数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程，以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单，以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。本篇文章从三个维度：
本文介绍了大数据的概念、发展历程、应用案例以及未来趋势。大数据是指庞大的数据集，这些数据集在传统数据处理方法中难以处理。随着数据量的增加，大数据的价值得到了越来越多的关注。大数据的发展可以分为三个阶段：第一阶段是数据收集和存储阶段，第二阶段是数据分析和挖掘阶段，第三阶段是数据开放和共享阶段。大数据的应用领域包括金融、医疗、教育、交通、政府等。随着大数据技术的不断发展，未来将会有更多的应用场景出现。同时，大数据的安全问题也需要引起重视。
作者：周硕彦 第一节 简介 近年来“物联网”（IoT）和“大数据”是两个最受瞩目的话题。在物联网的概念里，有关任何开和关切换到网络的设备皆会彼此连接，它们之间都彼此相互连结。这包括了手机、咖啡机、洗衣机、耳机、台灯以及可穿戴的设备，很多物品都是属于这个范畴（图 11.1）。这也适用于机器零件，例如：飞机的喷气发动机或石油钻井平台的钻头。无论有没有意识到这一点，我们的生活周围已经被这些依赖于大数据的东西所包围了，不过这也使得生活更美好。 图 11.1 物联网在连接设备的应用 (来源: the IPSO
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 我已经就大数据及其益处和挑战写过不少东西了。有一件事情我谈得并不多，那就是做大数据有多么容易。的确，在大数据这个领域起步是一件简单直接的事情。 在做比较深入的论述之前，我必须澄清一点，如果你要在很多地方运用大量数据做大规模分析，那么，你很有可能需要在平台、工具和人员上花上一大笔钱。换句话说，如果你在大数据领域还是个新手，只是想初步了解一下怎么做，或者数据分析怎样改善公司业务，那么你并不需要花
物联网 Internetofthings，通称IoT，简易地说，是一种与物有关的互联网。而物联网的关键技术基础是大数据技术，在互联网技术的前提上又持续拓展。物物连接产生了物联网技术的主要用途。1990年，施乐公司创造发明了第一台网上可乐自动贩卖机，这被视为物联网的初次试验，物联网技术伴随着计算机技术和互联网发展而快速发展，并逐渐变成我国经济的一大突破点。
数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。物联网的本质就是更多采集数据的入口和节点；云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。大数据在如此的社会背景下产生并逐渐发展。接下来，我们具体聊一下大数据的方法与技术。
其实就算将信息多处备份，写下来的纸张可能会被焚毁，电脑可能会被黑，DVD可能会无法读取。威胁无处不在，从简单的一盆水到复杂的网络攻击，都有可能让我们的记录化为乌有。据估计，到2020年，全球数字化档案估计将达到44万亿Gb，数字化海啸马上就要席卷而来。
根据外国媒体报道，2018年5月9日外国最流行的社交平台之一的脸书（facebook）在本周进行了一次大规模管理层人事变动。其中最引人注目的是，在区块链方面的大行动，增设了区块链部门。
有人认为大数据只是一个空洞的商业术语，大有概念炒作的嫌疑。事实上，大数据只是对于不同的人有不同的含义。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能
过去一年内，我们看到了大数据的井喷式发展，数据处理分析成为热门，大数据行业呈现出信息激进之势。这导致数据科学家、数据应用程序员和商业分析师等大数据方面的人才成为当下职场最炙手可热的岗位。 但是，我们也能发现，有能力处理日益增长的大规模数据计算的专家和人才，还远远达不到市场需求的数量。 有人预测，随着商业数据不断增多，2017年将成为新数字信息时代的开始。但是如果没有足够多的专家对这些数据进行分析利用，那么这些资源将在很大程度上得不到充分的利用。 很不幸，事实情况是大数据的发展要远远快于我们学习利用数据的速度
