大數(shù)據(jù)，big data，大數(shù)據(jù)是指不能用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。這句話至少傳遞兩種信息：大數(shù)據(jù)是海量的數(shù)據(jù)，另外大數(shù)據(jù)處理無捷徑，對分析處理技術(shù)提出了更高的要求。

其實簡單的來說，大數(shù)據(jù)就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數(shù)據(jù)輔助決策。大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)的應(yīng)用可以概括為兩個方向，一個是精準(zhǔn)化定制，第二個是預(yù)測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容，每個人的結(jié)果卻是大不相同的。再比如精準(zhǔn)營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設(shè)施等等。
大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)群119599574

隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的快速發(fā)展，也隨之出現(xiàn)了一些問題，比如大數(shù)據(jù)人才的缺失就是目前急需解決的一個問題，那么很多學(xué)大數(shù)據(jù)的人又出現(xiàn)了一些問題，就是大家普遍擔(dān)心的就是零基礎(chǔ)能不能學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，會不會不好學(xué)？零基礎(chǔ)的人要不要去大數(shù)培訓(xùn)機構(gòu)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)嗎？答案是可以的去。大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并不是高深莫測的，雖然對于零基礎(chǔ)學(xué)員來說不是那么簡單，但是只要你認真學(xué)習(xí)，加上有專業(yè)老師的指導(dǎo)和針對性的訓(xùn)練，相信你也是可以完全掌握大數(shù)據(jù)的。

大數(shù)據(jù)的處理流程：

1、底層是數(shù)以千億計的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)源可以是SCM(供應(yīng)鏈數(shù)據(jù))，4PL(物流數(shù)據(jù))，CRM(客戶數(shù)據(jù))，網(wǎng)站日志以及其他的數(shù)據(jù)

2、第二層是數(shù)據(jù)加工層，數(shù)據(jù)工程師對數(shù)據(jù)源按照標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計口徑和指標(biāo)對數(shù)據(jù)進行抽取、清洗、轉(zhuǎn)化、裝載(整個過程簡稱ELT)

3、第三層是數(shù)據(jù)倉庫，加工后的數(shù)據(jù)流入數(shù)據(jù)倉庫，進行整合和存儲，形成一個又一個數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)集市，指分類存儲數(shù)據(jù)的集合，即按照不同部門或用戶的需求存儲數(shù)據(jù)。

4、第四層是BI(商業(yè)智能)，按照業(yè)務(wù)需求，對數(shù)據(jù)進行分析建模、挖掘、運算，輸出統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺

5、第五層是數(shù)據(jù)訪問層，對不同的需求方開放不同的數(shù)據(jù)角色和權(quán)限，以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)。

大數(shù)據(jù)的量級，決定了大數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用的難度，需要利用特定的技術(shù)工具去處理大數(shù)據(jù)。在不久的將來，多智時代一定會徹底走入我們的生活，有興趣入行未來前沿產(chǎn)業(yè)的朋友，可以留心多智時代，及時獲取人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)的前沿資訊和基礎(chǔ)知識，讓我們一起攜手，引領(lǐng)人工智能的未來！大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)群119599574

總結(jié)

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