您应该了解的有关大数据的一切

随着时间的推移，高效地使用和分析数据已变得至关重要。于是，大数据的概念应运而生，它是这十年最具发展前景的技术之一。如今，大数据已成为技术专家和数据分析师的首要工作重点。他们收集大量数据，并形成图表和报告，以便于查阅数据。因此，在科技领域学习大数据变得十分重要。

毫无疑问，每个人都想学习大数据工具和技术。因为这个术语被大家随意使用，却没有对它是什么以及它如何帮助我们有恰当的理解。在这篇博客中，我们将详细探讨大数据的各个方面。

什么是大数据？

要学习大数据，理解 “大数据” 这个术语的含义很重要。“大数据” 这个术语可能会引发这样一个疑问：它与我们平常使用的 “数据” 一词有何不同。数据是计算机能够以信号形式存储或传输并记录在媒体上的原始形式的字符或符号。然而，原始数据若未经处理是没有价值的。

根据定义，大数据指的是业务流程所产生的大量非结构化数据。它通常是来自网站、交易记录、电子邮件等的海量数据。

大数据的类别

大数据可能是组织良好的、无组织的或者半组织的。依据其存储的数据形式，数据可分为三种形式：

1. 结构化数据 —— 以固定格式或形式被访问、处理和存储的数据被称为结构化数据。这种数据形式的例子比如一张名为 “学生” 的表格，它为不同学生存储着不同的字段，数据以行和列的形式呈现。

2. 非结构化数据 —— 没有任何结构或特定形式的数据被称为非结构化数据。处理和管理非结构化数据会比较困难。非结构化数据的例子可能是包含图像、文本、视频等的数据源。

3. 半结构化数据 —— 这类数据包含结构化数据和非结构化数据的组合。它有结构化的形式，但并非像表格那样定义清晰。示例包括 XML 文件中的数据。

大数据的特征

在理解了基本概念之后，就该来研究大数据的特征了。其主要特征由 5 个 “V” 来界定，它们分别是规模（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、准确性（Veracity）和价值（Value）。让我们来了解一下这些术语具体所指的内容：

1. 规模（Volume）—— 它指的是数据庞大的体量，正是这个体量决定了数据的规模大小。规模决定了数据是否称得上是 “大” 数据。

2. 速度（Velocity）—— 它指的是数据产生的速度。它体现了数据生成以及为分析而进行处理的快慢程度。

3. 多样性（Variety）—— 它意味着相关数据具有的异构性质。如今，数据有不同的类型，比如照片、视频、电子邮件、音频等等。

4. 多变性（Variability）—— 这是指数据的不一致性，它会影响我们有效管理或处理数据的方式。

5. 准确性（Veracity）—— 它涉及数据的可信度和杂乱程度。由于大数据存在不同的形式，控制数据的准确性和质量就变得尤为重要。

大数据在商业中的优势

随着新的数字潮流兴起，行业内消费者行为发生了诸多变化，产生了海量的数据。这就是为什么每家企业都希望员工学习大数据，以便利用这些数据。这将有助于他们获取有关消费者的洞察及信息，从而助力企业发展。

