俺黑君够黑，慎关注！

究竟什么是大数据？如何对大数据进行定义？大数据有哪些特征？了解了这些才能更好的知道自己学习是怎样的一门技术，以及它的前景如何。本文达妹就带大家一起了解大数据。

DT时代，人人言必称大数据，所有的新系统几乎都是基于大数据，有人认为用了MongoDB就是大数据，也有人用了Hadoop就是大数据，或者认为数据量大就是大数据。

更有甚者，笔者看到一篇新闻报道，说某企业成功实施大数据项目，结果只是SQL-Server集群……天呐，这可是上世纪的技术了！

说了这么多到底什么是大数据呢，其实大数据并没有教科书式的明确定义，但是却有比较公认的特性描述，符合这些特性的就可以称作大数据，即大数据的4个V。

第一个V——高容量

这个最好理解，数据量一定要大，才好意思称自己为大数据嘛。大到什么程度呢？依目前行情来看，至少也要到TB级，很多案例都是PB甚至更高。但如果是GB级，非说自己是大数据也不是不可以，就是有点无颜见江东父老啊……

第二个V——多样化

这个很关键了！是区别于以往海量数据挖掘的最主要特征。它有两层含义，一是数据来源多样化，系统数据、设备日志、传感器、文件系统等等来源。二是数据结构多样化，这是核心特征！要包含结构化数据、非结构数据（包括所谓半结构化数据）。

总结起来就是，多源异构。这就是为什么有人认为使用NoSQL数据库（如MongoDB）就是大数据了，因为满足了多样化的特征，但其实还不够。

第三个V——高速

即时效性，基本上至少也要达到亿级数据一秒查询，做的比较好的可以达到千亿级数据一秒查询。这个特征几乎决定了传统技术架构无法满足要求，因此Hadoop架构的出现催化了大数据的发展，也是有人认为Hadoop就是大数据的原因。

第四个V——价值

这个很好理解，数据一定要有价值、而后才能产生价值。就好比存商品的叫才能仓库，存垃圾的叫垃圾填满坑一样。没价值的数据就像一个垃圾填满坑，这也是为什么数据治理在大数据实施中非常重要的原因之一。

最后，也是最重要的，以上4个V是逻辑与的关系，即需同时、注意是同时满足上述四个特征，就可以放心的说自己是大数据了！

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郭淳是重庆市体育科学研究所的副调研员，他研究亚健康课题。智博会展览了三天，郭淳去看了两次，单位组织一次，个人又去了一次。“就健康方面来说，临床医学方面的展示不少，智博会永久落户重庆了，希望下一届的时候能看到更多关于亚健康方面的研究。”他说。

过去30多年的工作，郭淳所在单位掌握了超过50万个国民体质监测的样本以及30多万个青少年骨龄数据。那么，这些体质大数据能干什么？记者一探究竟。

数据说话：重庆人体质合格率高、隐性肥胖多

由于临床医学已经有非常成熟的体系，就大健康的概念而言，预防方面的研究在现阶段就显得格外重要。要知道重庆人在体质上有哪些方面需要提高，就需要在国民体质监测的数据中找答案。

从1997年成为国民体质监测的试点城市开始算起，重庆已经参与了5次全国性的体质普查。全国性的“大测”讲求合格率，对11 个项目的指标、5大身体素质（力量、耐力、平衡、柔韧、敏捷）进行测量。“重庆的情况逐年上升，最开始低于全国水平，到2015年第四次大测试高居全国第7。”

数据会说话，92.7%的合格率自然能说明重庆人身体素质的提高。

郭淳介绍，“最开始，重庆人的下肢力量、纵跳能力、心肺功能都是不错的，这和山城的地形有关系，爬坡上坎锻炼起的。但是身体力量方面则有所欠缺，而最新的数据显示，这方面已经和全国平均水平基本一致了。”

然而这个大数据还不足以有针对性地说明重庆人的体质状况，“重庆人排位高，身体形态方面占了优势，即是身高体重比这一块，超重、肥胖的情况较少，但是在我们自己的体质监测中，就发现问题了”。郭淳指的问题就是隐性肥胖，这是体科所在全市各区县工作站每年超过6万个样本的数据得出的结论。

