大數(shù)據(jù)是指需要通過(guò)快速獲取、處理、分析以從中提取價(jià)值的海量、多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)與傳感數(shù)據(jù)。其數(shù)據(jù)規(guī)模往往達(dá)到了PB(1024TB)級(jí)。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)如何自學(xué) ?

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈解析 ?

(一)大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng) ?

所謂大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)，就是指數(shù)據(jù)的生存周期。數(shù)據(jù)從產(chǎn)生，到處理，再到價(jià)值提取，*被消費(fèi)掉，這整個(gè)過(guò)程就構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)。 ?

圖表：大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)

(二)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的概念 ?

從產(chǎn)業(yè)概念層面看，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是指一切與支撐大數(shù)據(jù)組織管理和價(jià)值發(fā)現(xiàn)相關(guān)的企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的集合，符合業(yè)界定義產(chǎn)業(yè)的通用原則，即產(chǎn)業(yè)是具有某種同類屬性的企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的集合。 ?

其一，從產(chǎn)業(yè)內(nèi)涵理解，一個(gè)產(chǎn)業(yè)中企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)必須具備同類屬性。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的共同屬性是支撐大數(shù)據(jù)組織管理和價(jià)值發(fā)現(xiàn)。 ?

其二，從產(chǎn)業(yè)外延理解，一個(gè)產(chǎn)業(yè)中企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)必須能夠具體化。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)包括：用以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、檢索、處理、分析、展示的相關(guān)IT硬件與軟件的生產(chǎn)、銷售和租賃活動(dòng)，以及相關(guān)信息服務(wù)。 ?

可分為三個(gè)方面：(1)用以搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)、實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)組織與管理、分析與發(fā)現(xiàn)的相關(guān)IT硬件與軟件的生產(chǎn)、銷售和租賃活動(dòng);(2)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的運(yùn)維與管理服務(wù)，系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)安全、云存儲(chǔ)等解決方案與相關(guān)咨詢服務(wù);(3)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)的數(shù)據(jù)租售業(yè)務(wù)、分析預(yù)測(cè)服務(wù)、決策支持服務(wù)、數(shù)據(jù)分享平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)等。 ?

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大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)燒和理智 ?

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在*和資本的推動(dòng)下進(jìn)入了爆發(fā)的元年，2015年宣稱自己是大數(shù)據(jù)企業(yè)的大概有將近400家，其中典型的大數(shù)據(jù)企業(yè)有200多家。拿到融資的大概有五十多家，整體融資額超過(guò)50億元，其中拿到億元融資以上的企業(yè)有17家，*融資額為7以人民幣，估值超過(guò)三十億元人民幣的有十家以上，初創(chuàng)一年之內(nèi)的大數(shù)據(jù)企業(yè)的起始估值大概在10億元人民幣左右。 ?

幾乎沒(méi)有大數(shù)據(jù)企業(yè)對(duì)外公布經(jīng)過(guò)審計(jì)的銷售額和利潤(rùn)總額，絕大多數(shù)大數(shù)據(jù)企業(yè)仍然處于創(chuàng)業(yè)期，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)盈利，仍處于資本投入期。80%大數(shù)據(jù)企業(yè)銷售額低于億元，同質(zhì)化開(kāi)始，競(jìng)爭(zhēng)逐漸遠(yuǎn)離藍(lán)海。講故事的大數(shù)據(jù)企業(yè)過(guò)多，概念多于實(shí)際的商業(yè)價(jià)值。 ?

企業(yè)的大數(shù)據(jù)投資主要集中在存儲(chǔ)、計(jì)算、分析平臺(tái)，數(shù)據(jù)同業(yè)務(wù)結(jié)合的案例太少，數(shù)據(jù)帶來(lái)商業(yè)價(jià)值的案例太少。這些都是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)的發(fā)燒癥狀，也是產(chǎn)業(yè)發(fā)展必須經(jīng)歷的進(jìn)程。任何一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展必然要經(jīng)歷從不理智到理智到階段，只有經(jīng)過(guò)百花齊放，大浪淘沙之后，優(yōu)質(zhì)的企業(yè)才能夠生存下來(lái)，成為行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。2000年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫和2010年左右的電商和百團(tuán)大戰(zhàn)，都是產(chǎn)業(yè)發(fā)展必須經(jīng)歷的階段。 ?

