现如今每个公司都有自己的大数据平台和大数据团队，可以看出大数据建设在公司的重要地位，不管是用于做数据分析、BI还是做用于机器学习、人工智能等领域，大数据都是基础，海量数据成为了互联网公司的重要资产。
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
揭开大数据生态圈背后的真相，切实了解开发者对大数据平台的需求，用真实数据分析大数据行业发展趋势及产品方向。近日，在2014中国大数据技术大会召开前夕，CSDN特推出“2014中国大数据有奖调查”活动，旨在更全方位地洞察中国大数据产业现状，为大数据技术从业者和创业者们提供良好的参考与建议。 公司使用大数据的基本情况 时至今日，无论你是来自互联网行业、通信行业，还是金融行业、服务业或是零售业，相信都不会对大数据感到陌生。据调查报告显示，32.5%的公司正在搭建大数据平台，处于测试阶段；29.5%的公司已经在生
另外，你也要考虑时间、精力、金钱等各方面的投入情况。学习和掌握大数据相关技术也非一朝一夕之事，不可能一蹴而就，一般的培训课程只能达到入门级别的介绍和讲解，真正要学会并很好地运用大数据技术你还需要后续更深入的学习和大量的实践。所以需要你一个良好的学习规划。
这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
数据服务业务是未来趋势，荣之联刚刚发布的大数据平台DataZoo有啥亮点？
本文作者 耿立超，架构师，14年IT系统开发和架构设计经验，CSDN博客专家，著有《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书。 原文链接： https://laurence.blog.csdn.net/article/details/106851739 故事缘起 我们需要工程原型！ 从2008年Hadoop成为Apache的顶级项目开始，大数据技术迎来了十多年的持续发展，其间随着Spark的异军突起，整个大数据生态圈又经历了一次“装备升级”，变得更加完善和强大。 今天，很多企业已经完成了早期对大数据
大家早上好！非常高兴有机会跟大家分享一下《中国电信在灯塔大数据技术创新和行业应用实践》。 其实，大数据对运营商非常重要，它对内怎么样能提到网络运营资源为客户提供更好服务的作用，对外为行业服务，我今天讲的中国电信灯塔大数据内容，主要指的是对外的。 灯塔大数据的定制，这就是一个比较炫的大数据产业视图，包括的内容很丰富，产业链上的都在这儿了。中国电信的灯塔大数据平台，主要是这样三个定位： 做多元数据的整合 打造它的能力平台 创新行业应用 1、多元的数据整合，电信的数
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了，随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用，并通过持续不断的发展，大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据，并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息，数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
在业务增涨过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
<数据猿导读> 中国电信云计算中心主任赵慧玲在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“中国电信灯塔大数据”为主题的演讲。在赵慧玲看来，中国电信灯塔大数据的定制，这是一个比较炫的大数据产业视图，主要
在大数据平台建设初期，安全也许并不是被重点关注的一环。大数据平台的定位主要是服务数据开发人员，提高数据开发效率，提供便捷的开发流程，有效支持数仓建设。大数据平台的用户都是公司内部人员。数据本身的安全性已经由公司层面的网络及物理机房的隔离来得到保证。那么数据平台建设过程中，需要考虑哪些安全性方面的问题？
金融科技&大数据产品推荐：BIGDAF——专业的Hadoop大数据安全防火墙
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。
先说观点：因为还没找到更好的。 接下来说原因，首先来看看大数据平台都在干什么。 原因 结构化数据计算仍是重中之重 大数据平台主要是为了应对海量数据存储和分析的需求，海量数据存储的确不假，除了生产经营产生的结构化数据，还有大量音视频等非结构化数据，这部分数据很大，占用的空间也很多，有时大数据平台 80% 以上都存储着非结构化数据。不过，数据光存储还不行，只有利用起来才能产生价值，这就要进行分析了。 大数据分析要分结构化和非结构化数据两部分讨论。 结构化数据主要是企业生产经营过程中产生的业务数据，可以说是企业的
如今，企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时，云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力，受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢？
吴怡燃， 京东大数据平台高级技术专家，擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
导读 近年来大数据业务规模迅速增长，为大数据平台运营治理带来了新的挑战：海量大数据任务的治理，缺乏统一、标准的数据与评估模型和治理工具，难以支持对大数据任务执行效率、稳定性等进行持续优化。腾讯大数据平台摸索出数据+算法驱动的“平台自治”方案，对于万亿级大数据分析逐步实现“自动化运营”，以一站式的自诊断、自优化、自管理能力，大大降低大数据产品使用门槛。
最近遇到了一些朋友在群里讨论数据有哪些工作内容，看了一些讨论后总感觉不是很全面。今晚就顺便整理一波居士自己对数据工作内容的理解，这次会从数据团队的角度出发有哪些工作内容，希望能帮助大家理清思路。
前言 人类每一次大的技术变革都是先在新兴产业生根发芽，再慢慢把触角伸到传统行业。在当前这股由IT(Information Technology)向DT(Data Technology)转变的技术浪潮中，互联网行业成为云计算、大数据等高新技术的试验田。经过近十年的发展，随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及，"数据驱动业务"的模式逐渐得到各行各业的广泛认同，“互联网+”战略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风。腾讯作为互联网企业的代表，早在09年就开始探索建设大数据平台，经过批
