都不是！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、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

大資料是哪個資料？

所謂的大資料是指大量的資料，是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、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

其中包括個人資料和企業資料。

大資料技術的意義不在於掌握資料資訊的多少，而在於如何對這些含有意義的資料進行專業化處理和使用。大資料並不在“大”，而在於“有用”。

價值含量、挖掘成本比數量更為重要。

對於很多行業而言，如何利用這些大規模資料是贏得競爭的關鍵。

隨著科技的進步，人們逐漸告別了日出而作、日落而息的單調生活，在資訊化的社會里，每時每刻都在創造著大量的資料。

“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value）”就是“大資料”的顯著特徵，或者說，只有具備這些特點的資料，才是大資料。

大量化，IDC預計到2020年，全球將總共擁有35ZB的資料量。

多樣化，不再是單一的文字形式，訂單、日誌、音訊，多種多樣。

快速化，在海量的資料面前，處理資料的效率有著本質的區別。

價值密度低，需要透過強大的演算法迅速完成資料的價值提純。

大資料的前提萬物皆可聯，凡是經過網路的裝置有過路徑，有過資料都會留下痕跡，所有的痕跡都存在內在關聯，就成了大資料。

大資料主要是分析個人的消費資料，生活資料，為企業生產製造提供指引，可以說現在的大資料相當於以前的企業市場調研，而且比市場調研更加準確精細。

所以說有了大資料，網路上沒有個人隱私可言，除非你不上網。

首先來說一下什麼是大資料，上世紀90年代末，美國航空航天局的研究人員創造了大資料一詞，自誕生以來，它一直是一個模糊而誘人的概念，直到最近幾年，才躍升為一個主流詞彙。其實簡單的來說，大資料就是透過分析和挖掘全量的非抽樣的資料輔助決策。



大資料可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像透過搜尋引擎搜尋同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。

大資料的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大資料進行精準營銷

2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大資料做服務轉型

3) 面臨網際網路壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值

大資料時代已經來臨，它將在眾多領域掀起變革的巨浪。大資料最核心的價值就是在於對於海量資料進行儲存和分析。但我們要冷靜的看到，大資料的核心在於為客戶挖掘資料中蘊藏的價值，而不是軟硬體的堆砌。因此，針對不同領域的大資料應用模式、商業模式研究將是大資料產業健康發展的關鍵。我們相信，在國家的統籌規劃與支援下，透過各地方政府因地制宜制定大資料產業發展策略，透過國內外IT龍頭企業以及眾多創新企業的積極參與，大資料產業未來發展前景十分廣闊。

是指所有與網際網路發生關係的行為所留下的蛛絲馬跡（正如此刻留下的這段文字一樣），透過計算機篩選整理歸類存檔，並最終形成萬物互聯，統稱為大資料。根據資料庫的曲線，推演出未來的發展方向，統稱為大資料應用。

大家對大資料的理解都不一樣，其實不管是跟人資料還是企業資料，都可以叫做大資料，只是大家怎麼去運用大資料而已。

作為企業來說，更多的是企業經營管理的資料，比如ERP的資料，包括每天的銷售，採購，倉庫，生產，財務等等，各個管理環節產生的資料，都是企業的大資料，對於起來說，資料一定要有參考的價值，能夠起到決策依據，才能創造價值。

大資料的價值不在大，而在於決策和預測能力，大資料思維的核心是理解資料的價值，透過資料處理創造商業價值，資料資產成為核心競爭力，小企業也要有大資料。

很多的企業，都很很多的資料，但是沒有價值，比如是這樣的，雜亂無章的資料，如下圖：

我們應該把大資料整理起來，變為有調理，可以使用的資料，才能有價值，比如如下圖：

這個就需要運營ERP等企業資訊化管理工具，讓企業的資料創造價值！

主要有以下三點作用：

第一，對大資料的處理分析正成為新一代資訊科技融合應用的結點。移動網際網路、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代資訊科技的應用形態，這些應用不斷產生大資料。雲計算為這些海量、多樣化的大資料提供儲存和運算平臺。透過對不同來源資料的管理、處理、分析與最佳化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大資料是資訊產業持續高速增長的新引擎。面向大資料市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷湧現。在硬體與整合裝置領域，大資料將對晶片、儲存產業產生重要影響，還將催生一體化資料儲存處理伺服器、記憶體計算等市場。在軟體與服務領域，大資料將引發資料快速處理分析、資料探勘技術和軟體產品的發展。