“我们通过身体成分的分析，发现重庆人的皮下脂肪含量普遍偏高，什么意思呢？通俗说，就是体重正常，肥肉多、瘦肉少，这在部分女性身上体现得明显，看上去身材匀称，但体内脂肪含量却是超标的。”郭淳介绍，“我们体质监测的目的，其实更多就是在于根据不同人的体质，制定更合理的锻炼方式，比如对于重庆的年轻人群来说，无论男女，都应当注意增加身体的肌肉体积。老年人方面，我们就发现锻炼的盲目性比较强，骨密度不好、钙吸收不好较为常见，还有就是许多老年朋友平时好像坝坝舞跳得多，但一测，腹部脂肪堆积很多，这就说明没有找到适合他们的运动项目，没有达到理想的锻炼效果。”

“查”骨龄不是为了揪作弊

青少年骨龄数据的收集，其实是一件有意思的事。

医院可以测骨龄，但是样本的局限性很明显，市体科所副所长朱剑说，“这其中大部分都是发现孩子明显身高较矮，去医院寻求治疗时留下的，采样的数据也会比实际的水平更低。”

体科所的样本则不一样，他们的数据来源是各级青少年体育比赛和运动员选拔等。在中国的青少年体育赛事中，一直流传着“改年龄”的故事——以虚报的年龄进行大打小获得优势，所以“查骨龄”应运而生。郭淳指出了这个认知误区，每年重庆市体科所要在各级青少年赛事中采集上万个骨龄样本，“其实不存在查骨龄这个说法，每个人的骨龄发育状态不一样，我们检测骨龄的目的其实认定出同一级别比赛里，让相近发育状况的孩子一起比赛，这样比赛才会公平、激烈。”

同样，检测骨龄也大量使用在专业体育队的运动员选拔上，“我们希望找到发育正常且后劲足的苗子，而不是提前发育、现阶段运动表现好但之后成长空间有限的孩子。”此外，通过骨龄检测状况以及身高发育预测，也可以有针对性的筛选运动项目，“比如举重、跳水就需要选出身高发育不会过高的选手。”

“后儿保”帮助孩子每年多长半厘米

骨龄的数据能怎么用？市体科所群体研究室主任吴群带记者参观了相关的测试仪器，体验者小陈将手臂放入测试机器，电脑屏幕上显示出一张X光片，然后是她的骨龄数据。生成这样的数据并不难，全世界范围来看，在上世纪50年代就有了。“但是数据能怎么用又是个问题，我们都知道可以通过骨龄、实际年龄、父母身高来预测孩子的生长发育，可是这需要一个适合中国人的数据库，以前我们用国外的数据库，但并不适应中国人的发育情况。”郭淳举例，“现在用日韩的数据库比较多，还基本靠谱，如果用美国、德国的数据，那就差得很远了。”在重庆市体科所的数据采集、分析中，也不断用中国儿童的生长大数据来校正数据库的内容。

这样的数据校正让体科所的数据库用在预测中国儿童的生长发育上时，精准度越来越高，“有家长问我们预测身高能有多大的误差，以前说两三厘米误差已经很不错了，现在我们能做到零误差。”郭淳解释，零误差指的是一种动态追踪，即是如果孩子每年来进行监测，根据其发育情况制定科学的干预方案，预测的身高指数每年会调整，到最后，孩子的实际身高将无限接近于预测身高。

据了解，根据专家制定的营养和锻炼干预方案，只要干预得当，儿童在发育期每年可以比预测身高多长0.5厘米左右。“不要小看这半厘米，如果从3岁开始干预，到孩子成年，就是接近8厘米的身高，预测身高1米72的话，就能突破1米8了，是个不小的提高。”郭淳说，通过骨龄监测、人体成分分析、骨密度测试等项目，了解孩子的发育情况，每年一次即可，监测完后由市体科所自主研发的一套系统立即可生成23页的报告，报告中包括现阶段发育情况、饮食建议、食物性微量元素摄取、基础运动方案等。他们把儿童生长发育监控体系称作“后儿保”，这个做法也填补了儿童3至18岁生长发育监控的空白。

上游新闻·重庆晚报慢新闻记者 李卓然/文 钱波/图

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快，从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。

3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。

二：大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据：包括消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据：包括呼叫记，智能仪表，设备日志，交易数据等。3)社交数据：包括用户行为记录，反馈数据等。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点

