什么是大數據技術(什么是大數據技術)
1.什么是大數據技術
大數據（Big Data）又稱為巨量資料，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、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據技術的戰(zhàn)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 的數據進行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業(yè)，那么這種產業(yè)實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
研究建立建筑業(yè)大數據應用框架，統(tǒng)籌政務數據資源和社會數據資源，建設 大數據應用系統(tǒng)，推進公共數據資源向社會開放。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大數據，探索大數據在建筑業(yè)創(chuàng)新應用，推進數據資產管理，充分利用大數據價值。
建立安全保障體系，規(guī)范大數據采集、傳 輸、存儲、應用等各環(huán)節(jié)安全保障措施。
2.什么是大數據
大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。
（在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》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：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。說起大數據，就要說到商業(yè)智能：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業(yè)智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業(yè)價值。
商業(yè)智能作為一個工具，是用來處理企業(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量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統(tǒng)等。
商務智能的產生發(fā)展 商業(yè)智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業(yè)智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、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)決策為目的技術及其應用。
商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業(yè)界出現的一個術語，其代表為提高企業(yè)運營性能而采用的一系列方法、技術和軟件。它把先進的信息技術應用到整個企業(yè)，不僅為企業(yè)提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發(fā)，將其轉變?yōu)槠髽I(yè)的競爭優(yōu)勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。
因此，越來越多的企業(yè)提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業(yè)達到經營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)務經營決策的工具。
這里所談的數據包括來自企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數據，以及來自企業(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)務經營決策既可以是作業(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、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。
把商業(yè)智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業(yè)智能的關鍵是從許多來自不同的企業(yè)運作系統(tǒng)的數據中提取出有用的數據并進行清理，以保證數據的正確性，然后經過抽?。‥xtraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數據倉庫里，從而得到企業(yè)數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
企業(yè)導入BI的優(yōu)點1.隨機查詢動態(tài)報表 2.掌握指標管理 3.隨時線上分析處理 4.視覺化之企業(yè)儀表版 5.協(xié)助預測規(guī)劃 導入BI的目的1.促進企業(yè)決策流程（Facilitate the Business Decision-Making Process）:BIS增進企業(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)經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。 2.降低整體營運成本（Power the Bottom Line）:BIS改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser制作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫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（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，使組織內的每個人目標一致、齊心協(xié)力。
商業(yè)智能領域的技術應用 商業(yè)智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse,DW）、聯機分析處理（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(wěn)定的、不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子，數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。
在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟件技術。 數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基于AI、機器學習、統(tǒng)計學等技術，高度自動化地分析企業(yè)原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
商業(yè)智能的應用范圍 1.采購管理 2.財務管理 3.人力資源管理 4.客戶服務 5.配銷管理 6.生產管理 7.銷售管理 8.行銷管理 商業(yè)智能實。
3.什么是大數據概念
大數據概述
專業(yè)解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業(yè)術語，是指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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、高增長率和多樣化的信息資產。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
“大數據”這個詞是由維克托·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
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什么？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落里了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時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，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據后又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然后根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，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。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業(yè)務流程優(yōu)化
