最近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

“马云的无人超市”，“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点，都展示出了人工智能的快速发展，人工智能突飞猛进的进展是这些年来大数据发展的结果。

那么大数据就业前景怎么样呢？

一、大数据就业前景

《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。

《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师，而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明，高度稀缺的是数据分析人才，其供给指数最低，仅为0.05，。并且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

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高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

二、大数据就业方向

1. Hadoop大数据开发方向

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市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

三、就业薪资（具体数据从网络搜索）

1.数据分析师：北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较2016年，增长9.4%。

2.大数据开发工程师：北京大数据开发平均工资： 30230/月。

3、Hadoop开发工程师：北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师：北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

5、算法工程师：北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

每一个大学都设立了很多的专业，供学生们自由选择适合自己的专业。学生们比较偏向于选择一些较为热门的专业，希望能够对日后的就业有所帮助。专业的选择是很重要的，除了看重个人兴趣之外，还要考虑就业前景。有些学生想选择大数据专业，但是不知道大数据专业怎样，就业好吗？

什么是大数据？很多学生对大数据专业并不是很了解，这个专业听起来很高大上的样子。所谓的大数据是指将多种渠道收集到的数据进行采集、存储、整合、分析、控制从而得到的数据。多渠道得到的数据进行加工处理，目的是为了更好地为决策服务，得到的数据更加有用。

大数据行业在这几年来非常火爆，许多高校都开设了大数据专业，很多学生选择报考这个专业。毕业生的就业方向也是比较广泛的，可以根据个人兴趣选择适合自己的工作岗位。大数据专业的毕业生就业方向有：大数据应用开发类、大数据系统研究类、大数据分析类等等。从事的工作岗位有：大数据工程师、大数据分析师等等。

大数据领域里面蕴含有三个技术方向，第一个是大数据运维与云计算方向，第二个是数据挖掘、数据分析与机器学习方向，第三个方向是Hadoop大数据开发方向。毕业生们可以尝试着熟练掌握三者之一，当然全部掌握了是最好的。要是精通其一的话，那么将来的就业前景会是比较好的，而且薪酬待遇也是较为理想的。

现在是大数据时代，我们国家正在大力发展大数据，现在社会也是很需要这方面人才的。大数据方面的人才紧缺，很多企业高薪聘请有能力的大数据高级应用人才。大数据是一个热门的行业，要是学生们想选择大数据专业的话，那么需要好好扎实专业知识，为了日后更好地在大数据行业中获得较好的发展。

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。

大数据5V特性：

——Volume（大量）

——Velocity（高速）

——Variety（多样）

——Value（低价值密度）

——Veracity（真实性）

大数据的就业前景？

近年来大数据迅速发展，成为工业界，学术界，甚至世界各地政府，高度关注的热点。大数据领域正面临全球性的“人才荒”。而在国内，根据数联寻英发布《大数据人才报告》,目前全国的大数据人才仅46万,3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

对数据的占有和控制，将成为国家间和企业间新的争夺焦点。大数据正在成为继云计算之后的新的热词，大数据时代已然来临，大数据背后，隐匿着巨大的商机。包括IBM，微软，谷歌，亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场。

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。

职位技能需求

1.学历需求现状：大专最多，本科次之

2.工作经验需求现状：半数企业经验不限

从工作经验来看，69.1%的企业对求职者的要求是经验不限，这很大一部分说明的人才的稀缺，这对于应届大学生而言，无疑是一大机遇，因为企业对于工作经验要求的低，而应届大学生只需要通过培训就能掌握该岗位应有的技能，就能轻松上岗拿高薪，这也充分说明当下学习大数据绝对是千载难逢的黄金时间点。

不管你是谁，学历如何，只要技术好，你就是老大！！！

大数据就业薪资

1. Hadoop大数据开发方向

据了解Hadoop开发工程师入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop开发工程师年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据开发的公司基本上都是大公司，Hadoop开发工程师是目前BAT企业、大数据公司最急需的人才，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

机器学习职位薪水范围：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k+若干期权，上四分位25k，中位数18k，下四分位13k；数据挖掘薪水范围：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k，上四分位23k，中位数18k，下四分位14k。

★北京大数据开发平均工资： 30230/月。

1、基础人才-数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

2、大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资： 30230/月。

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

5、算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

随着互联网的高速发展，云计算产业开始兴起并被人们熟知。而物联网、大数据以及人工智能等新兴技术与云平台的融合更是推动了云计算产业的高速发展，相应的云计算开发相关人才成为了香饽饽。为了能够把握住这股风口，大多数人选择参加IT培训机构学习云计算运维开发技术，那么云计算一般薪资多少？

