什么是大數據技術(shù)(什么是大數據技術(shù))
1.什么是大數據技術(shù)
大數據（Big Data）又稱(chēng)為巨量資料，是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數據技術(shù)的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義 的數據進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換言之，如果把大數據比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現盈利的關(guān)鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現數據的“增值”。
研究建立建筑業(yè)大數據應用框架，統籌政務(wù)數據資源和社會(huì )數據資源，建設 大數據應用系統，推進(jìn)公共數據資源向社會(huì )開(kāi)放。匯聚整合和分析建筑企業(yè)、項目、從業(yè)人員和信用信息等相關(guān)大數據，探索大數據在建筑業(yè)創(chuàng )新應用，推進(jìn)數據資產(chǎn)管理，充分利用大數據價(jià)值。
建立安全保障體系，規范大數據采集、傳 輸、存儲、應用等各環(huán)節安全保障措施。
2.什么是大數據
大數據（big data），或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。
（在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫(xiě)的《大數據時(shí)代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。說(shuō)起大數據，就要說(shuō)到商業(yè)智能：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)：BI），又稱(chēng)商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現代數據倉庫技術(shù)、線(xiàn)上分析處理技術(shù)、數據挖掘和數據展現技術(shù)進(jìn)行數據分析以實(shí)現商業(yè)價(jià)值。
商業(yè)智能作為一個(gè)工具，是用來(lái)處理企業(yè)中現有數據，并將其轉換成知識、分析和結論，輔助業(yè)務(wù)或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業(yè)更好地利用數據提高決策質(zhì)量的技術(shù)，包含了從數據倉庫到分析型系統等。
商務(wù)智能的產(chǎn)生發(fā)展 商業(yè)智能的概念經(jīng)由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時(shí)將商業(yè)智能定義為一類(lèi)由數據倉庫（或數據集市）、查詢(xún)報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應用。
商務(wù)智能是20世紀90年代末首先在國外企業(yè)界出現的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，其代表為提高企業(yè)運營(yíng)性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件。它把先進(jìn)的信息技術(shù)應用到整個(gè)企業(yè)，不僅為企業(yè)提供信息獲取能力，而且通過(guò)對信息的開(kāi)發(fā)，將其轉變?yōu)槠髽I(yè)的競爭優(yōu)勢，也有人稱(chēng)之為混沌世界中的智能。
因此，越來(lái)越多的企業(yè)提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業(yè)達到經(jīng)營(yíng)目標的一種有效手段。 目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現有的數據轉化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。
這里所談的數據包括來(lái)自企業(yè)業(yè)務(wù)系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶(hù)和供應商資料及來(lái)自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數據，以及來(lái)自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數據。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策既可以是作業(yè)層的，也可以是管理層和策略層的決策。
為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線(xiàn)上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術(shù)的綜合運用。
把商業(yè)智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來(lái)自不同的企業(yè)運作系統的數據中提取出有用的數據并進(jìn)行清理，以保證數據的正確性，然后經(jīng)過(guò)抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過(guò)程，合并到一個(gè)企業(yè)級的數據倉庫里，從而得到企業(yè)數據的一個(gè)全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢(xún)和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供支持。
