大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的處理

既然是通過大數據來做一些事情，必然先把數據采集到手，

第一步：數據采集，搭建數據倉庫，數據采集就是把數據通過前端埋點，接口日志調用流數據，數據庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高;

第二步：數據到手了，里邊肯定會有一些不好的數據，我們需要把收集到的數據簡單處理一下，比如把IP轉換成地址，過濾掉臟數據等，導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鐘的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別;

第三步：數據分析，大數據分析技術主要包括已有數據的分布式統計分析技術和未知數據的分布式挖掘、深度學習技術，統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的占用;

第四步：數據加工處理好了，就要可視化展現出來，做到MVP，就是快速做出來一個效果，數據可視化環節可大大提高大數據分析結果的直觀性，便于用戶理解與使用，故數據可視化是影響大數據可用性和易于理解性質量的關鍵因素。

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基于數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之后，數據共享將擴展到企業層面，并且成為未來產業的核心一環。

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