核心专业课程教学计划
大数据技术基础Java语言 Linux *** 作系统与程序设计 计算机网络（复杂网络、SDN） 数据仓库与数据挖掘 JavaEE 实训和毕业设计
计算机组成原理 软件工程 信息安全 机器学习
Python语言（网络爬虫、数据分析） 云计算OpenStack R语言数据分析、展现于实例 Tableau数据可视化
大数据存储（Hbase、Hive、Sqoop） 大数据采集与清洗（Kafka、Flume、ET） Spark技术开发 大数据分析应用案例
（2）数据科学与大数据教学资源简介（部分）
数据挖掘与高级分析
R语言企业版
Spark语言开发与应用
数据挖掘概述
数据挖掘工作流程
深入了解数据挖掘平台
算法模型：分类算法
算法模型：回归算法
算法模型：购物篮分析算法
算法模型：聚类算法
算法模型：异常检测算法
批量部署数据挖掘结果 企业级R语言概述
使用企业级R语言进行开发
深入了解R语言开发环境
R语言图形化生产环境
企业级R语言透明度
企业级R语言嵌入式执行层——R语言接口
企业级R语言嵌入式执行层——SQL语言接口
使用企业级R语言执行预测分析
使用企业级R语言之间访问数据库 Spark简介
Spark开发与环境配置
RDD编程
键值对 *** 作
Spark运行模式及原理
数据读取与保存
在集群上运行Spark
Spark调优与调试
Spark监控管理
Spark SQl
Spark Streaming
GraphX计算框架大数据与云计算应该怎么学？
学习大数据必须掌握的技术
Hadoop
高效、可靠、可伸缩的Hadoop——能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分析。
Hive
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。hive的工作模式是:提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL）——这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
难易程度分析：
Spark
Spark使用简单，而且可以支持所有重要的大数据语言，如Scala、Python、Java、R等。同时，它还拥有强大的生态系统，且成长迅速，对microbatching/batching/SQL的支持也很简单。最重要的是，Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Python
Python的特点是面向对象的解释性的脚本语言，支持多态、继承等高级概念，在Python里使用OOP十分容易 没有C++、Java那样复杂。Python的使用是完全免费的，同时对用户的提问提出快速的支持。
大数据的基础知识，科普类的，自己去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。
另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。
当然一些大数据的一些基础知识，比如java和hadoop等等，这个基本得自学。大学里面最接近这些的也就是计算机类专业。
云计算的话，需要学习的知识应该包括但不限于：1、网络通信知识，包括互联网基础建设相关的所有知识；2、虚拟化知识，应该了解硬件运行原理以及虚拟化实现技术；3、数据库技术；4、网络存储技术；5、网络信息安全技术，最起码得明白什么是iso 17799；6、电子商务；7、容灾及备份技术；8、JAVA编程技术；9、分布式软件系统架构。。。
云计算大数据培训这一块的话，只有两种方式可以去学习，其中一种是自学，那么自学的话，自己要给自己编一个大纲和一个进程，也就意味着自己要学什么学什么内容，以及未来的就业方向，要比较明白和清楚。第二种就是通过相关的培训机构去学习相关的云计算和大数据之间的关联，那么他们是有一个老师，也就是导师，在前面引导着你去学习哪些内容？最终可能会推荐你去就业，或者是满足你想要学习的内容。
云计算，大数据怎么区分？云计算是基于it基础设施的交付和使用模式，大数据就是利用大数据应用与分析，大数据是在云计算的基础上运用
如何结合大数据与云计算 由云计算提供的d性和按需配置，为让企业组织能够试验和尝试解决大数据的新方法提供了核心力量。
企业可以根据供应的基础设施，用不同的迭代方式尝试和 *** 纵他们的数据。基础设施不再限制用什么来处理数据。这些相同的灵活性使企业即使有高可变负载的情况下也不会超支。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
首先，云计算的崛起牵动了大数据的发展，资源整合，高效利用，推动社会发展是他们的价值，早在2006年谷歌就提出了大数据的概念。
云计算与大数据谁是胜者都有发展之道，都有潜力，要说谁是胜者还是拭目以待！
云计算 物联网 大数据1、云计算
一般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。如：智能交通、环境保护、 工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球，目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大数据