众所周知，公有云的核心竞争力是运维，但真正拥有开发技术的运维人才严重匮乏，其原因一方面在于云计算属于新兴行业，国内高校课程设置并不完善;另一方面在于缺少好的教学环境帮助提升学生的实践应用能力。而千锋Linux云计算架构师+Python运维开发课程是依据企业需求、融合全新科技制定而出，学员可迅速掌握企业所需技能。在互联网领域的平均薪资排行中，云计算、大数据和游戏稳居前三把交椅。其中云计算领域企业在100offer上发出的平均面邀年薪超过40万，游戏领域则受益于去年以来从《阴阳师》到《王者荣耀》的全民手游热，冲上了排名第二的位置。

你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机？能不能抓住这个时代的机遇，就在于你对云计算大数据信息的应用和获取。而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的软件技能是关键！谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hadoop技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！

云计算近年来已经接近我们的生活，成为一个较为受欢迎的专业，找工作相对容易，学习起来其实并不难，但是提前是用心学，没有什么基础的话，最好是能找系统的学校学习，把握好课堂上的几十分钟，听老师的思路，多问多练，保持平常心态，女生学云计算也是不错的选择。

目前全球大数据企业主要分为两大阵营。一部分属于单纯以大数据技术为核心的创新型公司，希望为市场带来创新方案并推动技术发展。另有一些则是以数据库/数据仓储业务为主的知名公司，利用自身资源与技术优势地位冲击大数据领域。云唯+带你来看看~

(1)IBM

IBM（国际商业机器公司），总公司在纽约州阿蒙克市，1911年托马斯·沃森创立于美国，是全球最大的信息技术和业务解决方案公司。根据Wikibon发布的报告，作为2013年大数据业务营收成绩最好的公司，IBM2013年从大数据相关产品及服务中获得了13.68亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。在IBM围绕大数据开发出的产品中，DB2、Informix与InfoSphere数据库平台、Cognos与SPSS分析应用可谓最为知名。IBM同时也为Hadoop开源数据分析平台提供支持。

IBM定位于商业智能分析软件，致力于为大型企业提供数据库平台和分析服务。因此IBM对于大型企业内部数据具有深厚的积累和洞见。企业内部数据价值之一在于通过分析企业内部数据，提高生产运营和管理效率。尤其是规模较大的大型集团，急需从过去的数据中寻找到规律，并进行预测。IBM的商业分析软件正是满足了这些企业的需求，也是IBM数据价值

所在。与初创型公司相比，IBM对的另一优势在于提供多个行业的解决方案，对于各行业的数据理解更为深刻。

（2）惠普公司

惠普总部位于美国加利福尼亚州的帕罗奥多，是一家全球性的资讯科技公司。惠普在2013年获得的大数据营收总值为8.69亿美元。这家供应商还提供与之相关的硬件、软件以及服务，其最为知名的方案当数Vertica分析平台。惠普的大数据解决方案包含策略、设计、实施、保护和合规性方案。

惠普的大数据服务主要包括大数据分析工具产品以及大数据解决方案。大数据分析工具可以帮助企业了解大数据分析的模式以及对现有数据进行更好的利用；解决方案主要包括数据保护、信息存档、信息管理以及Haven大数据平台，其中Haven可充分利用所有结构化和非结构化数据进行决策和解决问题。Haven既可在内部部署，也可在云中部署，以较快的速度和规模提供大数据分析和下一代应用，同时，也对社区资源加以利用。

（3）Splunk公司

Splunk是大数据处理领域第一家上市公司，公司成立于2003年，是第一家大数据处理的上市公司，于2012年4月19日在纳斯达克成功上市，并在首个交易日以109%的涨幅撑开了人们对大数据的想象空间。作为一家商业智能软件提供商，其软件平台可以实时对任何APP、服务器或网络设备的机器数据进行索引、监控与分析，并将结果生成图形化报表，在此基础上帮助客户避免服务性能降低或中断。Splunk从2011年起，毛利率高达80%以上。2013年该公司营收总额为2.83亿美元。