具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

2、是数据类别大和类型多样3、是处理速度快4、是价值真实性高和密度低

四：大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

五：大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

2、模拟实境3、提高投入回报率4、数据存储空间出租5、管理客户关系6、个性化精准推荐7、数据搜索

六：大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益2、能够推动增强社会管理水平3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放

现在的世界是大数据的世界，日常购物，出行，娱乐，无处不体现着大数据的身影。淘宝的今日推荐、全年最受欢迎的旅游胜地、性格测试等等等等，都是大数据在悄无声息的发挥着它的作用，给我们带来便利。随着移动互联网的发展和科技进步，大数据会更加深入渗透到生活的方方面面。

大家在享受大数据带给我们生活便利的同时，对于大数据的作用还不是很清楚，接下来由陕西华信智原来为大家详细解读学习大数据的作用，并着重分析大数据的就业前景。

学习大数据有什么用？

1. 疾病医疗：

大数据可以帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

2. 出行旅游：

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线。

3. 电商购物：

大数据可以帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

4. 企业营销：

大数据可以帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

以上几个方面，基本涵盖了人们日常生活的绝大部分应用场景，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

大数据的就业前景好吗？

随着云的能力不断提升，在DT时代，绝大多数的计算与数据服务都会在云端完成。面对这一发展趋势，除了需要在技术上不断将计算能力提升之外，云计算、大数据方面的专业人才缺失，也成为了整个生态面临的严峻挑战！全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示：预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万！

在陕西华信智原学习大数据的同学们，已经成功在这些岗位高薪就业。

1. 数据分析师

数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

平均薪资：8000元

2. 数据架构师

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

平均薪资：7000元

3. 数据挖掘工程师

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

平均薪资：7500元

4. 数据算法工程师

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

平均薪资：8000元

5. 数据产品经理

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。

平均薪资：8000元

大数据是资源，和大油田、大煤矿一样，可以源源不断挖出大财富。和一般资源不一样，它是可再生的，是越挖越多、越挖越值钱的，这是反自然规律的。对企业如此，对行业、对国家也是这样，对人同样如此。未来是属于大数据的时代，谁掌握了大数据技术，谁就掌握了发展先机。

陕西华信智原大数据精准营销课现已开班，课程全部根据市场需求研发，不断升级迭代，行业资深导师亲自授课，30人以内小班教学，学完即可推荐就业，成就大数据精英的路上，让陕西华信智原助你一臂之力。

人手一个移动设备的今天，消费者只要下载免费的App软件，再用手机拍下自己的超市购物收据上传后，即可获得许多商品的回馈金，例如牛奶、鸡蛋、饮品等；或者消费者购买食品超过廿美元，拍照单据上传，即可获得回馈金五美元，形同优惠打折。上述场景，在美国各地随时可见！

同样地，尼尔森行销研究顾问公司请消费者用手机扫描所购商品条形码，即可获赠点数或抽奖机会，亦可藉由反映消费体验，针对特定产品提供顾客意见，就可累积「点数」。

在台湾，已拥有一千七百万用户的LINE免费通信软件App，也早已推出LINE@生活圈，协助企业切入智慧行销，更贴近顾客群与粉丝团。任何企业主皆可在LINE@生活圈架设平台，透过扫描QR Code，邀请民众加入会员，与业者直接互动、即时行销，打开另类营销策略与手法。

人手一机示意图／Ingimage授权

上述商业模式为何如此善待消费者呢？这正是「羊毛出在狗身上，猪来付钱」的道理！

羊毛，是指追踪「顾客体验（Customer Experience，CX）」或「消费者体验（Consumer Experience，CX）」的购买意愿及信息。透过尼尔森App平台（亦即狗），即可获得企业主（亦即猪）的奖励金。

对企业主而言，透过搜集顾客行为数据，包括所购买的品项、厂牌、价格、数量等，以及顾客社经特征，皆有助于了解顾客购买动机与行为偏好，进而优化商品质量与服务流程，或订定更贴切价格，提供消费者更佳的CX，形成正向循环。

过去企业主必须雇用员工调查顾客消费信息，但如今只要懂得运用「群众外包」，针对广泛人群付出些许市场诱因，即可让顾客「自行揭露」其个人消费信息与购买行为，远比过往找寻焦点团体替代真正的本尊消费者，既精确又省钱。

