一、什么是大數據

1.大數據（big data），在IT行業(yè)中稱之為巨量數據結合，它是指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

2.大數據技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業(yè)，那么這種產業(yè)實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

3.從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

4.大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數據庫、云計算大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業(yè)中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。大數據就是互聯網發(fā)展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它

5.保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數據會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。

6.其次，想要系統(tǒng)的認知大數據，必須要而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特征定義理解行業(yè)對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發(fā)展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發(fā)展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業(yè)的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。平臺、互聯網和可擴展的存儲系統(tǒng)。

現在的社會是一個高速發(fā)展的社會，科技發(fā)達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數據是贏得競爭的關鍵。

何為資源化，是指大數據成為企業(yè)和社會關注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業(yè)必須要提前制定大數據營銷戰(zhàn)略計劃，搶占市場先機。

大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態(tài)，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發(fā)揮出更大的影響力。

隨著大數據的快速發(fā)展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界里的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破等.........

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二、大數據就業(yè)前景

進來，大數據這一詞的熱度一直灼燒著我們的耳膜。那么，大數據的就業(yè)前景到底怎樣？具體又能從事什么職位？

根據領英發(fā)布的《2016年中國互聯網熱職位人才報告》顯示，研發(fā)工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是中國護理萬網行業(yè)需求旺盛的職位。

目前，我國所擁有的大數據人才約為30萬，到2018年，大數據專業(yè)人才的需求量預計還會有大幅度的增長。而大數據相關的高端人才，缺口也才14萬至19萬之間。大數據分析師、工程師的人才缺口更是將達到150萬之多。除了大量的人才需求外，經驗的積累也顯得尤為重要。擁有兩年工作經驗的數據分析師，月薪即可達到8k以上，擁有碩士學歷的數據分析師月薪能達到12k，5年工作經驗的數據分析師的年薪高達40萬-60萬。

在大數據的背景下，越來越多的企業(yè)、機構、國家機關開始重視了大數據在其從事領域的應用。上到國防、軍事，下到互聯網、金融，乃至制造業(yè)、零售業(yè)、醫(yī)療、服務行業(yè)，都需要通過大數據項目來驅動。就業(yè)范圍可謂相當廣泛。

大數據專業(yè)的人才主要分為：大數據系統(tǒng)研發(fā)、大數據應用開發(fā)、大數據分析3大類。

常見的崗位有：

1.大數據系統(tǒng)架構師

大數據平臺搭建、系統(tǒng)設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網絡架構、編程范式、文件系統(tǒng)、分布并行處理等。

2.大數據系統(tǒng)分析師

面向實際行業(yè)領域，利用大數據技術進行數據生命周期管理、分析和應用。

技能：人工智能、機器學習、數理統(tǒng)計、矩陣計算、優(yōu)化方法。

3.hadoop開發(fā)工