大數據的魅力
❶ 大數據的就業前景怎麼樣
從發現情景來看，
大數據一定是未來10年的熱點。
任何系統、任何公司的核心都是專數據。現在流行hadoop，流行內屬存計算、內存數據網格等等，以後還會有更多的概念和技術，但本質都是為大數據服務。
數據TB、PB、EB、ZB、YB的飆升，將誕生系列新的技術和產業。而對技術人員，新生的數據科學家Data Scientists，將是最有發展前景的職業。
❷ 大數據智能化為何能讓生活更「智慧」
8月24日，智博會上，「智慧別墅」工作人員展示「智慧鏡」的功能。
如今，隨著互聯網、大數據、人工智慧迅猛發展，大數據、智能化正飛入尋常百姓家中，生活變得無限可能。當未來家居生活長出「智慧大腦」，交通出行插上「智慧翅膀」，醫療健康安上「智慧心臟」……智能融合將為人們的生活增添更多色彩。
❸ 什麼是大數據概念
在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢？
在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。
如圖：
衡量單位一覽表
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？
大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。
衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。
大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。
數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。
大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。
❹ 大數據的最大價值: 大數據+物體=智能
大數據的最大價值: 大數據+物體=智能
人與物體，是地球的兩大類，人是地球上最高級的動物，物體（動物，植物，生物，微生物，人造物體）不能製造，人擁有智慧，人主宰了這個地球；
但現在，大數據對於物體如同知識對於人腦一樣，如果物體利用大數據的核心技術 (機器學習，自然語言處理，數學建模，人機交互，語音識別，大數據分析、數據可視化) 可以加工數據到信息再到智慧，去做支撐，那麼隨著數據存的越多，處理的越好，利用的越有效，物體擁有的智能就如同人一樣擁有智慧。因此大數據的出現為人類生產智能的商品提供了一種強大的能力，我們發現大數據+物體=智能；
我認為這就是大數據對於我們的魅力所在這，與其叫大數據時代，我更願意叫智能時代，我們處在這個時代爆發的前期；
例如：
大數據+手環=智能手環
大數據+眼鏡=智能眼鏡
大數據+汽車=無人駕駛
大數據+馬桶=智能馬桶
大數據+筆=智能筆
大數據+家居=智能家居
大數據+服裝=智能服裝
大數據+花瓶=智能花瓶
大數據+鞋子=智能鞋子
大數據+電燈=智能電燈
大數據+廚具=智能廚具
大數據+自行車=智能自行車
所以隨著大數據所涉及的數據採集、數據管理、數據分析等技術的發展：
1）未來，所有物體都會擁有智能。
2）未來，所有的物體都會成為類人腦；
3）未來，所有的物體都會聯網；
4）未來，所有的物體會相互制約發展，不是以原始生態制約，而是以商業制約；
5）未來， 物體和人的對話將無處不在；
那為什麼說，大數據的最大價值是 大數據+物體=智能呢?
1）數據是為人服務的，人接觸最多的是物體；
2）數據的智慧將延伸人的五官，拓展人的四肢，這些都依賴硬體；
3）數據作為一種軟資源，必須藉助物體才能更好的發揮它的價值；
4）物體是數據的最佳載體；
因此：當我們在研究大數據產業時，智能硬體才是核心研究對象，哪些硬體需要什麼樣的數據，如何去滿足這種數據需求，如何節省資源，如何提高數據利用率，如何考慮硬體之間的數據交換和流動才是最重要的。而非老的IT思維大數據的技術生態和數據生產，數據交易，數據需求方本身。前者是用戶和數據驅動的生態，後者是後台驅動的生態，因為終端決定後台，消費者決定市場！這個終端就是各種智能硬體！
那麼讓我們來，首先我們來看看國內的智能硬體市場布局：京東，小米、網路，騰訊；
