数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态 大数据时代 概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。 全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代，2020年全球数据总量达到44ZB。 究竟怎么去存储庞大的数据，是企业面临的首要问题。 这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位： 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。” 在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。 商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。 八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。 比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT
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云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。 在将大数据转移至云上时，以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得严格的云安全策略。 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。 并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。 多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。 总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。
NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动 搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用 数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ， 数据整合：通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合; 数据预处理：数据整合是指对数据源进行清洗 、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。
国外·存储类产品 3.1 Hetzner 3.2 Microsoft 365 Family 3.3 Google workspace 3.4 各类存储VPS 3.C 小结 4.总结 0.前言 在互联网时代之前 ，“数据”这个概念似乎并不算抽象。 然而进入互联网时代之后（或者说是计算机时代），“数据”这一概念慢慢的开始抽象起来，不再与实体相关联。 与此同时，数据的持久化储存也不再像往日那般依靠物理的方式来进行，转而便成了0和1的组合在各种存储介质中流动。 然而各类存储介质故障的不可预知性让人们开始重新审视数据备份这件小事。 根据对备份容量的需求，reizhi 个人给出如下建议： 100 ~ 500G ：如不排斥国内服务商直接选择腾讯云即可，如果遇到活动大促，年付或半年付还能够以更低的价格成交； 500G ~ 1T：容量从
展望2018年，大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 这一趋势将延续到2018年及以后，处理大数据的成本将继续降低，但以下情况除外： 使用云端商业智能的费用将提高。 数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。 拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。 混合云 虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案，但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。 2018年的数据分析 数据分析将包含可视化模型 2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。 数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。
<数据猿导读> 我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。 我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合已是时代发展的必然要求。 其次，教育大数据有四大来源：一是在教学活动过程中直接产生的数据，比如课堂教学、考试测评、网络互动等;二是在教育管理活动中采集到的数据，比如学生的家庭信息、学生的健康体检信息、教职工基础信息、学校基本信息 三、教育大数据的价值潜能 2015年8月31日国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。 大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题。
我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。 智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。 事实上，阿里，京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经大跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。 十、建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。 大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动 搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用 数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括Hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ， 数据整合：通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合; 数据预处理：数据整合是指对数据源进行清洗 、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。
我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。 智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。 事实上，阿里，京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经大跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。 10 建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。 大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
面对新技术，法律专业人士通常是最保守的人群之一，但大数据时代，律师和律师事务所要想脱颖而出，卓尔不群，尽快采用大数据技术是不二之选。 通过大数据智能分析软件，律所能够大大提高文档检索效率。例如大数据创业公司Recommind开发的大数据软件能通过机器学习算法进行“预测编码”，大大提高法律文档的检索效率。 Lex Machina的数据分析的数据源主要来自公开的PACER（联邦法庭数据库），PACER的数据一直在那，但是Lex Machina是第一家通过机器学习和自然语言处理等技术从中“淘宝”的公司。 三、大数据应用的自助与创新 与其遥遥无期地坐等大数据厂商开发好用的律师工具，律师们需要自己动手，创造性地利用各种现成的大数据工具和数据源。 零用import.io这样的工具从网站抽取数据（例如房产价格历史数据），并制作成图表。 另外，律师还应当学习掌握目前比较流行的一些数据可视化工具。
在清华大学的这次讲座，吴军博士的演讲主题聚焦在大数据和机器智能领域。以下是吴军博士演讲内容（略有删节）： 今天的主题是“机器智能和2%的世界”， 这是今天讲座的副标题——“数据为王和机器智能的时代”。 现在讲下大数据的关键技术，第一大数据的收集，跟以前不一样的是无意识的。 收集的数据也是非结构化的，不会像调查问卷一样。 这在某种程度上是个机器人了，本质上是大数据的应用。那么再将几个例子，这是我投资的两个公司，这是时代周刊对他们的报道。 这个是智能浇水的机器人。 未来的时代是机器的时代还是人的时代？ 前阵子习主席也提出工业4.0。 那么今天谁是大数据的公司？ 当然我们可以说现有的互联网公司都是。现在很多大的互联网公司和医学公司都是了，那么其实把触角伸向每个用户的公司都是大数据公司。在这个时代我们每个人都有机会！
大数据价值来自数据 中国台湾大数据科学家蒋居裕分析指出，经过3年的分析与观察，发现大数据的基本核心价值，最主要还是数据本身，这也是大数据中最有价值的地方，代表大数据时代就是一个“数据为王”的时代 整体来说，蒋居裕以大自然比喻整个资讯科技市场，在大数据的时代，数据就像阳光、空气、水一样，是ICT与所有科学的基础，因此数据本身并不是一个产业，但却是许多产业的价值基础。 数据产品应运而生 当数据产生，有了大数据的价值基础之后，要创造出价值，就衍生出许多数据产品。 而要发展数据产品，蒋居裕说，必须有团队、数据、区域、工法与心法五大要素，其中最重要的就是团队，因为数据分析毕竟还是需要人，人才看得懂数据，有人有数据之后，对需要的数据区域利用工具、技能等进行分析。 见中国大数据：大数据时代就是一个“数据为王”
工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。 因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。 汽车公司可以这样，他们将大数据技术应用到了电动车的产品创新和优化中，打造一款名副其实的“大数据电动车”。可借助以往电动车在驾驶和停车时产生的大量数据。 再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流 利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。
2018已成历史，大前端的时代不知不觉中已然来到了我们身边，完善你的军刀库为你的开发进行时提升效率，是我们必然要进行的事情。
导语 随着大数据的日益普及，笔者一直在思考一个问题：什么是小数据？当人们在谈论小数据的时候，认为在大数据的话语体系里，应该有小数据的说法。 笔者对这个问题研究了很长的时间，也收集了当前国内外对于小数据的相关介绍，本文基于笔者的个人思考，从小数据的背景、属性、与其他数据的关系等几个方面详细阐述“小数据的大价值”这一主题，便于读者更加清晰、全面的认识小数据 基于上述认识，可以对小数据的属性做一个基本的界定：小数据应该与数据容量无关，小数据自身应该包含特定意义，小数据应该是一种结构化的数据，小数据应该是对于大数据的数据之间关系的宏观描述，还有，小数据与大数据是紧密联系在一起的 在这个定义的基础上，可以将小数据分为三大类：第一类，是关于特定类型的大数据的数据属性的数据；第二类，是描述大数据中所包含主体客体的基本特征的管理数据；第三类，是描述大数据中的行为过程的数据。 三小数据与元数据、主数据的关系 上述内容中，把小数据划分为三大类，其中有一类分为两小类，其实这些类型还可以再进行细分，可以分为元数据和主数据两种类型。
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