2018年4月13日，永洪科技宣布面向企业大数据管理领域发布了新一代“一站式大数据分析平台Yonghong Z-Suite V8.0”。

与其他数据平台相比，永洪科技一站式大数据分析平台处理数据的速度更快、更安全，主要源自于永洪自主研发的列存储、内存计算和高级缓存技术、分布式计算、分布式通讯、库内计算等核心技术。

以及，永洪科技通过领先行业的技术+服务，为中国绝大数企业决策者(CEO)和企业数据管理者(CIO)提供“从数据管理到数据驱动商业决策”的一站式服务。

永洪科技Yonghong Z-Suite平台拥有全能产品体系

永洪科技Yonghong Z-Suite是国内首个拥有从数据咨询、数据管理、数据可视化、数据决策的一站式大数据平台，整合不同类型数据、并利用人工智能（AI）进行分析，旨在促进企业不同类型数据源、不同应用人员之间的合作。

Yonghong大数据平台集成专利分布式通讯、分布式计算、内存计算和高级缓存技术等，高达数百节点的并行迭代，使性能提升多个量级，实现从千万到百亿级数据分析的秒级响应，计算效率大幅提升。

永洪科技高级副总裁邵文龙表示，“Yonghong Z-Suite 一站式大数据分析平台的数据处理速度比同类平台快得多，Yonghong Z-Suite一个CNR节点（6CPU，8G内存参与计算，12G内存维持系统运行）与两个MAP节点（分别为6CPU，20G内存），对1亿条交易数据、50万商品总数进行关联规则动态分组，只需40分钟，即可得到动态分组结果。”

这一具备高性能、计算速度快、细致的企业级管控的产品特性已通过DCA大数据产品评测。据2018年4月9日发布的DCA第六批大数据产品评测结果显示，仅两款商业智能分析产品通过其专业评测，分别是：永洪科技Yonghong Z-Suite、腾讯云商业智能分析BI。

服务先行，打造新一代大数据技术全能专家

“目前，永洪科技已深度服务超2000家中大型企业，在为企业深度服务过程中我们发现各行业、各企业的大数据应用水平不尽相同“，永洪科技副总裁贺新颖表示，”帮助企业将沉积在数据库中的海量数据输出为价值信息，帮助企业深度洞察，辅助决策，最终快速提升企业的响应能力是目前永洪在思考的问题。”

永洪科技通过两年时间打磨出国内首个“行业专家团队”，基于对行业发展与大数据技术应用的深刻理解，实现差异化的行业、企业、业务场景下的整体解决方案，实现从“数据咨询->实施服务->客户成功->数据分析课程培训”全程服务体系，全方位赋能客户，帮助企业实现数据驱动业务增长。

时至今日，永洪科技在制造、通信、航空航天等20多个国家支柱产业中已拥有大量企业数据化运营实践经验。在金融、科技、智能制造等中国领先领域内的企业，永洪科技的产品和服务伴随着他们一起快速发展。

赋能企业核心业务，开启「数据驱动」时代

永洪科技CEO何春涛表示：“永洪科技Yonghong Z-Suite主导并见证了中国商业智能变革，我们通过持续的技术驱动带领中国商业智能走在国际水平，Yonghong Z-Suite不再为IT提供孤立的BI解决方案。在我们正探索的领域，是与中国企业同行，让大数据管理深度融合入企业运营这一动态过程中，将大数据分析产品及服务融入企业大数据的各个生态链及业务流，让数据专家、企业决策者、业务使用者都能在一个平台上以稳定、安全、高速的方式进行协作。”

据Gartner 发布的《2018 BI与数据分析魔力象限》显示，敏捷BI产品的出现，已经扭转了商业智能的市场格局，并且成为了市场的不二之选。

数据已经成为企业的重要资产，超过90%的企业管理层视数据为企业的“石油”。海航聚宝金科总裁李安正表示，“数据的真正价值在于能够洞察企业内部规律，数据的洞察力将会在未来成为企业的核心竞争力。”

@本文由永洪科技编辑发布

日前，工业富联（601138）对外披露，拟选举李杰为公司董事会副董事长及董事候选人。业内人士指出，作为工业互联网行业领域的顶级专家，李杰的加盟意味着富士康向工业互联网战略转型升级稳步推进，将为富士康工业互联网生态的搭建奠定技术领导力基础。

