大數(shù)據(jù)在中國的發(fā)展_數(shù)據(jù)分析師

隨著社會的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已應(yīng)用于各個行業(yè)。隨著數(shù)據(jù)的日益增多，數(shù)據(jù)分析師這個職業(yè)也慢慢被各個行業(yè)所熟知，數(shù)據(jù)分析師能更快更好的去利用這些數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析為企業(yè)做出正確的投資策略。CDA數(shù)據(jù)分析師在順應(yīng)大數(shù)據(jù)、云計算的潮流下發(fā)起成立的職業(yè)簡稱。旨在加強(qiáng)國內(nèi)外乃至全球范圍內(nèi)正規(guī)化、科學(xué)化、專業(yè)化的數(shù)據(jù)分析人才隊伍建設(shè)，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)素養(yǎng)與能力水平，促進(jìn)數(shù)據(jù)分析行業(yè)的高質(zhì)量持續(xù)快速發(fā)展。

美國總統(tǒng)奧巴馬在白宮網(wǎng)站上曾經(jīng)發(fā)布了一篇《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》的文章，對于大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要性給予了高度評價和充分的肯定，而中國工程院院士鄔賀銓也同樣肯定了大數(shù)據(jù)在各領(lǐng)域使用的重要價值。目前國內(nèi)多所重點(diǎn)高校，例如清華大學(xué)、 北京航空航天大學(xué)都開設(shè)了大數(shù)據(jù)的相關(guān)課程，并設(shè)立了大數(shù)據(jù)的碩士學(xué)位。同時越來越多的企業(yè)也開始利用大數(shù)據(jù)，例如阿里巴巴、百度、騰訊、雅虎等等。2010年中國聯(lián)通就構(gòu)建了一個一級架構(gòu)的海量存儲和查詢系統(tǒng)解決業(yè)務(wù)需求。而種種跡象表明大數(shù)據(jù)被越來越多的領(lǐng)域關(guān)注和應(yīng)用，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）統(tǒng)計，到2015年全球大數(shù)據(jù)的市場將達(dá)到170億美元的規(guī)模，巨大的市場必然引發(fā)一場“大數(shù)據(jù)革命”。
一 、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例
大數(shù)據(jù)巨大的市場價值都體現(xiàn)在那些方面我們舉一些實(shí)例
1、農(nóng)夫山泉 — 隨著銷售數(shù)據(jù)的增加以及數(shù)據(jù)增長速度的加快，傳統(tǒng)的商業(yè)智能報表對于數(shù)據(jù)的展現(xiàn)速度也越來越慢，已經(jīng)影響到了農(nóng)夫山泉業(yè)務(wù)的正常進(jìn)行，為了應(yīng)對業(yè)務(wù)需求，農(nóng)夫山泉運(yùn)用了大數(shù)據(jù)解決方案來對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)做計算分析， 這樣一來企業(yè)可以更好的去判斷市場需求及市場動向，更快的制定營銷策略，創(chuàng)造更高的利潤。

2、亞馬遜 — 通過分析用戶交易數(shù)據(jù)，了解用戶的消費(fèi)傾向，針對用戶推送個性化的營銷廣告，充分運(yùn)用了大數(shù)據(jù)的分析的能力，據(jù)統(tǒng)計分析亞馬遜有三分之一的銷售額來自個性化推薦系統(tǒng)。

3、天氣預(yù)報 — 氣象臺通過氣象衛(wèi)星及氣象采集設(shè)備對云層、風(fēng)向、風(fēng)速和空氣濕度等因素做匯總分析，從而快速的計算和預(yù)測出近期內(nèi)較為準(zhǔn)確的氣象信息，突出體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的時效性。


