21世纪是世界经济发展的时代，是科学力量加强的时代。在这个科技飞速发展的时代里，几乎每天都会有全新的概念提出。自从2016年底马云提出了新零售这个理念以后，国内的各行各业、特别是电商与实体店主们都绞尽脑汁想将其给研究透彻了，各大网站和媒体也纷纷发布了不同人士对新零售的分析。如何做到新零售的转变，在一段时间便成为了经营者和运营公司们最关心的事情。

当你仔细研究过新零售的概念和特征后不难发现，它其实是对以往零售中不足或鸡肋进行整改并升级的一种“加强版”。对于消费者：提高体验感；对于经营者：提升用户流量、精准营销……这都是关注新零售时最在意的几点要素。

国际商业机器公司（IBM）提出大数据拥有：大量、高速、多样、低价值密度、真实性的特点。而在2012年出版的《大数据时代》中也提出：大数据是指不利用抽样调查这种捷径，而选择使用所有数据分析处理。

大数据的重要意义不在于掌握了多少数量庞大的信息，而在于对这些信息数据的处理。从它的这种特点来分析便不难得知它在新零售中起到了什么关键性的作用。

进行营销的过程中需要调动大数据库内的用户信息，并进行技术分析，得出他们现在需要什么，甚至还可以得出日后可能需要什么样的消费。比如：一个用户购买了大量的婴儿衣物，便可由数据得出他家有新生儿，并且分析接下来还很有可能需要婴儿的奶粉，便可以通过这些数据分析给他推荐相关商品。若要通俗点来说的话便是和“猜你喜欢”非常相似了。

想要真正做到新零售，大数据是不可或缺的一项技术支持。但很多平台不是无法保证数据的数量或精准性就是对这些数据的独享，这导致经营者们无法从根本上解决对大数据的需求，而且在进行针对性宣传的时候无法达到理想的效果。

但团卖物联却将大数据沉淀在商圈，让商圈能够自主调动信息库中所需的信息，让这些信息能够真正的功能最大化。这都是为了让合作店家能够享受在大数据支持下的新零售带来的好处。

现在微信的用户量越来越多，与此同时微信的功能也越来越完善，微信公众号自然也就不用说了，现在几乎会玩微信的都会关注一些微信公众号。那么这和大数据有什么关系呢？

首先先来了解一下什么是大数据。大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这是百度百科的解释。简单点说，大数据就是字面上的意思，它所涵盖的信息是海量的，它跟一般的数据不同，它带来的信息是多维度的，就连常规的数据处理模式都无法处理它。

微信的用户量这么大，它拥有的数据肯定也是很大，这就需要用大数据技术来分析这些数据。经过大数据技术的处理，微信可以更好的对用户进行管理，也能更加了解用户使用微信的习惯，有助于功能的完善和新功能的开发。

公众号分析需要用到大量的数据，这时，大数据的作用就很明显了。公众号的覆盖面非常的广，使用的人群也很多，很多行业都慢慢运用公众号来做广告投放或者做活动宣传，这样得到的数据的类型是参差不齐的，所以说，运用常规的数据捕捉、管理和处理是很难的。可这恰恰是大数据的强项，容量大、数据类型多样性、获取数据速度快等等这些都是大数据的特征。

大数据的多维度和时效性更有利于公众号的分析。多维度指的是从多个方面，不同层次等去获取信息，即使是一些关联度很隐暗的信息都能捕捉到，这样可以帮助公众号精准的定位到目标用户，更好做到精准内容，精准投放，影响精准客群。时效性是指获取信息和传播信息的高速，在信息时代里，很多东西可能下一秒就会发生变化，所以获取信息和传播信息的速度必须要够迅速才能更好的跟上时代的脚步。用这样的速度做公众号分析，更好的了解了这个公众号各方面的优劣。

综合以上，运用大数据来分析公众号，能更好的全方位的了解一个公众号的所有。

今天要跟大家说一下数据的价值以及如何衡量的问题。这两天我们一直在讨论阿里巴巴的价值，阿里巴巴现在已经不仅仅是一个电商公司，它实际上更是一个数据公司。

为什么说阿里巴巴是一个数据公司？

说阿里巴巴是一个数据公司是有原因也是有意义的。我们在使用淘宝天猫等产品的同时，阿里巴巴的服务器上会记载我们的一举一动，而这些都是需要优化的数据。

比如，你今天在天猫上买了一个iphone8，那么天猫的后台数据就会推测你是不是要买一个苹果的手机壳，如果你没有买手机壳，那下一次在登陆淘宝或者天猫的时候就会在推荐页面出现手机壳。所以淘宝的后台周期预算是非常聪明的，这就相当于每一个人看到界面都是定制的，由此可见，阿里的智能运算已经是非常优化了。

再比如，你现在想要买一个书柜，可是挑了很多种，最后确定在某几种之中反复挑，但是没有下单。这时候淘宝的后台就会在后面深度搜索、深度优化、深度学习，根据这些数据进行一个大数据的回归。就像我们在亚马逊上通常会看到“买了这本书的人也买了那本书”这样的推荐，同样的原理，当你在选择书柜但是没有下单的时候，平台数据会对比买了类似产品的人会更喜欢哪些东西，然后再根据用户的浏览记录和停留的时间，再向该用户推荐特定东西。