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
如何对人员流动加以管控，如何准确识别潜在的传染风险，成为摆在各地防控部门面前的难题。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
关注DTCC有几年了，还是在当中学到了很多的干货。今年我的大部分时间也都是投入在了数据治理的学习和数据治理工具的调研中。也非常渴望有这种机会去了解一下国内顶尖公司这方面的前沿技术与应用。
随着互联网的发展，大数据正在以惊人的速度被创造和收集着，尤其随着诸如Google和Alibaba等互联网公司的崛起，数据的价值越来越得到认可，甚至被公司定义为战略资源。因此越来越多的公司开始搭建自己的大数据平台，用来处理数据，从中挖掘商业价值。大数据运维正是在这样的背景下发展起来的，它与传统领域的运维有很多共性的地方，也有一些自身的特点。 第一个特点是规模大 大数据领域单个集群的规模一般是几百台物理机，多则上万台。为了满足容灾需求，一般会有多个集群，而且是跨地域部署的。集群规模大
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
北京时间2月5日，在由新浪网主办的“2014新浪全媒体高峰论坛”上，缔元信.网络数据CEO秦雯女士发表了题为“媒体大数据营销”的演讲，从实操层面分享了大数据在媒体端的应用。 以下是演讲观点精粹，与大家分享： 观点一：未来互联网市场≠手机一统江湖 对于手机未来就是一切这个观点，秦雯表示不完全认同。原因有二，其一，不同的应用场景有不同的使用终端。其二，未来将会出现多种移动终端，手机未必是移动终端的终结者。 观点二：每一个新媒体都是大数据平台 针对媒体同行对大数据与己
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
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。
日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，15年政府下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！
今天越来越多的企业认识到，大数据的掌控和分析能力将成为竞争力的核心，企业对大数据的投资也在不断扩大。Gartner调查显示，73%的企业计划在未来两年内投资大数据。以开源Hadoop、Spark等为基础的大数据基础平台解决方案和云服务如雨后春笋不断涌现，形成了近200亿美元的市场规模。然而对于很多企业用户来说，如何评价一个大数据平台的综合能力，常常是选型、平台建设和系统优化时面临的一大挑战。目前来看，国内外还缺乏一套能体现大数据特点，又简便易行，且被工业界广泛认可的大数据平台性能测试标准与工具。 记者日前
后web2.0时代，互联网、物联网每天都在生产大量数据，人们对于这些庞大数据资源的价值渴求，使得“大数据”的概念得以问世。如果说“数据”是支撑未来核心技术的基础“原材料”，那么“大数据”正在演变成一种战略资源，当“用户需求导向”成为企业共识，大数据的收集、挖掘和分析开始支撑企业的业务运转、营销策略乃至战略方向，数据成为企业愈加珍视的宝贵资产。 目前，建设有大数据平台的企业不在少数，对比传统数据库，大数据平台数据大量集中，且蕴含更高价值，其安全建设要求明显更高。然而，由于大数据平台使用非结构化数据库类型，以及
过去一周，国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻？数据行业都有哪些新观点和新鲜事？DT君为你盘点解读。
作者颜卫，腾讯高级后台开发工程师，专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度，有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
大数据技术栈的发展是一个不断演进的过程，从最初的数据仓库、商业智能，到分布式计算和实时计算，再到如今的人工智能，每一阶段的技术栈都有其独特的应用场景。
本文作者：jayshi，腾讯CSIG产品 1. 背景和市场现状 在过去的2010-2020的十年里，国内大力投资于医疗系统信息化建设，产生并积累了大量医疗数据，迫切需要通过人工智能及大数据等技术来挖掘和实现数据价值，需要整合更加先进的技术基础设施以更有效的方式进行数据集成、数据标准化以及数据分析，最终实现医疗大数据更有效的应用。2020年新冠疫情爆发进一步推动了国内医疗健康产业的数字革命，AI、大数据、数字孪生等技术与医疗健康产业不断结合，促使医疗健康产业对于数据的利用又上了一个新的台阶。 同时，来自不同方
现在各种新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台； 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱；技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞…
本文目录： 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大
在大数据产业近十年潮起潮落的变迁中，有一座穿越迷雾的灯塔，驱散了人们对数据应用的疑虑，照亮了数据价值回归的征程。
现代商业竞争已经从渠道、资源向系统整体效率倾斜，而效率的竞争很大程度上来自于数据能力的支撑。 当我们从数据平台方的视角出发会发现演进路上存在着诸多挑战，比如： 1. 数据领域的生态非常庞大，针对不同场景在资源、数据规模、时效的权衡下会衍生出不同的架构和组件，以及随之带来的团队碎片化，设备资源的重复投入，数据一致性的焦虑，技术选型的困难和迁移的潜在风险； 2. 在伴随业务扩张的过程中，如何平滑而透明地解决伸缩性，用好自建以及混合多云资源；如何建设一站式多租户的数据工具链，在开发生产以及租户之间做好共享和隔离的
数据猿导读 恒丰银行探索采用大数据技术构建统一的企业级数据管理平台，重构数据仓库应用，减少数据重复加工与存储，促进信息管理应用的数据融合共享，提高数据处理总体效率，提升数据分析和应用创新能力，正逐步取得预期的成效。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟协
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