部分組成。 數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的基礎(chǔ)，許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為進一步分析的數(shù)據(jù)源。

所謂數(shù)據(jù)倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽到的例子，數(shù)據(jù)倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。

在線分析處理（OLAP）技術(shù)則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映數(shù)據(jù)維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。 數(shù)據(jù)挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基于AI、機器學習、統(tǒng)計學等技術(shù)，高度自動化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

商業(yè)智能的應用范圍 1.采購管理 2.財務(wù)管理 3.人力資源管理 4.客戶服務(wù) 5.配銷管理 6.生產(chǎn)管理 7.銷售管理 8.行銷管理 商業(yè)智能實。

3.什么是大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)概述

專業(yè)解釋：大數(shù)據(jù)英文名叫big data，是一種IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

通俗解釋：大數(shù)據(jù)通俗的解釋就是海量的數(shù)據(jù)，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數(shù)據(jù)就是信息、技術(shù)以及數(shù)據(jù)資料，合起來就是多而廣的信息、技術(shù)、以及數(shù)據(jù)資料。

大數(shù)據(jù)提出時間

“大數(shù)據(jù)”這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶于2008年8月中旬共同提出。

大數(shù)據(jù)的特點

Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。

大數(shù)據(jù)存在的意義和用途是什么？

看似大數(shù)據(jù)是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數(shù)據(jù)目前已經(jīng)存在我們生活中的各種角落里了，舉個例子，我們現(xiàn)在目前最關(guān)心的疫情情況數(shù)據(jù)，用的就是大數(shù)據(jù)的技術(shù)，可以實時查看確診人數(shù)以及各種疫情數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)存在的意義是什么？

從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數(shù)據(jù)是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數(shù)據(jù)。而通過了解這些數(shù)據(jù)后又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數(shù)據(jù)，例如今日頭條/抖音等產(chǎn)品，通過對用戶進行整理和分析，然后根據(jù)用戶的各種數(shù)據(jù)來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產(chǎn)品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)的用途有哪些？

要說大數(shù)據(jù)的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業(yè)都可以運用到大數(shù)據(jù)的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：

用途一：業(yè)務(wù)流程優(yōu)化

大數(shù)據(jù)更多的是協(xié)助業(yè)務(wù)流程效率的提升。能夠根據(jù)并運用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息 、網(wǎng)站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數(shù)據(jù)信息，這其中大數(shù)據(jù)的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數(shù)據(jù)信息來選擇更好的線路。人力資源管理業(yè)務(wù)流程也根據(jù)大數(shù)據(jù)的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調(diào)整。

用途二：提高醫(yī)療和研發(fā)

大型數(shù)據(jù)分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鐘內(nèi)解碼整個dna?？梢詣?chuàng)造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手表和別的能夠轉(zhuǎn)化成的數(shù)據(jù)信息一樣，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)還可以協(xié)助病人盡快醫(yī)治疾患?，F(xiàn)在大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)被用于醫(yī)院監(jiān)測早產(chǎn)兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫(yī)生預測可能的不適癥狀。這有助于醫(yī)生更好地幫助寶寶。

用途三：改善我們的城市

大數(shù)據(jù)也被用于改進我們在城市的生活起居。比如，依據(jù)城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節(jié)變化數(shù)據(jù)信息，增加新的交通線路?，F(xiàn)階段，很多城市已經(jīng)開展數(shù)據(jù)分析和示范點新項目。

用途四：理解客戶、滿足客戶服務(wù)需求

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的運用在這個行業(yè)早已廣為人知。重點是如何使用大數(shù)據(jù)來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業(yè)非常喜歡收集社交數(shù)據(jù)、瀏覽器日志、分析文本和傳感器數(shù)據(jù)，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數(shù)據(jù)模型是為了預測。

如何利用大數(shù)據(jù)？

那我們了解了這么多關(guān)于大數(shù)據(jù)的知識，既然大數(shù)據(jù)這么好，我們怎么去利用大數(shù)據(jù)呢？那這個就要說到大數(shù)據(jù)的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數(shù)據(jù)的工具，從數(shù)據(jù)的采集到數(shù)據(jù)的分析以及挖掘等都需要用到BI,BI興起于國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內(nèi)比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起于國外，但是這些年隨著國內(nèi)科技的進步以及不斷的創(chuàng)新，目前國內(nèi)BI在技術(shù)上也不比國外的差，而且因為國內(nèi)外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內(nèi)BI更符合國內(nèi)用戶的需求。

希望對您有所幫助！~

4.學習大數(shù)據(jù)應該掌握哪些知識

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為時代發(fā)展的趨勢，很多人紛紛選擇學習大數(shù)據(jù)，想要進入大數(shù)據(jù)行業(yè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系龐大，包括的知識較多，系統(tǒng)的學習大數(shù)據(jù)可以讓你全面掌握大數(shù)據(jù)技能。學習大數(shù)據(jù)需要掌握哪些知識？

1、學習大數(shù)據(jù)首先要學習Java基礎(chǔ)

怎樣進行大數(shù)據(jù)學習的快速入門？學大數(shù)據(jù)課程之前要先學習一種計算機編程語言。Java是大數(shù)據(jù)學習需要的編程語言基礎(chǔ)，因為大數(shù)據(jù)的開發(fā)基于常用的高級語言。而且不論是學習hadoop，還是數(shù)據(jù)挖掘，都需要有編程語言作為基礎(chǔ)。因此，如果想學習大數(shù)據(jù)開發(fā)，掌握Java基礎(chǔ)是必不可少的。