二、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)為何擁有如此巨大的市場價值？首先由他的特點(diǎn)所決定。
1、大量化 — 這個比較好理解，指的是數(shù)據(jù)體量大，例如我們使用qq、微信、微博、淘寶、電子郵件以及手機(jī)短信和通話記錄等等，每天都在生成大量的數(shù)據(jù)，有關(guān)分析統(tǒng)計2003年之前人類所產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)總量還不及今天互聯(lián)網(wǎng)時代兩天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，這里就體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的大量化和爆炸式的增長速度的特點(diǎn)。

2、多樣化 — 剛才我們講到的微博、微信、淘寶、電子郵件以及手機(jī)短信和通話記錄產(chǎn)生的大量的數(shù)據(jù)信息，產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)的載體的多樣化也決定了數(shù)據(jù)的多樣化，為了善于歸類這些多樣化數(shù)據(jù)，我們通常把它們分為兩種，一種是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，另一種是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，首先我們講一下結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如Excel表格中的信息，可以用行和列來劃分，我們通常把類似于Excel表格中的這些信息定義為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而像音頻、圖片、視頻、這些我們劃分為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如一張風(fēng)景畫圖片，往往包含著很多信息在里面，我們很難具體的將其歸類和定義。

3、快速化-當(dāng)我們訪問一個網(wǎng)頁的時候，提交點(diǎn)擊操作后網(wǎng)頁需要零延遲或者低延遲的給予反饋信息，假若是高延遲或者遲遲不能打開網(wǎng)頁，我們還會選擇去瀏覽這個網(wǎng)頁嗎？還有美國梅西百貨公司的實(shí)時定價機(jī)制，通過對市場數(shù)據(jù)的分析，判斷市場動態(tài)，得出價格走勢，快速的去調(diào)整商品的價格，提高銷售量和銷售利潤，這里更好的體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的快速化的特點(diǎn)。

4、價值密度低-這里指的是在海量的數(shù)據(jù)庫中也許只極少部分信息是有價值的，例如警方在破案時為了追蹤犯罪嫌疑人，往往要從大量的監(jiān)控錄像中尋找有關(guān)犯罪嫌疑人行蹤的視頻，而這部分視頻在海量的視頻數(shù)據(jù)中只是很微小一部分，這里體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的價值密度低。
大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)決定了普通的系統(tǒng)是無法做到快速的處理這些大量的多樣化的信息，那么目前主流處理大數(shù)據(jù)的是hadoop，它是一個開源的分布式系統(tǒng)構(gòu)架，允許運(yùn)行在普通的pc上，適合處理海量數(shù)據(jù)，并且有著很強(qiáng)的擴(kuò)展性，以往當(dāng)服務(wù)器滿負(fù)荷之后需要增加新的服務(wù)器來解決，這種服務(wù)器的價格往往早100-200萬，成本很高，而hadoop屬于分布式的系統(tǒng)，強(qiáng)大的擴(kuò)展性，允許其從一臺服務(wù)器擴(kuò)展到上千臺的服務(wù)器，而這種服務(wù)器價格只有1-2萬，大大節(jié)省了成本，同時并發(fā)式存儲和計算數(shù)據(jù)，大大提高了效率，在這個免費(fèi)的構(gòu)架上可以搭載很多的系統(tǒng)軟件，確保大數(shù)據(jù)被更合理的存儲分類和計算以及應(yīng)用，目前IBM, EMC,couldera，oracel，hortonworks，intel都開發(fā)出了在免費(fèi)的hadoop基礎(chǔ)上的商業(yè)版本hadoop。
三、hadoop的兩個核心：
剛才了解了hadoop是目前處理大數(shù)據(jù)主流的分布式系統(tǒng)架構(gòu)，接下來我們就了解一下組成hadoop的兩個核心，
1.hadoop第一個核心是HDFS，它是用來存儲數(shù)據(jù)的，簡稱分布式的文件系統(tǒng)，簡單理解是將數(shù)據(jù)分布式的存儲到不同的服務(wù)器上，而需要的時候又可以同時調(diào)用，保證了安全性的同時有提高了吞吐量。
2.第二個核心則是用來計算數(shù)據(jù)，我們稱之為Mapreduce，它一個分布式的計算框架，支持在多個服務(wù)器上并行運(yùn)算，這樣又大大的提高了計算速度。