换言之，消费者在扫描条形码或拍摄超市收据的那一刻，即等同于尼尔森或特定App的外聘员工，免去企业主另聘员工搜集消费者数据的人事成本。同时，企业主以相对低廉的费用，取得顾客体验大数据，进一步藉由机器深度学习，结合各领域专业知识，产生人工智慧，创造出更高市场价值。

除零售业，其他众多产业皆有独具慧眼的新创公司，善用大数据提供切合不同消费者喜好的不同产品或服务；媒体产业自不例外。

譬如中国大陆的网络新媒体「今日头条」，藉由App平台功能，掌握每位读者点选的新闻与文章，建立各读者喜爱的新闻标签，再推播量身打造的客制化内容。这种「你关心的，才是头条」之营运模式，造就出高点阅率与高平均阅读时间，进而吸引广告商与相关店家上门，针对潜在客户精准投放广告。读者阅读文章时，亦可直接点击购买喜爱的商品或连接相关文章。

数据为王时代，立足于消费者「自我揭露」的数据革命，进而形塑出数据经济的颠覆式创新能力，我产官学研各界应重视并积极运用。

大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪。

因此，针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信，在国家的统筹规划与支持下，通过各地方政府因地制宜制定大数据产业发展策略，通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与，大数据产业未来发展前景十分广阔。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者的消费信息进行收集、整理，利用大数据进行精准营销；

2)中小企业可以利用大数据做转型；

3) 在互联网压力之下传统企业需要充分利用大数据的价值

大数据，互联网时代新风口

在这个硬件快速发展的时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，来解决实际生活中的某些问题。

大数据可以用来干什么

1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

2）为成千上万的车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

3）分析消费信息，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

5）从大量客户中快速识别出金牌客户。

利用大数据精准营销

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

大家好，今天带大家了解大数据。对于外行来说，大数据名词听起来很高端、大气。却很抽象，让人无法理解。但作为编程人员、数据库管理员，大数据是需要详细了解的。这将会成为你们未来的发展方向。

首先简介一下大数据能干什么？大家都知道，我们在淘宝购物。需要注册帐号，然后选购商品、加入购物车、付款发货、货物的物流信息等等。这些信息在电脑里被称为数据。产生的数据都会存储到淘宝的服务器里。每天数以亿计的数据，被存储到淘宝服务器里。由于这些数据很庞大，所以被称为大数据。再根据基础大数据，在后台进行智能分析。就能分析出指定用户的购物喜好。某些产品的销售量等等信息。然后通过挖掘大数据的结果，向用户推送指定商品。这就是大数据时代，给你我带来的便利。

由于大数据里有海量的数据，存储和分析这些数据最主要就是要解决效率的问题。如何快速存储和分析海量的数据？目前都采用了一些什么技术？带着这些问题。我来讲一下，需要充电学习的方面。首先java语言是必须精通掌握的基础，用于大数据开发。接下来必须了解网络编程，mysql等数据库。再进一步学习，就需要了解集群技术。因为海量的数据需要采用多个数据库来进行存储和处理。即分布式存储。目前解决的方案，是采用hadoop架构。Hadoop实现一个分布式存储，具有高容错性、高吞吐量来访问应用程序的数据，适合超大数据集的应用程序。Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使人们可以方便地处理海量数据。但hadoop不擅长实时计算，另一项大数据技术storm由此而生。他具有实时的数据处理能力。比如你昨天在淘宝买了一双鞋，今天你想买一顶帽子。而大数据分析的结果还是昨天的，系统不断的在向你推荐鞋子。而不去考虑你今天的需求。使用了storm技术，就会实时的分析你的需求，系统就会根据结果，向你推荐帽子。大数据的另一项技术Apache spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。用于配合hadoop和storm技术处理大数据。通过并行化地计算，加快的大数据的处理。

大数据的另一方向就是机器学习，要想得到一个高效的机器学习系统。就需要先用少量的数据去训练它。在少量的数据下机器学习系统不出错。再加大学习量，最终就能通过反复测试上线。大数据下的机器学习需要很多学习样本，在大量的学习样本下。机器可以类似于人工一样筛选，分析处理得到有用的数据，最终将结果反馈给用户。机器学习要掌握R语言、python和mahout技术。机器学习应用前景很广，不只是大数据可以使用。可能会成为未来程序员必修的课程。

