nosql数据库一般有哪几种类型？分别用在什么场景

特点：

它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding” *** 作的复杂性和成本。

它们击碎了性能瓶颈。

NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复 *** 作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

没有过多的 *** 作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。

Bootstrap支持

因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

优点：

易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

主要应用：

Apache HBase

这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。

Apache Storm

用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的 *** 作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。

Apache Spark

该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

Apache Drill

你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。

Apache Sqoop

也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi

它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB

这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。

十大顶尖公司：

Amazon Web Services

Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。

Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。

Cloudera

Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。

IBM

当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”

Intel

和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。

Microsoft

微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。

微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。

Teradata

对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。

AMPLab

通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。

全球最具影响力的大数据企业排行榜

目前全球大数据企业主要分为两大阵营。一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，希望为市场带来创新方案并推动技术发展。另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。下面我们就一起来看今天的十五家大数据企业名单，其中十家早已名满天下、另外五家则属初来乍到。

1、IBM

根据Wikibon发布的报告，作为2012年大数据业务营收成绩最好的公司，IBM过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。在IBM围绕大数据开发出的产品中，DB2、Informix与InfoSphere数据库平台、Cognos与SPSS分析应用可谓最为知名。IBM同时也为Hadoop开源数据分析平台提供支持。

2、惠普

惠普在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商还提供与之相关的硬件、软件以及服务，其最为知名的方案当数Vertica分析平台。

3、Teradata

Teradata在2012年获得全球第三大大数据厂商头衔，其营收总额达4.35亿美元。Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。

4、甲骨文

尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、Cloudera Hadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。2012年甲骨文名列大数据企业榜单第五位，营收总额为4.15亿美元。

5、SAP

SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。2012年该公司在大数据企业竞争中位居第六，营收总额为3.68亿美元。

6、EMC

EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊“营销科学实验室”的所在地——这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。Pivotal将对Hadoop与EMC的Greenplum数据库与HAWQ查询工具进行整合。EMC在2012年的大数据企业排行榜中位列第七，营收总额为3.36亿美元。

7、Amazon

Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与Amazon Web Services顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。

8、微软

微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工具。微软的SQL Server数据库也颇具知名度，且于2012年的大数据企业比拼之中位列第九，营收总额为1.96亿美元。

9、谷歌

谷歌公司推出的大数据产品包括BigQuery——一款基于云的大数据分析平台。该公司在过去一年中拿下3600万美元大数据营收。

10、VMware

VMware向来以云计算及虚拟化解决方案著称，不过近来也开始逐步踏入大数据领域。今年六月虚拟巨头公布的VMware vSphere大数据扩展版就很说明问题，这套方案使得vSphere能够控制Hadoop部署并帮助企业用户简化大数据项目启动流程。VMware在过去一年中获得3200万美元大数据营收，几乎与谷歌公司持平。

11、业界新生代：Cloudera

相信目前已经没人敢在列举顶级大数据供应商时漏掉Cloudera。这家新兴企业获得1.41亿美元风险投资，支持阵营中甚至包括谷歌、Facebook、甲骨文以及雅虎等在大数据领域赫赫有名的老将。该公司于2008年首次为企业客户带来Apache Hadoop平台。

12、Hortonworks

Hortonworks是另一家Hadoop供应商，并在2011年从雅虎公司分离出来之后获得超过7000万美元的风险投资支持。它在发展中将矛头直指Cloudera，这位年轻选手背后则站着微软、Rackspace、红帽、Teradata等多家战略合作伙伴。

13、Splunk

根据WIkibon的统计，Splunk是目前纯大数据供应商中占据市场份额最大的企业，2012年全年营收总额达1.86亿美元。该公司主要关注机器数据分析业务。

14、10Gen

10Gen最具影响力的得意佳作要数其开源MongoDB——一款业界领先的NoSQL数据库。该公司的战略投资伙伴包括英特尔、红帽以及In-Q-Tel。10Gen去年在纯Hadoop及NoSQL业务企业中名列第三，营收总额为3600万美元。

15、MapR

大家想必听说过MapR推出的NoSQL数据库M7，这家公司与Amazon的云平台及谷歌计算引擎达成了协作关系。去年MapR在纯Hadoop与NoSQL业务企业中位列第四，营收总额为2300万美元。

