大数据 - 大数据入门第一篇 | 关于大数据你了解多少？

1.1 概述

大数据（BigData):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。

大数据主要解决、海量数据的采集、存储和分析计算问题。

按顺序给出数据存储单位：bit,Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

1Byte=8bit 1K=1024Byte 1MB=1024K

1G=1024M 1T=1024G 1P=1024T

1.2 特点

1. Volumn(大量）

以社交媒体为例，全球每天产生的社交媒体内容，包括文字、图片和视频，都形成了巨大的数据量。例如，每天 Facebook、Instagram 和 Twitter 上共享的照片和消息，构成了庞大的数据集，远远超过传统数据库能够轻松处理的范围。

2. Velocity(高速）

在电子商务领域，实时交易数据的产生速度非常快。举例来说，亚马逊每秒处理数千笔交易，而这些交易数据需要即时分析以进行库存管理、个性化推荐等。这种高速的数据产生和处理要求系统能够实时响应，以满足业务需求。

3. Value(低价值密度）

在物联网（IoT）领域，传感器产生的大量数据可能包含很多噪音和冗余信息。

例如，一个智能城市中的传感器网络可能每秒收集大量关于交通、气象和环境的数据。然而，真正有价值的信息可能只占其中的一小部分。因此，从这些海量数据中提取出对城市规划或紧急情况响应有帮助的有用信息变得至关重要。

1.3 大数据应用场景

• 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方便，从而提升商品销量。经典案例：纸尿布+啤酒。

• 物流仓储：京东物流，上午下单下午送达、下午下单次日上午送达。

• 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+智能驾驶（汽车行业）+远程医疗

1.4 大数据部门间业务流程分析

1.5 大数据就业方向

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大数据应用场景的广泛发展为大数据开发领域提供了丰富的工作机会。以下是一些与大数据开发相关的工作机会延伸：

1. 大数据工程师：

负责设计、构建和维护大规模的数据处理系统，确保高效地处理大量数据。这包括使用工具如Hadoop、Spark等进行数据处理和分析。

2. 数据架构师：

设计和管理整个数据架构，确保系统能够支持业务需求，并保持可扩展性和性能。

3. 数据科学家：

利用大数据进行深入分析，提取有价值的信息和洞察，为业务决策提供支持。需要掌握统计学、机器学习等相关领域知识。

4. 数据仓库工程师：

构建和维护数据仓库，使业务用户能够方便地访问和分析数据。使用工具如Amazon Redshift、Google BigQuery等。

5. ETL（Extract, Transform, Load）开发者：

负责将不同来源的数据抽取、转换和加载到目标系统中，确保数据的质量和一致性。

6. 实时数据处理工程师：

开发实时数据处理系统，确保系统能够在数据产生的同时进行实时分析和响应，适用于需要快速决策的场景。

7.云计算工程师：

在云平台上构建和管理大数据解决方案，例如使用AWS、Azure或Google Cloud等云服务提供商的大数据服务。

8. 数据安全工程师：

确保大数据系统的安全性，包括数据加密、访问控制、身份验证等方面的工作，以防止数据泄露和滥用。

9. 大数据产品经理：

负责制定大数据产品的战略方向，了解市场需求，并协调开发团队以实现产品目标。

10.机器学习工程师：

利用机器学习算法和模型，开发能够自动学习和适应的系统，用于处理大规模数据并提供智能化解决方案。