大数据与CT，IT的关系

IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。

RIIL

Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。

Java是IT领域的常青树做为一门编程语言，Java的应用场景广泛，决定了其在实际当中有着很多的应用。而且，涉及的到各类IT项目的开发，注定少不了Java相关的开发人员。目前，因为Java行业的从业者过多，竞争十分激烈，且Java开发在3/4线城市就业薪资并不高，一二线城市的就业薪资也在不断的降低，当然，企业对于Java从业者的要求也在不断的提高。

大数据行业人才稀缺作为一个新兴的行业，大数据领域内的人才非常的稀缺，据相关数据显示，未来几年内大数据人才的需求量将达到200万左右，这就决定了未来大数据的人才必定非常的抢手。大数据行业的薪资水平大数据行业的薪资如今已经开始向IT领域的Top1进军，整个行业的平均薪资已经达到了17k左右，而且，随着大数据应用场景的不断增多，未来大数据创造的价值将会越来越大，与之对应的大数据人才的薪资水平将会再次登上一个新的台阶。大数据行业的未来大数据作为一个新兴的大数据行业，其发展前景非常的巨大，而且，其不仅仅是在与AI、云计算对接的很紧密，与其他工业、农业、商业，甚至是第三产业、智慧城市的规划等都有着深刻的对接，而这，就必将会给从业者带来更多的就业机会。

大数据和Java的区别：1架构层面：

javaee：三层架构 表现层（web）业务层（service）持久层（dao）

大数据：围绕数据 数据采集 --数据存储–数据计算（分析）–数据展示

2技术层面：

javaee：成熟 解决方案多 技术点集中

大数据：相对年轻 迭代更新快 解决方案相对少 技术相当繁琐 杂 /碎

3开发层面：

javaee：代码量很大 偏向业务 运维等任务较少 固定搭配 习惯用法较多

大数据：代码量很少，偏向技术（原理和知识） 运维任务略多（集群服务器等）sql 数据分析 类sql hql

4市场层面：

javaee:很成熟 有自己的行业规范 如日中天

大数据：市场起步阶段 规范有待健全 朝阳产业（结合人工智能和机器学习等）

一个做传统CT培训的人，在看完《大数据时代下的历史机遇及挑战》后，突然发现，这个在13年还刚刚出道的词汇，好像可发引领未来的潮流。所以在机缘巧合之下，报了北航的大数据专业的在职研究生。学完了近两年多的课程，同时也学完了IBM在网络上的大数据课程后。首先，感觉。要搞大数据，势必要有一定的代码基础，其次，你的代码逻辑及编程习惯也是至关重要的。因为无论多大的数据，首先你要有自己对于这些数据的理解，然后再来谈应用。不能光凭拍拍脑袋就去做决定。毕竟，数据摆在那里，如何去运用，如何去使用这些数据才是最为重要的。在这里，个人比较认可的一种观念就是：最有价值的数据是掌握到运营商手中的。这也就牵出今天讨论的主题：大数据与CT,IT的关系？

看到新闻，AT&T要开始新一轮的转型。所有的网络设备要开始向SDN的方向转变。这一点，也许做传统CT的不了解，通俗的来说，也就是BAT这样公司的运维人员现在要开始兼职做网络运维的工作了。对于华为，中兴的用服工程师来说，只是会敲几行代码，传几个新版本，升级设备的日子将一去不复返了。因为自动化运维，以及大数据收集会大大减少维护人员的数量。就像有的时候，我会说在IT界的跨界竞争一样，你会C，他会JAVA，但人家黑客直接用汇编这种底层语言来写你的BUG，那你所会的在人家面前那就是不堪一击。特别是家庭终端ONU上就有体现，利用现有光猫的漏洞，扩展你的功能。

软件改变世界，网络链接世界。而下一个结合点，势必会在ICT融合上，因为运营商掌握到的数据是最有价值的。而基于这些数据的相关分析又可以辅助IT做出相应的产品，更加贴近用户的需求。通信链加速，用户内容分发，数据分析及展现，好像大数据时代下的各样新技术都层出不穷。但是否贴近用户，为用户所接受，才是一个产品发展下去的动力。

罗胖在跨年演讲时说到，这是一个造点的时代。而在大数据时代，如何造点？这一点一直是我所思考的，结合自身这些年所掌握的技术，正是接入这一块的。对于IT来说，是用户家庭的入口。而这一点，最好的结合，就是电信的CDN，还有就是迅雷快鸟这类产品。把加速的事留给运营商，收费的事留给专业的迅雷。实际上，这种结合的点，在16年还会有许多。再往下去思考，用户产生的相关数据，如何收集，如何分析，推送相关的产品这一点，相信还是要用到数据挖掘及分析。

总之，IT与CT正在逐步融合，而大数据在其中将会产生后发动力。相应的技术创新会以跨界的形式突破与改变我们原来的认知观念。对于这种变革，重要的不是你会什么，而是你是否能够在短时间内学会相应的内容。还是那一点，真正在工作中的学习是以你专注的程度及克服困难的大小来计算的，而不是你学习时间的长短。

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对于新出的IT技术，除了大量男生的关注，越来越多的女生也是倍加关注，比如对于IT技术中比较新出的技术-大数据技术，很多女生就跃跃欲试，女生学大数据怎么样她们心中存疑，女生学大数据有哪些优势呢今天就跟IT培训>

一、女生学大数据怎么样

未来将是大数据的时代，我国对大数据人才培养的力度远远还不够，企业对大数据技术能够带动企业发展的价值是越发的看中，对大数据人才的需求也是呈直线上升，在IT行业，一向拼技术，男女之分比较少，所以不管男女只要学好大数据技术，那么就都受企业的欢迎。女生学好大数据技术，同样好找工作。

二、女生学大数据有哪些优势呢

1其实当下的IT环境是有利于女生发展的，在很多人的心目中，女生是不适合学大数据的，不适合IT行业的，在人们的心目中对女生的期待相比于男生会下降很多个点，不要以为这是种劣势，过分的追求男女平等在职场中也未必是件好事，这样的环境中，女生只要在大数据中稍微有点成就，那么企业会更加重视你的发展，给你更多的发展空间。

2女生很多时候比男生更加善于言谈，并且男女搭配干活不累，女生也同时具备心细、耐心等等特征，这些都是从事大数据工作相当需要的，女生在归纳总结方面也具备自己独立的特性，总而言之，女生其实本身就自带很多的优势，如果女生的大数据技能过关，企业还是很愿意招聘女性大数据开发工程师的。

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