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大数据本身是基于数据价值化而构建出来的新概念，虽然概念比较新，但是数据却一直都在，所以大数据的核心并不在“大”上，而是基于大数据所构建出的一个新的价值空间。

在理解大数据概念的时候，通常都有几个较为明显的误区，其一是只有足够大的数据才能算是大数据范畴；其二是大数据和互联网是隔离的；其三是大数据就是统计学；其四是大数据会“杀熟”，应该尽量远离大数据等等。

在大数据时代，任何体量的数据都可以采用大数据技术进行处理，传统的结构化数据处理方式也已经并入到了大数据的技术体系，所以大数据技术本身对于数据量的大小并没有绝对的要求，并不是说数据量小就不能采用大数据技术。

大数据本身是互联网、物联网和传统信息系统共同发展所导致的结果，所以大数据与互联网存在紧密的联系，事实上目前互联网领域是推动大数据发展的重要力量，所以大数据与互联网本身就密不可分。从互联网发展的前景来看，大数据是互联网价值的重要体现，所以未来大数据的价值必然会不断得到提升。

由于目前大数据分析技术往往会采用统计学的方式，这导致不少人认为大数据就是统计学，实际上大数据在进行数据分析的过程中，不仅需要统计学技术，也需要机器学习相关技术。当然，统计学作为大数据的三大基础学科，在大数据技术体系中占有重要的地位。

目前大数据人才的培养既包括研究生教育（培养创新型人才），也包括专科教育和本科教育，随着大数据技术体系的逐渐成熟，学习大数据的过程也会更为顺利。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

大数据并非是大的数据，而是将数据价值化的新概念，可以说任何体量的数据都可以使用大数据技术来处理。在大数据时代，企业中有很多商业数据需要大数据开发工程师来采集、储存、处理，所以逐渐的大数据岗位越来越多。

目前是大数据开发落地应用的初级阶段，市场需要更多的大数据开发人才，面对偌大的市场需求，有越来越多的小伙伴想学习大数据开发技术，但是并不是每个人都可以学习的，学习大数据对编程基础和逻辑思维能力有一定的需求，因为大数据是比较复杂且综合性比较强的编程语言。

由于大数据的复杂性，对于小伙伴学习大数据的难易程度来讲，不同基础的小伙伴，难易程度不同，那小伙伴该如何去学习大数据开发技术呢？

1.注重编程基础知识的积累

上面我也说过了，大数据是比较复杂的编程语言，想要学习大数据开发技术是需要有一定的编程基础的，但是有些零基础学习大数据的小伙伴，还是需要学习java、Python、web等编程基础。

2.确定发展方向，以用为学

小伙伴可以事先了解一下企业对大数据开发技术的需求是什么，确定自己的发展方向，根据企业所需要的大数据开发技术需求，制定适合自己的学习路线，针对性学习，才能提高学习效率。

3.多练习项目案例

在平时，小伙伴在积累基础知识的过程中，不要忘了多加练习项目案例，多敲代码，培养自己的编程思维。

最后，小伙伴想要学习大数据开发技术，还需要不断的 探索 适合自己的学习方法。尚硅谷大数据培训班是一家比较靠谱的IT教育培训机构，以理论实践相结合的教学方式传授更多的大数据开发技术知识，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验。

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

大数据，什么是大数据呢？多大的数据叫大数据？红火一时的数据分析走向了我们，纷纷称不分析数据企业将长久不了，可是究竟什么样的数据才是大数据呢，什么样的数据才是最大的呢？

如果你没有接触过大数据，那么你就不知道大数据究竟有多大，大到什么样的数据才能称之为大数据。那么，根据数据收集的端口，企业端与个人端之间，大数据的数量级别是不同的。

大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

什么是大数据 究竟多大才算是大数据

大数据是什么?

多大的数据叫大数据?

很多没有接触过大数据的人，都很难清楚地知道，究竟多大的数据量才可以称之为大数据。那么，根据数据收集的端口，企业端与个人端之间，大数据的数量级别是不同的。

企业端(B端)数据近十万的级别，就可以称为大数据个人端(C端)的大数据要达到千万级别。收集渠道没有特定要求，PC端、移动端或传统渠道都可以，重点要达到这样数量级的有效数据，形成数据服务即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，两类大数据差了两个数量级。

有些小公司，数据只有千到万级的规模，但经过收集分析，也能从中有针对性的总结出这一群体的原则，同样能指导企业进行一定程度的用户分析、获取或者是服务工作，但这并不是大数据，而是一般性的数据挖掘。

大数据的产业链是怎样的?