撥開(kāi)泡沫，我們也看到了大數(shù)據(jù)企業(yè)發(fā)展理智的一面，大多數(shù)大數(shù)據(jù)企業(yè)都獲得了資本市場(chǎng)都青睞。資本的眼光是毒辣的，沒(méi)有商業(yè)價(jià)值的企業(yè)，其是不會(huì)主動(dòng)投資的。2015年，50%以上大數(shù)據(jù)企業(yè)的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)超過(guò)了幾倍以上，人員增長(zhǎng)超過(guò)了50%。大數(shù)據(jù)論壇和會(huì)議上，大數(shù)據(jù)企業(yè)不再談技術(shù)和概念，談的是商業(yè)案例和數(shù)據(jù)價(jià)值。越來(lái)越多的數(shù)據(jù)案例被挖掘出來(lái)，正在成為企業(yè)效仿的對(duì)象。企業(yè)也主動(dòng)邀請(qǐng)大數(shù)據(jù)企業(yè)前來(lái)洽談，尋找合作機(jī)會(huì)，共同尋找數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。過(guò)去是大數(shù)據(jù)企業(yè)給企業(yè)洗腦，提升數(shù)據(jù)意識(shí)，但是2015年很多企業(yè)主動(dòng)接觸大數(shù)據(jù)企業(yè)，提出業(yè)務(wù)需求，探討如何利用數(shù)據(jù)分析和外部數(shù)據(jù)，來(lái)尋找新的商業(yè)機(jī)會(huì)。 ?

數(shù)據(jù)技術(shù)和價(jià)值的應(yīng)用正在幫助企業(yè)提升業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)水平，從商業(yè)價(jià)值出發(fā)，數(shù)據(jù)幫助企業(yè)做了過(guò)去企業(yè)都在做的事情，開(kāi)源和節(jié)流(增加業(yè)務(wù)收入，降低運(yùn)營(yíng)成本)。

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典型的大數(shù)據(jù)企業(yè)分為三類， ?

*類企業(yè)為大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)公司，為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、挖掘、分析服務(wù)。例如Cloudera、星環(huán)、華為、IBM、SAS、SAP，Teradata等。 ?

第二類企業(yè)是提供數(shù)據(jù)分析人才和工具的公司，深入到企業(yè)內(nèi)部幫助企業(yè)利用數(shù)據(jù)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題，例如埃森哲、IBM、Palantir、TalkingData、美林?jǐn)?shù)據(jù)、明略數(shù)據(jù)等。 ?

第三類企業(yè)擁有數(shù)據(jù)源，利用采集或收集的數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品的公司。例如Wind資訊(*最牛逼的數(shù)據(jù)公司)、前海征信、芝麻信用、TalkingData、三大運(yùn)營(yíng)商、銀聯(lián)數(shù)據(jù)、九次方、金電聯(lián)行、法海風(fēng)控等。其中金融行業(yè)商業(yè)價(jià)值*的數(shù)據(jù)來(lái)源是三大運(yùn)營(yíng)商、銀聯(lián)數(shù)據(jù)等。 ?

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如何用大數(shù)據(jù)解決工作難題 ?

*：先采取一定的措施去采取到我們需要的數(shù)據(jù)，我們的工作中難免會(huì)需要很多的東西，那么我們最重要的就是能夠得到這一些東西，然后去分析!這個(gè)很重要! ?

第二：做好數(shù)據(jù)的挖掘，我們的挖掘也可以很明確，那么我們一定要更好的去做這個(gè)事情，我們太多的時(shí)候就是要把我們收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)系統(tǒng)的分析了，這樣的話我們才能找出這個(gè)內(nèi)在的規(guī)律，這樣才能使用這個(gè)數(shù)據(jù)! ?

第三：使用好這個(gè)數(shù)據(jù)分析的軟件，這個(gè)軟件一定要跟我們要解決的難題比較的符合的呢，不然的話我們就無(wú)法更好的去完成，這個(gè)情況的話我們就需要在前期數(shù)據(jù)分析的東西軟件選擇的時(shí)候做好這一塊! ?

第四：不斷的開(kāi)始完善這一塊的內(nèi)容，找出我們的內(nèi)在的聯(lián)系，這個(gè)情況的話我們把內(nèi)在的數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)，這個(gè)情況就是為了幫助我們解決這個(gè)難題的呢，這邊我們就要很好的去完善起來(lái)! ?

第五：還是要確定一下我們的難點(diǎn)是不是能夠跟我們需要的數(shù)據(jù)聯(lián)系在一起，這個(gè)情況不得不說(shuō)還是要前期要解決一下的呢，尤其是我們這個(gè)能夠幫助我們解決這個(gè)問(wèn)題的東西來(lái)說(shuō)才最重要! ?

第六：一定要嘗試這個(gè)內(nèi)容，嘗試的解決，如果數(shù)據(jù)能夠幫助我們這個(gè)解決這個(gè)就是要更好，不斷的發(fā)掘我們這些東西之間的內(nèi)在聯(lián)系，這樣的話才能更好的呢，尤其是難題和我們的數(shù)據(jù)，還是要經(jīng)過(guò)分析的呢! ?

第七：難點(diǎn)分析，這個(gè)難點(diǎn)一定要進(jìn)行分析，不然我們?cè)趺凑业竭@個(gè)合適的那種方法和數(shù)據(jù)來(lái)解決分析這個(gè)難題呢，這邊這個(gè)真的很重要，所以我們一定要做好這一塊! ?