大数据技术有哪些价值 郑州大数据学习怎么样

对于大数据技术的学习，我们都知道，主要还是服务于企业，为企业创造更大的价值，而你的价值也是随之增长的。大数据技术有哪些价值，郑州大数据学习怎么样？想要挖掘大数据的更大价值，需要这三步的紧密结合!

1. 数据服务

数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务，以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值非常重要也是很直接的发现方式。由于要处理大众化的服务请求，每个服务任务必须能够被快速地处理掉，因此，数据服务的单个任务负载不能过于复杂，单任务直接处理的数据不能太大，任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的。一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测。

2. 数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模，提取有用信息并形成结论，进而辅助人们决策的过程。在这个过程中，用户会有一个明确的目标，通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作，获得对数据的洞察，从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。

数据分析一般基于大量数据和较为复杂的运算模型，其结果信息量通常很大，适用于宏观决策。而对于细节层面信息的获取，数据分析缺乏如索引和访问控制等方面的技术支持。如何在一个平台上，既支持宏观的分析，也支持细节的分析，是当今一个挑战的技术难题。

3. 数据探索

数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务，其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程，适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。

对于数据探索，用户可以在微观层面(数据搜索)和宏观层面(数据分析)之间进行自由切换，用交互式的方式探索并发现数据的价值。

目前，随着大数据研究的兴起，探索式搜索这种交互式分析和探索数据价值的方式，逐渐引起人们的重视，还有很多问题等待研究者们进行深入的研究。

数据服务强调从微观层面获取满足用户需求的精准信息，数据分析强调从宏观层面为用户提供数据洞察，进而提供决策支持，而数据探索则需要在宏观和微观两个层面进行自由切换。

大数据蕴含大价值，数据服务、数据分析和数据探索是3个层次的数据价值发现方法。在很多应用下，这3类方法需要混合使用，才能更好地发现大数据的价值。