数据库设计需要分析的步骤 大数据和商业分析相比，哪个前景好？
大数据和商业分析相比，哪个前景好？
BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套求下载的解决方案，单独将企业中现有的数据通过快速有效的整合，飞快确切地提供报表并提议决策依据，帮助企业提出不明智的决定的业务经营决策。BD大数据（Big Data），指根本无法在是有时间范围内用常规项软件工具并且捕捉、管理和全面处理的数据数学集合，是需要新处理模式才能本身更强的决策力、敏锐洞察发现到力和流程优化能力的海量、高增长率和多样的信息资产。（施礼道百度百科）
大数据分析与BI商业智能一定程度上可以相互间完全融合，BI中中有一些企业内部的数据分析，大数据分析中有一种体现了什么为BI商业智能，企业可根据不同发展阶段，使用完全不同方案。初期阶段大多我推荐是从MDM（主数据）、BI来做数据治理分析。说白大数据分析，从广义上讲是对海量数据参与讲，多作用于行业、产业、国计民生、社交网络数据，但当前相对于绝大多数企业而言，应用到集成显卡、数据治理、业务全部整合都没有做好，甚至信息化系统还存在地缺乏的情况下，大数据建设是对企业来说很显然是为时尚早。
BD大数据比较复杂的技术更繁杂不少，从4V规模性（Volume）、多样性（Varity）、西下高速性（Velocity）和价值性（Value）四个方面要求：数据的采集渠道、工具极其多样；加工、存取、处理速度也越快，且海量数据那些要求存储模式也不可能发生庞大无比的改变，其中，MPP跟Hadoop是两种啊是模式，前者更方便啊，尤其是相对于T/P级没有问题，如果数据量级更大就不得不谈Hadoop了。大数据面对的数据格式：重新格式化、非格式化磁盘、半重新格式化都有，必须不属于一些技术数据处理手段，比如说：语音识别、图像识别，这些一系列中级的算法。这些都特别要求大数据建设必须更高端的人才储备。
是对企业而言数据治理项目、建数仓，对生产、经营、管理数据进行沉淀、加工、分析什么，在数据量的逐渐增多之后，迁出到基于MPP技术（比如：GreenPlum）数据存储分析平台上，这是一个最佳路径。不过，企业内部的生产、经营、管理数据的价值密度，比不同渠道采集回来的说白大数据价值密度要高大部分，做BI或是准大数据项目建设的投入产出比大数据项目建设也要高很多、成功率也相对于过低。
况且说两者的前景，两个前景都非常好，但如果不是是对问这个问题的朋友，我建议您从数仓、数据治理、BI何练起学，然后再再渐渐地择机刚刚进入大数据领域，练拳不练功走一段路竹篮打水，否则大数据的落地后路径、工具方法、生态体系等也会变得更加成熟，现在仍有喧嚣还没有落下来。
大数据主要涉及的内容有哪些？可以从事哪些岗位？
我记得大学本科毕业的第一份工作，我们公司的业务是做BI产品研发。哪时候互联网还没有今天这样的话激狂，也没有大数据、移动互联网的概念。记住有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本javascript,我买了一个ajax。那会，我们产品的客户端是用Delphi开发的，不过买书就是就是为了回答一点新知识，工作中基本上用过了。在公司的第三年，公司要转做web的BI展示界面，我帮公司用svg做了两个展示组件，心里那就美滋滋的。
伴随着时间的推移、电商的发展，大数据、云计算很显然成了每个互联网公司对外宣传的标准说法。假如不讲点这些概念，很显然给人感觉太多些逼格。记的10年在公司的三次培训上，有个同事问，云计算会不会你搞进去的，就而且我姓云。听着这个问题，我疯笑亦非。
大数据这个概念喊了这些年来了，很多人还是不清楚大数据指的是什么？替回答我好这个问题，我还去一类收索了大数据的概念。老实说百科的解释，连我从事外贸了到现在为止互联网的人，也没看得懂。
“大数据（big data），IT行业术语，是指不能在一定会时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和全面处理的数据集合，是必须新处理模式才能更具更强的决策力、洞察发现自己力和流程优化能力的海量、高增长率和多元化的信息资产。”
什么是大数据？
大数据说的直白点，那是应用一套技术手段，把数据变的信息和知识的过程。数据对我是没有价值的东西，我们要把数据加工成信息或者知识，才能被人类解释。举个例子：公司一周的考勤数据是意义很大的东西，但我们是从一月考勤数据的分析和比较好，我们发现张三这个员工还老迟到。那么，张三总是迟到的人这个信息就对公司的管理有帮助了，领导需要去清楚下，有没张三家有什么事？也可以张三最近直接出现别的状况？
大数据的“大”又该如何再理解呢？所谓的“大”，一层含义指数据的体量大，在数据库时代数据以GB为单位，但在互联网时代以TB为单位，数据的体量升了一个数量级。另一层含义指数据形式的多样化。在悠久的传统BI应用中，数据基本都是存储位置在关系型数据库中，但在互联网时代，数据的形式变得更加丰富化了，.例如:文本、视频及数据库。清楚了大数据的概念，我们下来看，大数据包含哪些内容。
大数据的内涵
大数据从技术的角度看看，包涵两大分支：数据分析和数据挖掘。数据分析是对历史数据的分析，为管理能提供辅助决策信息。数据挖掘是研究趋势和未来的问题，通常应用方法在预测方面。从业务的时效性特别要求去看，分为：在线实时总结系统和离线分析系统。的或:网站的动态实时用户区域分佈狀況那就是人工智能分析計算機；2019年全國各省GDP排名分析是離綫分析什么應用。
从大数据项目的过程看，大数据包含：数据采集、数据收集、数据转化与存储、数据建模分析、上层应用展示等。大数据的难点，只是相对而言海量数据的分析，这又比较复杂到海量数据存储及分析架构等问题。
按照Hadoop的技术体系来讲，flume用处再收集和被转化存储位置在服务器各处的日志及数据，储存在以hdfs文件系统或是hive或是hbase等数据仓库中，再利用hadoop架构的规范，编译程序mapreduce作业，再把分析结果展示展示给用户。其实，这里面设计什么到数据分析的各种算法。
大数据相关的工作岗位
下面介绍下，大数据相关的核心岗位：
业务专家的或顾问：为大数据能提供研发方向和判断研究主题，并为技术人员需要提供业务支持。
数据分析师：普通机电设备数据收集、整理好、分析并根据数据做出决定评估和预测的专业人员。
数据挖掘工程师：从海量数据中发现规律，是需要比较好的算法和数学基础。
可视化工程师：提供美观、便于掌握人们解释的分析的结果展示界面。
维护工程师：专门负责服务器环境的配置、重新搭建和运维。
每个公司常规的大数据技术线路不同，工作岗位会有不差距。比较感兴趣朋友，也可以自己去清楚下，可以做到的几种大数据方案。
紧接着5G网络的建设，接入网络的iot设备会越来越多，互联网所再积累的数据，也会成级数增强。在未来几年，大数据行业始终是朝阳行业，要的大数据人才会越来越多，希望本文对有意愿组建大数据行业的朋友，有所启发和帮助，也我希望大家能对大数据的概念，有更清晰的认识。谢谢啦！
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