大数据领域包含哪些职位？ 在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类： 大数据工程 大数据分析 这两个领域互相独立又互相关联。 数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。对应技能为下图中粉色圈。 数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取。数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。对应的职位是数据分析师、数据挖掘工程师和数据科学家。对
ipfs是什么？相必很多人都有这种疑问，ipfs是一个热门名词，想了解ipfs，但又一无所知。那么关于ipfs项目，今天小编带大家来了解一下！ipfs是什么？ipfs项目合法吗？
原文作者：微软云信息服务实验室研究员Dhruv Mahajan, Sundararajan Sellamanickam, Keerthi Selvaraj 译者：张彤 如今，各类企业都在积聚越来越庞大的数据资产，比如用户行为、系统访问、使用模式等数据记录。而运用像微软Azure机器学习平台这样的云端服务平台，企业不仅仅可以用它来储存数据，做一些经典的“后视”商务智能分析，更能使用云端的强大力量做出具有“前瞻性”的预测分析。使用Azure机器学习这样的现代化工具，企业可以获得关于其业务未来发展的切实见解
看到这篇文章，感觉对数据分析一些点总结蛮好的，分享给大家。数据分析要产生真正的价值，或者说要让业务方，管理层感觉到真正的价值，其实需要非常多的东西：
数据量无比庞大，为了从这些数据中挖掘出意义，我们需要搜集，储存数据，并创造应用程序分析这些数据。我们曾经讨论过当今最成功的大数据公司 Palantir , 以及这个价值 200 亿美元的公司是如何独占鳌头的。然而事实上，研究大数据的公司不计其数。以下是 Firstmark 所描述的「大数据概貌」。
最近一直流行一个很火的词“大数据”，一问周围人却发现大家也说不出个所以然来，于是小编精心搜集了大量资料，和读者一起来探讨这大数据时代该怎么玩？ ▼ 首先，都说大数据，那么，数据到底大到何种境地了呢？ 如果我们以1byte为计量单位的话 当我们还在计较几百MB的流量时(鄙视个别土豪秀GB级的流量)，已经有人在研究BB级数据啦！！！ 什么！你还不知道什么是BB？！有图有真相！！！ 看到这里，小编此刻的表情是这样的 通常来说，我们口中的大数据至少是TB级别的。那么问题来了，要这么多数据做甚？ ▼ 一
【引子】 Porterfield的最新创业项目是Looker，一个商业数据分析解决方案提供商。主人公在下面这篇文章中向我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架：将数据储存于何处？用什么工具分析最好？可以规避哪些常见的错误？以及，今天的你如何亡羊补牢？ 关于数据分析，避免6个错误 1. 走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪
【大咖周语录】智慧城市应该是城市总体资源的配给智慧
<数据猿导读> 目前基因组数据流究竟是什么样子？测序、传输、存储管理、分析计算、注释报告...其中，数据传输环节不仅工作量大，而且速度特别慢。聚道科技CEO李夏戎在分享会上告诉大家，从基因数据流真正做
“如今的贵州是中国南方数据中心，而我又主攻计算机的‘算法’，所以我来了。”法国南布列塔尼大学博士柯贵耀说，贵州是实现梦想的沃土。 柯贵耀曾受邀参加了2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会。通过考察了解，柯贵耀被贵州发展大数据的优势和前景所吸引。 柯贵耀只是贵州怀揣创客梦想的一个缩影。此前结束的贵州省第四届人才博览会上，持续的加速发展、美丽的生态环境以及“大数据机遇”，让贵州收到了2499份海内外高层次人才的简历。 2013年，被广泛认为是具有跨时代意义的“大数据元年”，也是贵州大数据产业
如果没有一个好的开始，不妨试试一个坏的开始吧。因为一个坏的开始，总比没有开始强。而完美的开始，则永远都不会来到。
大数据 (Big Data) 与数据科学 (Data Science) 已成为大众耳熟能详的词汇，各行各业正在积极运用且开发大数据的价值，这些巨量数据也带来了巨大的商机。
前言：近期，智能大数据服务商“个推”推出了应用统计产品“个数”，今天我们就和大家来谈一谈个数实时统计与AI数据智能平台整合架构设计。
数据猿导读 美国云储存公司Qumulo获3000万美元融资；中国建设银行宣布与阿里巴巴及蚂蚁金服达成战略合作；甲骨文发表声明否认高价收购埃森哲传闻……以下为您奉上更多大数据热点事件。 作者 | abb
数据工厂，是一套多组件化数据清洗加工及数据存储管理平台，同时能够管理所有的数据库的备份方案。