工业专家加盟工业富联

公开资料显示，李杰拥有丰富的个人履历，从2013年起担任美国白宫信息物理系统（CPS）专家组顾问，同时也是美国辛辛那提大学、英国克兰菲尔德大学、上海交通大学、香港理工大学等多所国内外顶级高校的特聘讲座教授，同时还担任美国国家科学基金会智能维护系统产学合作中心创始主任，美国麦肯锡公司资深顾问等职务。截至目前，李杰已发表超190个国际学术会议的主题报告，以及《工业大数据》、《从大数据到智能制造》、《CPS》以及《云上的工业智能》等多本技术相关畅销著作。

李杰的理论体系建设源于其过往在工业技术研发领域沉淀的大量实战经验。自2000年起，李杰与全球80多家国际公司进行联合研发，其中包括GE航空、波音、丰田、西门子、阿尔斯通等世界500强公司。其提出的智能维护系统技术，突破了传统机械设备故障预测的理论、方法和技术，被美国《财富》杂志誉为21世纪全球三大热门技术之一。

一位长期跟踪工业互联网产业趋势的电子行业券商分析师表示，作为精通工业数据体系建设又懂信息技术的跨界融合人才，李杰如果能将丰富的实践经验、出色的技术洞察能力注入到富士康工业互联网体系建设当中，势必将推动富士康转型升级进程持续加快。

业内人士指出，目前来看，富士康工业互联网已兼具入口及硬件优势。工业富联背靠鸿海集团40年“六流”数据源，并自机器人及精密刀具，拥有发展工业互联网的软硬件优势。同时，作为全球最大的电子专业制造商富士康的子公司，工业富联通过智能设备产生的大数据积累，已成为全球最大的工业互联网大数据平台，并透过数据分析、预测演算法等，实现了系统维护优化、机器自主学习、智能决策等应用，可有效帮助工业部门降低成本、节省能源，最终提升生产率。

那大数据处置技术怎样学习呢？首先我们要学习Java言语和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。#

Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？

只需求学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需求了解就可以了，当然Java怎样衔接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同窗说Hibernate或Mybites也能衔接数据库啊，爲何不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可以会用你很多时间，到最后义务中也不常用，我还没看到谁做大数据处置用到这两个东西的，当然你的肉体很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以添加你对Java操作数据库的理解，由于这两个技术的中心就是Java的反射加上JDBC的各种运用。

Linux：由于大数据相关软件都是在Linux上运转的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的协助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运转环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需求学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。#

Hadoop：这是如今盛行的大数据处置平台几乎已经成爲大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据中止处置计算的，它有个特点就是不管多大的数据只需给它时间它就能把数据跑完，但是时间可以不是很快所以它叫数据的批处置。YARN是表现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运转了，这样就能更好的使用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处置了，只不过你如今还可以对”大数据”终究有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你义务了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时分你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处置这麼大规模的数据，由于这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

记住学到这里可以作爲你学大数据的一个节点。#

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时分就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它普通用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小普通不会逾越1M，都是运用它的软件对它有依赖，关于我们集团来讲只需求把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处置了，接上去学习学习小数据的处置工具mysql数据库，由于一会装hive的时分要用到，mysql需求掌握到什麼层度那？你能在Linux上把它安装好，运转起来，会配置复杂的权限，修正root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，由于hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然消费环境中运用要留意Mysql的压力。

Hive：这个东西关于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处置大数据变的很复杂，不会再费力的编写MapReduce顺序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需求这个东西，它可以帮你管理你的Hive或许MapReduce、Spark脚本，还能反省你的顺序能否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试顺序，最重要的是还能帮你配置义务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密丛丛的crond是不是有种想屎的觉得。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的方式存储的并且key是独一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处置完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了异常也需求排队处置，这样与你协作的其它同窗不会叫起来，你干吗给我这麼多的数据（比如好几百G的文件）我怎样处置得过来，你别怪他由于他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你运用的时分一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的顺序去了，由于处置不过来就是他的事情。而不是你给的成果。当然我们也可以使用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合运用，它是专门用来提供对数据中止复杂处置，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。

Spark：它是用来补偿基于MapReduce处置数据速度上的缺陷，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死退步还特别慢的硬盘。特别适宜做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java言语或许Scala都可以操作它，由于它们都是用JVM的。