大家好，今天跟大家聊一聊数据时代的未来和发展。

在近代人们对数据的要求没有那么的迫切，那个时候没有数据分析师，没有IT，但是随着人类的发展，随着工业革命和科技革命的发展，数据对我们来说越来越重要，比如说美国的一个城市---纽约就是一个很鲜明的例子，通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。

未来是DT和IOT的时代，数据的利用会极大丰富我们的生活，以前只有电脑象征着数据处理器，但是现在手机也通上了数据，电视、摄像头、空调、冰箱、电灯泡、窗帘等等一系列生活电器也通上了互联网数据，让我们还没有回家就已经打开了空调，让我们离开家也能关闭电视机、打开窗帘、观察家里发生的一切，是互联网+数据让我们生活变得更智能更丰富，让我们的工作效率更高。

我觉得未来受数据影响最大的应该是生产制造业，因为就目前来看，我国的制造业还存在明显的短板，而且好多的生产厂家都是流水线的工人，真正意义上的自动化程度并没有那么高，前些天我在网上看到一个视频，视频是一个把活蹦乱跳的鸡杀死然后把每个部分的肉都分好类的机械设备，当然，这并不是中国的，是德国的一套机械设备，在生产过程中，全都靠机械手和传感器，鸡先在一个平台上，然后被依次推进先杀死放血然后再去毛，然后去内脏再分割腿、翅、脖子、鸡爪等等，一系列流程下来，最后把各个器官都分类堆在一起，视频全程没有出现一个人，我看完后不免惊叹科技竞如此发达，完全依靠机械手臂和传感器就能把原来我们几十分钟甚至几分钟做的事给缩短成了几秒，确实是提高了生产效率，而且还节省了人员成本。

工业生产的物联网都是依靠采集的数据来使工业生产变得更精准更人性化，不管是在什么时候，不管是在做什么，不要以为好多数据没必要去采集，因为在数据没有采集上来之前你不知道这个数据到底有没有用，因为你不会考虑到你的核心业务诉求是否受这个数据影响，一个企业也是一样，如果单纯的以为只有自己想到收集的数据是有用的，其他的数据不去挖掘不去考量不及时呈现的话，这个企业不会更好更健康的发展下去，不能及时的解决、预防企业中的问题，就像在原来没有血压计、没有x光、没有CT这些数据采集机械设备，没有这些数据医学家也没办法来研究这些病症的治疗和预防方法，使得人们的高血压、心脏病等等这些病症没有办法得到治疗和预防。

综上所述，我觉得未来的统计数据是最值钱的，未来数据统计相关的职业会越来越火爆，会越来越值钱，谁掌握的数据多，谁采集的数据实时精确，谁就会坐拥财富！所以我觉得我们以后都必须重视数据，养成数据思维，学会分析利用数据来解决我们的问题，那我们的工作效率就会更高。那么朋友们你们怎么看呢？欢迎大家留言讨论！

大数据的作用是在海量数据的基础上，通过算法模型，获得有意义的结果，然后优化资源配置，发现现象，未来预测等。

长话短说，让我们用一个例子来告诉你大数据有多么强大。

今天头条:很多数据是别人的，你是怎么得到的?通过数据分析方法提取文字分析，统计分析消除。在今天的标题中，用户点击开始后端服务器有日志，请求一个点击日志，一个临时集群围绕大数据，计算点击率，就像这样可以计算出用户，用户不喜欢再做调整。通过大数据评估点击率，新广告将在一个小时内进行，以观察下一个小时的点击率，广告将进行排名和调整。

摩拜单车:它是通过物联网终端，总是通过数据，发送数据再上去卖钱，交押金做金融，不要说靠你那五毛钱来生产效益。

项目推荐:网站、音乐、电影、网站、电子商务网站将根据您的浏览行为进行分析，并根据您的兴趣向您推荐相应的项目，如爱奇艺、QQ音乐、京东等。

金融:银行利用大数据来分析用户的消费行为、购买能力和还款能力，降低贷款给用户的风险，降低还款率。

信用:支付宝的芝麻增加了更多的维度，如你的关系、教育、汽车等因素来评估你的信用价值，为信用价值高的人提供更好的服务，例如高信用酒店不必支付押金。

智慧城市:现在更具代表性的功能是能够控制路灯的亮度，可以达到节约用电的效果。通过交通流控制交通信号灯来减少道路拥堵。

大数据处理技术的应用使这些方面有了更好的发展，如果不是大数据处理技术的出现，那可能是因为太多的数据处理不过来，或者根本无法处理。这自然会导致一些落后的或根本不可行的企业的发展。当然，将来会有越来越多的大数据应用，比如物联网、人工智能等。前景是光明的。

