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大資料概論
1、大資料概念
大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，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資訊資產。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte = 8bit 1K = 1024bit 1MB = 1024K 1G = 1024M
1T = 1024G 1P = 1024T 1E = 1024P 1Z = 1024E
1Y = 1024Z 1B = 1024Y 1N = 1024B 1D = 1024N2、大資料的特點
1）Volume（大量）
截至目前，人類生產的所有印刷材料的資料量是200PB，而歷史上全人類總共說過的話的資料量大約是5EB。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的資料量已經接近EB量級。
2）Velocity（高速）
這是大資料區分於傳統資料探勘的最顯著特徵。根據IDC的“數字宇宙”的報告，預計到2020年，全球資料使用量將達到35.2ZB。在如此海量的資料面前，處理資料的效率就是企業的生命。
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3）Variety（多樣）
這種型別的多樣性也讓資料被分為結構化資料和非結構化資料。相對於以往便於儲存的以資料庫/文字為主的結構化資料，非結構化資料越來越多，包括網路日誌、音訊、視訊、圖片、地理位置資訊等，這些多型別的資料對資料的處理能力提出了更高要求。
4）Value（低價值密度）
價值密度的高低與資料總量的大小成反比。比如，在一天監控視訊中，我們只關心老師晚上在床上健身那一分鐘，如何快速對有價值資料“提純”成為目前大資料背景下待解決的難題。
3、大資料的應用場景
1）O2O：百度大資料+平臺通過先進的線上線下打通技術和客流分析能力，助力商家精細化運營，提升銷量。
2）零售：探索使用者價值，提供個性化服務解決方案；貫穿網路與實體零售，攜手創造極致體驗。經典案例，子尿布+啤酒。
3）旅遊：深度結合百度獨有大資料能力與旅遊行業需求，共建旅遊產業智慧管理、智慧服務和智慧營銷的未來。
4）商品廣告推薦：給使用者推薦訪問過的商品廣告型別
5） 房產：大資料全面助力房地產行業，打造精準投策與營銷，選出更合適的地，建造更合適的樓，賣給更合適的人。
6）保險：海量資料探勘及風險預測，助力保險行業精準營銷，提升精細化定價能力。
7）金融：多維度體現使用者特徵，幫助金融機構推薦優質客戶，防範欺詐風險。
8）移動聯通：移動聯通：根據使用者年齡、職業、消費情況，分析統計哪種套餐適合哪類人群。對市場人群精準定製。
9）人工智慧
4、大資料的發展前景
1）黨的十八屆五中全會提出“實施國家大資料戰略”，國務院印發《促進大資料發展行動綱要》，大資料技術和應用處於創新突破期，國內市場需求處於爆發期，我國大資料產業面臨重要的發展機遇。
2）國際資料公司IDC預測，到2020年，企業基於大資料計算分析平臺的支出將突破5000億美元。目前，我國大資料人才只有46萬，未來3到5年人才缺口達150萬之多。
- 人才缺口計算
150w-40w=110w
110W/5年 = 22w/年
22w/12月=1.83w/月
自古不變的真理：先入行者吃肉，後入行者喝湯，最後到的買單！
3）2017年北京大學、中國人民大學、北京郵電大學等25所高校成功申請開設大資料課程。
4）大資料屬於高新技術，大牛少，升職競爭小；
5）在北京大資料開發工程師的平均薪水已經到17800元（資料統計來職友集），而且目前還保持強勁的發展勢頭。
5、企業資料部的業務流程分析
6、企業資料部的一般組織結構