会这些东西你就成爲一个专业的大数据开发工程师了，月薪2W都是小毛毛雨#

后续提高 ：当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处置。

最后再学习下举荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。这样你的公司就更离不开你了，大家都会对你喜欢的不要不要的。

中国大数据人才标准专家研讨会在京举行 数据应用型人才的培养是当务之急

大数据不断发展的今天，数据获取、数据传输、数据存储、数据决策、数据可视化等技术不断完善；而随着大数据技术在各行各业的研究与应用，相应的大数据分析、决策支持等大数据综合应用人才成为真正的宠儿。为此，中国商业联合会数据分析专业委员会（以下简称“数据委”）提出建立《中国大数据人才培养体系标准》（以下简称“标准”）。10月28日，数据委主持召开专家研讨会，针对标准中的具体内容进行探讨。

数据委于2017年7月12日正式启动规划“中国大数据人才培养体系”项目，广泛邀请来自大数据企业（产品提供方、应用方）、高校、培训机构、全国数据分析师事务所、大数据人才服务机构等专家代表对标准体系的形成提出意见。经过两轮专家评审探讨之后，标准体系形成草案，近日，来自全国各地的19位对标准提出中肯意见的专家代表，共同组建了人才标准专家团队，参与了本次的研讨会，对标准草案提出最终的完善意见。

标准的制定是数据委致力于大数据人才培养、激发大数据商业价值理念的综合展现。数据委会长邹东生先生认为：“大数据不仅仅是先进的理念，更应该是一个能通过分析产生商业价值的实用行业。”因此，数据委在标准中定义的大数据人才是数据应用型人才。对于应用型人才需要具备什么样的素质，邹东生提出：“大数据是一个综合学科，作为数据分析师需要有专业IT工具的运作能力，但更需要对所关注行业的理解、具备专业分析问题和解决问题的能力，对数据的掌控能力直接影响到大数据的落地效果。我们应该将IT技术和大数据分析软件理解为大数据分析必须的工具，但是评定大数据人才价值的核心标准是如何综合使用工具为企业或客户创造商业价值。”

将大数据人才定位为数据应用型人才，不仅是各位专家的共同观点，而且也是欧美等大数据先行国家的统一认知，此类人才是大数据实现价值的关键，然而目前行业中却紧缺这类人才。在数据委的前期调研中，发现我国目前在大数据人才培养方面存在的主要问题是：人才培养过于偏重技术，而忽视了业务的驱动力。数据委在标准中指出：“目前对大数据人才的培养过于专注底层架构开发，集中在数据获取、数据运算、数据存储以及基于数据编程几个层面，，不能解决具体企业面临的问题，不能真正做到以数据驱动带动业务的发展，这是与大数据的核心目标背道而驰的！”针对这些现实存在的问题，数据委认为制定人才培养标准是目前推动我国大数据发展需要正视和亟待解决的难题，也希望通过标准的实行推广能帮助产业发展培养一批业务驱动型的大数据人才。

转自：数据观

　　据数据委介绍，此次研讨会后形成的标准最终版将在11月18日举办的第五届中国数据分析行业峰会上正式发布。了解详情，可扫码报名参加本届峰会。

互联网的快时代，业务需求层出不穷，一切似乎都需要“敏捷”，也都可以“试错”，开发越来越可视化和组件化，但无法掩盖多样化演进带来整体越来越复杂的事实，在这样的背景下，关注企业级信息化建设中的架构规范化比以往都更为必要和急迫。尤其是在企业数据建设中，在全生命周期内时刻谨记数据架构规范往往是项目甲乙双方少加班、少救火、少进坑的朴素法宝！

今天我们就跟着大数据专家在一个优化案例中的神操作来领略一下关于数据架构规范设计的深度思考！

最近碰到一个案例，接到一个紧急支持的需求，其中关键诉求就是客户某项目的应用查询响应时间过长，如按照这样的效果，系统将无法上线。我心里第一反映这就是优化的事，心里比较忐忑，因为优化的事可大可小，有的一天就见效果，有的要按月为单位投入人力才能搞定......