Splunk专注于商业智能软件，除了积累企业服务器和网络上的数据，在数据可视化领域也具备技术优势。Splunk展开全球化策略后开拓了多个行业的客户，也积累了一定的企业数据。相对于IBM这一类的巨头，Splunk的积累仍处于起步阶段。而可视化分析技术、数据挖掘技术可能为Splunk带来数据应用的机遇。

（4）戴尔公司

戴尔是一家总部位于美国德克萨斯州朗德罗克的世界五百强企业，由迈克尔·戴尔于1984年创立。戴尔以生产、设计、销售家用以及办公室电脑而闻名，不过它同时也涉足高端电脑市场，生产与销售服务器、数据储存设备、网络设备等。

DELL的大数据解决方案主要定位是对存储基础架构应需而变的要求，基于戴尔流动数据体系架构的存储解决方案，为客户提供智能的端对端数据管理，重新定义数据经济：数据库优化解决方案，帮助国内企业更加轻松地利用领先的数据库开发与管理解决方案深耕细作，提升个人和开发团队的工作效率；Toad，大幅提升数据库管理效率，并实现数据库开发和管理自动化；服务器端缓存解决方案，大幅加快应用响应速度、加强数据中心技术之间联系并简化IT运营，重新划定IT边界；存储虚拟化解决方案，打造全方位数据存储解决方案，高效实现容量扩展、文件交互共享，数据安全备份保护，迎接大数据时代；SharePlex，利用强大的复制和集成功能，确保数据库的高可用性。

（5）Opower公司

Opower创立于2009年，是一家家庭能源数据分析公司，产品专注于能源软件和数据。公司让大数据变成有效营销手段，以帮助电力公司向它的客户推广绿色能源。同时，Opower还可主动帮助客户管理能源使用量。与来自8个国家的93个电气公司合作，并帮助数千万个家庭减少能源消费上的支出。

Opower最大的积累在于能耗数据。消费者用电量特征、电器能耗规律，这些数据可以服务多个群体：电力公司、家庭用户，未来还可能服务工业用户。能源大数据行业的进入壁垒在于技术，Opower是全球领先的能源大数据公司，无论是数据积累还是大数据分析技术，都将为能源行业带来很大的应用价值。

（6）Teradata公司

Teradata天睿公司，是美国前十大上市软件公司之一。经过逾30年的发展，Teradata天睿公司已经成为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。目前，Teradata天睿公司大中华区设有8个分支机构，逾1200名员工，涵盖市场、研发、技术和解决方案推广、销售、咨询服务、售后技术支持，以及在大连的全球咨询中心等业务。

主营产品包含：企业级数据仓库；动态数据仓库、动态企业智能。主要的软硬件产品包括：Teradata数据库软件；Teradata专用平台系列；Teradata逻辑数据模型和Teradata分析应用程序和服务。主要的服务包括，Teradata专业顾问服务；Teradata客户支持服务和培训服务。提供应用的领域涉及商业和储蓄银行、通信运营商、航空公司、旅游及交通、零售商、医疗保健供应商、制造业。

（7）Oracle公司

甲骨文总部位于美国加利福尼亚州的红木滩。1989年正式进入中国市场。目前甲骨文已超越IBM，成为继Microsoft后全球第二大软件公司。甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。

甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。Oracle大数据机与OracleExalogic中间件云服务器、OracleExadata数据库云服务器以及OracleExalytics商务智能云服务器一起组成了Oracle最广泛、高度集成化系统产品组合，为企业提供了一个端到端的大数据解决方案。Oracle提供了大数据软硬一体优化集成解决方案，其行业解决方案包括移动应用用户行为统计分析、基于日志和访问内容的用户画像、机顶盒用户使用习惯和精准营销、语义分析和搜索引擎实时处理、海量指纹识别以及人脸识别查询系统、分布式大数据存储和管理系统、海量历史数据分析平台、基于互联网的舆情监控系统等。

（8）微软公司

微软是一家总部位于美国的跨国电脑科技公司，由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年，公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德市。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工具，微软的SQLServer数据库也颇具知名度。

微软大数据方案--整合Hadoop和客户的核心数据库，并借助日常使用的办公工具通过丰富的3D数据可视化技术将非结构化数据和结构化数据带入现实。借助Microsoft的大数据解决方案，客户可以使用用于SQLServer的相同技术部署一个Hadoop群集，并在数分钟内做好查询与合并关系型和非关系型数据的准备。

（9）亚马逊公司

亚马逊是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图。是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，成立初期专注书籍销售业务，现在销售范围已相当广泛，成为