企業(yè)導入BI的優(yōu)點(diǎn)1.隨機查詢(xún)動(dòng)態(tài)報表 2.掌握指標管理 3.隨時(shí)線(xiàn)上分析處理 4.視覺(jué)化之企業(yè)儀表版 5.協(xié)助預測規劃 導入BI的目的1.促進(jìn)企業(yè)決策流程（Facilitate the Business Decision-Making Process）:BIS增進(jìn)企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進(jìn)決策效率與改善決策品質(zhì)。 2.降低整體營(yíng)運成本（Power the Bottom Line）:BIS改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫(xiě)程式、Poweruser制作報表的時(shí)間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫(xiě)程式的特色也讓日后的維護成本大幅降低。
3.協(xié)同組織目標與行動(dòng)（Achieve a Fully Coordinated Organization）:BIS加強企業(yè)的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業(yè)之體質(zhì)，使組織內的每個(gè)人目標一致、齊心協(xié)力。
商業(yè)智能領(lǐng)域的技術(shù)應用 商業(yè)智能的技術(shù)體系主要有數據倉庫（Data Warehouse,DW）、聯(lián)機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining,DM）三部分組成。 數據倉庫是商業(yè)智能的基礎，許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數據源。
所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時(shí)間的數據集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。多維分析和數據挖掘是最常聽(tīng)到的例子，數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。
在線(xiàn)分析處理（OLAP）技術(shù)則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來(lái)、能夠真正為用戶(hù)所理解的、并真實(shí)反映數據維特性的信息，進(jìn)行快速、一致、交互地訪(fǎng)問(wèn)，從而獲得對數據的更深入了解的一類(lèi)軟件技術(shù)。 數據挖掘（DM）是一種決策支持過(guò)程，它主要基于A(yíng)I、機器學(xué)習、統計學(xué)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶(hù)的行為，幫助企業(yè)的決策者調整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險，做出正確的決策。
商業(yè)智能的應用范圍 1.采購管理 2.財務(wù)管理 3.人力資源管理 4.客戶(hù)服務(wù) 5.配銷(xiāo)管理 6.生產(chǎn)管理 7.銷(xiāo)售管理 8.行銷(xiāo)管理 商業(yè)智能實(shí)。
3.什么是大數據概念
大數據概述
專(zhuān)業(yè)解釋?zhuān)捍髷祿⑽拿衎ig data，是一種IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內用常規軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
通俗解釋?zhuān)捍髷祿ㄋ椎慕忉尵褪呛Ａ康臄祿櫭剂x，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術(shù)以及數據資料，合起來(lái)就是多而廣的信息、技術(shù)、以及數據資料。
大數據提出時(shí)間
“大數據”這個(gè)詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶于2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點(diǎn)
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什么？
看似大數據是一個(gè)很高大上的感覺(jué)，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實(shí)不然！大數據目前已經(jīng)存在我們生活中的各種角落里了，舉個(gè)例子，我們現在目前最關(guān)心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術(shù)，可以實(shí)時(shí)查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什么？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)也是為了幫助人們更直觀(guān)更方便的去了解數據。而通過(guò)了解這些數據后又可以更深一步的去挖掘其他有價(jià)值的數據，例如今日頭條/抖音等產(chǎn)品，通過(guò)對用戶(hù)進(jìn)行整理和分析，然后根據用戶(hù)的各種數據來(lái)判斷用戶(hù)的喜愛(ài)，進(jìn)而推薦用戶(hù)喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產(chǎn)品的體驗度，也為用戶(hù)提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說(shuō)大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業(yè)都可以運用到大數據的知識。如果簡(jiǎn)單理解的話(huà)，可分為以下四類(lèi)：
用途一：業(yè)務(wù)流程優(yōu)化
大數據更多的是協(xié)助業(yè)務(wù)流程效率的提升。能夠根據并運用社交網(wǎng)絡(luò )數據信息 、網(wǎng)站搜索及其天氣預告找出有使用價(jià)值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線(xiàn)路的提升。在這兩個(gè)層面，自然地理精準定位和無(wú)線(xiàn)通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車(chē)，運用交通實(shí)時(shí)路況線(xiàn)路數據信息來(lái)選擇更好的線(xiàn)路。人力資源管理業(yè)務(wù)流程也根據大數據的剖析來(lái)開(kāi)展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發(fā)