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先介绍背景情况，该项目使用的是国内某知名大数据厂商的Hadoop产品。这家大数据产品有个特殊的地方在这个故事中扮演重要角色，有必要说明一下：产品里包含了一个类似于Pivotal公司的HAWQ的组件，也就是一个可以和Hadoop中HDFS适配的MPP架构的分布式PostgreSQL，而这个组件正好在项目架构中承担应用层的角色。看官们估计也猜到了，优化关注点八成在这里了。话不多说，我们来还原一下现场的情况：实际当中这个类PG的组件由于是分布式的，需要部署在多台物理机上，并且每个机器上可以部署多个分区。

上图中显而易见，其中有个数据节点居然空闲着没有使用。再看下单节点数据的存储分布：

这个是该产品组件的默认安装配置，即单节点所有的分区进程都会将数据默认保存在一块物理磁盘上。说到这里，各位看官也都明白了，影响查询效率的因素其实就是“并行”，这个并行有两个，一个是查询进程并行度，一个是查询IO响应并行。从当前情况来看查询并行度是12，而底层磁盘响应每个物理节点竟然只有一个，也就是单节点有4个进程在争抢一块磁盘的IO。既然如此，就先拿这个并行开刀。在询问了客户及现场项目实施人员之后，了解到跑批时间段是在夜间，白天是报表应用，并且报表数据及明细数据在这个类PG的组件中可以从其他地方获得，这给了架构调整一个很大的便利。和客户与该项目实施人员商量之后决定进行调整（其实还有更大的坑，后面会略微提一下）直接干掉组件，重新部署！初步调整的过程很顺利，不到两个小时就完成了，只按照前面所说的情况做了三个调整：

1. 之前没有部署的物理节点调整后需要部署。

2. 之前单节点部署4个分区调整后改为单节点8个分区。

3. 单节点中每个分区需要对应单独的物理磁盘。

Ok！拿出之前备份好的表定义重新建表，找了一张诉求比较急，数据量单月亿级的表进行恢复，这张表在调整之前一个简单的汇总查询都用了十几分钟，调整完之后…… 结果亮了，55秒！大家都乐了，但我心中（可能嘴里也）嘀咕，其实还能更快，准备做第二次调整。由于SQL是前端报表工具生成的，翻开SQL仔细看了一下，在查询条件中是有些字段是非常明显适合做表分区的，但somehow该表的设计就是没有做表分区。好吧，那么就改一下表定义重新导数进行测试吧。嗯，没错，结果又亮了，3秒！

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说到这里，各位看官可能会呵呵了，“这个案例也没什么新鲜的啊，都是些基础的，没干货，不够惊心动魄。”我也承认，这个案例里惊人的效率提升并不涉及复杂的技术难点和纠结的取舍权衡，而只是源于一两个小小的设计规范和评审核查动作方面的疏漏。但我想说的正是在此：看似简单的问题实际会引发远期和巨大的后果，一个项目从初期规划到最后上线，按照严格的follow规范进行架构设计、实施和流程控制是非常有必要的。

本人曾经在一个甲方的系统部门待过，这个地方特别强调架构设计及规划，细致到了毛骨悚然的地步，流程的繁琐也是让本人曾经头疼不已。但这样的好处显然易见，系统上线了以后极少出问题，稳定性高的吓人，在那的时候曾经有个笑话是只要系统一出问题，就会跑去问是不是系统变更了。所以那里的变更流程也是繁琐的吓人，甚至变更步骤要提前写出来，细化到每一个命令行，并且有完善的回退机制（以及回退步骤）。其实，即使在互联网敏捷开发、快速试错的今天，基础系统，尤其是数据基础设施的搭建还是一个要求遵循规范、循序渐进的过程。

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我们来看一下要让系统高质量的上线运行，除了各种架构图以外，在规划期间还需要考虑哪些东西，简单列出来大概是这样的：

1. 服务器基础配置2.网络环境规划3. 数据存储规划4. 数据库系统规划5. 中间件规划6. 高可用规划

嗯，上面的列表远远没有细分展开 —— 说白了，数据架构规划是细活儿，这里面专家经验和架构规范缺一不可。数据架构规范是无数前人血泪凝聚而成，可能有冗余繁琐之处，但终究是提供了相对较科学的条理和方法；而专家在场，可以在规范的基础上做出合理的判断，查漏补缺，“想”得越细越安全。总的来讲，架构规范更容易被忽视，往往影响系统的坑都是非功能需求，而一般项目中，甲乙双方成员大多数只关注功能性需求，非功能需求都是经常让双方成员有意或无意遗忘的。