全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业。Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebServices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。

在亚马逊近二十年的历史中，自建物流不但是其发展过程中的关键环节，同时也与大数据挖掘结合在一起，帮助亚马逊在营销方面实现更大的价值。由亚马逊强大技术支持的智能物流系统是其价值链扩张的重要部分，使其在整条产业链上建立竞争优势。首先，亚马逊经由以云计算为依托的电商开放平台，通过客户数据收集、目标客户甄选、营销组合设计和营销信息推送四个步骤来实现精准营销。整个过程的核心在于对目标客户的准确定位，从而在分析客户偏好的基础上有针对性地发布营销信息。其次，有了数据分析系统的支撑，智能物流也得以发展。对于亚马逊这样一家秉承“客户至上”的企业来说，其智能物流方面的创新是其他电商企业难以企及的物流的精准实现了更高层次的消费者体验满足。

（10）Google公司

谷歌是一家美国的跨国科技企业，致力于互联网搜索、云计算、广告技术等领域，开发并提供大量基于互联网的产品与服务。Google是第一个被公认为全球最大的搜索引擎，在全球范围内拥有无数的用户谷歌公司推出的大数据产品包括BigQuery—一款基于云的大数据分析平台。

谷歌通过搜索引擎积累大量的用户搜索数据，又通过三项开创性的大数据技术打造开源的大数据平台，最终实现谷歌闭合的大数据生态圈。公司几乎积累了互联网各个环节的数据，具有其他厂商不可替代的优势。这些数据通过广告转化成谷歌的销售收入，也为企业实现了精准营销的价值。

（11）SAP公司

SAP公司（纽交所代码：SAP）成立于1972年，总部位于德国沃尔多夫市，拥有覆盖全球的合作伙伴网络。作为全球领先的企业管理软件解决方案提供商，SAP帮助各行业不同规模的企业实现卓越运营。

SAP大数据解决方案已深入社会多个领域。目前提供的主要大数据类型及市场价值有：政府大数据，降低政府基金的浪费和管理风险；医疗大数据，甑别出带有癌症DNA需要治疗

的病人，通过模型分析提升医疗诊断的效率；市场营销，预测客户购买意愿，降低开销；利用自身存储的数据仓库，洞察客户信号；分析客户行为发现优质客户，通过发掘合适的目标客户提升投资回报率；更好的开辟新市场和新产品；预测潜在的设备质量状况；体育赛事分析，高度并发，根据客户需求高度自由的数据互动；电子商务，通过分析模型预测进行推送，使网页访问量提升30%，跳转访问推送产品访问量提升500%。

（12）EMC公司

易安信为一家美国信息存储资讯科技公司，主要业务为信息存储及管理产品、服务和解决方案。EMC公司创建于1979年，总部在马萨诸塞州霍普金顿市。EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊“营销科学实验室”的所在地——这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。Pivotal将对Hadoop与EMC的Greenplum数据库与HAWQ查询工具进行整合。EMC的主要产品为企业级服务器存储硬件和软件，以及与存储相关的网络产品。

大数据发展趋势

（1）成为重要战略资源

在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。企业将更加钟情于用户数据，充分利用客户与其在线产品或服务交互产生的数据，并从中获取价值。此外，在市场影响方面，大数据也将扮演重要角色——影响着广告、产品推销和消费者行为。

（2）数据隐私标准将出台

大数据将面临隐私保护的重大挑战，现有的隐私保护法规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐私服务，数据“面罩”将会流行。预计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。

（3）与云计算深度融合

大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值。总体而言，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。

（4）分析方法发生变革

大数据分析将出现一系列重大变革。就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一波的技术革命。基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据里的很多算法和基础理论，这方面很可能会产生理论级别的突破。

（5）网络安全问题凸显

大数据的安全令人担忧，大数据的保护越来越重要。大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信...