2、學習大數(shù)據(jù)必須學習大數(shù)據(jù)核心知識

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)；HDFS技術(shù)；HBASE技術(shù)；Sqoop使用流程；數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE；大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語言；數(shù)據(jù)實時分析Storm；消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。

如果把大數(shù)據(jù)比作容器，那么這個容器的容量無限大，什么都能往里裝，大數(shù)據(jù)離不開物聯(lián)網(wǎng)，移動互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)還和人工智能、云計算和機器學習有著千絲萬縷的關(guān)系，大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲要高擴展就離不開云計算，大數(shù)據(jù)計算分析采用傳統(tǒng)的機器學習、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展。

3、學習大數(shù)據(jù)需要具備的能力

數(shù)學知識，數(shù)學知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識。對于數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計相關(guān)的內(nèi)容，需要有一定公式計算能力，了解常用統(tǒng)計模型算法。而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師來說，各類算法也需要熟練使用，對數(shù)學的要求是最高的。

編程語言，對于想學大數(shù)據(jù)的同學，至少需要具備一門編程語言，比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。

4、學習大數(shù)據(jù)可以應用的領(lǐng)域

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應用在各個領(lǐng)域，比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等等，應用范圍非常廣泛，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)將社會帶入了一個高速發(fā)展的時代，這不僅是信息技術(shù)的終極目標，也是人類社會發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅(qū)動力。

5.大數(shù)據(jù)什么技術(shù)是進行數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)

1. 統(tǒng)計學

統(tǒng)計學雖然是一門“古老的”學科，但它依然是最基本的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，特別是多元統(tǒng)計分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分析等。

2. 聚類分析和模式識別

聚類分析主要是根據(jù)事物的特征對其進行聚類或分類，即所謂物以類聚，以期從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和典型模式。這類技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘的最重要的技術(shù)之一。除傳統(tǒng)的基于多元統(tǒng)計分析的聚類方法外，近些年來模糊聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法也有了長足的發(fā)展。

3. 決策樹分類技術(shù)

決策樹分類是根據(jù)不同的重要特征，以樹型結(jié)構(gòu)表示分類或決策集合，從而產(chǎn)生規(guī)則和發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳基因算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個迅速發(fā)展的前沿研究領(lǐng)域，對計算機科學 人工智能、認知科學以及信息技術(shù)等產(chǎn)生了重要而深遠的影響，而它在數(shù)據(jù)挖掘中也扮演著非常重要的角色。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過示例學習，形成描述復雜非線性系統(tǒng)的非線性函數(shù)，這實際上是得到了客觀規(guī)律的定量描述，有了這個基礎(chǔ)，預測的難題就會迎刃而解。目前在數(shù)據(jù)挖掘中，最常使用的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò) 不過，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是一個新興學科，一些重要的理論問題尚未解決。

5. 規(guī)則歸納

規(guī)則歸納相對來講是數(shù)據(jù)挖掘特有的技術(shù)。它指的是在大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中搜索和挖掘以往不知道的規(guī)則和規(guī)律，這大致包括以下幾種形式：IF … THEN …

6. 可視化技術(shù)

可視化技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘不可忽視的輔助技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘通常會涉及較復雜的數(shù)學方法和信息技術(shù)，為了方便用戶理解和使用這類技術(shù)，必須借助圖形、圖象、動畫等手段形象地指導操作、引導挖掘和表達結(jié)果等，否則很難推廣普及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

6.學大數(shù)據(jù)需要什么基礎(chǔ)

說到大數(shù)據(jù)，肯定少不了分析軟件，這應該是大數(shù)據(jù)工作的根基，但市面上很多各種分析軟件，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業(yè)要求的。

小編通過各大企業(yè)對大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)的崗位要求，總結(jié)了以下幾點：（1）SQL數(shù)據(jù)庫的基本操作，會基本的數(shù)據(jù)管理（2）會用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)分析和展示（3）會用腳本語言進行數(shù)據(jù)分析，Python or R(4)有獲取外部數(shù)據(jù)的能力，如爬蟲（5）會基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫數(shù)據(jù)報告（6）熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等對于學習大數(shù)據(jù)，總體來說，先學基礎(chǔ)，再學理論，最后是工具?；旧希恳婚T語言的學習都是要按照這個順序來的。

1、學習數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識，包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計?；A(chǔ)這種東西還是要掌握好的啊，基礎(chǔ)都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。

2、你的目標行業(yè)的相關(guān)理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務(wù)等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。

3、學習數(shù)據(jù)分析工具，軟件結(jié)合案列的實際應用，關(guān)于數(shù)據(jù)分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、學會怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數(shù)據(jù)的清洗開始一步步進行處理，分析，最后輸出結(jié)果，檢驗及解讀數(shù)據(jù)。

當然，學習數(shù)學與應用數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學與技術(shù)等理工科專業(yè)的人確實比文科生有著客觀的優(yōu)勢，但能力大于專業(yè)，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數(shù)據(jù)分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數(shù)據(jù)分析更注重的是你的實操和業(yè)務(wù)能力。

如今的軟件學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關(guān)，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。

相反這些能力更加傾向于文科生，畢竟好奇心、創(chuàng)造力也是一個人不可或缺的。