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最后也顺带说一下项目评审。老实说，我本人也是比较抵触评审这个环节的，因为谁都不愿意自己做的东西被别人指指点点，尤其还经常被明显不懂得人指点江山。可是换个角度想一下，正规的评审就是按照规范和标准逐一审核，包括：设备需求、系统部署结构、操作系统规划、基础软件部署规划、网络环境规划、存储容量规划，监控策略、备份策略等不一而足。如此繁多的内容也可以看出一个项目的复杂度往往不是一个人（即使是再资深的架构师）能全面掌控的，单一环节的负责人水平再高、再负责任，也不能保证其他环节也是如此。

前面提到的另外一个大坑是关于双平面网络部署的问题。双平面网络部署有一些明显的好处，但如果前期没有遵循规范，无论是否需要停业务进行调整都将是一个复杂工程，而且后期架构调整的成本要远远高于项目初期。一个项目的历史发展总是多因素并且非常复杂的，我无意点评这个项目以往的是非对错，但个人认为类似的项目如果能更多的按照规范进行架构设计、实施和评审，也许能更顺更稳更安心。

另外，很多项目细节甚至需要咨询客户和具体的实施人员才明白，所以评审会至少两次，项目详细设计完成后一次，上线投产前一次。上线前评审会就上线的内容、影响、风险、应急、回退、支持方式、系统验证、业务验证、上线准备材料、上线后跟踪等方面进行评审。这样经过严格的双保险评审后，绝大多数的隐患都会被扼杀在摇篮中了。

近年来大数据发展越来越好，身处互联网的环境中，突然发现，周围的人经常谈的话题变了，很多人都在谈论大数据、人工智能、智慧城市，大数据中心等大数据相关的内容，看来大数据是真的火起来了，但是大数据到底是什么？很多人其实并不清楚，今天就为大家分享下，到底什么是大数据？

下面我们一起来看看大数据的概念

马云爸爸说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据高级研发工程师、大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

大数据作为一个新兴行业，这两年很是火热。我们进场在网上看到一些数据，比如下面这些：

1.据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。2.根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

以上是各类分析大数据行情的文章中经常见到的数据，那么光从这些数据来断定大数据的发展前景是不是靠谱？大数据的真实的前景到底是怎么样的？

想必是很多想要从事大数据或者对大数据感兴趣的朋友们最关心的问题之一。

本周四晚上，我们准备了一场关于大数据行业发展前景深入剖析的公开课，一位资深大数据行业的专家，将为大家进行一场关于大数据行业发展前景的深度剖析。将为大家一一讲解大数据目前的发展现状以及后期发展的大趋势。

分享嘉宾介绍：

杨老师

前全球十大咨询公司ESG亚太区分析师，对云计算、大数据有深入研究，曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告，并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。是最早接触大数据的一批人，在国外多年的大数据相关工作经验，让他对于国内大数据发展的路线和前景有着比一般人更深的理解。

时间：2017年11月9号，本周四晚上

大数据的发展现状如何？后期的发展前景到底好不好？让我们本周四晚上，一起听专家深度的剖析大数据行业的发展。

大家可以进群，提前了解本次公开讲座的更多信息。

大数据是当前较为火爆的一个词汇，究竟什么是大数据、大数据的概念是怎样的？大数据有哪些特质，大数据有哪些技术方面的要求，大数据对当前社会产生了哪些重要的影响？

国内知名大数据专家、中科院计算所博士、职品汇创始人龚才春博士对此做了详尽的分析，他指出：“从常规定义来讲，大数据就是大小超出常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据库，并且也强调，不是说一定要超过特定TB的数据集才是大数据。这个定义并没有诠释什么是常规的数据库工具，也没有诠释大数据与数据量的关系，是一个比较原始的大数据定义。”

而国际数据公司（International Data Corporation，简称IDC）则从四个特征定义大数据：数据规模庞大（Volume）、数据更新频繁（Velocity）、数据类型多样（Variety）和数据价值巨大（Value）。

