大數據是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取價值的海量、多樣化的交易數據、交互數據與傳感數據。其數據規模往往達到了PB(1024TB)級。以下是小編為你整理的大數據如何自學 ?
大數據產業鏈解析 ?
(一)大數據的生態系統 ?
所謂大數據的生態系統，就是指數據的生存周期。數據從產生，到處理，再到價值提取，*被消費掉，這整個過程就構成了大數據的生態系統。 ?
圖表：大數據的生態系統
(二)大數據產業的概念 ?
從產業概念層面看，大數據產業是指一切與支撐大數據組織管理和價值發現相關的企業經濟活動的集合，符合業界定義產業的通用原則，即產業是具有某種同類屬性的企業經濟活動的集合。 ?
其一，從產業內涵理解，一個產業中企業的經濟活動必須具備同類屬性。大數據產業的共同屬性是支撐大數據組織管理和價值發現。 ?
其二，從產業外延理解，一個產業中企業的經濟活動必須能夠具體化。大數據產業相關企業經濟活動包括：用以實現大數據存儲、檢索、處理、分析、展示的相關IT硬件與軟件的生產、銷售和租賃活動，以及相關信息服務。 ?
可分為三個方面：(1)用以搭建大數據平臺、實現大數據組織與管理、分析與發現的相關IT硬件與軟件的生產、銷售和租賃活動;(2)大數據平臺的運維與管理服務，系統集成、數據安全、云存儲等解決方案與相關咨詢服務;(3)與大數據應用相關的數據租售業務、分析預測服務、決策支持服務、數據分享平臺、數據分析平臺等。 ?
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大數據產業的發燒和理智 ?
大數據產業在*和資本的推動下進入了爆發的元年，2015年宣稱自己是大數據企業的大概有將近400家，其中典型的大數據企業有200多家。拿到融資的大概有五十多家，整體融資額超過50億元，其中拿到億元融資以上的企業有17家，*融資額為7以人民幣，估值超過三十億元人民幣的有十家以上，初創一年之內的大數據企業的起始估值大概在10億元人民幣左右。 ?
幾乎沒有大數據企業對外公布經過審計的銷售額和利潤總額，絕大多數大數據企業仍然處于創業期，沒有實現盈利，仍處于資本投入期。80%大數據企業銷售額低于億元，同質化開始，競爭逐漸遠離藍海。講故事的大數據企業過多，概念多于實際的商業價值。 ?
企業的大數據投資主要集中在存儲、計算、分析平臺，數據同業務結合的案例太少，數據帶來商業價值的案例太少。這些都是大數據產業發展過程中出現的發燒癥狀，也是產業發展必須經歷的進程。任何一個新興產業發展必然要經歷從不理智到理智到階段，只有經過百花齊放，大浪淘沙之后，優質的企業才能夠生存下來，成為行業的領導者。2000年的互聯網泡沫和2010年左右的電商和百團大戰，都是產業發展必須經歷的階段。 ?
撥開泡沫，我們也看到了大數據企業發展理智的一面，大多數大數據企業都獲得了資本市場都青睞。資本的眼光是毒辣的，沒有商業價值的企業，其是不會主動投資的。2015年，50%以上大數據企業的業績增長超過了幾倍以上，人員增長超過了50%。大數據論壇和會議上，大數據企業不再談技術和概念，談的是商業案例和數據價值。越來越多的數據案例被挖掘出來，正在成為企業效仿的對象。企業也主動邀請大數據企業前來洽談，尋找合作機會，共同尋找數據應用場景。過去是大數據企業給企業洗腦，提升數據意識，但是2015年很多企業主動接觸大數據企業，提出業務需求，探討如何利用數據分析和外部數據，來尋找新的商業機會。 ?
數據技術和價值的應用正在幫助企業提升業務運營水平，從商業價值出發，數據幫助企業做了過去企業都在做的事情，開源和節流(增加業務收入，降低運營成本)。
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典型的大數據企業分為三類， ?
*類企業為大數據技術平臺公司，為企業提供大數據存儲、計算、挖掘、分析服務。例如Cloudera、星環、華為、IBM、SAS、SAP，Teradata等。 ?
第二類企業是提供數據分析人才和工具的公司，深入到企業內部幫助企業利用數據解決實際業務問題，例如埃森哲、IBM、Palantir、TalkingData、美林數據、明略數據等。 ?
第三類企業擁有數據源，利用采集或收集的數據，為企業提供數據產品的公司。例如Wind資訊(*最牛逼的數據公司)、前海征信、芝麻信用、TalkingData、三大運營商、銀聯數據、九次方、金電聯行、法海風控等。其中金融行業商業價值*的數據來源是三大運營商、銀聯數據等。 ?
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如何用大數據解決工作難題 ?
*：先采取一定的措施去采取到我們需要的數據，我們的工作中難免會需要很多的東西，那么我們最重要的就是能夠得到這一些東西，然后去分析!這個很重要! ?
第二：做好數據的挖掘，我們的挖掘也可以很明確，那么我們一定要更好的去做這個事情，我們太多的時候就是要把我們收集到的數據進行一個系統的分析了，這樣的話我們才能找出這個內在的規律，這樣才能使用這個數據! ?
第三：使用好這個數據分析的軟件，這個軟件一定要跟我們要解決的難題比較的符合的呢，不然的話我們就無法更好的去完成，這個情況的話我們就需要在前期數據分析的東西軟件選擇的時候做好這一塊! ?
第四：不斷的開始完善這一塊的內容，找出我們的內在的聯系，這個情況的話我們把內在的數據挖掘出來，這個情況就是為了幫助我們解決這個難題的呢，這邊我們就要很好的去完善起來! ?
第五：還是要確定一下我們的難點是不是能夠跟我們需要的數據聯系在一起，這個情況不得不說還是要前期要解決一下的呢，尤其是我們這個能夠幫助我們解決這個問題的東西來說才最重要! ?
第六：一定要嘗試這個內容，嘗試的解決，如果數據能夠幫助我們這個解決這個就是要更好，不斷的發掘我們這些東西之間的內在聯系，這樣的話才能更好的呢，尤其是難題和我們的數據，還是要經過分析的呢! ?
第七：難點分析，這個難點一定要進行分析，不然我們怎么找到這個合適的那種方法和數據來解決分析這個難題呢，這邊這個真的很重要，所以我們一定要做好這一塊! ?