问题在于，是什么因素让企业倾向于使用大数据呢？以下是如今大数据为企业提供的一些关键益处：

1. 节省时间 —— 像 Hadoop 这样的大数据技术有助于快速识别数据源并对其进行分析。这使得企业能够迅速且及时地做出决策。

2. 节省成本 —— 大数据技术通过高效存储海量数据来帮助节省成本。所以，如果你学习大数据，这将有助于你展示自己具有成本效益的数据管理技能。

3. 客户服务 —— 它有助于构建更好的反馈系统，能有效地评估客户的反馈。它使人们能够恰当地管理线上及线下的客户互动。

4. 消费者洞察 —— 大数据分析工具能凸显新的消费者洞察信息。这些信息有助于为市场创造和开发新产品。

5. 相关性与可信度 —— 利用大数据进行的网络分析有助于理解相关数据。运用最新技术进行的客户监测如今变得更加可靠、更值得信赖。

6. 安全性 —— 大数据技术是与高科技合作伙伴及更优基础设施协同进行数据分析的可靠选择。

7. 运营效率 —— 大数据技术有助于识别可用数据并过滤其他数据，进而我们能够实现更高的运营效率。

8. 实时监控 —— 大数据技术有助于实时监控系统，排查任何问题。它们也能够确定任何系统故障的原因。

9. 风险识别 —— 大数据能够提前识别与产品和服务相关的任何种类的风险。针对任何问题，风险组合都可以迅速得到重新评估。

10. 预测分析 —— 这使得企业能够分析社交媒体及网络空间，查看消费者的反馈和回应。它将有助于你领先于竞争对手。

学习大数据：重要事实

关于大数据存在一些事实，它们能帮助你更好地理解这项技术。这些事实涵盖了企业在制定实施和采用大数据技术的策略时应考虑的相关方面。

1. 大数据无处不在

在这个高度数字化的世界里，大数据无处不在。物联网（IoT）催生了新的数据源。如今，每件物品都数字化了，伴随着这些物品，新的数据不断流向企业。我们每天产生和获取的海量数据就是大数据。没有哪个行业未受到大数据的影响，所以学习大数据变得很重要。企业意识到这一点并利用这些数据为自身谋利是至关重要的。

2. 大数据文化

信息技术巨头们必须明白，采用大数据技术是一种文化转变。为了让企业以数据为驱动，将会出现战略及运营方面的变化。只有实现这种文化上的适应，员工才能更好地利用数据。要学习大数据技术，我们需要做好运用大型数据集开展工作的思想准备。

3. 人员在大数据中的角色

人员是企业实施大数据技术的核心要素。只有企业中的人员学习大数据技术并准备好据此制定策略，数据管理策略才能得以实施。所以，企业员工学习大数据技能很重要。

4. 对大数据工程师的需求

大数据工程师已经出现短缺情况，而且据预测，这种短缺情况还会加剧。随着企业迅速采用大数据技术，对训练有素的专业人才的需求也应运而生。在大公司里，它们既希望现有员工学习大数据技术并接受培训，也会从外部聘请专家。

5. 大数据领域的资金与投资

大数据领域可获取的资金有了大幅增长。许多风险投资公司正在向全球各地的初创企业进行投资。各国政府也在该领域投入研发资金。因此，如果你学习大数据，在这个领域将会有无数的机遇。

然而，在利用大数据时存在一些问题。数据分析的统计工作应当谨慎进行，因为数据可能会具有误导性。误读或误分析可能会给出对数据的错误洞察，从而可能导致错误的决策。

大数据解决方案会带来高额费用支出，为了获得适当的投资回报，预算的合理调配是必要的。实施这些解决方案需要具备适应性。现有的系统应当与最新的系统妥善对接，以实现高效利用。

如今，由于大数据技术能带来诸多益处，企业普遍希望员工学习大数据技术。这不仅关乎企业收集的数据量，还涉及企业如何利用这些数据进行分析并做出决策。

最热门的大数据技术

企业在大数据技术方面投入巨大，大数据市场也在持续增长。大数据及分析在信息技术领域现已成为主流。投入增长最多的领域集中在银行、保险、投资服务以及医疗保健行业。最常被采用的技术包括数据分析及其在风险管理、欺诈检测和客户服务方面的应用。以下是一些热门技术：

1. Hadoop 生态系统

Apache Hadoop 是全球使用最为普遍且受欢迎的大数据技术。基于 Hadoop 的产品数量在不断增加，并且有众多供应商支持 Hadoop 生态系统。如果你想学习大数据，从 Hadoop 入手是个不错的选择。

2. Apache Spark

Spark 是 Hadoop 生态系统中可在各处独立使用的另一部分。Spark 是 Hadoop 中大数据的处理引擎，它比 Hadoop 的引擎速度更快。Hadoop 的供应商也支持基于 Spark 的产品。