国内较好的数据外包公司、数据服务公司、数据采集公司有哪些？你上榜了吗？近几年来，随着大数据爆炸式的增长，在当今的互联网中，大数据的应用已经非常广泛，无论是医疗、交通、教育、娱乐、零售还是还是金融等等，各行各业都有涵盖。大数据是比云计算还要新兴的一个术语，在行业中，大数据是云计算之后的另一个巨大商机。掌握数据资产，进行智能化决策已经成为企业脱颖而出的关键。大数据企业具有广阔的蓝海，在不同的领域中具有着深厚的开发潜力，同时大数据产业与制造产业是相辅相成的共生关系，而这种关系本就是数据产业的特点。
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。 HDFS：提供
在大数据快速发展的大背景下，大数据相关的岗位需求也在增多，并且随着大数据业务的扩展，大数据技术团队的工作，也开始走向岗位细分，比如说在大数据储存阶段，也有专门的大数据DBA岗位。今天我们就来了解一下大数据数据库管理做什么？
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
时至今日，大数据这个概念已充斥了整个IT界，各种“搭载”了大数据技术的产品，各种用于处理大数据工具更如雨后的春笋触目皆是。同时，如果某个产品还没抱上大数据的大腿，如果某个机构还没捣鼓过基于Hadoop、Spark、Impala、Storm等高大上的工具，更会予以过时黄花的评价。然而，你的数据量真的需要使用Hadoop这样工具吗？你业务处理的数据类型真的需要大数据技术来支撑吗？ 文章出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio，纽约大学柯朗研究所博士后，搞过高频交易
1+1=2还正确吗 📷 网购时代 过了1111和1212的网购狂欢节，新一波的0101元旦已经在路上了。你还准备剁手吗？各式各样的APP已经成为买买买背后的助推器；而往往谁能占得先机并在第一时间退出相关服务，其领头羊的地位就基本得到了保证，接着而来的就是用户、用户还有用户，有了用户就有了一切！这背后，离不开大数据分析的巨大作用。 📷 1+1=？ 1+1=2还正确吗？为什么会有这样的疑问？大数据之所以被称之为“大”，就是因为他不是把数据的简单叠加和线性处理。这一点和程序猿熟悉的编程类型有点相似，即先进的在于不
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家有个铺垫，简单讲一些相关开源组件。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无
未来智能互联化是一个不可逆转的趋势，生活中常用的物品都在逐渐联网化，例如洗衣机、电视、智能家居等设备，通过联网可以用手机控制，甚至于智能穿戴的设备，衣服、眼镜、鞋都有逐渐联网的趋势。
感谢董飞先生投稿，推荐关注其知乎专栏 【董老师在硅谷 http://zhuanlan.zhihu.com/#/donglaoshi】 提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家
近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
大数据（big data），是近几年很火的一共概念。 **什么是大数据？**就举一个生活中很常见的一个例子，平常我们使用APP在各大商城进行商品浏览购物的时候，你会发现，当你在一类商品停留的时间较长时，回到首页，轮播图推荐跟猜你喜欢那一栏就有很大的可能给你推荐你刚刚浏览过去商品的同类。这里面就涉及到了大数据的一个概念，APP通过你的浏览记录，分析用户行为，再根据大数据的推荐系统，就完成了从点击浏览，到秒处理推荐的一个过程。 大数据，说白了就是大量数据的一个集合，来源于海量用户的一次次行为数据。大数据的核心意义不在于获取掌握庞大的数据信息，而在于对这些具有巨大价值的数据进行处理，进而得到这些数据的价值。
随着新一代信息技术的快速发展，大数据和云计算成为各行业关注的重点并得到广泛应用。目前，如何构建智能制造的体系，实现智慧工厂成为企业的数字化蓝图和实施路线。制造业通过引入自动化、AI、物联网、大数据和云计算等新兴技术，实现制造过程的透明化、智能化和信息化，进而促进生产、管理的数字化转型，应对全球化、信息化、智慧化和绿色化的发展趋势，提升企业的竞争力。