大数据(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。大数据或称巨量资料或海量数据资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大数据，云计算，物联网和移动互联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层（数据海洋），是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。
无所谓谁赢谁输，因为两者不是竞争者，而是相辅相成，现在云计算和大数据都很火，很成功。
python 云计算与大数据 工作强度大么一般吧，这个主要还是看公司，有的公司进度排的比较紧那就强度大点儿。
如今，两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。但是，大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如，亚马逊的“ElasticMapRece”演示了如何利用CloudElasticComputes的功能进行大数据处理。
两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。
那么，我们可以说大数据与云计算完美结合吗？好吧，有数据点支持它。除此之外，还需要处理一些实时挑战。
大数据与云计算的关系
大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件，但大数据有助于业务决策。
让我们从这两种技术的基本概述开始！
大数据与云计算
大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面，通过5V来描述
数量_数据量
种类_不同类型的数据
速度_系统中的数据流率
价值_基于其中包含的信息的数据价值
准确性_数据保密性和可用性
云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：
基础架构即服务（IAAS）
在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。
平台即服务（PAAS）
在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。
软件即服务（SAAS）
此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。
大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用
大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：
IAAS在公共云中
IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。
私有云中的PAAS
PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。
混合云中的SAAS
如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。
大数据与云计算有何关系？
因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。
云中的大数据分析有多个好处。
改进分析
随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。
简化的基础架构
大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。
降低成本
大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。
安全与隐私
数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有d性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。
除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议（SLA），以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性：
保护大数据免受高级威胁。
云服务提供商如何维护存储和数据。
有一些与服务级别协议相关的规则可以保护
数据
容量
可扩展性
安全
隐私
数据存储的可用性和数据增长
另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。
虚拟化
基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化
您好，基于云开发的应用程序不需要任何服务器和云服务资源的优势在于其无需管理服务器和基础设施，可以大大减少开发人员的工作量和成本。以下是基于云开发不需要任何服务器和云服务资源的一些例子：1 无服务器计算（Serverless Computing）：无服务器计算是一种新型的云计算模型，它允许开发人员编写代码，而不需要考虑服务器的配置和管理。例如，AWS Lambda、Azure Functions和Google Cloud Functions等云服务提供商提供了无服务器计算服务，开发人员可以在这些服务上编写代码，而无需考虑服务器的配置和管理。