（淘宝推荐页面）

通过上面的例子，我们可以看出阿里巴巴实际上更偏向数据公司。

这个数据是非常可怕的，因为它是不断演进的。十几岁买的东西和六十几岁买的东西是不同的，通过后台的这些数据，能够反应出在不同的时候都你喜欢什么样的东西。比如，一个人总买阿迪达斯的鞋，那就可以分析出这个人是阿迪的粉丝，就不会为其推荐安德玛和耐克；如果知道一个人喜欢Apple，就不会推荐三星，但是有一天这个人看了华为，它就可能开始为其推安卓的手机。

阿里的数据不仅仅体现在这个方面，在阿里云中也有体现。云的服务是非常强大的，阿里云的市场也是一个上升的市场，市场存量越来越大，不仅仅是500强，很多中大型企业以及小型的企业也需要运算。

云是什么东西呢？

简单地讲，云是一个远端的服务器和一个存储的地方。它不仅仅是一个我们理解的把东西存储上去的云盘，更多的是远端的运算功能和一些功能的外包。所以“云”也是非常强大的。根据你的企业经营的范围，以及你的一些特性，通过一个数字化的处理进而能有更深层次的了解。比如做零售需要哪些模块，做游戏的需要哪些模块，做电商的需要哪些模块，卖汽车的需要哪些模块，卖手机的需要哪些模块等，这些都是云处理的常见模块。阿里会根据个人或者企业的消费习惯，给你推荐更有效的、最适合的云服务。

数据的作用与估值

一提到阿里就很容易提到京东，京东跟阿里到底是什么样的关系呢？

这是一个复杂的问题，而且在每一个细分领域这两个公司的情况都是不一样的。今天就只是从数据的角度简单给大家分析一下。

在讲解数据的作用之前，我们先做一个假设分析。比如，阿里的数据是京东的数据的两倍（零售或者金融等方面的数据），那么思考一下阿里巴巴的数据要比京东的数据贵多少钱呢？倍数关系是怎样的呢？

为了估算方便，假设京东金融的数据是蚂蚁金服的二分之一（实际上要比这个少很多），蚂蚁金服是2，京东金融是1的话，那么蚂蚁金服的估值应该是京东金融的几倍？是2倍吗？一定不是，可能是20倍甚至200倍。这就好像把姚明和潘长江放到一起对比两者的篮球技术。虽然身高的对比我们可以直观的看出来，但是两个人的篮球技术绝对是无法通过身高的比例来衡量。

同样的道理，放在蚂蚁金服和京东金融上也是一样的，数据越多，可做的事情就越多，如果数据是两倍，那么在估值方面远不止两倍，可能是几十倍几百倍的增加。当然，我们要知道，实际上蚂蚁金服和京东金融的数据倍数也不是2：1这么简单，虽然这是我们的假设，但是希望大家能明白这其中的道理。

之前讲阿里巴巴是中国唯一一个真正闭环的企业，从零售、物流、金融到阿里云，这些东西都需要数据的积累，而阿里在这些方面都有布局，也都是核心业务，所以阿里是一个伟大的闭环公司。同时，我们在理解阿里巴巴的时候，要把它理解成一个数据公司，因为其真正的核心竞争力不是天猫界面多好看，也不是叫天猫还是叫京东，这都是门面上的差异，而真正的差异是后面的内核。京东本身是没有什么比较好的云服务，但是阿里有特别好的数据，所以阿里的估值，在同等条件下，会比京东高出许多。

此外，还有一点，就是大家不要只看GMV。GMV全称Gross Merchandise Volume，在电商网站定义里面是网站成交金额，实际指的是拍下订单金额， 包含付款和未付款的部分。如果单看GMV数据，相信大部分企业都比不上火车站，因为火车一年能运几十万亿的东西，所以通过此数据来判断火车是否比阿里巴巴更有价值是不正确的。

实际上，阿里巴巴是一个不断颠覆自己的公司，从当年的B2B，C2C，B2C到金融再到云等等，这个公司一直在不断的颠覆自己。现在它最基础的零售业也在不断的发生变化，比如阿里现在已经开了线下店“盒马鲜生”，大家可以刷脸刷信用，不断改变优化用户进店的体验。这些都是零售业已经或者正在发生的变化。

作为一个数据公司，我相信会在将来出现很多我们还没有想象到的东西。随着物联网的进一步发展，未来阿里巴巴很可能会跟亚马逊一样布局智能家电。比如，你每天早晨起床智能家电就会给你反馈今天的天气，告诉你温度；或者为你测量体温，告诉你个人健康状况；又或者在你想喝啤酒的时候为你智能下单，帮助你选择等等。这不仅仅是一个单向的东西，它很可能会随着技术与消费体验的升级，变成一个咨询式的定制式的，并且随着你的心情、你的状态、你的各种情况而变化体验式服务。

随着智能硬件的发展，这些事情将会逐渐发展成为现实，而如果阿里巴巴在未来的几年中对这方面有一个更好的布局，那它将会更加准确的成为一个数据公司，也会在这其中越来越接近我们的生活，或许有一天可能发展到大家都不需要去问百度了，只要去问各种智能硬件就好了。如果这真能实现，那将会是一个非常可怕的趋势。

我们投资一定要跨过自己的“障”，要有自己的想象力。就像手机一样，诺基亚的手机其实没有任何问题，为什么现在没人用了？因为手机现在不仅仅是一个通信工具，更大程度上是一个便携的移动工具和娱乐工具，更大的功能是完成娱乐与沟通。

