云計算(suan)技術就是一個容器，大數(shu)據正是存放在這個容器中的水(shui)，大數(shu)據是要依靠云計算(suan)技術來進(jin)行存儲和計算(suan)的。

1、云計算與大數據(ju)是什么關系(xi)?

 云計算的(de)關(guan)鍵詞在于 整(zheng)合 ，無論你是通(tong)過(guo)現在已經(jing)很成熟(shu)的(de)傳(chuan)統的(de)虛擬機切分(fen)型(xing)技術，還是通(tong)過(guo)google后來所使用(yong)的(de)海量節點聚合型(xing)技術，他都是通(tong)過(guo)將海量的(de)服(fu)務器(qi)資源通(tong)過(guo)網絡(luo)進行整(zheng)合，調度分(fen)配給用(yong)戶(hu)，從而解決用(yong)戶(hu)因為存儲計算資源不足所帶來的(de)問題(ti)。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶(dai)來的一個(ge)新的課題內容，如何(he)存儲如今互聯(lian)網時代(dai)所(suo)產生的海量(liang)數據，如何(he)有(you)效的利用分(fen)析這(zhe)些數據等等。

他倆之間的(de)關系你可以這樣來理解，云計(ji)算(suan)技術(shu)(shu)就(jiu)是(shi)一個容(rong)器，大(da)數據正是(shi)存(cun)放在這個容(rong)器中的(de)水，大(da)數據是(shi)要依靠云計(ji)算(suan)技術(shu)(shu)來進行存(cun)儲和計(ji)算(suan)的(de)。

兩者關系：

首先，云計算(suan)是提取大數據(ju)的前提。

信息社(she)會(hui)，數據(ju)(ju)(ju)量(liang)在(zai)不(bu)斷增(zeng)長，技術在(zai)不(bu)斷進步，大(da)(da)部分企業都能通過(guo)大(da)(da)數據(ju)(ju)(ju)獲得額外利(li)益(yi)。在(zai)海量(liang)數據(ju)(ju)(ju)的前提(ti)下(xia)，如果提(ti)取、處理和利(li)用(yong)數據(ju)(ju)(ju)的成(cheng)本(ben)超過(guo)了數據(ju)(ju)(ju)價值本(ben)身(shen)，那么有價值相當于沒價值。來自公有云、私有云以及混合(he)云之(zhi)上的強(qiang)大(da)(da)的云計算能力，對于降(jiang)低數據(ju)(ju)(ju)提(ti)取過(guo)程(cheng)中的成(cheng)本(ben)不(bu)可或缺。

其次，云計算(suan)是過濾無用信息(xi)的(de) 神器 .

首次收集的(de)數(shu)(shu)據中(zhong)(zhong)(zhong)，一般而言，90%屬于(yu)無(wu)用(yong)(yong)數(shu)(shu)據，因此需要過濾(lv)出能為企業提供經濟利益的(de)可(ke)(ke)用(yong)(yong)數(shu)(shu)據。在大(da)量無(wu)用(yong)(yong)數(shu)(shu)據中(zhong)(zhong)(zhong)，重點需過濾(lv)出兩大(da)類(lei)，一是(shi)大(da)量存儲著的(de)臨時信(xin)息，幾(ji)乎不存在投入必要;二是(shi)從公(gong)司(si)防(fang)火墻外部(bu)(bu)接入到內部(bu)(bu)的(de)網絡(luo)數(shu)(shu)據，價值(zhi)極低(di)。云(yun)(yun)計算(suan)可(ke)(ke)以提供按需擴(kuo)展的(de)計算(suan)和存儲資(zi)源，可(ke)(ke)用(yong)(yong)來過濾(lv)掉無(wu)用(yong)(yong)數(shu)(shu)據，其中(zhong)(zhong)(zhong)公(gong)有(you)云(yun)(yun)是(shi)處理防(fang)火墻外部(bu)(bu)網絡(luo)數(shu)(shu)據的(de)最佳選擇。

