大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)，指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)的處理

既然是通過大數(shù)據(jù)來做一些事情，必然先把數(shù)據(jù)采集到手，

第一步：數(shù)據(jù)采集，搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)采集就是把數(shù)據(jù)通過前端埋點(diǎn)，接口日志調(diào)用流數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)抓取，客戶自己上傳數(shù)據(jù)，把這些信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)把各種維度保存起來，在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高;

第二步：數(shù)據(jù)到手了，里邊肯定會(huì)有一些不好的數(shù)據(jù)，我們需要把收集到的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單處理一下，比如把IP轉(zhuǎn)換成地址，過濾掉臟數(shù)據(jù)等，導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別;

第三步：數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要包括已有數(shù)據(jù)的分布式統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)和未知數(shù)據(jù)的分布式挖掘、深度學(xué)習(xí)技術(shù)，統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用;

第四步：數(shù)據(jù)加工處理好了，就要可視化展現(xiàn)出來，做到MVP，就是快速做出來一個(gè)效果，數(shù)據(jù)可視化環(huán)節(jié)可大大提高大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的直觀性，便于用戶理解與使用，故數(shù)據(jù)可視化是影響大數(shù)據(jù)可用性和易于理解性質(zhì)量的關(guān)鍵因素。

未來，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科，被越來越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè)，也會(huì)催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時(shí)，基于數(shù)據(jù)這個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)，也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，之后，數(shù)據(jù)共享將擴(kuò)展到企業(yè)層面，并且成為未來產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。