我在接受采访的时候，依照大数据公司在产业链的上下游关系，提出把它们分成三种不同类别：

大数据采集公司

所谓“找数据”，内部可以再分两种：

在自身正常运营的过程中就能产生大量数据源

通过跟电信运营商、金融企业合作，获取数据源。

大数据分析公司

这一类公司，基本上都有自己的套模型，但大部分数据库模型源于相同的几个机理，包括统计学模型、深度学习算法等等。也基于美国IBM、cloudera公司开发的应用型分析模块等等。

大数据销售公司

虽然说是卖数据，但出售的并不是单一数据，而是基于数据的全套解决方案，比如精准营销等等。

这三类公司是如何协作，并把大数据作用于我们的生活呢?最容易理解的就是现在在微信朋友圈上投放的广告。

腾讯在把广告推广给每个用户的时候，都已经对用户做过精准的分析。通过收集人们在微信上使用习惯，进而分析用户的消费能力、消费习惯，形成一套精准营销方案后，给广告商生成一些定向的广告。

比如说，兰蔻的广告就从来不会推广给男性用户、豪车广告也不会推给应届毕业生。整个的微信广告体系都用到了大数据的分析模式，大家普遍反馈，在腾讯上投放的广告比网易、新浪等平台上投放的广告转化率高，正是得益于腾讯的大数据基础。

大数据本身是基于数据价值化而构建出来的新概念，虽然概念比较新，但是数据却一直都在，所以大数据的核心并不在“大”上，而是基于大数据所构建出的一个新的价值空间。

大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

企业端(B端)数据近十万的级别，就可以称为大数据个人端(C端)的大数据要达到千万级别。收集渠道没有特定要求，PC端、移动端或传统渠道都可以，重点要达到这样数量级的有效数据，形成数据服务即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，两类大数据差了两个数量级。

有些小公司，数据只有千到万级的规模，但经过收集分析，也能从中有针对性的总结出这一群体的原则，同样能指导企业进行一定程度的用户分析、获取或者是服务工作，但这并不是大数据，而是一般性的数据挖掘。

大数据面向的是更海量的一个数据，借助了更广义的知识数据库的分析方法。大部分的数据公司的数据来源是海量的，它的收集和分析，并不是局限于个体，而是以一个非常非常广泛的群体为对象展开的。

要兑现大数据的商业价值，第一个要求，就是达到大数据的数据量级。那么目前，在数据量上最有优势是BAT三家。在PC时代，百度在数据上的优势非常强，但到移动时代，腾讯和阿里实现了反超。

腾讯有微信、QQ，拿到了移动端数据生成量的九成阿里利用它的消费数据资源，更有垂直性。那么对于中小企业、创业企业而言，兑现商业价值的重点就变成了，如何在自身规模较小的时候，利用别人的大数据资源为自己的创业更好的服务。这是需要深层次判断和挖掘的。

所以，对于数据相关的公司，在投资判断的时候，不单是看现有业务的发展，更重要的是在他不断的发展的过程中，能不能积累有效数据、积累高准确性的数据，实现数据的实时更新性。这样的企业才能够更好地建立起竞争壁垒。

什么是大数据

大数据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。

为什么大数据很重要？

大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：

1.近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；

2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；

3.在几分钟内重新计算整个风险组合；

4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。

从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。

众所周知，IT 行业是个高薪行业，也是很多人的梦想职业，在全球最缺人的十大行业中IT行业居首位。而事实证明，IT行业不失为一个好的职业方向。

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在大数据时代，任何体量的数据都可以采用大数据技术进行处理，传统的结构化数据处理方式也已经并入到了大数据的技术体系，所以大数据技术本身对于数据量的大小并没有绝对的要求，并不是说数据量小就不能采用大数据技术。

数据收集不分大小，用到大数据这个词汇！

是统计学中一个概念，数据信息越大越全！误差越小，也就越准确！

建议先从统计学入手，理论性知识先了解！再针对行业情况实战做有效数据收集，达到基数后去证实数据的有效性和真实性！

这些都是基础！

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