2 基于容器的开发（Container-based Development）：容器技术可以将应用程序打包成一个独立的可执行文件，这样可以在不同的环境中运行。例如，Docker是一种流行的容器技术，开发人员可以使用Docker来打包应用程序，然后将其部署到云上，而无需考虑服务器和基础设施的管理。
3 云存储服务（Cloud Storage Services）：云存储服务可以提供可扩展的、高可用的存储服务，例如AWS S3、Azure Blob Storage和Google Cloud Storage等。开发人员可以将应用程序的数据存储在云存储服务中，而无需考虑服务器和基础设施的管理。
4 云数据库服务（Cloud Database Services）：云数据库服务可以提供可扩展的、高可用的数据库服务，例如AWS DynamoDB、Azure Cosmos DB和Google Cloud Firestore等。开发人员可以将应用程序的数据存储在云数据库服务中，而无需考虑服务器和基础设施的管理。
总之，基于云开发的应用程序可以大大减少开发人员的工作量和成本，而无需考虑服务器和基础设施的管理。
关于大数据你不可不知的大企业及大布局_数据分析师考试
如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司康姆斯科（Comscore）的调查，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。
谷歌不仅存储了它的搜索结果中出现的网络连接，还会储存所有人搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式。这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为，而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。换言之，谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是所谓的“大数据”。
2012：大数据十字路口？
为什么大数据突然变得这么火？为什么《纽约时报》把2012年定义为“大数据的十字路口”？
大数据之所以进入主流大众的视野，源自三种趋势的合力:
第一，许多高端消费品公司加强了对大数据的应用。社交网络巨擎 Facebook 使用大数据来追踪用户在其网络的行为，通过识别你在它的网络中的好友，从而给出新的好友推荐建议，用户拥有越多的好友，他们与 Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。
商业网站LinkdIn则使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkdIn,猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气，而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似，求职者也可以通过联系网站上其他人，自然而然地将自己推销给潜在的雇主。
第二，以上两家公司都在2012年早些时候陆续上市。Facebook 在纳斯达克上市,LinkedIn 在纽约证券交易所上市。这两家企业和谷歌一样，虽然表面上是消费品公司，然而其本质是大数据企业。除去这两家，Splunk 也在 2012 年完成了上市,它是一家帮助大中型企业提供运营智能的大数据企业。这些企业的公开上市提高了华尔街对于大数据的兴趣。这种兴趣带来了空前的盛况——硅谷的风险投资家们开始前仆后继地投资大数据企业。大数据将引发下一波创业大潮，而这次浪潮有望让硅谷在未来几年取代华尔街。
第三，亚马逊、Facebook、LinkedIn 和其他以数据为核心消费品的活跃用户们，开始期待自己在工作中也能获得畅通无阻地使用大数据的体验，而不再仅仅限于生活娱乐。用户们此前一直想不通，既然互联网零售商亚马逊可以推荐阅读书目、推荐、推荐可供购买的产品，为什么他们所在的企业却做不到类似的事情。
比如，既然汽车租赁公司拥有客户过去租车的信息和现有可用车辆库存的信息，这些公司为何就不能在向不同的租车人提供合适的车辆方面做得更智能一点？公司还可以通过新的技术，将公开信息利用起来——比如某个特定市场的状况，会议活动信息，以及其他可能会影响市场需求和供给的事件。通过将内部供应链数据和外部市场数据结合在一起，公司就可以更加精确地预测什么车辆可用，以及可用时间。
与此类似，零售商应当可以将来自外部的公开数据和内部数据结合在一起，利用这种混合的数据进行产品定价和市场布局。同时还可以同时考虑影响现货供应能力的多种因素以及消费者购物习惯，包括哪两种产品相搭配会卖得更好，这样零售商就可以提升消费者的平均购买量，从而获得更高的利润。
谷歌的行动
谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。谷歌的优势之一在于，它拥有一支软件工程师部队，这使得谷歌能够从无到有地建立大数据技术。
谷歌的另一个优势在于它所拥有的基础设施。谷歌搜索引擎本身的设计，就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。如果出现更多的处理或存储需要，抑或某台服务器崩溃，谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。