第三，大資料利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從“業務驅動” 轉變“資料驅動”。

很榮幸為您答疑解惑，您的問題是：

大資料是哪個資料？指的是個人資料還是企業資料？

以下是我個人的一點建議和意見。

祝您生活愉快。

大資料指的是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、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。不侷限於是個人的資料還是企業的資料。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。

事實上大資料技術的戰略意義並不在於掌握龐大的資料資訊，而在於對這些含有意義的資料進行專業化處理。換而言之，如果把大資料比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對資料的“加工能力”，透過“加工”實現資料的“增值”。

大資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、資料探勘、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲計算平臺、網際網路和可擴充套件的儲存系統。

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，資訊流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大資料就是這個高科技時代的產物。阿里巴巴創辦人馬雲曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology 資料科技，顯然大資料對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

大資料的價值體現在哪裡？

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大資料進行精準營銷

2)做小而美模式的中小微企業可以利用大資料做服務轉型

3)面臨網際網路壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值。

每個人對大資料的理解都是不一樣的，個人資料和企業資料都可以涵蓋在大資料之內，那大資料開發的就業方向有哪些呢？

大資料開發技術的應用在日常生活中也是屢見不鮮的，而企業發展中資料的採集、分析、儲存、處理等都是離不開大資料開發技術的支援，正因為如此，市面上相應的大資料開發崗位在不斷的拓展增多，與此同時，有很多小夥伴想要透過學習大資料開發技術知識來獲得更好的就業機會。

大資料開發技術的學習所涉及的知識體系是比較龐大的，相對於零基礎小夥伴來說想要學好大資料開發技術知識，還需要系統的去學習，大資料培訓學習是一個比較靠譜的學習方式，在大資料培訓班學習開發技術知識，不僅能系統全面的去學習，還能積累更多的實戰經驗，培訓完成之後，基本能達到一個初級大資料開發工程師的水平，那小夥伴學習完之後能從事哪些方向的工作呢？

1.大資料開發崗位

就目前大資料開發行業的發展情況來看，企業對大資料開發崗位的人才需求量還是比較大的，同時相關崗位的薪資待遇也是比較高的。從事大資料開發崗位，這三點的學習是必不可少的，尤其是第三點，一是程式開發技術，初學者可以從java或Python開始學起；二是學習大資料平臺知識，初學者可以從Hadoop和Spark開始學起；三是大資料開發實踐，這個過程需要掌握一定的行業知識。

2.大資料分析崗位

隨著傳統行業的不斷髮展，其行業的特性對大資料分析人才的需求量在逐步的增多，可以看出市場對大資料分析崗位的人才需求具有非常大的潛力。不過學習大資料分析技術是需要一定的數學和統計學基礎的，因此學習起來會有一定的難度。

3.大資料運維崗位

如果對於程式設計和演算法設計不感興趣，那麼也可以考慮學習大資料運維知識，未來可以從事大資料運維崗位。大資料運維崗位的任務相對比較雜，需要從業者具有較強的動手實踐能力。從知識結構上來看，大資料運維需要掌握網路知識、大資料平臺知識和伺服器知識。

在開發市場大資料開發相關崗位在不斷的增多，這三個方向的崗位是比較熱門的，因此小夥伴在學習大資料開發技術知識的時候，要確定自己的發展方向，想要從事哪個方向，就要針對性去學習相關的大資料開發技術知識。尚矽谷大資料培訓是全程面授教學，以理論實踐相結合的教學方式傳授相關的開發技術知識，同時，培訓班有相關的大資料影片供小夥伴下載學習！

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