同样的，阿里巴巴在很大程度上抓住了一个大趋势，逐渐成为一家数字化公司。未来我们消费趋势可能不仅仅是“我想要什么”，而是阿里觉得“你是否需要这个东西”，因而给你智能推荐。从数据的分析和发掘的角度讲，可能其他公司都会比阿里差很多。作为一个闭环的数据公司，阿里巴巴未来的核心竞争力会非常大，这也是我们能从数据分析中得出来的结论。

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大数据在国内火了好几年了，现在依然呈火爆的趋势，为何会有这么多人想做大数据呢，肯定不会仅仅只是大数据的薪资待遇，比大数据薪资待遇更高的也有不少，下面我们来看看它火爆的原因究竟有哪些。

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看上图，这是一张大数据技术需求分布图，主要是数据分析、数据开发、数据挖掘、云计算四大块，其中数据分析和数据开发占了绝大部分，这是由于我国大数据领域还处于基础阶段，对于数据的开发和分析需求巨大，而对于高级一点的挖掘和云计算则是进一步需要发展，目前也有火的势头，所以及早进入是有比较大的前景的，优势也会特别明显。

说到行业选择，肯定是少不了薪资待遇的，大数据领域是无上限的行业，但是目前仍然集中在5K-10K这个阶段，10K-15K的需求也很多，这还是在大数据基础阶段，随着大数据的发展，未来几年的薪资肯定会更高，而且能够到10K以上应该算是一个比较可观的待遇了吧

帝都果真是帝都，硬生生的占据了全国36.5%的需求量，比上深广三个城市加起来需求还高。在大数据领域，北京确实不亏为执牛耳者，大数据的技术氛围是其他城市短时间内无法匹敌的，所以如果真的想投入这一行当，建议还是考虑去帝都喝几年的浑水，妥妥的有帮助。

这个可能是很多应届生或者工作没多久的人都特别关注的了，在其它比较成熟的行业里面，公司招聘比较看重工作经验，应届生工作难找成了再正常不过的现象，而大数据领域则不同，经验不限的已经占据了近一半的需求，在剩余的需求中，1-3年的大数据中低级工程师的需求比较高，3-5年的大数据中高级工程师需求次之，对于5-10的“砖家”依然还是有需求的。为什么鲜有10年以上的呢？那是大数据在我国的发展都没有超过10年，你又从哪去找10年以上经验的人呢，当然如果是包含了开发经验的就另当别论了。。

所以不要担心进入大数据领域没有经验不好找工作，大数据这个方向，平均经验不会超过2年，普遍在1.5左右，能够有3-5年的真实技术背景，就是半个“砖家”了，能够有七八年，那绝对是元老级人物了，所以还不在坑里的盆友，赶紧到坑里来，再不来，1-3年的就成砖家了，而到时经验不限估计就成绝响了。

找工作肯定也需要看学历的，上图是大数据领域对于学历的要求，不限、大专、本科占领90%以上的需求，对于本科毕业的盆友，学历不是你需要担心的问题，即使大专的小伙伴也有将近40%的需求。

互联网行业是大数据的起爆点，除了互联网/电子商务行业，传统的诸如计算机服务/软件、金融/基金/证券/投资、通讯行业以及其他专业服务领域等，都在热火朝天的搞大数据，如果你真的想练就大数据的“本领”，建议还是优先选择互联网或者电子商务行业，等你学成归来，再去支援其他传统IT行业的“大数据西部”建设。

说了这么多好听好看的，下面是该提醒一下各位学习的内容了，主要是Hadoop生态的相关技术，例如hadoop、spark、HDFS、Hive等，基本已经成为了大数据领域的必备技能。在语言方面，依然是JAVA、Scala、Python等。这就作一个简单的提醒，学习大数据技术不是一朝一夕可以的，小伙伴可以看看我以前发的文章了解更多需要学习的内容。

在你学习技术之前呢，上图你可以作为一个参考，贪多嚼不烂，选择一个适合自己的领域重点学习，目前来看，能把大数据所以技术都搞明白的没有几个，而且那些都是元老级的人物了，作为还没进坑的首要目标的是先进坑，在坑里站稳了脚跟才能发展自己的坑。

看完这篇文章你是否会心动呢？是否想跳进大数据这个坑？如果小伙伴想学习或者交流大数据领域的相关技术的，可以加下图片下方的群，有很多大数据的学习视频可以下载，也有很多同行的朋友一起交流，还有大数据架构师每天分享技术及解答问题

关注我的人都成为了月薪5w以上的技术大牛

有效的大数据研究方法将有助于解决企业面临的一些常见规划的挑战，特别是将投资重点与战略结合起来的规划。

　　研究方法可以帮助大数据管理者收集更好、更智能的信息。利用大数据和分析的企业，特别是在研究方法的帮助下，发现他们的盈利能力和生产率比竞争对手高出五到六个百分点。

　　企业可能认为利用大数据能够大幅提高效率，因此立即寻求采用大数据管理，但如果没有适当的研究方法，大数据成功管理所需的时间和投资可能就不会有很好的回报。许多无法从大数据中获得最大收益的公司，是因为他们缺乏关于大数据、分析和相关工具如何交互的计划。

　　在创建大数据方法时，谨慎的业务团队应该包括数据科学家，技术专家，工作人员和高级管理人员，这些角色结合他们的专业知识来制定一个全面的计划。项目启动和团队选择是研究方法成功的关键，因为它将影响企业必须做出的决定，以及这些决策如何影响最终目标，以实现更快的增长或更高的利润率。