编者注：本文节选自《实战大数据：DT时代智能组织工作方法》（中信出版集团）一书。原文作者江晓东曾是Carfax创新核心项目的一员。本文主要以Carfax作为大数据业务应用创新成功的案例，介绍一个两人团队是如何从确认和收集小数据开始，直到做出垄断欧美二手车市场的大数据产品全过程。---- 消灭“柠檬车” 美国经济学家乔治·阿克尔洛夫1970年发表的一篇著名的学术论文《柠檬市场：质量不确定性和市场机制》。阿克尔洛夫在这篇论文中，把二手车市场作为在买卖双方掌握的信息（数据）不对称条件下，导致二手车质量不确定性的一
来源|Slideshare 作者|Jen Underwood（微软高级程序经理） 翻译|王翕然 校对|康欣 编辑|Ivy 实时看板开发最佳实践 其他贡献者 本文有6个部分：现实中的实时
据赛迪顾问统计，在技术领域中最近10,000条专利中常见的关键词中，数据采集、存储介质、海量数据、分布式成为技术领域最热词汇。其中，数据采集是提到最多的词汇。
跟踪大数据的趋势，研究和统计数据为专业人士提供了一个规划大数据项目的坚实的基础，这里有每个IT专业人士都应该知道的15个有关大数据的重要事实。 每个人都在谈论大数据，从年度支出的挑战，到创造就业机会，
8月5日消息，近日，韩国存储芯片大厂三星在2022闪存峰会（Flash Memory Summit，FMS） 上，推出了一系列下一代闪存和储存技术。三星在主题为“Memory Innovations Navigating the Big Data Era”的主题演讲中，重点介绍了推动大数据市场进步的四项技术，分别为数据移动、数据储存、数据处理和数据管理等，并展示了针对每一个技术的解决方案。
国内互联网高速发展至今，大多数的电子采购企业其实在业务拓展上也面临着瓶颈问题，各行业竞争激烈以致可发展空间缩小，业务拓展速度也明显放缓。企业为了避免被同行远超，面对当前内外部复杂的经济环境，除了缩短交货期、提供质量、降低成本和改进服务等自身业务缺陷外，另一方面也凭借着电子采购“互联网+”行动计划的东风以及国家政策的引导，驱动采购供应链结构优化升级，构建与上下游企业的全新采购管理商业生态圈。
Cloudera Navigator也是CDH企业版的工具之一，定位为一个数据管理工具。Hadoop大数据平台拥有存储与分析任何种类和规模数据的能力，并且将其开放给更多用户和分析工具。 但是，这同时也带来数据管理上的挑战：大量的业务用户想自助访问可发掘数据；管理员需要知道数据是怎么被用来优化分析性能的；安全团队需要看见数据的访问方式以及它们是怎么满足合规性的。一个大数据平台必须有能力在整个企业内解决数据管理以及合规性需求，但同时不能牺牲大数据本身的灵活性和优势。所以我们需要数据管理工具Navigator。
色泽清亮的高汤打底，筋道的面条上码着分量扎实的牛肉、白萝卜、蒜苗和香菜，最后被浇了一勺灵魂调料油泼辣子……这一碗色香味俱全的兰州清汤牛肉面想必大家都不陌生吧？ 今天，兰州清汤牛肉面和羊皮筏子、造纸术、剪纸、皮影戏、木偶戏、唢呐艺术、敦煌古乐器制作技艺、甘肃民间故事等内容一起，作为甘肃非物质文化遗产上云了！ 中国历史悠久、文化底蕴厚重，拥有丰富多彩的非物质文化遗产，然而由于保护工作起步晚、时间短、投入不足、力度不够等诸多因素，遗产保护长期形成了数据储存乱、数据提取费力、数字化传播不足、数据价
早在2006年，eBay就成立了大数据分析平台。为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了成百上千种类型的数据，并以此对顾客的行为进行跟踪分析。然而，这同时也为eBay带来了新的挑战。要知道，公司的数据量多到难以想象，没有人能分析消化这么多的数据，也没有人能基于所有数据建立起模型。 事实上，eBay真正应用到的，只是其收集的数据中的一小部分。“剩余的数据，eBay或是将其丢弃，或是将其存储起来。因为说不定哪天，科技实现了突破，这些数据就会变得有用。”eBay大中华区CEO林奕彰指出。 那么目前，eBay
---- 新智元编译 来源：forbes 编译：克雷格 【新智元导读】Bernard Marr是美国的大数据专家，著有《大数据专家 小企业也能用好大数据》、《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》等书。最近，Bernard Marr在Forbes上发表专栏文章，介绍了人工智能与区块链结合后，可能带来的三个具有突破性的方向。 之前我已经写过关于将区块链与物联网（IoT）整合在一起的现实情况和应用前景。现在让我们一起看看区块链如何为另一种尖端技术——人工智能（AI）——解锁新的领
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