随着云技术和互联网的不断发展，云计算技术跟随互联网的脚步不断发展起来，现在越来越多的企业加入到了云计算的开发当中。就国内云计算产业来说，近些年在云计算的学术领域、技术应用领域多诸多方面都进行了非常多的探索和尝试，现在我国的云计算技术已经发展到了一定的阶段。

那么云计算跟VR、AR、AI等那些更有前景呢？对此有网友表示称，也就大数据就目前来说还可以，应用广，有实际的意义。AI现在说还是太早了，人类现在的智能水平不足以发明出像人类一样思维，意识，自我的人工智能，但是发明出简单交流，或者自动驾驶，自动回复的智能体是肯定没问题的，人类无法认知的智能体会在未来五年内出现吧，但是真正的人工智能，个人观点21世纪不可能，欲望，自我，学习的能力这些不是机器简简单单就能学来的。

AR、VR偏炒作，但是确实有应用价值，这一块还是主要看外部设备的发展，现在总说内容不够，个人观点我内容一堆，你非得连着根儿线，我怎么玩？我怎么移动跳跃？自由自在的活动？当vr像素达到8k，他将有质的飞跃，我身处行业中，只是个小白，但我真是觉得希望渺茫，需要大量的时间，和金钱，可能我层次太低吧。

其实关于谁更有前途早在几年之前就有了相关的争论，不过直到今天也没有分出一个胜负，所以理性看待就好。

大数据是一个通用术语，用来指当前业务领域中存在的各种数据。从医疗机构的数字数据和记录到政府机构的大量文件，人们把这些文件存档供将来参考，技术为我们提供了一个面向服务的架构来分析这些信息。

大数据是永远不可能被归档到在个描述或定义下。关于信息技术的神器之处在于，它始终在不断发展，并且可供愿意接受信息技术的公司使用。另一方面，云计算的发展使得商业企业更容易获得可负担得起的软件包。云计算的使用大大降低了存储公司信息的成本，这也带来了小型企业可以利用的多个应用程序。自互联网诞生以来，随着云计算的不断发展，互联网上广泛的信息爆炸式增长。标准用户和数字营销人员现在可以每天使用社交媒体营销平台来生成大量关于消费者的信息。有时，对于机构和企业来说，管理每天生成和存储的数据量就是一项相当艰巨的任务。例如，每天创建2.5万亿字节的数据，这可能会给云计算带来存储和排序挑战。

这正是大数据用来管理海量数据如何通过云计算存储的地方。总而言之，这两种技术形式提供的解决方案既适应业务分析、也适用于大数据。在这篇文章中，将重点介绍如何使用大数据和云计算来管理政府机构和商业机构日常生成的大量数据。可购性对于那些预算计划比较紧张，但又需要更新技术的企业或机构来说，云技术可能是解决燃眉之需的一大利器。用于管理大数据的成本资源，即使是小公司，也在预算之内，而且在市场上也很容易找到合适的产品。在云计算出现之前，商业机构和政府机构花费大笔资金建立信息技术部门来管理数据，甚至花更多的时间来更新这些IT系统。今天，由于技术的进步，企业可以把他们的大数据托管在异地的服务器上，或者按需支付。敏捷性

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传统的数据存储和管理方法正变得越来越难以管理，因为数据存储和管理非常慢，需要公司花费大量时间从中检索信息。有时，安装和运行服务器可能需要几周甚至几个月的时间。云计算的出现有可能为企业或机构提供所需的全部存储需求。一个基于云计算的公司数据库可以在几分钟内完成安装，并将数据存储在数千个虚拟服务器中，在这些服务器中，只有一台计算机或移动设备和互联网连接的人可以很轻松访问它。

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数据处理海量数据的爆炸式增长带来了管理数据的挑战。例如，社交媒体会产生大量的数据，这对于在推文、帖子、博客或照片等类别中进行处理来说是具有挑战性的。对于大数据，有一些分析平台，比如Apache Hadoop，可以在将非结构化数据存储到云中之前处理这些数据。

云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非木地计算机或远程服务器中完成目标任务。企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

对此有网友表示称，那大数据好不好学呢？其实所谓大数据，就是由很多小数据汇聚而成的，我们本身就是一个数据，比如我们的通讯信息、我们的路线信息、我们浏览网页的信息等等，都是一个个活生生的数据，而正是这一个个精确的数据组成了我们口中的大数据。什么叫做大数据？说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？

说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。大数据和云计算其实并不难学，一般4到5个月的培训就能找工作了。

只需自己想学，感兴趣的话，不管什么根底都能够学，仅仅要比他人更努力的去学了。柠檬学院大数据，注册就能学习大数据了，一起还有大数据的根底课程java，linux，mysql等。好多机构，也是有各种活动的啊。肯定要必定的根底，仍是挺轻松的，去大讲台看看，推出在线运用科学混合式自适应学习体系安排线上教育，运用大数据可视化的在线实训体系安排实战练习。

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。