　　一个大数据方法应该处理的领域包括选择理想的分析工具和模型，确定要集成哪些内部和外部数据，并制定一个适应数据流的目标组织结构。

　　汇总和整合数据

　　大数据可能是影响公司盈利或亏损的战略决策的生命线。特别是在当今的数字时代，许多企业都迷失在大量的数据中，难以识别相关性。由于社交媒体平台的大量涌入，其数据量特别庞大，但这些数据为企业提供了对客户数据和行为的洞察。

　　汇总数据和了解哪些数据是优先考虑的因素是建立方法学的一个重要方面，可能需要进一步投资新的数据功能。短期选择包括将问题外包给数据专家，但这种方法可能是成本高昂的，对于一些企业来说可能感觉难以承受。而在内部，企业可以通过将交易与其他数据分开来努力整合分析报告。他们也可以尝试实现数据治理，以避免在准确性和一般合规性方面的失误。

　　利用分析模型和工具

　　虽然在构建一个方法时，数据的整合是至关重要的，但是如果没有高级分析模型来帮助优化结果，并根据这些数据预测结果，那么其整合就没有多大的价值。还有一种方法需要确定模型如何创造商业价值，例如，关于客户购买历史的数据如何影响他们通过电子邮件收到的折扣类型。

　　此外，该方法应该利用分析模型来帮助解决有关数据存储的优化问题。可以从有意义的数据中分离出多余信息的模型可能会影响企业的底线，从而对生产力和结果产生巨大的影响。有助于将数据集成到日常流程和业务活动中的工具可以为许多功能提供一个易于理解的界面，从雇员计划到决策提供哪种类型的折扣。

　　行业会因核心领域的不同而有所不同。例如，一家运输公司将比静态店面更依赖GPS和天气数据，而医院则需要有关药物功效的数据。无论如何，在分析大数据时，如何与日常和长期的生产力相互作用的数据应该是最重要的。

　　方法规划的挑战

　　一个有效的大数据研究方法将有助于解决企业面临的一些常见规划挑战，特别是将投资重点与战略相结合，重点放在速度与成本之间的平衡。

　　如果一种方法能够检测异常数据段，就可以帮助研究人员进行研究和提高总体效率，帮助提醒研究人员需要人工分析的领域，以及预先存在的机器学习和自动交易数据。大数据研究方法应该准备好识别异常，并制定计划如何解决这些问题。

　　此外，涉及数据共享和有关人员数据的使用时，不负责任的大数据研究的方法可能会陷入法律和道德问题，特别是在社交网络地图中。因此，其方法应该考虑效率和生产力，同时也要注意道德问题。

　　大数据研究的道德方法论，通过相关分析工具将数据组合并整合到有组织的系统中，可以为企业提高生产力和盈利能力。

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谈到大数据云计算，那基本上不用我多说，这个是新的时代特有的产物，也是科技发展的必然。大数据已经不只是实验室阶段了，而是已经悄悄进入我们的生活中，无时不刻默默地注视着你的每一举一动。大到你的公司的根据大数据技术做决策支撑，小到搜索引擎根据你的习惯为你推送内容。我们可以说人类是大数据技术的创造者，也是大数据技术的享用者，大数据就像影子一样伴随着你。我觉得，自从有了大数据之后，缺少大数据支持的社会是不完整的，只能说是摸索着的。大数据的确带来了福音，也带来了很多问题。当搜索引擎能优先推荐给你你关注的内容，也意味着能熟知你的生活习惯，这被一些不法分子利用了可能是一件危险的事情。当你运用数据挖掘技术成功地为你的公司优化投资、辅助决策时，商业机密就是这些数据，数据的存在价值联系着公司的命脉。甚至可以说，数据胜过一些基层员工，数据就是资金流。

我是同时学软件和财务的，对大数据也有一定的了解。只能说对这些有一定粗浅的了解，一些具体的数据我就不多提，那些都会出现在各大公司的总结上。大数据技术依赖于许多数学知识、统计学知识。之所以决定学大数据，暂不说它带来的科学用途，就说一些自身的体会吧：

多一种选择。大数据技术，与人工智能技术都风靡于这个时代，但是人工智能技术还是偏软件技术，还是有所依托的，比如说AlphaGo。但是大数据技术，可以看成一种新的统计学知识，开始广泛服务于一些商业公司。从低年级开始学习，后期可以用于分析一些案例、或者提前进行相关行业的实习、服务外包。这个就不止于软件行业了，也为你提供了进入经济管理的途径。

参加比赛。大数据技术在国内的比赛众多。以官方的比赛和各个企业举办的比赛为主。如阿里天池大数据竞赛、DC竞赛、高校计算机大赛等比赛，参加比赛可以让你受益众多。在进入企业实习、保研加分都有裨益。

2.研究学习。大数据知识，并非前端开发那么简单，而是有一定知识含量、有一定逻辑思维能力的知识体系，需要不拘一格的研究学习，提前学习大数据知识，可以提前进入实验室，或者跟着导师做项目。其实知识都是有用的，同一学科的知识，越看起来高深的知识，在你层次越高就会用到。比如说很多人认为学微积分没用，那也只是一种偏见，每天搞搞简单的开发，从事那种外面公司培训几天就能会的技术了，自然用不到，但是你做卷积神经网络呢？你搞大数据呢？那些数学知识都是九牛一毛。学习离散数学，许多人会觉得没有用，但是对于一些算法设计者，图像处理工程师来说，图论都是不错的课程。