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鐘內解碼整個(gè)dna。可以創(chuàng )造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手表和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯(lián)網(wǎng)大數據還可以協(xié)助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術(shù)已經(jīng)被用于醫院監測早產(chǎn)兒和生病嬰兒的狀況。通過(guò)記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適癥狀。這有助于醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用于改進(jìn)我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實(shí)時(shí)路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線(xiàn)路。現階段，很多城市已經(jīng)開(kāi)展數據分析和示范點(diǎn)新項目。
用途四：理解客戶(hù)、滿(mǎn)足客戶(hù)服務(wù)需求
互聯(lián)網(wǎng)大數據的運用在這個(gè)行業(yè)早已廣為人知。重點(diǎn)是如何使用大數據來(lái)更好地掌握客戶(hù)及其興趣和行為。企業(yè)非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日志、分析文本和傳感器數據，以更全面地掌握客戶(hù)。一般來(lái)說(shuō)，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關(guān)于大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎么去利用大數據呢？那這個(gè)就要說(shuō)到大數據的工具BI了，BI簡(jiǎn)單理解就是用來(lái)分析大數據的工具，從數據的采集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI,BI興起于國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠(chǎng)家就是億信華辰了。雖然BI興起于國外，但是這些年隨著(zhù)國內科技的進(jìn)步以及不斷的創(chuàng )新，目前國內BI在技術(shù)上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶(hù)的需求。
希望對您有所幫助！~
4.學(xué)習大數據應該掌握哪些知識
大數據已經(jīng)成為時(shí)代發(fā)展的趨勢，很多人紛紛選擇學(xué)習大數據，想要進(jìn)入大數據行業(yè)。大數據技術(shù)體系龐大，包括的知識較多，系統的學(xué)習大數據可以讓你全面掌握大數據技能。學(xué)習大數據需要掌握哪些知識？
1、學(xué)習大數據首先要學(xué)習Java基礎
怎樣進(jìn)行大數據學(xué)習的快速入門(mén)？學(xué)大數據課程之前要先學(xué)習一種計算機編程語(yǔ)言。Java是大數據學(xué)習需要的編程語(yǔ)言基礎，因為大數據的開(kāi)發(fā)基于常用的高級語(yǔ)言。而且不論是學(xué)習hadoop，還是數據挖掘，都需要有編程語(yǔ)言作為基礎。因此，如果想學(xué)習大數據開(kāi)發(fā)，掌握Java基礎是必不可少的。
2、學(xué)習大數據必須學(xué)習大數據核心知識
Hadoop生態(tài)系統；HDFS技術(shù)；HBASE技術(shù)；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線(xiàn)分析Spark、Python語(yǔ)言；數據實(shí)時(shí)分析Storm；消息訂閱分發(fā)系統Kafka等。
如果把大數據比作容器，那么這個(gè)容器的容量無(wú)限大，什么都能往里裝，大數據離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，大數據還和人工智能、云計算和機器學(xué)習有著(zhù)千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開(kāi)云計算，大數據計算分析采用傳統的機器學(xué)習、數據挖掘技術(shù)會(huì )比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學(xué)習大數據需要具備的能力
數學(xué)知識，數學(xué)知識是數據分析師的基礎知識。對于數據分析師，了解一些描述統計相關(guān)的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型算法。而對于數據挖掘工程師來(lái)說(shuō)，各類(lèi)算法也需要熟練使用，對數學(xué)的要求是最高的。
編程語(yǔ)言，對于想學(xué)大數據的同學(xué)，至少需要具備一門(mén)編程語(yǔ)言，比如SQL、hadoop、hive查詢(xún)、Python等均可。
4、學(xué)習大數據可以應用的領(lǐng)域
大數據技術(shù)可以應用在各個(gè)領(lǐng)域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業(yè)大數據、環(huán)境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術(shù)的出現將社會(huì )帶入了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代，這不僅是信息技術(shù)的終極目標，也是人類(lèi)社會(huì )發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅動(dòng)力。