龚博士认为，在上述四大定义的基础上，一般偏向于再加上数据处理复杂（Complexity），构成相对完整的大数据的定义，这就是大家耳熟能详的4V+1C。

1.数据规模庞大（Volume）

当数据规模很小时，属于传统的“小数据”时代的问题，已有非常成熟的数据存储、计算、分析、呈现方案，数据模型也有非常多的研究。大数据必须是规模异常庞大的数据，只有当规模庞大时候，才有新的研究价值。

前面已经提到，大数据的大，不是说一定要超过特定TB的数据集才是大数据。由于计算能力、存储能力、分析能力的有限，现在看起来很简单的问题，在历史上可能都是大数据的问题。辽沈战役中，司令员林彪对战报要求很细，包括每支部队歼敌多少、俘虏多少；缴获的火炮、车辆多少；枪支、物资多少……一天深夜，值班参谋正读着一份某师上报的战斗缴获报告，那是该师的下属部队偶然碰上的一个不大的遭遇战，他们歼灭了一部分敌人，缴获了一些战利品，敌人余部逃走。林彪听了汇报后，立即口授命令，全力追击从胡家窝棚逃走的那股敌人，一定要把它彻底打掉。果然活捉了国民党新编第六军军长廖耀湘。这些数据在今天看来，规模非常非常小。但在当时这已经是“大数据”了，林彪懂得分析数据，从缴获中手枪和冲锋枪的比例准确判断出敌方的指挥部在胡家窝棚，这也算是大数据分析的魅力。

2.数据更新频繁（Velocity）

我们知道摩尔定律揭示了处理器分析能力与时间的关系，也就是说，每隔18个月左右处理器的分析能力翻一番。对于一个静止的数据集，哪怕今天我们的处理器无法处理，存储器不好存储。随着技术的进步，未来可能变成非常容易处理，就像我们现在看着当年林彪分析战报一样，这些战报数据的处理今天已经变得非常非常容易了，在今天已经不算“大数据”了。

大数据技术，要求我们更多地想出“巧妙”的分析办法，提成更“优秀”的处理模型，而不能只依赖存储能力、处理水平、网络带宽等硬件设备的性能改进。所以大数据技术，对分析对象要求是频繁更新的数据集

3.数据类型多样（Variety

传统的关系型数据库，无论从理论上，还是在应用上都非常成熟了。关系型数据库一般保存格式固定、类型单一的数据，几十年的数据库理论、数据挖掘、数据仓库的研究，已经有相当多的研究成果。

大数据要求我们的分析对象是异构、异质的数据集，可能包括文本、音频、视频等多种形式，也可能是结构化、半结构化的或无结构的。

4.数据价值巨大（Value）

如果数据没有价值，我们就没有分析的必要。因此，大数据要求我们处理的数据集是有巨大商业价值或社会价值的。阿里巴巴愿意花巨大代价提高推荐系统的准确性，就是在于其推荐系统的准确率的提高，能大大提高平台的交易量，从而具有非常巨大的商业价值。我们在全国部署“天眼”系统，提高大数据技术在天眼系统的分量，就是因为天眼系统分析能力的一小步提升，都能在降低犯罪率、打击犯罪、保障人民群众安全、信用取证等方面都有巨大的社会价值。

在Value这个层面，我们除了要求价值巨大外，我们一般会增加一点要求，那就是价值密度极低。我们常说，大数据是一个“金矿”，金矿就包含两个方面的含义：一方面，黄金很值钱，金矿很有价值；另一方面，金矿不是金库，几万顿的矿砂，也许只有几十公斤黄金，也就是说金库的价值密度是非常低的。大数据的价值方面的含义，也要求价值密度非常低。如果数据集中每一条数据都是非常有价值的，那也就无所谓“挖掘”了，没有挖掘，大数据的意义也荡然无存了。

5.数据处理复杂（Complexity）

IDC公司的大数据只有4V的特征，我们一般偏向于增加另一个维度的要求：数据处理复杂。例如，统计中国人口的平均年龄，这个数据量是非常庞大的，有接近14亿条记录；这个数据也是动态更新的，每年都有几千万人出生，几千万死亡；这个数据集也可以是多样的，湖南的数据可以放在mysql中，湖北的数据可以在oracle中，北京的数据可能在Txt文件中，上海的数据可能在Word文档中；这个数据集和这个分析都是有价值的，但是平均到每一条数据，价值又非常有限。也就是说，这个问题是符合4V特征的，但是这个问题怎么看都“太简单”了，年龄加起来求平均即可，不能成为真正意义上的“大数据问题”。