3.达到一定高度。很多年前，一些普通高校的毕业设计就是一些简单的APP系统的设计，最多有个socket、一个数据库就可以毕业。但是随着现在人工智能、大数据云计算、区块链的发展，那些简单的编程就显得一般。你甚至作为大一大二的锻炼项目。我觉得现在找工作很多都要求比如说“算法基础良好”“熟悉Linux底层开发”“熟悉TensorFlow”……因此看来，这些看起来华丽的宏大的外衣，就是你软件本科生活的进阶，更是计算机软件工作的开端，趁早接触大数据，是对时代的一种追随。

Java大数据是眼下最火爆的编程语言了，在这个iOS，Android相继没落；PHP相继饱和的时候，只有Java大数据能够保持着旺盛的需求。

很多人初学的第一门语言就是Java，Java自有其优势，它强大，精密，拥有着不可替代的性能和可维护性，可以说是最强大的语言之一了。

可以预见的是，未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的企业需要借助大数据，而Java最大的优势就是它在大数据领域的地位，目前几乎所有的大数据架构都是通过Java来完成的，我相信未来的10年，大数据会越来越火，Java高端人才的需求量也会越来越大。

那么下面我们来讲讲学习Java大数据的理由。

1.从语言排行榜上看

TIOBE编程语言排行榜是编程语言流行趋势的一个指标，每月更新，这份排行榜排名基于互联网上有经验的程序员、课程和第三方厂商的数量。排名使用著名的搜索引擎（诸如Google、MSN、Yahoo!、Wikipedia、YouTube以及Baidu等）进行计算，这个排行榜可以用来考查你的编程技能是否与时俱进，也可以在开发新系统时作为一个语言选择依据。

从排行榜我们发现，Java从互联网时代一跃成为主流编程语言，并从此高居榜首不下。

2.语言本身

出身好，血统高，伴随互联网发展而生，天生具有可移植性与跨平台性。开源免费，具有跨平台与可移植性，对于移动互联时代众多不同设备可以良好支持，对于大数据时代从众多前端设备中接收数据，要求后台开发语言必须具备跨平台性。

Java是一个开放的体系，得到了顶级科技公司的全力支持。集结了世界上最聪明的编程头脑，拥有世界上最大规模的开源社群。

在实际的大数据应用中，以Hadoop，spark等为代表的大数据框架无一例外采用Java作为其原生平台。

当下中国的各个城市正在经历高速发展的阶段，出行不便、车辆拥堵等交通难题几乎成为整个社会的痛点。你或许经历过急匆匆赶到公交站，忽然发现末班车已经开走的懊恼，或许经历过在公交站顶着烈日、吹着寒风等了很久却也等不到要搭乘的那辆公交的心塞，或许经历过上班即将迟到但乘坐的公交路段却发生拥堵的焦虑。

“城市病”是当前困扰市民出行的主要问题之一，《央视新闻》曾对北上广做过一项市民通勤调查，数据显示，在高峰时段有超过70%乘坐地上交通的市民遇到过拥堵情况，而自驾车的比例更高。在公布的《2016智能出行报告中》显示，拥堵造成的市民损失超过5000元，相当于基础岗位员工一月的收入总和。拥堵，让我们不仅失去了时间，更失了可观的金钱。而这种损失，并没有因为城市的扩张得到有效改善。既然传统野蛮式的扩张不能有效地改变现实情况，我们不妨把眼光放远一点，用“技术”思路来探讨下问题的解决之道。

随着物联网、云计算、大数据、移动互联网、人工智能等新技术的不断涌现，城市管理也在趋向智慧化。智慧城市是近年来火爆的词汇，其中移动化和数据化又是智慧城市应用的典范。济宁市政协委员、山东新众通董事长郭宪义在济宁市政协十三届第一次会议期间提到“基于人工智能核心技术的智慧城市有别于传统的城市综合管理。大体上，智慧城市是由被动的人工视频监控到主动防范、由事后回溯处理到事前预警、事中指挥、事后研判，由人工收集信息变为自动化采集数据、由单方防范到基于云计算的协同防范等新特点，将智能化管理广泛运用到城市建设的方方面面”。

所以智慧城市，更多地体现在线上、线下的完美结合，简而言之就是通过互联网与城市中各行各业的结合缓解“大城市病”、提高当地居民的生活质量，同时大幅度增加就业。

目前，全球范围内智慧城市作为“大城市病”的解决方案已有经验可以借鉴。2009年，迪比克市与IBM合作建立第一个美国的智慧城市，将一个拥有6万居民的社区与城市的公共资源结合起来，通过摄像头、公共设施、等数据搜集设备实现市民出行的数据化操作。就智能交通来说，现在的智慧交通应用已经能够很方便地进行整个大城市环境下的交通状况监控并发布相应的道路状况信息。但是这仍然是一种事后分析和处理的机制，一个好的城市交通流系统一定是基于大量的实时数据分析为基点，而不是在事后进行处理。

在我国最新公布的中国智慧城市排名中，排名不高的福州在大数据治堵单项排名中上取得了中国第二的好成绩。其实翻看媒体报道不难发现，福州交管部门十分重视大数据及人工智能技术。让大数据可视分析技术和人工智能技术为城市建设和交通管理服务，具有可行性，也将是承载城市平安、疏解城市拥堵、共筑和谐社会的重要推动力。