大數據更多的是協(xié)助業(yè)務流程效率的提升。能夠根據并運用社交網絡數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業(yè)務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫(yī)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dna?？梢詣?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，互聯網大數據還可以協(xié)助病人盡快醫(yī)治疾患?，F在大數據技術已經被用于醫(yī)院監(jiān)測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫(yī)生預測可能的不適癥狀。這有助于醫(yī)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我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節(jié)變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示范點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業(yè)早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。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。一般來說，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？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，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家就是億信華辰了。雖然BI興起于國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創(chuàng)新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。
希望對您有所幫助！~
4.學習大數據應該掌握哪些知識
大數據已經成為時代發(fā)展的趨勢，很多人紛紛選擇學習大數據，想要進入大數據行業(yè)。大數據技術體系龐大，包括的知識較多，系統(tǒng)的學習大數據可以讓你全面掌握大數據技能。學習大數據需要掌握哪些知識？
1、學習大數據首先要學習Java基礎
怎樣進行大數據學習的快速入門？學大數據課程之前要先學習一種計算機編程語言。Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發(fā)基于常用的高級語言。而且不論是學習hadoop，還是數據挖掘，都需要有編程語言作為基礎。因此，如果想學習大數據開發(fā)，掌握Java基礎是必不可少的。
2、學習大數據必須學習大數據核心知識
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)；HDFS技術；HBASE技術；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線分析Spark、Python語言；數據實時分析Storm；消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。
如果把大數據比作容器，那么這個容器的容量無限大，什么都能往里裝，大數據離不開物聯網，移動互聯網，大數據還和人工智能、云計算和機器學習有著千絲萬縷的關系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開云計算，大數據計算分析采用傳統(tǒng)的機器學習、數據挖掘技術會比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學習大數據需要具備的能力
數學知識，數學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(tǒng)計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統(tǒng)計模型算法。而對于數據挖掘工程師來說，各類算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
編程語言，對于想學大數據的同學，至少需要具備一門編程語言，比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。
4、學習大數據可以應用的領域
大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫(yī)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，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發(fā)展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發(fā)展管理智能化的核心技術驅動力。
5.大數據什么技術是進行數據挖掘的基礎
1. 統(tǒng)計學
統(tǒng)計學雖然是一門“古老的”學科，但它依然是最基本的數據挖掘技術，特別是多元統(tǒng)計分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關分析、多元回歸分析等。
2. 聚類分析和模式識別
聚類分析主要是根據事物的特征對其進行聚類或分類，即所謂物以類聚，以期從中發(fā)現規(guī)律和典型模式。這類技術是數據挖掘的最重要的技術之一。除傳統(tǒng)的基于多元統(tǒng)計分析的聚類方法外，近些年來模糊聚類和神經網絡聚類方法也有了長足的發(fā)展。
3. 決策樹分類技術
決策樹分類是根據不同的重要特征，以樹型結構表示分類或決策集合，從而產生規(guī)則和發(fā)現規(guī)律。
4. 人工神經網絡和遺傳基因算法
人工神經網絡是一個迅速發(fā)展的前沿研究領域，對計算機科學 人工智能、認知科學以及信息技術等產生了重要而深遠的影響，而它在數據挖掘中也扮演著非常重要的角色。人工神經網絡可通過示例學習，形成描述復雜非線性系統(tǒng)的非線性函數，這實際上是得到了客觀規(guī)律的定量描述，有了這個基礎，預測的難題就會迎刃而解。目前在數據挖掘中，最常使用的兩種神經網絡是BP網絡和RBF網絡 不過，由于人工神經網絡還是一個新興學科，一些重要的理論問題尚未解決。
5. 規(guī)則歸納
規(guī)則歸納相對來講是數據挖掘特有的技術。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(guī)則和規(guī)律，這大致包括以下幾種形式：IF … THEN …
6. 可視化技術
可視化技術是數據挖掘不可忽視的輔助技術。數據挖掘通常會涉及較復雜的數學方法和信息技術，為了方便用戶理解和使用這類技術，必須借助圖形、圖象、動畫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。
6.學大數據需要什么基礎
說到大數據，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，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業(yè)要求的。
小編通過各大企業(yè)對大數據相關行業(yè)的崗位要求，總結了以下幾點：（1）SQL數據庫的基本操作，會基本的數據管理（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R(4)有獲取外部數據的能力，如爬蟲（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告（6）熟悉常用的數據挖掘算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等對于學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最后是工具?；旧?，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統(tǒng)計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業(yè)的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟件結合案列的實際應用，關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、學會怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最后輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統(tǒng)計學、計算機科學與技術等理工科專業(yè)的人確實比文科生有著客觀的優(yōu)勢，但能力大于專業(yè)，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業(yè)務能力。
如今的軟件學習都是非常簡單便捷的，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，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。
相反這些能力更加傾向于文科生，畢竟好奇心、創(chuàng)造力也是一個人不可或缺的。
