大数据概论

概念

大数据(BigData)，指

无法在一定时间范围内

\textcolor{Red}{无法在一定时间范围内}

$无法在一定时间范围内$ 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

衡量、高增长率和多样化的信息资产

\textcolor{Red}{衡量、高增长率和多样化的信息资产}

$衡量、高增长率和多样化的信息资产$ 。

按顺序给出数据单位：bit Byte KB MB GB

\textcolor{Red}{TB}

$TB$

\textcolor{Red}{PB}

$PB$

\textcolor{Red}{EB}

$EB$ ZB YB BB NB DB

特点(4V)

Volume(大量)

截至目前，人类生产的所有

印刷材料的数据量是

200

\textcolor{Red}{印刷材料的数据量是200PB}

$印刷材料的数据量是 200 PB$ ,而历史上全人类总共

说过的话的数据量大约是

\textcolor{Red}{说过的话的数据量大约是5EB}

$说过的话的数据量大约是 5 EB$ 。当前典型个人计算机的硬盘的容量为 TB 级别，而一些

大企业的数据量已经接近

量级

\textcolor{Red}{大企业的数据量已经接近 EB 量级}

$大企业的数据量已经接近 EB 量级$ 。

Velocity(高速)

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2025年，全球数据使用量将达到163ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

Variety(多样)

这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

Value(低价值密度)

价值密度的高低与数据总量的大小成反比

应用场景

物流仓储：大数据分析系统助力商家精细化运营、提升销量、节约成本。
抖音：推荐的都是你喜欢的视频
电商站内广告推荐：给用户推荐可能喜欢的商品
零售：分析用户消费习惯，为用户购买商品提供发布，从而提升商品销量
保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。
金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。
房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。
人工智能 + 5G + 物联网 + 虚拟与现实

发展前景

党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”
2020年初，中央推出34万亿“新基建”投资计划
2020年是5G的元年，国家在大力铺设5G设备，2021年就是5G手机应用的开始，也是大数据要爆发的1年。5G带来的是每秒钟10g的数据，会给每家公司都带来海量的数据。那么传统的Java工具根本解决不了海量数据的存储。就更不用说海量数据的计算了。如果你对5G的感触不够深，可以回忆一下3G和4G的区别。3G时只能打电话、发短信，当时还觉得很好，觉得3G不错。但是4G来了后，大家很少打电话和发短信了，都改为语音、视频、直播、网上购物等生活方式，带火了淘宝、京东、美团、字节跳动等企业。没有跟上节奏的百度，有点摇摇欲坠

自古不变的道理：先入行者吃肉，后入行者喝汤，最后到的买单！
人才紧缺、竞争压力小

有句话叫：“选择大于努力”选择一个好的方向，少奋斗十年。是否记得国家在2017年才开设大数据课程，当时是北京大学、人民大学等25所高校开设第一批大数据课程。今年才2021年。也就是今年才毕业，那么像Java、前端大学已经开设多少年了，包括培训班都加在一起，10多年，可想而知目前市场上，Java和前端的人才有多少。

大数据的人才目前除了培训机构培养的，没有真正的科班毕业，而且真正能培养好大数据人才的培训机构又有几个。所以目前选择大数据是最佳选择。

如果担心自己不是科班，其实也大可不必，因为大学真的学不了啥。只要是能考上大专科，说明你不笨，那学大数据就没问题。