3. 非关系型数据库（NoSQL Databases）

这些是专门用于非结构化数据使用和存储的特殊数据库。常见的数据库有 MongoDB、Cassandra 等。它们以性能快速著称。

4. R 软件

R 是一种专门用于统计分析的开源编程语言。凭借其用户友好型的集成开发环境（IDE），这种软件环境及语言在数据科学家群体中颇受欢迎。

5. 预测分析

这项技术涉及运用数据挖掘、建模以及机器学习来预测未来的行为或事件。它在市场营销、金融、信用评分、欺诈检测等领域应用极为广泛。

6. 规范性分析

数据分析的这一部分有助于就企业为达成预期结果应做什么以及如何做向其提供建议。

7. 数据湖

企业正在创建大型存储库，用于从不同来源收集数据并以自然状态进行存储。这些就是数据湖。它们让企业在使用数据时能够对数据进行存储。

8. 人工智能

人工智能在过去几年已变得切实可用。数据分析、深度学习以及机器学习如今已成为人工智能领域的一部分。在人工智能中使用分析工具是不可避免的，而且其应用也在持续增长。

9. 大数据治理解决方案

由于当下的安全问题，数据治理已变得极为重要。这涵盖了数据完整性、可用性以及可获取性等流程。

10. 大数据安全解决方案

随着企业越来越多地采用大数据，保护数据存储库免受黑客攻击和其他威胁的安全防护变得十分必要。这也使得对数据安全解决方案的需求有所增加。

11. 区块链

它是比特币数字货币背后的技术，起着分布式数据库的作用。区块链的独特之处在于，数据一旦写入数据库就无法删除或更改。

市场上流行的大数据工具

如今，市场上有许多工具值得了解。如果你想学习大数据，就应当对大数据工具具备良好的认知。这些工具在企业中被广泛用于实现高效数据分析，以达到成本效益和节省时间的目的，具体如下：

1. Hadoop。Apache Hadoop 是最受欢迎的工具，人们常常将其与大数据本身互换使用。Hadoop 是基于 Java 的开源软件框架，用于在集群上对大型数据集进行分布式存储。它为数据集提供可扩展性，并为硬件提供容错能力。Hadoop 是存储各类数据以及处理并发任务的最佳工具，因为它便于处理结构化和非结构化数据。

2. Hive。Apache Hive 是另一种流行的大数据工具，有助于对大型数据集进行查询和管理。它支持一种用于数据建模和交互的查询语言。它允许程序员使用用 Java 和 Python 定义的任务来分析数据集。它仅用于查询结构化数据，但能为用户减少 MapReduce 的复杂编程。

3. Storm。Apache Storm 是一个用于实时数据流处理的开源工具。它是一个具有实时计算能力的分布式容错系统。Storm 在一组机器集群中使用并行处理，并且被认为是最容易使用的大数据工具之一。

4. MongoDB。这是一个用 C++ 编写的很棒的工具，用于管理频繁变化的数据。这些数据可以是来自移动应用程序、内容管理系统等的结构化和非结构化数据。它在分析大型数据集和开发应用程序时提供高可用性和索引支持。

5. Cassandra。Apache Cassandra 是一种广泛用于高效管理大型数据集的数据库。它提供了一个容错系统，数据会在多个节点上进行复制。这个数据库以其高可扩展性、高性能和高可用性而闻名。

为什么大数据职业是行业内的最佳选择？

正如我们所见，如今大数据技术和工具日益流行且发展迅速，IT 工程师们对学习大数据的兴趣愈发浓厚。几年后将有约 270 万个分析和数据科学领域的工作岗位。企业已经开始迅速采用这些技术，这也催生了对相关人才的需求。在未来一段时间内，大数据职业选择将被证明是市场上的最佳举措。原因如下：

1. 需求旺盛

大数据分析是当今市场上最热门的工作。虽然需求巨大，但相关人才稀缺。因此，对于具备相关专业知识的工程师来说，更容易找到一份好工作。

2. 薪资待遇优厚

如果你学习大数据，它将为你的简历增添大数据专业知识和技能，而且你能获得相当高的薪资福利。如今，大数据工作被认为是高薪工作之一。数据工程师、数据科学家和数据架构师这类岗位在 IT 领域的竞争日益激烈。所以，学习大数据能够让你获得一直期待的岗位。

3. 知名企业的机会

像SAP、IBM、微软（Microsoft）、Oracle等跨国公司都在大量招聘大数据专业人员。有经验的专业数据科学家和专家能够在这些大品牌企业获得绝佳的发展机会。