再次，云計算可高效分析(xi)數據。

數據(ju)(ju)分(fen)析階段，可(ke)引入公(gong)有云和(he)混合云技術，此外，類似Hadoop的(de)分(fen)布式處理軟(ruan)件平臺(tai)可(ke)用(yong)于數據(ju)(ju)集(ji)中處理階段。當(dang)完成數據(ju)(ju)分(fen)析后，提供分(fen)析的(de)原始數據(ju)(ju)不需(xu)要一(yi)直保留，可(ke)以(yi)使用(yong)私(si)有云把(ba)分(fen)析處理結果，即可(ke)用(yong)信息導入公(gong)司內部。

最后，云計算助力企(qi)業(ye)管理虛擬(ni)化(hua)。

可(ke)用(yong)信(xin)息最終(zhong)用(yong)來(lai)指導決策，通(tong)過將軟件即服務應用(yong)于(yu)云平臺中，可(ke)將可(ke)用(yong)信(xin)息轉化到企業(ye)現有系統中，幫助企業(ye)強化管理模式。

上升到(dao)我國互聯網整體發展層面，雖然我國在互聯網服(fu)務(wu)方(fang)面具(ju)(ju)有領先的(de)優(you)勢，然而，越來(lai)越多的(de)企業認(ren)識到(dao)，與(yu)云計算的(de)結合將(jiang)使大(da)數據(ju)分析變得更簡(jian)單，未(wei)來(lai)幾年(nian)，如(ru)能(neng)在大(da)數據(ju)與(yu)云計算結合領域進(jin)行(xing)深入(ru)探(tan)索(suo)，將(jiang)使我們(men)在全球(qiu)市場更具(ju)(ju)競爭力(li)，這(zhe)是非常關鍵的(de)問題。

2、大數據(ju)需要什么人才?

大數據(ju)需要以下六類(lei)人才：

(1)大數據系(xi)統研發工程師

這(zhe)一專業人才負責(ze)大數(shu)據(ju)(ju)系統研(yan)發，包括大規模非結構化數(shu)據(ju)(ju)業務模型(xing)構建、大數(shu)據(ju)(ju)存儲、數(shu)據(ju)(ju)庫(ku)構設、優化數(shu)據(ju)(ju)庫(ku)構架、解(jie)決數(shu)據(ju)(ju)庫(ku)中心設計等，同(tong)時，還要負責(ze)數(shu)據(ju)(ju)集群的日(ri)常運作和系統的監(jian)測等，這(zhe)一類人才是任(ren)何(he)構設大數(shu)據(ju)(ju)系統的機構都(dou)必須的。

(2)大數據應用(yong)開發工程師(shi)

此類人(ren)才(cai)負責搭(da)建大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)應用(yong)平(ping)臺(tai)以(yi)及(ji)開發分(fen)(fen)析(xi)應用(yong)程(cheng)序，他們(men)(men)必須熟(shu)悉工(gong)具或算(suan)法、編程(cheng)、優化以(yi)及(ji)部署(shu)不同(tong)的(de)MapReduce，他們(men)(men)研發各種基(ji)于大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)技術的(de)應用(yong)程(cheng)序及(ji)行業(ye)解決(jue)方案。其中(zhong)，ETL開發者(zhe)是很搶手的(de)人(ren)才(cai)，他們(men)(men)所做(zuo)的(de)是從(cong)不同(tong)的(de)源頭抽取(qu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，轉換并導入數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)倉庫以(yi)滿足企業(ye)的(de)需要，將分(fen)(fen)散的(de)、異構數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)源中(zhong)的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)如關(guan)系數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)、平(ping)面數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)文件等抽取(qu)到臨時中(zhong)間層(ceng)后(hou)進行清洗、轉換、集成，最后(hou)加載到數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)倉庫，成為聯機(ji)分(fen)(fen)析(xi)處(chu)理(li)、數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)挖掘的(de)基(ji)礎(chu)，為提取(qu)各類型的(de)需要數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)創造條件。

(3)大(da)數據(ju)分析師(shi)