1)京東
強在銷售能力，目前已經占據智能硬體銷售的近40%份額，據了解，在售的近1000個智能硬體主流品牌中有95%以上都選擇京東作為首發平台，其地位可見一斑。依託這方面的優勢，京東利用渠道的優勢和平台的優勢，扶持中小智能硬體廠商，同時結合生態鏈中的各個環節，打造最強智能硬體聚集平台。
2)小米
優勢在於爆品打造上，小米手機就是一個很強的典型，小米希望將這個優勢在智能硬體領域進行復制。所以小米的思路很清晰，那就是選擇細分領域，抓住一個產品，對公司進行投資入股，聯合進行產品開發，共同進行營銷推廣，打造爆品，進而形成自己的智能硬體生態體系。
3)網路
依託在網路雲上的技術優勢，以開放的態度，構建「網路 Inside」的智能硬體生態。在這個生態體系中，除了硬體廠商之外，還有應用開發者、渠道商等。例如，網路和京東合作，發布了JD+計劃，為智能硬體廠商提供全套解決方案。
4)騰訊
則依託自己的QQ和微信兩大社交系統，分別構建了QQ物聯和微信硬體兩大智能硬體開放平台。今年4月，騰訊發布Tencent OS（TOS）操作系統，並推出TOS+智能硬體開放平台戰略，並推出騰訊眾創空間，更多的是將騰訊成熟的開發者分成、流量分成和內容付費等模式推向智能領域。
除此之外，阿里巴巴、360、樂視等公司也在加緊推進推進智能硬體策略，例如360採用單品突破的方式，推出了隨身WiFi、安全路由、安全手環等產品。阿里巴巴則行動較晚，今年四月才成立智能生活事業部，進行相關資源整合全面發力。但這些公司相比起來還不足於撼動網路、騰訊、京東和小米的四雄並起格局。
我們在來看看國外的智能硬體發展：
美國幾年前產生了一大批純互聯網和軟體企業，如谷歌、亞馬遜、AUTODESK、Facebook，如今這些公司還在聚焦「互聯網+」嗎？當然沒有了。在「新硬體時代」到來之時，這些科技巨頭都在布局圍繞硬體的產業。谷歌過去是一家純互聯網公司，如果不打開它的網站，開始谷歌搜索或谷歌地圖，你體會不到它的存在。但是現在不一樣了，大街上，一些很酷的人帶著谷歌眼鏡，招搖過市，一些更酷的人開著谷歌無人駕駛汽車在美國四個州拉風（更確切的說「乘坐無人駕駛汽車」），軍隊里那些懶散的士兵，把沉重的背包放在谷歌智能機器馱驢（BOSTONDYNAMICS製造，被谷歌收購）上，自己悠閑地散步；亞馬遜先造出了電子閱讀器KINDLE，現在正在完善多軸無人飛行器為它送快遞；AUTODESK利用3D列印機打出來的假肢讓殘疾人變成了炫酷人群；Facebook用虛擬設備讓年輕人體驗「真實世界」。更不用說億隆馬斯克，賣了PAYPAL後造純電動車「特斯拉」，現在又在玩可回收火箭和製造「超級電池」；而蘋果用智能手機在引領了「新硬體時代」後，又推出了智能手錶。（以上來自網路的報道）
從國內外的互聯巨頭的投資動向不難看出，傳統的盈利的大數據公司開始涉足硬體市場，利用其固有的軟體技術整合硬體廠商快速的占據市場的有利位置。硬體是連接線上與線下的重要組成手段。所以筆者以為智能硬體這才是大數據正在的用武之地，才是大數據最終的價值所在！
然而任何一種技術都會隨著商業的普及而興起，遇到政策（法律、法規、利益分配）會做修正，進而成為一種惠及社會，企業，個人的眾人皆知的惠民技術，以滿足人性對於技術的依賴，對物質的依賴。大數據也不例外，目前大數據還在目前的大數據仍停留在概念系統建設的初級階段，解決現有數據量增加、處理速度快速處理的問題，很少有大數據平台真正運用自身的大數據，完成真正的產品創新，而非渠道的拓展。就技術收益而言，營銷的：商品推薦、廣告推薦、閱讀推薦、人才推薦、旅遊推薦搜索優化都是有收益的；就安全而言：有合規、預警和智能巡檢，是可以節省成本的、提高效率的；就產品創新而言，沒有見到實物的產品創新案例；而大數據驅動的製造業的變革，正是風口。
作為製造業大國，如果我們所有的生產製造型企業，銷售服務型企業都和大數據掛鉤，大數據+製造企業=中國智能，。那麼屬於我們時代將真正來臨；
數據思維和技術，是這個時代的核心驅動力；更是智能時代的核心競爭力！大數據為人類製造出智能的物體提供了無限的可能，等待大數據通過硬體惠及到每一個普通人的時候，我們將時刻感受到，科技讓生活更美好，大數據讓生活更智能!可以預見，未來，智能時代!
