大数据进化论包含哪些内容？注意这些的大数据工程师才算优秀

1、大数据进化论包含哪些内容——在BI之外扩展新的业务边界

大数据不是绣花，它的首要任务是解决业务问题，大数据在一定程度上是利用新的数据技术来拓展和优化业务，传统企业需要聚集一群人来研究这个问题。

如果你想在外部搞清楚新的商业模式，如果你想在内部搞清楚场景，你可以利用大数据来提高效率。

目前，在大数据可以创造价值的领域，互联网、制造业、公共服务、医疗保健、金融服务等行业前景广阔。

从领域的角度来看，广告、营销、风险控制、供应链都是大数据发挥价值的地方。对于电信运营商等具体企业，大数据还可以在网络优化等方面提供新的方法。

大数据应用场景是企业需要思考的地方。传统BI的失败在一定程度上是由于技术对业务的推广所造成的倒转现象，以及对传统BI使用数据能力的高估。例如，很多油田无法使用传统的BI进行生产。

大数据也面临这个大问题,但是需要注意的是,与大数据的概念的普及和实质性的应用领域的扩展,企业管理和业务人员对数据的理解经历了一个伟大的改变,和面向数据的思维已经开始深深扎根于人们的思想,这是一个新的大数据的机会。

没有业务，就没有大数据。

2、大数据进化论包含哪些内容——颠覆BI，打造大数据技术引擎

这是目前大数据领域最热的地方。很多企业都在构建自己的大数据平台。他们只能解决以下问题。

例如Hadoop、流处理等技术可以解决海量结构化和非结构化数据的ETL问题;Hadoop、MPP等技术可以解决海量数据的计算问题;有效阅读的问题可以通过Redis、HBASE等方法来解决;通过Impala等技术实现在线分析。

其实质是基于廉价机器，以分散和分布式的方式解决海量结构化和非结构化数据的存储、处理和读写问题。

要理解这个，只需要理解谷歌的三篇论文，谷歌File System，谷歌Bigtable，谷歌MapReduce。

然而，并不是每个企业都需要建立自己的大数据平台。你可以根据自己的能力做这件事。你可以自己做，比如BAT，可以购买，比如传统的大企业，也可以租赁，比如使用阿里云和AWS。

在技术,传统的BI ETL、数据仓库和OLAP技术,视觉语句,在被淘汰的边缘,因为它不解决大量的数据,包括结构化和非结构化、处理问题,所有的功能可以更换相应的大型数据组件,所以没有更多的未来发展,大多数企业即使没有大数据业务驱动,但是大数据技术的成本优势,不要做大数据反向传输你用的是大数据技术，不是吗?

当然，传统的BI系统也会存在很长一段时间。毕竟大数据的推广应用是一个漫长的过程，传统企业对大数据技术稳定性的担忧也是一个障碍。但是，企业至少要未雨绸缪，这一趋势是不可阻挡的。

我记得我的企业一年前使用DB2，一年后GBASE就取代了它。我们总是低估了技术革命对我们的影响。

3、大数据进化论包含哪些内容——重塑BI，提升人员知识结构

有了商业和技术，让我们再来看看人。很多企业都在全力建设大数据平台，但经过建设后，他们发现它仍然是一个报告系统，或者说是原来的BI。领导们会叹气，难道这不是一个新的马甲啊，大数据有什么用?

许多公司,它可以有很多的预算购买昂贵的机器和软件,但是对于引进人才和培训人才有点不知所措,买了1美元大数据的硬件和软件,但是希望最初的BI团队可以带来繁荣的大数据应用程序,它是可怜的,新老酒,原来的团队来处理公司的报告系统有一个非常好的工作。

大数据进化论包含哪些内容？注意这些的大数据工程师才算优秀，大数据不是绣花，它的首要任务是解决业务问题，大数据在一定程度上是利用新的数据技术来拓展和优化业务，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。