此類人(ren)(ren)才主要從事數(shu)據挖掘工作，運用算法來解決和分(fen)析問題，讓數(shu)據顯露出真相(xiang)，同時，他們(men)還推動(dong)數(shu)據解決方案的(de)不斷更新。隨著(zhu)數(shu)據集(ji)規(gui)模不斷增大(da)，企業對Hadoop及(ji)相(xiang)關的(de)廉價數(shu)據處理技(ji)術如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的(de)需求將持續增長，具備Hadoop框(kuang)架經驗的(de)技(ji)術人(ren)(ren)員是最搶手的(de)大(da)數(shu)據人(ren)(ren)才，他們(men)所從事的(de)是熱門的(de)分(fen)析師工作。

(4)數據可視化工程師(shi)

此類(lei)人(ren)才(cai)負責(ze)在收集到的(de)高質量數(shu)據中(zhong)，利用(yong)圖形化的(de)工(gong)具及手(shou)段的(de)應(ying)用(yong)，清楚地揭(jie)示數(shu)據中(zhong)的(de)復雜信息，幫助用(yong)戶(hu)更好地進(jin)行(xing)大數(shu)據應(ying)用(yong)開發，如(ru)果能使用(yong)新型數(shu)據可視化工(gong)具如(ru)Spotifre，Qlikview和(he)Tableau，那么，就成為很受歡迎的(de)人(ren)才(cai)。

(5)數據安全研發(fa)人才

此類(lei)人才(cai)主(zhu)要(yao)負責企業內部大型服務器、存(cun)儲、數(shu)據(ju)安(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)理工作，并對網絡(luo)、信息安(an)全(quan)(quan)(quan)項目進行規劃、設(she)計(ji)和實施，而對于數(shu)據(ju)安(an)全(quan)(quan)(quan)方面的(de)具體技術的(de)人才(cai)就(jiu)更(geng)需要(yao)了，如(ru)果數(shu)據(ju)安(an)全(quan)(quan)(quan)技術，同時又具有較強的(de)管(guan)理經驗，能有效地保證大數(shu)據(ju)構設(she)和應用單位的(de)數(shu)據(ju)安(an)全(quan)(quan)(quan)，那(nei)就(jiu)是搶手的(de)人才(cai)

(6)數(shu)據科(ke)學研究人才

數(shu)據(ju)(ju)(ju)科學(xue)研究是一個(ge)全新的(de)工作，夠將單位、企業(ye)的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)和技術轉化(hua)為有用的(de)商業(ye)價值(zhi)，隨著大數(shu)據(ju)(ju)(ju)時代的(de)到來，越來越多的(de)工作、事務(wu)直接涉及或針對數(shu)據(ju)(ju)(ju)，這(zhe)就需(xu)要(yao)有數(shu)據(ju)(ju)(ju)科學(xue)方面的(de)研究專(zhuan)家來進行研究，通過(guo)研究，他們(men)能將數(shu)據(ju)(ju)(ju)分析(xi)結果解釋(shi)給IT部(bu)門和業(ye)務(wu)部(bu)門管(guan)理(li)者(zhe)聽，數(shu)據(ju)(ju)(ju)科學(xue)專(zhuan)家是聯(lian)通海(hai)量數(shu)據(ju)(ju)(ju)和管(guan)理(li)者(zhe)之間(jian)的(de)橋梁(liang)，需(xu)要(yao)有數(shu)據(ju)(ju)(ju)專(zhuan)業(ye)、分析(xi)師能力和管(guan)理(li)者(zhe)的(de)知識(shi)，這(zhe)也是搶手的(de)人才(cai)。

3、大數(shu)據行業的(de)從業者是從哪獲(huo)得數(shu)據的(de)?