最後我們一起思考一個問題：中國是製造業大國，我們把目光放遠一點，繼續向前看，盡快製造出全球免費的硬體產品，通過硬體布局數據產業是不是更好呢？
❺ 大數據時代，對於我們普通人來說，有什麼好處
最簡單的就是生活更加方便，比如購物可以網購，支付可以全靠手機，互聯網帶給我們的便捷是有目共睹的，大數據時代我們深受其益。
❻ 現在搞大數據有前途嗎
搞大數據肯定是有前途的，畢竟如今是互聯網膨脹的時代，什麼都開始依賴數專據來說屬事或提供決策，人工智慧火爆更是大數據的一個佐證。不過當前大數據相應崗位的優待還是集中在大公司，創業公司也有，不過難遇。所以你如果是想轉行進入大數據，那打好基礎充實自己的技能是必不可少的。如果你是想在現有崗位提升自己的專業實力來提高競爭力，不被優勝劣汰，那就應該好好學習一下大數據，讓它成為你的優勢。
❼ 你所了解的大數據，是真正的大數據嗎
什麼是大數據
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據時代存儲所面對的問題
隨著大數據應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的，就這個例子來說，我們很明顯的看到大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。
從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他IT基礎設施廠商未嘗不是一個機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基於塊和文件的存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。在這里，我們會討論哪些與大數據存儲基礎設施相關的屬性，看看它們如何迎接大數據的挑戰。
容量問題
這里所說的「大容量」通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。基於這樣的需求，客戶現在越來越青睞Scale-out架構的存儲。Scale-out集群結構的特點是每個節點除了具有一定的存儲容量之外，內部還具備數據處理能力以及互聯設備，與傳統存儲系統的煙囪式架構完全不同，Scale-out架構可以實現無縫平滑的擴展，避免存儲孤島。
「大數據」應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。
延遲問題
「大數據」應用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。舉個例子來說，網路成衣銷售行業的在線廣告推廣服務需要實時的對客戶的瀏覽記錄進行分析，並准確的進行廣告投放。這就要求存儲系統在必須能夠支持上述特性同時保持較高的響應速度，因為響應延遲的結果是系統會推送「過期」的廣告內容給客戶。這種場景下，Scale-out架構的存儲系統就可以發揮出優勢，因為它的每一個節點都具有處理和互聯組件，在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基於對象的存儲系統則能夠支持並發的數據流，從而進一步提高數據吞吐量。
有很多「大數據」應用環境需要較高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的性能)，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。
並發訪問一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。
安全問題
某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標准和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去並不會有這種數據混合訪問的情況，因此大數據應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。
成本問題
「大」，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控製成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的「效率」，同時還要減少那些昂貴的部件。目前，像重復數據刪除等技術已經進入到主存儲市場，而且現在還可以處理更多的數據類型，這都可以為大數據存儲應用帶來更多的價值，提升存儲效率。在數據量不斷增長的環境中，通過減少後端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點，都能夠獲得明顯的投資回報。此外，自動精簡配置、快照和克隆技術的使用也可以提升存儲的效率。
很多大數據存儲系統都包括歸檔組件，尤其對那些需要分析歷史數據或需要長期保存數據的機構來說，歸檔設備必不可少。從單位容量存儲成本的角度看，磁帶仍然是最經濟的存儲介質，事實上，在許多企業中，使用支持TB級大容量磁帶的歸檔系統仍然是事實上的標准和慣例。
對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的用戶以及那些應用規模最大的用戶都會定製他們自己的「硬體平台」而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。
數據的積累
許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。
靈活性
大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。
應用感知
最早一批使用大數據的用戶已經開發出了一些針對應用的定製的基礎設施，比如針對政府項目開發的系統，還有大型互聯網服務商創造的專用伺服器等。在主流存儲系統領域，應用感知技術的使用越來越普遍，它也是改善系統效率和性能的重要手段，所以，應用感知技術也應該用在大數據存儲環境里。
小用戶怎麼辦？
依賴大數據的不僅僅是那些特殊的大型用戶群體，作為一種商業需求，小型企業未來也一定會應用到大數據。我們看到，有些存儲廠商已經在開發一些小型的「大數據」存儲系統，主要吸引那些對成本比較敏感的用戶。