5.大數據什么技術(shù)是進(jìn)行數據挖掘的基礎
1. 統計學(xué)
統計學(xué)雖然是一門(mén)“古老的”學(xué)科，但它依然是最基本的數據挖掘技術(shù)，特別是多元統計分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分析等。
2. 聚類(lèi)分析和模式識別
聚類(lèi)分析主要是根據事物的特征對其進(jìn)行聚類(lèi)或分類(lèi)，即所謂物以類(lèi)聚，以期從中發(fā)現規律和典型模式。這類(lèi)技術(shù)是數據挖掘的最重要的技術(shù)之一。除傳統的基于多元統計分析的聚類(lèi)方法外，近些年來(lái)模糊聚類(lèi)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )聚類(lèi)方法也有了長(cháng)足的發(fā)展。
3. 決策樹(shù)分類(lèi)技術(shù)
決策樹(shù)分類(lèi)是根據不同的重要特征，以樹(shù)型結構表示分類(lèi)或決策集合，從而產(chǎn)生規則和發(fā)現規律。
4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和遺傳基因算法
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一個(gè)迅速發(fā)展的前沿研究領(lǐng)域，對計算機科學(xué) 人工智能、認知科學(xué)以及信息技術(shù)等產(chǎn)生了重要而深遠的影響，而它在數據挖掘中也扮演著(zhù)非常重要的角色。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可通過(guò)示例學(xué)習，形成描述復雜非線(xiàn)性系統的非線(xiàn)性函數，這實(shí)際上是得到了客觀(guān)規律的定量描述，有了這個(gè)基礎，預測的難題就會(huì )迎刃而解。目前在數據挖掘中，最常使用的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是BP網(wǎng)絡(luò )和RBF網(wǎng)絡(luò ) 不過(guò)，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )還是一個(gè)新興學(xué)科，一些重要的理論問(wèn)題尚未解決。
5. 規則歸納
規則歸納相對來(lái)講是數據挖掘特有的技術(shù)。它指的是在大型數據庫或數據倉庫中搜索和挖掘以往不知道的規則和規律，這大致包括以下幾種形式：IF … THEN …
6. 可視化技術(shù)
可視化技術(shù)是數據挖掘不可忽視的輔助技術(shù)。數據挖掘通常會(huì )涉及較復雜的數學(xué)方法和信息技術(shù)，為了方便用戶(hù)理解和使用這類(lèi)技術(shù)，必須借助圖形、圖象、動(dòng)畫(huà)等手段形象地指導操作、引導挖掘和表達結果等，否則很難推廣普及數據挖掘技術(shù)。
6.學(xué)大數據需要什么基礎
說(shuō)到大數據，肯定少不了分析軟件，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟件，如果不是過(guò)來(lái)人，真的很難找到適合自己或符合企業(yè)要求的。
小編通過(guò)各大企業(yè)對大數據相關(guān)行業(yè)的崗位要求，總結了以下幾點(diǎn)：（1）SQL數據庫的基本操作，會(huì )基本的數據管理（2）會(huì )用Excel/SQL做基本的數據分析和展示（3）會(huì )用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數據分析，Python or R(4)有獲取外部數據的能力，如爬蟲(chóng)（5）會(huì )基本的數據可視化技能，能撰寫(xiě)數據報告（6）熟悉常用的數據挖掘算法：回歸分析、決策樹(shù)、隨機森林、支持向量機等對于學(xué)習大數據，總體來(lái)說(shuō)，先學(xué)基礎，再學(xué)理論，最后是工具。基本上，每一門(mén)語(yǔ)言的學(xué)習都是要按照這個(gè)順序來(lái)的。
1、學(xué)習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒(méi)扎實(shí)，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業(yè)的相關(guān)理論知識。比如金融類(lèi)的，要學(xué)習證券、銀行、財務(wù)等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學(xué)習數據分析工具，軟件結合案列的實(shí)際應用，關(guān)于數據分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、學(xué)會(huì )怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數據的清洗開(kāi)始一步步進(jìn)行處理，分析，最后輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學(xué)習數學(xué)與應用數學(xué)、統計學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等理工科專(zhuān)業(yè)的人確實(shí)比文科生有著(zhù)客觀(guān)的優(yōu)勢，但能力大于專(zhuān)業(yè)，興趣才會(huì )決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學(xué)習好多的編程語(yǔ)言，數據分析更注重的是你的實(shí)操和業(yè)務(wù)能力。
如今的軟件學(xué)習都是非常簡(jiǎn)單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關(guān)，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來(lái)的。
相反這些能力更加傾向于文科生，畢竟好奇心、創(chuàng )造力也是一個(gè)人不可或缺的。