智慧城市是城市发展的全新模式，其在整治“大城市病”，改善城市交通拥堵方面有显著效果。但这种模式目前存在有效的数据少、散的问题，怎样充分有效地利用这些数据，挖掘隐藏在其背后的重要信息，是急需要考虑的问题。随着大数据技术的广泛应用，各部门各系统中保存着大量在不断增加的数据。如何充分有效地利用这些数据，挖掘隐藏在其背后的重要信息是关键。目前，在智慧城市的建设中，我们首要考虑的问题便是如何利用大数据技术进行各种数据的采集，尤其是城市交通数据。

随着大数据技术的不断发展完善、智慧城市建设的不断进步和城市摄像头采集数据的不断增加，城市交通信息元的采集并非难事。例如，通过街上监控探头识别路面车辆，自动判断拥挤车流区域并进行处理；识别车内驾驶人，高效抓拍交通违法，然后基于海量的用户使用数据，配合车辆 GPS 数据、公交 IC 卡刷卡数据、道路卡口数据等多源数据进行挖掘分析，再通过可视分析产品的多维分析能力，实现快速的警力调度，事故处理。这都可以为城市决策者提供有效的大数据辅助，优化公共出行交通网络，协助持续改善公交服务水平。

由此看来，我们离挽回经济损失的那天就真的不远了。

转载申明：本文部分书摘自大众网·济宁

特别说明：海云数据对引用原文有修改

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海云数据是中国大数据可视分析的领导者，提供企业级大数据整体运营与分析服务，依托于计算机数据视觉、数据算法等技术，探索大数据的潜在商业价值，为不同行业客户提供基于数据交互可视化的整体产品，真正实现将大数据应用于分析、决策和预判领域。

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因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。

下面我们一起来看看大数据专家写给大数据分析学习者的10个理由

为什么大数据是新的前沿

如果你想在这个世界取得成功，你必须学习趋势。通过查看可用于您的利基的分析数据，您可以确定不同的方法 ，您可以通过这些方式取得积极的成果。一切都取决于数据。从大型跨国公司到小企业。所有伟大的人都使用这些数据为公司的未来制定更好的策略。现在想象成为所有这种疯狂的中心。想象一下，在作出重大业务决策之前，他们是如何做到的?那就是你将和谁同行才能快速成为优秀的数据分析决策师?

你应该学习数据分析的原因

1.数据分析现在是顶级组织的优先事项

随着市场竞争的加剧，顶级组织正在转向数据分析，以确定其服务和产品的新市场机会。目前，77%的顶级组织认为数据分析是业务绩效的关键组成部分。这意味着大数据专业人员对公司政策和营销策略产生巨大影响。

2.增加就业机会

随着公司开始意识到他们无法全面收集，解读和使用数据，他们开始寻找可以这样做的专家。如果您查看所有主要的就业机会平台，您将看到越来越多的职位发布寻找数据分析师和顾问。具有这一特殊技能的专业人士的需求正在上升，而供应仍然很低。这为这一-领域的个人创造了巨大的就业机会。

3.增加数据分析专业人员的工资

随着需求稳步增长，供应依然低迷，数据分析专家越来越多地得到报酬。在印度，像现在这样，数据分析专业人士的平均支付比其他IT专业人士的平均水平高出50%。随着越来越多的公司意识到这些专业人员对组织的重要性，这一趋势在全球显而易见。

4.大数据分析无处不在

正如现在在当今工作场所使用计算机一样，使用故据分析专业人士来促进增长是缓慢的。DataAnalytics几乎没有任何部门保持不变。

5.你会有不同的职业选择

数据分析专家拥有广泛的职称和领域。由于大数据几乎在今天使用。您可以选择:

-指标和分析专员

-数据分析师

-大数据工程师

-数据分析顾问

这些只是您有以在大型组织（如IBM.ITrend.Opera.oracle等）中掌握的一些职位，并且可能性是巨大的。

6.您将成为公司决策的核心

工作场所不满的主要原因之一是大多数员工觉得没有决策权。他们经常觉得这只是一个很棒的公司轮毂。作为数据分析专家，您将成为您所选公司决策的核心。事实上，您将成为企业决策和未来战略的一个组成部分，从而为组织内部发挥重要作用和目标。

7.大数据分析的采用率很高

正如公司开始转向社交媒体品牌广告和客户参与一样，他们也开始转向数据分析。今天几乎不可能找到没有社交媒体的品牌。就数据分析适应而言也是如此。在不久的将来，每个公司都将需要数据分析专家。这使得它成为一个明智的职业生涯，实际上有一个未来的业务。

8. 数据分析正在快于预期

Nimbus Ninety进行的一项调查显示，数据分析的速度要比预计的快得多。调查发现 数据分析技术将在未来3年内寻找技术。

9.它代表完美的自由职业机会

在不久的将来，绝大多数的劳动力不会被束缚在一个雇主身上。人们正在稳步寻找各种各样的收入来源和方法，通过这些渠道找到完美的工作与生活平衡。数据分析，这是一个研究数字、趋势和数据的一般问题 ，为您提供了一个完美的机会，成为世界上一些最大的公司的高薪自由职业者或顾问。在很大的IT基础上，这种工作可以在任何时候从世界任何地方完成。因此，您不必被绑在桌子上。

10.开发新的收入来源

您可以分析并将好的数据信息用于良好用途，您可以轻松识别新的和未开发的创收流。这是通过增加收入来丰富您的生活的最佳方式之一。

以上算是关于大数据专家写给大数据分析学习者的10个理由，可见就目前来看，大数据分析工程师算是一个不错的方向，而且由于其对编程要求不高，学习门槛相较而言也比较低，所以如果想要进入大数据行业，但是又对编程不感兴趣的朋友，可以考虑往大数据分析方向发展。

