
大数据是什么_数据分析师培训
目前,大多数人对大数据的概念还停留在:就是海量的数据,PB(1PB=1024TB)级别的,甚至是 EB、ZB 以上的数据,通过对这些数据进行深入分析,就能得出非常有价值的结论,指引企业做出最佳决策。
其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数据分析,是通过提出假设然后获得相应数据,最后通过数据分析来验证假设。而大数据不是这样的,大数据是从收集的海量数据中,通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析,从中寻找到数据之间的相关性。简单而言,大数据更偏重于发现,以及猜测/印证的循环逼近过程。
而大数据的价值体现在对它的分析利用上。一直以来,大数据的瓶颈并不是数据规模巨大导致的存储、运算等问题,而是在前端数据的收集途径,以及对数据进行结构化处理,进而引导后期的商业决策中的模型和算法问题。
各个行业都在产生数据,现代社会的数据量正持续地以前所未有的速度增加着。这些不同类型的数据和数据型,极其复杂,包括结构化、半结构化和非结构化的数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据,包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长,数据的类型变得难以计数,包括文本、微博、传感器数据、音频、视频等。
在当前数据驱动的时代,企业面临着前所未有的数据增长和多样性挑战。传统的分析方法已难以满足快速变化的市场需求。大数据不仅仅是海量信息的堆积,更是通过先进的算法和工具,从复杂的数据中提取有价值的洞察,辅助企业做出明智决策的过程。这要求数据分析师具备从数据收集、处理、分析到可视化的全方位能力。
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