如果你不知道，那我就给你一个更粗俗的例子，那就是，“你屁股一撅我就知道你拉的是什么屎”这是由于某人或某物经过长时间的接触，了解了彼此足够的信息，促进了对事物的认知，从而对事物有了更多的了解，并期待着下一步的行动。大数据处理技术就是这样一个过程，他的过程可以分为收集、处理、分析和鉴定，这四个步骤的预测。事实上，它是模拟人类对事物的认知和程序的编程和量化过程的过程。

2018据说是大数据元年，各位，快加入大数据的浪潮，世界早晚会惩罚不喜欢学习的人。

　　大数据这个词已经被炒的满天飞，还有的人说它是泡沫，现在什么东西即使没用大数据技术也要加个大数据概念，要不都觉得落伍了，当然这是迎合宣传的手段，不过搞虚假宣传还是不太好的。那真正使用大数据技术的地方且比较有代表性的产品有那些：

　　·云存储：中国比较好的有百度云，国外比较好的有AWS等。正是因为有这些产品的出现，数据在云端的概念才终于变成现实了，大家都不用踹着U盘到处跑了。

　　·内容推荐：最具代表性的有今日头条，它正是运用了大数据技术来找到你喜欢的内容并且推荐给你。自从这个产品出现以后已经有很多人抛弃以前的新闻阅读方式。它让网易新闻、新浪新闻、腾讯新闻等产品上了不少火。现在大家都开始纷纷的学习它。

　　·物品推荐：电影网站、音乐网站、电商网站这些网站都会把根据你的浏览行为进行分析，根据你的兴趣推荐给你相应的物品，比如爱奇艺、QQ音乐、京东等。

　　·广告计算：应用比较好的有百度、谷歌、淘宝、腾讯，他们要根据广告主的价格和广告的效果计算广告的排序，好在流量中达到最好的变现效果，这时数据的处理速度与数据的量级直接影响了他们的收入。

　　·金融：银行正使用大数据分析用户的消费行为、购买能力以及还款能力，用来降低提供给用户的贷款风险，减少环帐率。

　　·信用：支付宝的芝麻信用加入了更多的维度，比如你的人际关系、学历、车等等元素来评估你的信用值，给信用值高的人提供更好的服务，比如信用度高住酒店就不用交押金。

　　·数据分析：这个具有代表性的产品不多，但确是大数据应用非常主要的场景，一般都是公司内部定制性的，所以一般不公开，但确实各种公司都在用，比如网站的流量分析、相关产品的用户特性分析、微博的语义分析。可以根据这些分析为自己的业务或者产品发展方向提供决策依据。

　　·智慧城市：这个现在比较有代表性的功能就是可以根据人流控制路灯的亮度，可以达到省电的效果。通过车流控制红绿灯的变化，减少道路拥堵。

　　正是有了大数据处理技术的应用才使以上这些方面有了更好的发展，如果没有大数据处理技术的出现那可能就会因为数据太多处理不过来或者根本就无法处理。那自然就会导致一些业务的发展落后或者根本无法进行的。当然未来大数据的应用场景将会越来越多，比如物联网、人工智能等等。前景十分看好。

　　如果以上这些你都不了解那我就再举个更俗的例子，就是”你一撅屁股我就知道你要拉什么屎“。这是因为你对某个人或物接触时间长了，知道了对方足够多的信息，促进了你对事物的认知，从而就能更了解这个事物并预测到它下一步动作。大数据处理技术也就是这么个过程，它的过程可以分为收集，处理，分析识别、预测这四个步骤。其实就是模拟人类对事物认知这个过程并把这个过程程序化、海量化。

　　还觉得大数据是泡沫的您还这么想吗？可别再继续无知下去了。