1.ビッグデータとは何ですか？
ビッグデータ、IT業界の用語は、特定の時間枠内で従来のソフトウェアツールではキャプチャ、管理、および処理できないデータのコレクションを指します。より強力な意思決定力、洞察、および発見を備えた新しい処理モデルが必要です。大量、プロセス最適化機能の高い成長率と多様な情報資産。
2.ビッグデータを理解する方法は？
最初のレベルは理論です。理論は、認識の必要な方法であり、広く認識され普及するためのベースラインです。ここでは、ビッグデータの特性の定義から、ビッグデータの価値の議論からビッグデータの貴重さの詳細な分析まで、ビッグデータの業界全体の説明と特性を理解し、開発トレンドへの洞察を得るビッグデータの;ビッグデータプライバシーの特別で重要な側面から人とデータの間の長期的なゲームを調べる視点。
2番目のレベルはテクノロジーです。これはビッグデータの価値と進歩の基礎を反映する手段です。ビッグデータの収集、処理、保存、結果の形成のプロセス全体を説明するためのクラウドコンピューティング、分散処理技術、ストレージ技術、および認識技術の開発を以下に示します。
3番目のレベルは練習です。練習はビッグデータの究極の価値です。ここでは、インターネットからのビッグデータ、政府からのビッグデータ、企業からのビッグデータ、個人からのビッグデータの4つの側面を紹介し、ビッグデータの美しいシーンと実現すべき青写真を説明します。
3.ビッグデータは企業でどのような問題を解決できますか？
（1）多数の消費者に製品やサービスを提供する企業は、ビッグデータを使用して精密なマーケティングを行うことができます。
（2）小規模で美しいモデルを持つ中小企業は、サービスの変革にビッグデータを使用できます。
（3）インターネットのプレッシャーの下で変革しなければならない従来の企業は、時代とともに進歩し、ビッグデータの価値を最大限に活用する必要があります。
4.ビッグデータの開発動向は？
トレンド1：データリソースの使用率
リソース化とは、ビッグデータが企業や社会が注目する重要な戦略的リソースになり、誰もが争う新たな焦点となったことを意味します。したがって、企業は市場機会をつかむために事前にビッグデータマーケティング戦略計画を策定する必要があります。
トレンド2：クラウドコンピューティングとの緊密な統合
ビッグデータはクラウド処理と切り離せません。クラウド処理は、柔軟で拡張可能な基本的な機器を備えたビッグデータを提供し、ビッグデータを生成するためのプラットフォームの1つです。2013年以降、ビッグデータ技術はクラウドコンピューティング技術と緊密に統合されており、将来的には両者の関係はより緊密になると予想されます。さらに、モノのインターネットやモバイルインターネットなどの新しいコンピューティング形式も、ビッグデータ革命を一緒に支援し、ビッグデータマーケティングがより大きな影響力を発揮できるようにします。
トレンド3：科学理論の飛躍的進歩
コンピュータやインターネットと同じように、ビッグデータの急速な発展に伴い、ビッグデータは技術革命の新しいラウンドになる可能性があります。その後のデータマイニング、機械学習、人工知能などの関連テクノロジーの出現により、データの世界の多くのアルゴリズムと基本理論が変化し、科学技術の飛躍的進歩が達成される可能性があります。
トレンド4：データサイエンスとデータアライアンスの確立
将来的には、データサイエンスは専門分野になり、ますます多くの人々に認識されるようになるでしょう。主要な大学は、特別なデータサイエンス専攻を設立し、それらに関連する多くの新しい仕事も生み出します。同時に、データの基本的なプラットフォームに基づいて、クロスドメインのデータ共有プラットフォームも確立されます。その後、データ共有はエンタープライズレベルに拡張され、将来の業界の中核部分になります。
トレンド5：データ侵害が蔓延している
データがそのソースで保護されない限り、今後数年間のデータ侵害の増加率は100％に達する可能性があります。将来的には、セキュリティ対策を講じているかどうかに関係なく、すべてのFortune500企業がデータ攻撃に直面すると言えます。そして、すべての企業は、規模に関係なく、今日のセキュリティの定義を再検討する必要があります。Fortune 500企業の50％以上が、最高情報セキュリティ責任者の地位を確立します。企業は、新しい視点から自社と顧客のデータを確保する必要があります。すべてのデータは、データストレージの最後のリンクではなく、作成の最初に保護する必要があります。後者のセキュリティ対策を強化するだけでは役に立たないことが証明されています。
トレンド6：データ管理がコアコンピタンスになる
データ管理はコアコンピタンスになり、財務実績に直接影響します。「データ資産は企業のコア資産である」という概念が普及すると、企業はデータ管理の定義を明確にし、データ管理を企業のコア競争力と見なし、データ資産の開発、戦略的計画、および使用を継続します。 、そしてエンタープライズデータになる管理の中核。データ資産の管理効率は、本業の収益や売上高の伸び率と大きく正の相関があります。また、インターネットを考えている企業では、データ資産の競争力が36.8％を占め、データ資産の管理効果が直接影響します。ビジネスの財務実績。
トレンド7：データ品質はBI（ビジネスインテリジェンス）の成功の鍵です
ビッグデータ処理にセルフサービスのビジネスインテリジェンスツールを使用している企業は際立っています。課題の1つは、多くのデータソースが大量の低品質データをもたらすことです。成功するには、企業は生データとデータ分析のギャップを理解して、低品質のデータを排除し、BIを通じてより良い意思決定を行う必要があります。
トレンド8：データエコシステムの複雑さの程度が強化されている
ビッグデータの世界は、単一の巨大なコンピューターネットワークだけでなく、多数のアクティブコンポーネントと複数の参加要素で構成されるエコシステムです。端末機器プロバイダー、インフラストラクチャプロバイダー、ネットワークサービスプロバイダー、ネットワークアクセスサービスプロバイダー、データサービスイネーブラー、データサービスプロバイダー、タッチポイントサービス、データサービス小売業者などの一連の参加者。今日、そのようなデータエコシステムの基本的な初期形態が形成されており、次の開発は、システムの内部役割のセグメンテーション、つまり市場のセグメンテーション、つまりシステムメカニズムの調整、つまりビジネスモデルの革新、システムの構造調整、つまり競争環境の調整などにより、データエコシステムの複雑さが徐々に増しています。
5.ビッグデータを学ぶ方法は？
私はおそらく以前にビッグデータについて学んだことがありますが、どのようにしてビッグデータについて学びますか？次に、ダークホースはダークホースビデオライブラリからの新しい2021旧正月チュートリアルを推奨する必要があります-ビッグデータでゼロベースの3日間のクイックスタート！
このコースは、次の人に適しています。
1.基本的な知識はなく、コンピュータの基礎で十分です。
2.現在、職業のさらなる向上が求められており、ビッグデータ業界で高給の仕事に就きたいと考えている人たち。
3.ビッグデータ業界に関心を持ち続けている方。
コース内容は以下の通りです。
1.ビッグデータとキャリアプランの紹介
2.Linuxサーバーシステム
3.HDFS分散ファイルシステム
4.Hiveデータウェアハウス
5.ツェッペリンフレームワーク
6.Sqoopフレームワーク
7.スーパーセットフレームワーク
8.Hiveデータウェアハウスの実用的なプロジェクトであるDidiTravel
一緒に学びに来てください！