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　　当今世界，社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长。 企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。处理如此大量的数据需要专门的工具和技术。 大数据是我们生活中重要的一部分。

　　目前，登录我们的Facebook帐户，在Instagram上传照片或者在Flipkart，Amazon或Snapdeal上浏览各种产品已经成为我们日常工作的一部分。 当我们在Whatsapp上看不到我们的信息时，我们觉得这一天是不完整的。 技术精明的世界正在被在线社交媒体如FB，WhatsApp，Twitter等所统治。那么，你有没有想过每天由社交媒体或各种企业应用程序生成的数据的百分比和百亿分之几呢？ 根据维基百科，每天有2.5eb的数据被各种在线应用程序所创建。 要管理和处理如此大量的数据变得相当困难。

　　大数据，顾名思义，是指在各种软件工具的帮助下，难以捕捉、管理或处理的海量数据。大数据需要使用各种技术和技术，比如预测用户行为或其他高级数据分析，以获取它们的有用信息，这可以进一步发挥杠杆作用。根据维基百科，大数据是一个数据集的术语，它是如此之大或复杂的，以至于传统的数据处理应用程序是不够的。 需要对其进行计算获取，组织和分析，以确定某些模式或趋势，以进一步便利处理，更新或管理如此庞大的数据。

　　大数据的五个V

　　我们可以借助以下特这来识别大数据：

　　1. 体积:大数据的特征很大程度上取决于生成和存储数据的数量。

　　2.多样性:大数据的类型和性质帮助分析人们有效地利用所产生的洞察力。

　　3.速度:大数据也通过数据生成和处理的速率来确定，以满足各种需求。

　　4.可变性:我们可以考虑一个数据集，如果它不一致的话，就会成为大数据，从而阻碍了用于处理和管理它的各种进程。

　　5.准确性:在一些数据中，质量会发生很大的变化，分析这样的场景会成为一项具有挑战性的任务，因为这会导致分析过程中的很多混乱。

　　与大量数据相关的各种挑战包括：

　　1.搜索，分享和转移

　　2.调整数据

　　3.分析和捕获

　　4.存储，更新和查询

　　5.信息隐私

　　企业如何开始利用大数据?

　　考虑到当今各种在线企业应用需求的巨大增长，当今时代被称之为企业时代。这一点最能说明的事实是，沃尔玛每小时约有100万笔交易。这个统计数据让人深思，各种企业应用程序如何处理和使用如此庞大的非结构化数据。

　　显然，有效使用数据可能是一项艰巨的任务，特别是随着新数据源数量的增加，对新数据的需求以及对提高处理速度的需求。 因此，为了提高运营效率和加速业务增长，企业需要应对和克服这些挑战。 正在采用各种大数据技术和方法来处理和获取这种非结构化数据集中的正确数据（这些数据是充分和适当的）。

　　在过去，许多企业都投入巨资开发各种数据仓库。它们可以作为中心数据系统来报告、提取、转换和加载不同的进程，还可以从不同的数据库和其他源(企业内部和外部)获取数据。由于数据的种类、速度和数量都在不断增加，这使得如此昂贵的企业数据仓库超载，造成了巨大的处理负担。

　　为了摆脱这个瓶颈，组织正在选择不同的开源工具，如Hadoop来卸载数据仓库处理功能。如果Hadoop与各种数据仓库一起使用，Hadoop可以帮助企业降低成本并提高效率。然而，由于Hadoop需要一些特殊的技能来部署，组织已经开始尝试其他的选择。戴尔，英特尔，Cloudera和Syncsort共同开发的解决方案适用于用例驱动的Hadoop参考架构。该技术借助体系结构简化了数据处理，帮助用户优化已经存在的数据仓库。此卸载解决方案使用Cloudera Enterprise软件提供Hadoop环境。 Hadoop的Cloudera Distribution（CDH）提供了Hadoop的所有核心元素，如可扩展存储和分布式计算。它允许用户将Hadoop部署周期缩短到几周，在数小时内开发Hadoop作业，并且变得完全有效率。 CDH还确保高可用性，安全性以及与大量其他工具的集成。

　　大数据企业模型

　　让我们对企业正在实现的一般大数据模型进行概述，主要包括以下几个中间系统或过程。

　　数据源:这些是实现不同大数据技术的数据集。它们可以以非结构化、半结构化或结构化的格式存在。有一些非结构化的数据集，它们是通过图像、音频/视频片段或文本的形式从几个社交媒体应用程序中提取出来的。半结构化数据集由不同的机器生成，需要较少的努力将它们转换成结构化的形式。一些数据集已经在结构化表单中了，比如来自多个在线应用程序或其他主数据的事务信息。

　　获取：在从多个源获取各种类型的数据集并插入之后，它们可以直接写入实时存储过程，或者可以写成消息到磁盘，数据库事务或文件。 一旦收到这些数据，就有各种各样的选择来保存这些数据。 数据可以写入多个文件系统，也可以写入RDBMS，甚至可以写入各种分布式集群系统，如NoSQL和Hadoop分布式文件系统。