谷歌软件技术的设计也秉持着同样的基础设施理念。MapReduce（谷歌开发的编程工具，用于大规模数据集的并行运算。——译者注）和谷歌文件系统（Google File System）就是两个典型的例子。《连线》杂志在 2012年初夏曾报道称，这两个软件系统“重塑了谷歌建立搜索索引的方式”。
为数众多的企业如今开始使用Hadoop, 它是MapReduce和谷歌文件系统的一种开源衍生产品。Hadoop允许横跨多台电脑，对庞大的数据集合进行分布式处理。在其他企业刚刚开始使用Hadoop的时候，谷歌早已多年深耕大数据技术，这让它在行业中获得了巨大的领先优势。
如今谷歌正在进一步开放数据处理领域，将其和更多第三方共享。谷歌最近刚刚推出web服务BigQuery。该项服务允许使用者对超大量数据集进行交互式分析。按照谷歌目前的状况，“超大量”，意味着数十亿行数据。BigQuery 就是按指令在云端运行的数据分析。
除此以外，谷歌还坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。用户所输入的每一个搜索请求，都会让谷歌知道他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径，而谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。
不仅如此，谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。企业安装“谷歌分析（Google Analytics）”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹，而谷歌也可获得这些数据。网站还使用“谷歌广告联盟（Google Adsense）”，将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点，因此，谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果，同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。
将所有这些数据集合在一起所带来的结果是：企业不仅从最好的技术中获益，同样还可以从最好的信息中获益。在信息技术方面，许多企业可谓耗资巨大，然而在信息技术的组成部分之一——信息领域，谷歌所进行的庞大投入和所获得的巨大成功，却罕有企业能望其项背。
亚马逊步步紧逼
谷歌并不是惟一一个推行大数据的大型技术公司。互联网零售商亚马逊已经采取了一些激进的举动，令其有可能成为谷歌的最大威胁。
曾有分析者预测，亚马逊2015年营收将超过1000亿美元，它即将赶超沃尔玛成为世界最大的零售商。如同谷歌一样，亚马逊也要处理海量数据，只不过它处理数据带有更强的电商倾向。消费者们在亚马逊的网站上对想看的电视节目或是想买的产品所进行的每一次搜索，都会让亚马逊对该消费者的了解有所增加。基于搜索和产品购买行为，亚马逊就可以知道接下来应该推荐什么产品。而亚马逊的聪明之处还不止于此，它还会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。
你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？如果你这样认为的话，你应该再好好想一想。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。
以数据为导向的方法并不仅限于以上领域，按一位前员工的说法，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。消费者常常会完全跳过谷歌之类的搜索引擎，直接去亚马逊网站搜索商品、并进行购买。
争夺消费者控制权的战争硝烟还在弥漫扩散，苹果、亚马逊、谷歌，以及微软，这四家公认的巨头如今不仅在互联网上厮杀，在移动领域同样打得难解难分。鉴于消费者们把越来越多的时间花在手机和平板电脑等移动设备上，坐在电脑前的时间越来越少，因此，那些能进入消费者掌中移动设备的企业，将在销售和获取消费者行为信息方面更具有优势。企业掌握的消费者群体和个体信息越多，它就越能够更好地制定内容、广告和产品。
从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，令人难以置信的是，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。亚马逊在几年前就预见了将服务器和存储基础设施开放给其他人的价值。“亚马逊网络服务（Amazon Web Services，简称 AWS）”是亚马逊公司知名的面向公众的云服务提供者，为新兴企业和老牌公司提供可扩展的运算资源。虽然AWS 成立的时间不长，但已有分析者估计它每年的销售额超过15亿美元。
AWS所提供的运算资源为企业开展大数据行动铺平了道路。当然，企业依然可以继续投资建立以私有云为形式的自有基础设施，而且很多企业还会这样做。但是如果企业想尽快利用额外的、
可扩展的运算资源，他们还可以方便快捷地在亚马逊的公共云上使用多个服务器。如今亚马逊引领潮流、备受瞩目，靠的不仅是它自己的网站和Kindle之类新的移动设备，支持着数千个热门站点的基础设施同样功不可没。
AWS带来的结果是，大数据分析不再需要企业在IT上投入固定成本，如今，获取数据、分析数据都能够在云端简单迅速地完成。换句话说，企业过去由于无法存储而不得不抛弃数据，如今它们有能力获取和分析规模空前的数据。
实现信息优势
AWS之类的服务与Hadoop之类的开源技术相结合，意味着企业终于能够尝到信息技术在多年以前向世人所描绘的果实。
