為什么需要學(xué)大數(shù)據(jù)

為什么需要學(xué)大數(shù)據(jù)這是很多學(xué)員想問的問題。首先我們就聊聊這個(gè)問題，我們java培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展沉淀了10年有余，lampbrother/java/對于很多行業(yè)Java培訓(xùn)軟件公司沉淀了很多數(shù)據(jù)，現(xiàn)在公司面臨的問題就是這堆數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在很多臺(tái)服務(wù)器里面，耗用這么多資源，需要很多的成本?，F(xiàn)在我們急需解決成本問題。這是老牌軟件公司面臨的問題(如通信行業(yè)，交通，金融，電商，搜索，電力等等)。

這里面需要直面的問題就是第一如何把這堆數(shù)據(jù)存好，Java培訓(xùn)第二對這堆怎么對這堆數(shù)據(jù)分析，第三如何轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)價(jià)值。所以這時(shí)候我們就在技術(shù)上可能遇到一些困難，可能oracle，mysql常規(guī)的一些存儲(chǔ)分析技術(shù)解決不了。因?yàn)閷?shí)在是數(shù)據(jù)量太大了。所以這時(shí)候需要學(xué)習(xí)Hadoop,spark,storm,分布式搜索等一些大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的技術(shù)，去解決這些問題，去使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從這堆數(shù)據(jù)里面找出商業(yè)價(jià)值，轉(zhuǎn)換為利潤。。比如電商把大規(guī)模數(shù)據(jù)分析之后，做個(gè)性化推薦，分析用戶群體在哪里，分析商品銷售趨勢去決策物流，倉存。交通行業(yè)分析大數(shù)據(jù)之后可以預(yù)測交通，可以調(diào)配警力疏導(dǎo)，可以規(guī)劃公路建設(shè)等等。

當(dāng)然大數(shù)據(jù)不僅僅是這些老牌軟件行業(yè)才面對，現(xiàn)在的新新行業(yè)也同樣需要解決這些問題，比如滴滴打車，訂餐軟件等這些熱門互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。他們用戶量大，響應(yīng)需要及時(shí)，定位需要準(zhǔn)確，搜索展示要實(shí)時(shí)等等(當(dāng)然一個(gè)產(chǎn)品一開始沒什么用戶和數(shù)據(jù)時(shí)，也不會(huì)聊什么大數(shù)據(jù)問題)。像這樣的公司，每天的業(yè)務(wù)行為數(shù)據(jù)可能都在TB以上，這時(shí)候就需要如何應(yīng)對產(chǎn)生這么多的數(shù)據(jù)，怎么存好，存好了，像滴滴打車需要分析打車用戶群體一般都聚集在什么地方，怎么樣決策把一個(gè)訂單推送給一個(gè)司機(jī)。這里面就有大數(shù)據(jù)離線計(jì)算分析，實(shí)時(shí)計(jì)算分析等問題，訂餐app同樣有推薦，快速搜索結(jié)果等問題。

聊到這相信很多學(xué)員應(yīng)該明白，為什么這個(gè)時(shí)代大數(shù)據(jù)聊的這么火，因?yàn)槲覀兒芏嗥髽I(yè)都面臨這樣的問題，市場決定了我們導(dǎo)向。現(xiàn)在智能手機(jī)終端這么多，我們每天的生活和互聯(lián)網(wǎng)交互非常頻繁，導(dǎo)致數(shù)據(jù)量爆炸增長，所以數(shù)據(jù)量大急需解決。

大數(shù)據(jù)現(xiàn)在這么熱門，主要原因是企業(yè)需要這方面的人才去解決相應(yīng)的一些難題。

現(xiàn)在國家也在提倡整合大數(shù)據(jù)平臺(tái)，統(tǒng)一大數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)哪來進(jìn)行大規(guī)模分析，去指導(dǎo)國家發(fā)展經(jīng)濟(jì)，去讓企業(yè)借鑒去發(fā)展公司，推廣產(chǎn)品。上面聊了這么多，就是說了大數(shù)據(jù)的一些難題，為什么需要解決這個(gè)問題。公司，國家未來都需要解決這些問題，因?yàn)閿?shù)據(jù)里面隱藏了太多的價(jià)值。

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