　　组织：这是组织各种采集的数据集的过程，以便它们以适当的形式进一步分析。在这个阶段，数据的质量和格式通过使用各种技术来快速评估非结构化数据，比如在批处理中运行map-reduce进程（Hadoop）或者在内存中运行map-reduce进程（Spark）。还有其他评估选项可用于实时流数据。这些基本上是广泛的过程，使得开放的摄取，数据仓库，数据库和分析模型成为可能。它们通过管理新的和传统的数据处理环境之间的双向差距来扩展所有类型的数据和域。他们最重要的特征之一就是符合四个V的标准 - 一个庞大的数量和速度，多种数据集，而且在我们的分析运作的任何地方，它们也帮助我们找到价值。除此之外，他们还提供各种数据质量服务，帮助维护元数据和跟踪转型沿袭。

　　分析：数据集转换为有组织形式后，进一步分析。所以大数据的处理输出在从低密度数据转换为高密度数据之后被加载到基础数据层中。除了基础数据层以外，还可以将其加载到各种数据仓库，数据发现实验室（数据存储集，处理引擎及其分析工具集），数据集市或存储库中。由于发现实验室需要快速连接到事件处理，数据存储库和数据仓库，因此数据传输需要像InfiniBand这样的高速网络。这就是从大数据输出到数据仓库进行进一步分析的基本加载结果。

　　我们可以看到，存储库和数据仓库都提供了原位分析，这表明分析处理可以在源系统中进行，而无需将数据移动到其他分析环境所需的额外步骤。 SQL分析允许在每个数据存储上独立进行各种简单和复杂的分析查询。因此，数据处理或分析越快，系统的性能就起着重要的作用，决策过程就越快。有许多选项，如柱状数据库，内存数据库或闪存，使用它可以提高几个数量级的性能。

　　决定：这是通过使用多种先进技术进行各种决策过程以达成最终结果的地方。 这一层由几个实时交互式数据建模工具组成。 他们能够查询，报告和建模数据，同时保留大量的数据。 这些工具包括不同的高级分析，库内和数据库内统计分析，高级可视化，以及传统的组件，如报告，警报，仪表板和查询。

　　大数据对于企业应用程序的意义和作用

　　大数据在许多企业应用程序中的确扮演着相当重要的角色，这就是为什么大型企业花费数百万美元的原因。让我们看看这些企业通过实施大数据技术获益的几种情况。

　　1.结合各种传统企业数据对大数据进行分析和提炼，带给企业更深入透彻的洞察力。它可以带来更高的生产力，更大的创新和更强的竞争地位。

　　2.大数据在医疗服务中扮演更重要的角色。它通过使用家庭内的监测设备来帮助管理患者的慢性病或其他长期病症，所述监测设备测量生命体征并检查患者的进展以改善他们的健康并减少医院入院和就诊到医生诊所。

　　3.制造公司还在其产品中部署传感器来远程收集数据，例如通用汽车的OnStar或雷诺的R-Link。这有助于提供通信，导航和安全服务。他们还透露了使用模式，失败率等产品改进机会，可以进一步降低组装和开发成本。

　　4.使用智能手机和其他GPS设备的惊人增长为广告商提供了一个机会，当他们靠近商店，餐馆或咖啡店时，他们可以瞄准他们的消费者。零售商更了解他们产品的狂热买家。通过电子商务网站使用各种社交媒体和网络日志文件，可以帮助他们获得有关未购买产品的信息，以及为什么他们不愿意购买产品。这可以导致更有效的以客户为中心的微型营销活动，并提高供应链效率，从而实现更准确的需求计划。

　　5.最后，如果没有大数据，Facebook，Instagram，Twitter和LinkedIn等社交媒体网站将不会存在。他们向不同用户提供的个性化体验只能通过存储和使用关于该用户或成员的所有可用数据来提供。

　　大数据对于企业应用程序有多安全？

　　由于它涉及属于几个可能或可能不相互关联的组织的各种重要数据，或者它们的用户，因此大数据应该具有高度的安全性是非常重要的，这样就不必担心几家企业正在实施它。大数据基本上提供了全面的数据安全方法。

　　1.确保正确的人员（内部或外部）通过正确的渠道（通常使用Kerberos）在正确的时间和正确的地点访问适当的信息和数据。

　　2.高安全性可以防止恶意攻击，还可以通过对数据进行加密（使用Cloudera Navigator Encrypt）并保护数据在运动或静止时保护组织的信息资产。

　　3.它还使所有组织能够将不同的角色和责任分开，并保护所有敏感数据，而不会像使用DBA等的特权用户访问一样，使用各种数据屏蔽和子集技术来降低敏感数据的使用。

　　它还将所有传统数据管理的审计，监控和合规报告扩展到大数据系统。

　　令人惊讶的统计数据

　　全球数据的90％是在过去两年中创造的，预计到2017年，大数据将会从2012年的120亿美元增长到500亿美元。

　　数字世界的70％（900eb）由用户生成。

　　企业存储所有数据的80％。

　　白宫政府正投资2亿美元在大数据研究项目上。

　　到2020年，中国将占世界数据的五分之一。

　　数据可访问性增加10％，这意味着财富1000强公司的净收入额外增加了657亿美元。

　　根据商业管理书籍畅销书作家汤姆·彼得斯（Tom Peters）的说法，“不了解在新经济中将数据和信息作为有形资产进行管理的压倒一切的重要性的组织将无法生存。”因此，大数据的承诺真的有动力企业和企业来投资。我们需要继续研究和设计新技术和新技术，为各行各业采用大数据提供快速可靠的途径。我们需要不断提高技能，管理各种开源工具和技术，以充分利用最佳的大数据功能。这将有助于各企业管理日益增加的数据集并有效地使用它们。

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