对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 而在我们专业行业上又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 通俗一点我们只需要记到四点： 1.大数据是庞大的数据信息。 2.我们需要对这些数据进行专业化处理分析才可得到有意义的信息资料。实现数据的“增值。 3.大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据 4.大数据分析是和云计算联系在一起，须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 随着互联网、移动互联网、终端设备、物联网等技术的发展，全球数据生产正在高速增长。信息正成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存。 比如电信在数据运营上实现了向“数据资产”运营的转型、向“流量产品”运营的转型、还进行基地业务营销 而在我们专业行业上也可带来不小的机遇： 1、帮助我们了解客户：将客户、用户和产品进行有机串联，对用户进行个性化定位，提供客户导向性的服务 2、帮企业锁定资源：实现企业对所需资源的精准锁定，企业都可以进行搜集析，形成基于企业的资源分布可视图，直观地面对，利用各种已有和潜在资源。 3、帮企业规划生产：规划生产架构和流程，发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的解决方案，为企业开展生产提供保障。 4、帮企业做好运营：根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 5、帮企业开展服务：通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值......

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上机实验源数据-Hadoop大数据分析与挖掘实战 数据源 共16个章节 大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈，在大数据挖掘项目的实施方面，被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。 75% 以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍，会大数据挖掘技术的人才很热门，但是比较难找而且昂贵，会 Hadoop 技术的数据挖掘人才更是奇缺。 虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足日益增长的大数据分析人才需求，很多大学开始尝试开设不同程度的大数据分析课程。“大数据分析”作为大 数据时代的核心技术，必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。

大数据分析平台总体架构——数据质量管理 数据质量管理框架蓝图如下，其中数据质量提升是改进数据质量的手段和质量考评的目的： 数据质量要求确认，根据业务要求制定和明确数据质量要求，同时也需要符合数据标准的要求； 数据质量考评，对数据质量的量化评价 制定数据质量问题解决方案，根据数据质量考评和日常工作中发现的数据质量问题，实施相应的措施，提升数据质量 数据质量要求 业务规则 数据一致性要求 数据完整性要求 数据唯一性要求 数据准确性要求 数据及时性要求 数据质量 标准 数据质量 验证规则 数据质量 考核指标 数据质量提升 数据补录 手工修正 自动修正 数据质量考评 数据质量监控 不定期数据质量检查 数据质量 分析报告

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