数十年来，人们对所谓“信息技术”的关注一直偏重于其中的“技术”部分。首席信息官的职责只不过是对服务器、存储和网络的购买及管理。而今，信息以及对信息的分析和存储、依据信息进行预测的能力，正成为企业竞争优势的来源。
信息技术刚刚兴起的时候，较早应用信息技术的企业能够更快地发展，超越他人。微软在20世纪90年代树立起威信，这不仅仅得益于它开发了世界上应用最为广泛的 *** 作系统，还在于它当时在公司内部将电子邮件作为标准沟通机制。
在许多企业仍在犹豫是否采用电子邮件的时候，电子邮件事实上已经成为微软讨论招聘、产品决策、市场战略之类事务的机制。虽然群发电子邮件的交流在如今已是司空见惯，但在当时，这样的举措让微软较之其他未采用电子邮件的公司，更加具有速度和协作优势。拥抱大数据、在不同的组织之间民主化地使用数据，将会给企业带来与之相似的优势。诸如谷歌和Facebook之类的企业已经从“数据民主”中获益。
通过将内部数据分析平台开放给所有跟自己的公司相关的分析师、管理者和执行者，谷歌、Facebook 及其他一些公司已经让组织中的所有成员都能向数据提出跟商业有关的问题、获得答案
并迅速行动。 以Facebook为例，它将大数据推广成为内部的服务，这意味着该服务不仅是为工程师设计的，也是为终端用户——生产线管理人员设计的，他们需要运用查询来找出有效的方案。因此，管理者们不需要等待几天或是几周的时间来找出网站的哪些改变最有效，或者哪些广告方式效果最好，他们可以使用内部的大数据服务，而该服务就是为了满足其需求而设计的，这使得数据分析的结果很容易就可以在员工之间被分享。
过去的二十年是信息技术的时代，接下来二十年的主题仍会是信息技术。这些企业能够更快地处理数据，而公共数据资源和内部数据资源一体化将带来独特的洞见，使他们能够远远超越竞争对手。如同我所撰写的《大数据的八大定律》（The Top 8 Laws Of Big Data）所言，你分析数据的速度越快，它的预测价值就越大。企业如今正在渐渐远离批量处理（批量处理指先存储数据，事件之后再慢慢进行分析处理），转向实时分析来获取竞争优势。
对于高管们而言，好消息是：来自于大数据的信息优势不再只属于谷歌、亚马逊之类的大企业。Hadoop之类的开源技术让其他企业同样可以拥有这样的优势。老牌财富100强企业和新兴初创公司，都能够以合理的价格，利用大数据来获得竞争优势。
大数据的颠覆
大数据带来的颠覆，不仅是与以往相比可以获取和分析更多数据的能力，更重要的是获取和分析等量数据的价格也正在显著下降，而价格越低，销量就会越高。然而，隐含其中的讽刺关系正如所谓的“杰文斯悖论”(Jevons Paradox)。经济学家杰文斯通过观察工业革命得出该悖论，并以他的名字命名（杰文斯悖论的核心是，资源利用率的提高导致价格降低 , 最终会增加资源的使用量。——译者注）。科技进步使储存和分析数据的方式变得更有效率，公司将做更多的数据分析，因此并没有减少工作。简而言之，这就是大数据带来的颠覆。
从亚马逊到谷歌，从IBM到惠普和微软，大量的大型技术公司纷纷投身大数据，而基于大数据解决方案，更多初创型企业如雨后春笋般涌现，实现开放源和共享云。大公司致力于横向的大数据解决方案，与此同时，小公司则专注于为重要垂直业务提供应用程序。有些产品优化销售效率，还有些产品通过将不同渠道的营销业绩与实际的产品使用数据相关联，为未来营销活动提供建议。这些大数据应用（Big Data Applications，简称BDA）意味着小公司不必在内部开发或配备所有大数据技术；在很多情况下，它们可以利用基于云端的服务来满足数据分析需求。在技术之外，这些小企业还会开发一些产品，追踪记录与健康相关的指标并据此提出改善人们行为的建议。诸如此类的产品有望减少肥胖，提高生活质量，同时降低医疗成本。
大数据路线图
产业分析研究公司福雷斯特（Forrester）估计，企业数据的总量在以每年 94% 的增长率飙升。这样的高速增长之下，每个企业都需要一个大数据路线图。至少，企业应制订获取数据的战略，获取范围应从内部电脑系统的常规机器日志，到线上的用户交互记录。即使企业当时并不知道这些数据有什么用也要这样做，这些数据的用处随后或许会突然被发现。
数据所具有的价值远远高于你最初的期待，千万不要随便抛弃数据。企业还需要一个计划以应对数据的指数型增长。照片、即时信息以及电子邮件的数量非常庞大，由手机、GPS 及其他设备构成的“感应器”释放出的数据量甚至还要更大。
理想情况下，企业应该具备一种能够让数据分析贯穿于整个组织的视野，分析应该尽可能地接近实时。通过观察谷歌、亚马逊、Facebook和其他科技领袖企业，你可以看到大数据之下的种种可能。管理者需要做的就是在组织中融入大数据战略。
谷歌和亚马逊这样的企业，应用大数据进行决策已数年有余，它们在数据处理上已经获得了广泛的成功。而现在，你也可以拥有同样的能力。
以上是小编为大家分享的关于关于大数据你不可不知的大企业及大布局的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
快手的服务器30万容量。快手智能云大数据中心项目签约仪式在快手总部举行。该项目宣布落地内蒙古乌兰察布市，投资达百亿元，预计明年投入使用。
据了解，快手乌兰察布大数据中心（IDC）共计占地约500亩、容纳30万台服务器，第一批IT设备预计2021年底上线。该项目将支撑快手大数据、人工智能等核心技术平台，为快手的长期发展提供充裕的资源保障。
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