大数据具体是干什么的

具体是干什么的

是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、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。的应用不仅仅限于企业内部的应用系统的数据分析，还涉及与其他行业的深度融合，包括互联网行业、***部门、金融行业以及传统行业中的医疗、能源等等。了解的定义、历史、优势、挑战以及优秀实践，对于了解和把握技术的应用价值具有重要意义。

1. 定义和历史

定义：是指更复杂、规模更庞大的数据集，特别是来自新型数据源的数据集。它需要使用特定工具进行采集、处理、分析和应用。

历史：的发展可以追溯到上世纪50年代，当时的计算机能力有限，无法处理大规模数据。随着计算机技术和存储技术的发展，概念被提出并逐渐得到关注和应用。

2. 优势和挑战

优势：技术能够处理海量的数据、挖掘其中的有价值信息，帮助企业做出更准确的决策。同时，技术还能够实现实时的数据分析和处理，提高企业的运营效率。

挑战：面临着数据管理、数据安全和隐私保护等挑战。同时，分析也需要高度的专业技能和合适的工具支持。

3. 数据获取和数据存储

数据获取：的获取可以通过多种渠道，包括传感器、移动设备、社交媒体等。数据获取的关键在于选择合适的数据源和采集方法。

数据存储：的存储需要依靠分布式存储系统，例如Hadoop等。通过这些系统，可以实现海量数据的存储和快速访问。

4. 数据分析和数据处理

数据分析：分析涉及多种技术，包括统计分析、机器学习和数据挖掘等。通过这些技术，可以从中提取有价值的信息，帮助企业做出更准确的决策。

数据处理：处理需要借助分布式数据处理框架，例如Spark和Hadoop等。通过这些框架，可以实现大规模数据的并行处理和高效计算。

5. 数据应用和案例

数据应用：的最终目的在于将获取的数据实际应用，帮助企业提高效益和竞争力。应用可以涵盖多个方面，例如市场营销、风险管理、产品开发等。

案例介绍：特斯拉撞击大货车事件是在交通领域的一个典型应用。通过对车辆传感器数据的实时监测和分析，可以减少交通事故的发生，并提升驾驶安全性能。

6. 相关职位和技能要求

职位需求：相关职位需要的是复合型人才，具备数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识和技能。

技能要求：掌握技术和工具，熟悉数据处理和分析方法，有良好的数据建模和沟通能力。

是一种前沿技术，具有巨大的应用潜力和市场价值。了解的定义、历史、优势、挑战以及优秀实践，有助于把握技术的应用价值。在数据获取和存储、数据分析和处理以及数据应用等方面，都有着独特的特点和需求。对于从事相关职位的人员来说，了解的各个方面知识和技能要求，是提升个人职业能力的关键。通过的应用，可以帮助企业提高竞争力和市场影响力，实现更高效的决策和运营管理。