4. 多领域和多行业

大数据分析在许多行业变得越来越受欢迎，包括医疗保健、媒体、教育、零售、制造业等等。如今，这些行业普遍利用快速决策和有效解决方案，因而在多个领域提供了就业机会。

5. 新的学习机会

大数据领域为你打开了探索市场营销、金融、商业智能（BI）等其他领域潜力的新大门。你可以学习数据挖掘、数据可视化、数据基础设施等大数据技能，进一步提升自己的专业能力。

大数据就业趋势

大数据市场在过去几年里有了极大的发展，而且仍在快速增长。未来几年，大数据领域的就业市场将大幅增长。这种增长将体现在所有大数据相关岗位上。所以，如果你选择学习大数据，你将拥有众多的就业机会来开启大数据职业生涯。2020 年，数据工程师、数据科学家和数据开发人员的年度岗位需求新增多达 70 万个职位招聘信息。

被认为最具吸引力的分析技能包括机器学习、MapReduce、Apache Pig、Hive 和 Hadoop。掌握所有这些技术的岗位薪资都很高。具备 Apache Hive、Pig 和 Hadoop 技能的数据科学家和分析专业人员的薪资可高达 10 万美元。

在整个数据科学与分析（DSA）领域，59% 的工作岗位集中在信息技术行业、金融与保险行业以及专业服务领域。其中，金融与保险行业占岗位总数的 19%，紧随其后的是专业服务领域，占比 18%，信息技术行业占 17%。那些需要机器学习、数据科学以及大数据技术专家的岗位是最难填补的。这就导致招聘人员要付出额外的努力，同时也催生了针对现有人才开展培训项目的需求。

增长率最高的岗位是高级分析师和数据科学家。对于雇主来说，数据科学家和分析师岗位也是最难招聘到合适人选的岗位。雇主们为这些岗位支付的薪资要高得多。大约 39% 的高级分析师和数据科学家职位要求应聘者具备博士学位或硕士学位，以胜任这些要求颇高的工作岗位。有经验的求职者能让薪资水平比常规水平更高。

“大数据专业人员” 统称下的职位头衔

“大数据专业人员” 是一个统称，所有从事数据科学、数据工具及技术相关工作的专业人员都会用到这个称呼。由于大数据技术的复杂性，这些岗位角色可能会让人混淆。因此，了解每个岗位或职位头衔是什么以及相应岗位的职责是什么就显得尤为重要。

1. 数据工程师

数据工程师是大数据领域中常见的职位头衔。数据工程师负责数据基础设施的设计与实施。在管理大数据生态系统方面，数据工程师起着至关重要的作用。工程师需要重点关注Apache Hadoop生态系统、Spark 生态系统以及各类数据库。

2. 数据管理专业人员

这是一个与信息技术领域中的数据库管理员（DBA）角色类似的关键岗位。数据管理专业人员负责管理结构化和非结构化数据以及相应的支撑基础设施。担任这一角色的专家对于企业建立大数据基础设施至关重要。

该岗位所需的关键技能包括与 Hadoop 相关的查询语言，如 Pig 和 Hive。数据管理专业人员需要掌握非关系型数据库（NoSQL）、结构化查询语言（SQL）、关系型数据库以及Apache Spark 和 Hadoop 的相关知识。

3. 业务分析师

这是一个负责数据分析和数据展示的岗位。业务分析师的职责包括创建报告、制作仪表盘以及商业智能相关工作。该岗位还涉及与大数据框架及数据库的交互。对于业务分析师来说，掌握BI软件包和报告解决方案方面的知识很重要。

4. 数据导向型专业人员

数据导向型专业人员（也就是真正的数据科学家）具备数据方面的专业知识以及用于数据分析的相关工具知识。他们需要了解统计学、数据可视化以及诸如 R 语言、结构化查询语言（SQL）、Python 等编程语言的方方面面。

5. 机器学习从业者 / 研究员

这些岗位负责处理数据的统计分析工作。他们开展预测分析，并使用相关性工具来分析现有的数据。统计学是这个岗位的关键所在。其他技能还包括代数、微积分、机器学习算法以及编程技能。

总结

信息技术世界和科技市场的未来在于大数据技术。任何行业若不利用大数据工具和技术都无法实现发展。更不用说，随着大数据实施及数据分析需求的增加，相关人才的需求也在不断上升。专业人员如果学习大数据技术，便能在职业生涯中收获颇丰。因此，大数据正在成为改变我们当今所处世界的一部分。