存儲了數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)分類計算之后那么如何盤活這些數(shù)據(jù)，這里就涉及到了以hadoop為基礎(chǔ)架構(gòu)的其他項(xiàng)目，例如Hive—是將傳統(tǒng)的sql數(shù)據(jù)庫語言轉(zhuǎn)換為mareduce能夠識別語言的這樣一個工具，還有Hbase—是一個開源的面向分布式系統(tǒng)的存儲數(shù)據(jù)庫，pig，chukwa，zookeeper等等，這些都是運(yùn)行在hadoop分布式系統(tǒng)構(gòu)架上運(yùn)行的軟件系統(tǒng)，這樣一來從數(shù)據(jù)的存儲到計算再到應(yīng)用就構(gòu)成了一個完整的hadoop生態(tài)系統(tǒng)。
四、hadoop應(yīng)用案例
剛才我們了解完了大數(shù)據(jù)和處理大數(shù)據(jù)的hadoop再到hadoop的整個生態(tài)系統(tǒng)
接下來我們講幾個hadoop在各領(lǐng)域應(yīng)用案例


1、金融行業(yè)：
摩根大通— 已經(jīng)開始使用hadoop來應(yīng)對詐騙風(fēng)險，it風(fēng)險管理，自助服務(wù)等，摩根大通現(xiàn)擁有150PB的在線存儲數(shù)據(jù)、35億個用戶帳號和30000個數(shù)據(jù)庫，而這些龐大數(shù)據(jù)并非是傳統(tǒng)的處理方式所能駕馭的。
中信銀行信用卡中心 — 統(tǒng)計分析2008年發(fā)卡量為500萬張，而到了2010年在短短的2年時間內(nèi)就增加了一倍，信用卡數(shù)量的增長必然決定了業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，中信銀行通過hadoop分布式系統(tǒng)對規(guī)模龐大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計算，從而對信用卡用戶做出信用評估，消費(fèi)能力，消費(fèi)傾向評估，從而快速的制定用戶信用額度和推送營銷廣告。 

2、電子商務(wù)領(lǐng)域：
阿里巴巴 — 小微貸款，對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的用戶進(jìn)行信用分析，還是根據(jù)用戶的消費(fèi)記錄和信用記錄來制定貸款的額度，降低風(fēng)險的同時提高了效率，目前阿里巴巴運(yùn)用了15臺8核cpu1、5g內(nèi)存、1.4TB硬盤存儲的集群搭載hadoop分布式系統(tǒng)來運(yùn)行。


3、電信行業(yè)：
中國聯(lián)通早期是無法提供用戶詳細(xì)的消費(fèi)記錄，只能提供每月的總使用量，中國聯(lián)通2010年構(gòu)建的一級構(gòu)架的海量存儲和查詢系統(tǒng)來解決這一業(yè)務(wù)需求，這個系統(tǒng)就是基于hadoop而搭建的。 

4、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域：
百度同樣也運(yùn)用了hadoop來處理日志的分析，同時使用它做一些網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘工作，而每周數(shù)據(jù)挖掘量達(dá)到了3000TB，Hadoop在雅虎同樣也被運(yùn)用。

縱觀大數(shù)據(jù)，我們不難發(fā)現(xiàn)當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時代走在前列這些企業(yè)和集體都在爭先恐后的投入到大數(shù)據(jù)的浪潮中，進(jìn)一步證明了大數(shù)據(jù)并非是風(fēng)行一時，也充分體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)市場的巨大潛在價值，大數(shù)據(jù)正在正默默的改變這企業(yè)傳統(tǒng)運(yùn)作模式，一個大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，誰先掌握了大數(shù)據(jù)技術(shù)那么誰就搶占了市場先機(jī)。文章來源：CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)官網(wǎng)