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随着数据科学和大数据作为主流职业选择的出现，不少人对相关职位名称的内涵存在一定的混乱，有些人认为大数据等同于数据科学，另外有些人则认为大数据是数据科学的子集。数据科学已经存在了很长一段时间，而大数据则是相当新的，它源于数据科学。

下面是数据分析师，数据科学家和大数据专家之间的一点比较。

数据分析师

1. 定义

使用自动化工具，他们可以获取分离的数据和见解。他们定义数据集并进行广泛的人口统计分析以确定与业务和产品相关的策略。

2. 所需技能

编程，统计学和数学，机器学习，数据可视化和通信技术，数据处理和数据集定义

3. 适用领域

医疗保健，保险，旅游，行政，游戏，分布式系统

数据科学家

1. 定义

获取数据，构建和维护数据库，根据各种需求清理和分离数据，并从事数据可视化和分析工作。

2. 所需技能

SAS/R/类似工具，Python，Hadoop，SQL，重构数据，数据库构建和管理

3. 适用领域

搜索引擎，广告，自适应算法，AI系统

大数据专家

1. 定义

处理连续大量的数据，定义用于分析的参数和数据集，并编制分析系统，为企业提供战略见解。

2. 所需技能

数学和统计学，程序设计和计算机科学，分析技能，商业战略

3. 适用领域

零售，电子商务，金融服务，通信

正如所看到的，数据分析是这些选项中最基本的。数据分析师的工作有更广泛的应用，因此在不同的行业应用更加多样化。即使数据分析师的教育和学术要求也较低。

接下来是大数据工作，这些工作相当复杂，需要高级技能。有时候，大数据认证是获得大数据分析师工作的强制性要求。由于数字技术在各行业的普及，大数据工作的范围日益扩大。

最重要的是数据科学工作。数据科学认证是获得工作的必备条件。数据科学家的范围比大数据要低，这是由于数据科学不同的概况所致。

有了以上信息，数据分析师、数据科学家和大数据专家之间的差异应该清楚。这个信息可以用于在数据分析和商业战略领域制定更好的职业规划。

原文链接：https://blog.csdn/chszs/article/details/80658582

作者：chszs

自从2015开始，大数据逐渐火起来了，到2017年，大数据的发展已经深入到各行各业中，而且像百度、阿里巴巴、腾讯以及很多大型互联网企业，都在大力招聘大数据人才，而现在大数据行业的现状是怎么样呢？

下面我们来看一些数据

以下是国外的大数据相关行业的发展形势：

20世纪90年代起，欧美国家大量培养数据分析师，到现在，数据分析师的需求仍长盛不衰，而且还有扩展之势。据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少技能之一。大数据分析师和大数据工程师是分不开的，没有大数据研发工程师对数据进行采集，挖掘的步骤，分析师是无数据可分析的，所以这两个职业将是未来最具发展潜力的职业。

以下是国内大数据发展的情况：

1.据数联寻英发布《大数据人才报告》，目前全国大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才缺口将高达150万。2.据LinkedIn的《2016年中国互联网最热职位人才报告》表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。3.据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国数据分析人才缺口将达1400万，在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

从上面这些引用的官方的权威数据来看，大数据在未来的前景一片大好。

目前很多人都听说过大数据，人工智能这些概念，但是大数据到底是什么？什么样的人适合从事大数据行业？新手该如何进入大数据行业发展？

这应该是很多对大数据感兴趣的人想要了解的问题，但是目前大数据真正从业者少，资深的专家更少，所以网络上也很难找到比较专业的回答。

但是，这次不一样，考虑到很多人都想对大数据有一个深入全面的了解，我们特别邀请了一位大数据行业的专家，为大家进行一次大数据行业的全面解析，深入浅出。

分享嘉宾介绍：

杨老师，前全球十大咨询公司ESG亚太区分析师，对云计算、大数据有深入研究，曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告，并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。在国外多年的大数据相关从业经验，让他对国内大数据发展现状以及前景比大多数人有着更深的前景。

本次分享在腾讯课堂，可以进入搜索：1小时带你敲开大数据之门了解更多大数据相关信息。

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