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大数据化时代是如何产生的？

大数据时代的出现是信息化发展的必然结果，再具体点来说是物联网和云计算发展的直接结果，数据是各种社会活动结果的体现，所以通过数据也能发现很多有价值的规律，而这正是大数据的价值所在。其实早在大数据技术出现之前，大数据就广泛存在于社会活动中，但是大部分数据并没有被采集和存储，即使有一部分数据被存储了，但是也无法形成有效的利用，从而形成了一个个数据孤岛。

互联网的出现有效的解决了一部分信息孤岛问题，当云计算出现之后，信息孤岛问题有了根本的解决方案。而云计算与大数据在技术体系上是一脉相承，只是关注的点不同罢了，云计算关注于服务，而大数据关注于数据。目前大数据已经从概念向产业化过渡，以数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和应用为基础的大数据产业链正在形成和完善，形成了大数据平台研发、应用开发、数据分析、平台运维、大数据教育等一系列岗位。

目前大数据场景分析是大数据最为常见的落地应用之一，也是体现大数据价值最为直接的方式之一。大数据分析涉及到大数据平台的搭建、数据的收集、算法的设计、算法的实现以及结果的呈现，目前数据分析在传统小数据分析的基础之上也有了更多的分析方式，采用机器学习的方式来进行数据分析是一个比较常见的解决方案。看一个使用Numpy和Matplotlib完成数据呈现的小例子：大数据的应用将在未来发挥出更大的作用，数据的价值也将进一步得到体现，这些都会促使大数据形成一个庞大的产业，因此也需要大量的从业人员，所以学习大数据是目前一个比较不错的选择。

如何使数据发挥出最大的价值？

在当今大数据时代中，数据越来越引起人们的重视，数据的价值被无限放大，事实上，数据本身是没有价值的，而数据的价值来源于将它们整理在一起，发掘背后的规律，也就是常说的数据决策分析，而实现这一手段需要企业从认知上、前提上、工具上去把握。 正确认知数据企业需要摆正对数据的认识，首先明确利用数据的确可以为企业的决定分析带来帮助；其次明确数据并不是收集的越多越好，不要为了分析而去收集大量与业务无关的低质数据；最后有效利用起企业当前内部信息化系统中产生的数据。

先有质再有量企业利用数据的最终目的是运营决策分析、战略把控、风险预置，数据治理是数据分析的必要前提，数据源头不统一、数据冗余、缺失、内容不一致等问题，都会影响决策分析的效果，造成分析数据不准、与实际偏差大的情况。选择对应工具数据分析常伴随BI商业智能、大数据分析等工具，企业需要根据自身信息化建设情况及实际分析需求进行工具的选择，对于内部业务数据分析可以选择BI工具，将企业过去、现在的业务数据从中归纳提取共性、差异，掌握当下组织的运营现状，做出科学的经营决策。

对于内外部数据决策分析、市场形势把握、风险管控、上下游业务联动需要选择大数据分析平台，分析内部运营决策的同时，对海量数据的计算，分析出规律，从而支撑未来的行情趋势预测，帮助企业个性化决策，制定未来战略计划。综上所述，随着数据分析技术的发展及分析能力的提升，未来数据所产生的价值也会逐步提升，在数据时代，谁掌握着有用的数据，谁将获得更多的先机。

互联网时代，如何运用大数据帮助企业发展？

作为一名IT行业的从业者，大数据和机器学习是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，当前大数据的技术体系已经趋于成熟，目前正处在落地应用的初期，而大数据主要的落地应用场景就是广大的传统企业，所以大数据技术也是产业互联网的核心技术之一。企业的发展主要涉及到三个方面，分别是产品设计、市场推广和运营管理，而这三个方面大数据都会起到相应的作用。

在产品设计方面，通过大数据技术能够及时反馈市场的发展趋势，尤其是行业发展趋势，通过对于这些数据的分析，能够进行针对性的产品设计，从而提升产品的市场竞争力。随着物联网、大数据和人工智能的发展，未来用户将深度参与到企业产品的设计和生产环节。在市场推广方面，通过大数据分析能够完成目标用户群体的精准定位，从而制定更加高效的市场推广策略，这是目前大数据重要的落地应用之一，当前互联网企业广泛采用的推荐系统就是比较常见的大数据应用。

另外，大数据能够根据网络用户的使用习惯和消费情况，进一步预测出用户的未来需求。在运营管理方面，大数据能够起到的作用也非常明显。目前不少互联网公司正在采用数据驱动管理的运营方式，员工的考核从单纯的工作量考核逐渐转换到工作价值考核上，而大数据系统则是衡量工作价值和核心，所以通过大数据系统，每名员工都能实时看到自己的工作价值状态，这对于激发员工的工作效率具有重要的意义。

最后，对于企业来说，要想运用大数据技术需要有三个过程，其一是搭建完善的信息系统；其二是搭建物联网系统；其三是搭建相应的大数据团队。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

大二选专业:智能科学与技术，数据科学与大数据，物联网，哪个好？

这是一个非常好的问题，也是当前很多计算机相关专业同学所面临的问题之一，作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。首先，从当前大的技术发展趋势和行业发展趋势来看，人工智能、大数据和物联网都有非常广阔的发展前景，在工业互联网的推动下，随着诸多企业纷纷实现业务云端化，大数据、人工智能和物联网相关技术将逐渐开始在产业领域落地应用，这个过程也会释放出大量的人才需求。

数据科学与大数据是当前比较热门的方向之一，但是由于当前大数据尚处在落地应用的初期，所以行业领域往往更关注于以研究生为代表的高端研发型人才和高端应用型人才（专硕），所以如果要选择数据科学与大数据方向，应该考虑读一下研究生。相对于数据科学与大数据方向来说，智能科学与技术方向的技术成熟度和行业成熟度更低，所以更需要考虑通过继续读研来提升就业竞争力。

物联网方向虽然是相对比较传统的方向之一，学科建设也相对比较成熟，而且随着5G通信的落地应用，未来物联网领域的前景非常广阔，但是长期以来，物联网方向的就业表现并不算好，不少同学会转向从事软件开发方向，所以如果选择物联网方向，要同时重视自身开发能力的提升，这会明显拓展自身的就业面。最后，从这三个方向来看，当前可以重点关注一下数据科学与大数据方向，选择该方向也可以看成是一种“进可攻退可守”的方案，既可以从事大数据、人工智能领域的岗位，退一步又可以从事传统的软件开发岗位。

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