大數(shu)(shu)據(ju)行業(ye)的(de)從業(ye)者有多種(zhong)途(tu)徑獲得數(shu)(shu)據(ju)，也就是(shi)我們常說的(de)數(shu)(shu)據(ju)源，具體(ti)有一下(xia)幾種(zhong)：

(1)數據(ju)(政府部門或企業直接提供的數據(ju)或數據(ju)接口);

(2)半數據：如各(ge)類(lei)行業協會，俱樂部;

(3)各(ge)個平臺的數據：如淘寶(bao)網、京(jing)東、唯(wei)品會(hui)，有(you)(you)些會(hui)免費(fei)開發(fa)數據，還(huan)有(you)(you)一部分(fen)是付費(fei)的數據軟件;

(4)再(zai)然后就(jiu)是從業者(zhe)自己(ji)收集(ji)的數據，一(yi)般都是用一(yi)些數據采集(ji)工(gong)具或軟件，工(gong)具如：爬蟲軟件，百度蜘蛛等;

(5)最后就(jiu)是購(gou)買的數據，一(yi)般(ban)有一(yi)些專門數據采集的機構，像像艾瑞(rui)、浪潮，以及傳統的調研企(qi)業。

數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)獲取(qu)方(fang)式有很(hen)多(duo)種，同(tong)樣，數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)使用(yong)方(fang)式也(ye)有很(hen)多(duo)種，比如說(shuo)行業銷(xiao)售趨勢，有人(ren)(ren)用(yong)銷(xiao)售額數(shu)(shu)據(ju)，有人(ren)(ren)用(yong)銷(xiao)量數(shu)(shu)據(ju)。數(shu)(shu)據(ju)就像一個(ge)任人(ren)(ren)打(da)扮的(de)(de)(de)姑娘(niang)，使用(yong)的(de)(de)(de)人(ren)(ren)會選取(qu)自(zi)己(ji)想要的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)來展(zhan)示，所(suo)以考(kao)量數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)真實性，一個(ge)是數(shu)(shu)據(ju)來源，還有就是數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)選擇是否合理。

4、大數據分析的常用方法有哪些?

(1)AnalyticVisualizations(可視化分析)

不管(guan)是對數(shu)據(ju)分析專家(jia)還是普通(tong)用戶，數(shu)據(ju)可視(shi)化是數(shu)據(ju)分析工具最基本的要求。可視(shi)化可以(yi)直觀的展示數(shu)據(ju)，讓數(shu)據(ju)自己說話，讓觀眾聽到結果。

(2)DataMiningAlgorithms(數據(ju)挖掘算法(fa))

可視化(hua)是給(gei)人看的，數(shu)據(ju)挖掘就是給(gei)機(ji)器看的。集群、分(fen)割、孤立點分(fen)析還有其他的算(suan)法(fa)(fa)讓(rang)我們深(shen)入數(shu)據(ju)內部(bu)，挖掘價值。這些算(suan)法(fa)(fa)不僅(jin)要處(chu)(chu)理(li)大(da)數(shu)據(ju)的量，也要處(chu)(chu)理(li)大(da)數(shu)據(ju)的速度。

(3)PredictiveAnalyticCapabilities(預(yu)測(ce)性分析(xi)能力)

數據挖(wa)掘(jue)(jue)可以讓分(fen)(fen)(fen)析員(yuan)更好的(de)理解數據，而預測性分(fen)(fen)(fen)析可以讓分(fen)(fen)(fen)析員(yuan)根(gen)據可視(shi)化分(fen)(fen)(fen)析和數據挖(wa)掘(jue)(jue)的(de)結果做出一些(xie)預測性的(de)判斷(duan)。

(4)SemanticEngines(語義(yi)引擎)

由于非結構(gou)化數據(ju)的(de)(de)多樣性帶來了數據(ju)分析(xi)的(de)(de)新的(de)(de)挑(tiao)戰(zhan)，需要一(yi)系列的(de)(de)工具去解析(xi)，提取，分析(xi)數據(ju)。語(yu)義引(yin)擎需要被設計成能(neng)夠從 文檔 中智能(neng)提取信息(xi)。

(5)DataQualityandMasterDataManagement(數據質量和數據管理)

數(shu)據(ju)質量(liang)(liang)和數(shu)據(ju)管(guan)理是一些管(guan)理方面的(de)最佳實踐。通過標準化的(de)流程和工具對數(shu)據(ju)進行處(chu)理可以保證一個預先(xian)定義(yi)好的(de)高質量(liang)(liang)的(de)分析結果。

責任編輯：hang

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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