大数据技术：技术和业务分析的融合
大数据技术简介
很久很久以前，人们在逐渐转向农业之前过着游牧生活。轮子、火和蒸汽机的发明通常被认为是人类向机械化和提高生活舒适度方向发展的转折点。
同样，传奇的牛顿运动定律和引力定律、爱因斯坦的相对论（现在正在庆祝其100周年）或热力学定律都彻底改变了科学，并影响了应用科学。计算机的发明、个人计算机的到来和图形用户界面（GUI）都是数字时代发展的里程碑。二进制数0和1是汇编语言的核心。
Hadoop、数据科学、统计和；其他
二进制到大数据技术
在硬件层面，零和一为计算机电路提供动力，在业务层面，大数据技术正在使公司如何设计营销战略以保持竞争力发生巨大变化。它可以由单个数字和多个数字组成，所有数字都包含有关市场、机器功能、人体、电子商务交易或任何可能与买卖有关的日常活动的重要信息。
企业和会计专业人士通常会谈论资产和负债。传统上，资产指机械、技术、专有技术、人力资源、基础设施以及金融资产。
现在，随着组织和市场规模的增长，随着这些有形资产的出现，一些单个和多个数字或数据已经成为最宝贵的资产。从营销和大数据战略的角度来看，数据已经成为最重要的资产。
企业的规模正在扩大。不再是小而美丽或可行。跨国经营、大型购物中心和大批量电子商务业务在全球范围内形成了一种新趋势。为了在这一大业务中取得成功，数据和数据分析变得至关重要。企业正在追求大数据Hadoop，以利用它获得市场情报并了解客户需求。
技术与数据分析的融合
图像来源：皮克斯湾。com
组织拥有的大数据技术将毫无意义，除非有一种支持技术来挖掘、处理和组织数据，以便企业利用这一重要资产。著名作家和分析师伯纳德·马尔（Bernard Marr）曾表示，无论企业规模大小，无论是财富500强企业还是小型夫妻店，都将要求使用Hadoop大数据——看看它给企业带来的变化。
大数据技术是大型数据集的集合，它们数量庞大，需要复杂的程序来分析并从中创建有意义的信息。可能是购买习惯、看电影的频率、登录网站的频率、在线购买、订购杂货、更换手机的频率等等。
各种工具、框架和技术被用于分析大型数据集，它们已成为业界的热门产品。据专家称，重要的不是数据，而是公司如何处理这些数据。
在各种技术和平台中，Hadoop最受欢迎，尽管它可能有其缺点。它是一个开源的开发平台，它是用C、C++、java编写的，帮助组织实时分析大量的数据。
实时大数据技术
收集、存储、移动和分析不是静态的活动，而是涉及实时环境的动态活动。不断收集飞机、汽车发动机、连接到医院病人的监视器、在线信用卡或借记卡交易的数据，所有这些都需要复杂的算法、程序、大数据体系结构和强大的内存处理能力。
MapR首席执行官约翰·施罗德（John Schroeder）表示，他们拥有大数据应用程序，可以保护数百万美国运通卡持卡人免受欺诈交易，在医疗保健领域，他们正致力于为癌症患者提供更好的治疗程序。
微软、甲骨文、SAP、IBM等全球IT巨头都在云平台上，也支持大数据技术解决方案
大数据技术与物联网
网络和嵌入式技术的快速变化使许多设备能够相互连接，从而能够实时发送数据。一个由“物”而非人和计算机组成的互联网已经出现。
我们佩戴或使用的每一件设备都能够终结数据，而这反过来又将在大数据营销、设计、医疗保健等领域有广泛的应用。
数据挖掘
现在，强大的超级计算机被部署来从关系数据库中挖掘数据，并帮助统计学家和分析师创建模型。几位创新者已经提出了开发预测性大数据分析模型的工具，以便企业更好地做出决策。它们还提供了一个简单的图形用户界面（GUI），非常友好
事业
自然，大数据技术的革命催生了一批全新的专家，他们与大数据分析和技术的特定领域相关。热门的技术技能包括Apache Hadoop、Apache Spark、NoSQL、机器学习和数据挖掘、统计和定量分析、SQL、数据可视化、数据科学家、通用编程语言技能。据分析人士称，由于该领域的快速发展，未来十年的机会肯定会增加。
《福布斯》杂志在一次年中评估中称，2015年对大数据技术相关专业知识的需求确实很大，IBM在6月份的过去12个月里招聘了2307个职位。接受大数据培训的专业技术人员的广告薪酬为104850美元。最受欢迎的技能是VMWare专业技能、应用程序开发、开源技术、数据仓库和Python编程技能。
从行业角度来看，在利用大数据技术和服务方面，占需求25%的专业、科学和技术服务是最重要的。在其他领先类别中，信息技术占17%，制造业占15%，金融和保险占9%，零售占8%
优势
以下是大数据分析的优势。
1）数据的存储、挖掘和分析
大数据技术使存储和实时数据能够部署到各种业务和任务关键型应用程序中
2）市场预测；预测
在前大数据技术时代，公司被迫实时进行有意义的数据分析，或在缺乏技术的情况下进行预测分析。抽样调查和客户反馈是策略师创新市场新产品的唯一解决方案。
3） 大量数据是由企业产生的，在过去几年中，由于没有足够的大数据工具来收集和分析数据，企业未能使用重要的资产。
4） 在实时大数据业务环境中，黑客和数据盗窃会严重影响组织的工作、客户的信心，并使其容易受到后续攻击。大数据和Hadoop已经被证明可以帮助组织检测数据盗窃。数据盗窃方法的发展速度快于防盗方法或预防活动。
大数据技术是成功的唯一要求吗
一些批评人士指出，大数据在行业中的应用存在一些问题，但他们对大数据的炒作并不满意。一些分析人士质疑，投资回报率（RoI）是否为正，是否值得投入时间和精力来实施。第二个是关于大量的数据和分析，这些数据和分析可能无法解释发生这种消费行为的“原因”。
大数据分析可以有效地与传统的调查方法（厚数据）结合使用，这些方法可以绘制各地区储蓄、投资、购买和消费行为的人口统计模式，从而更广泛地了解市场。对大数据工具持怀疑态度的人表示，大数据工具可能会给出一幅发生了什么以及如何发生的画面，但只有根据人口统计资料、生活方式偏好、消费习惯等，对特定消费者或地区进行广泛了解，才能理解“为什么”会发生。
大数据技术的主要前景
根据提供大数据解决方案的MapR公司首席执行官兼联合创始人约翰·施罗德（John Schroeder）的说法，他预测了2015年的新兴趋势，其中大多数趋势似乎是正确的。
从数据集线器到数据湖：具有可扩展基础设施的数据湖似乎受到青睐，因为它们具有经济吸引力，每TB的成本更低）。
自助服务：自助服务大数据工具将使开发者、数据科学家和数据分析师能够在
