為什麼各行各業都需要數據倉庫

❶ 大數據學習為什麼這么火熱

當我們在談大數據的時候，我們在談論什麼？大數據產業火爆的背後，有著深厚的利益驅動性，於是各大商家與企業紛紛趨之若鶩，想要窺盡大數據背後被遮掩起來的財富。毫無疑問，變現，是大數據火爆的背後原因。
大數據被潮流所接受，皆因它能夠帶來進步與利益
縱觀古今，博覽中西，能夠經歷歷史的洗刷而留存下來的精粹，都是能經得住各種考驗的東西，都是能夠真實滿足人類各種需求的東西。這些「東西」，要麼是從物質上說能給人類帶來利益的——如農業、手工業、商貿等；要麼是從情感上說能夠給人類帶來快感的——如繪畫、舞蹈、歌曲等。這些東西在幾千年的文明史中，除了樣式上會有與時俱進的變化，但究其核心，若整體一個產業種類或藝術種類自被催生日起便被存續下來，那一定是滿足了人類的需求。那麼，大數據是否能夠被當前的歷史潮流接受，那就是要看它是否能夠給我們帶來切切實實的利益。
有不少人說，工業革命又將迎來一次變革了，更道大數據產業是第四次工業革命的標志，這個說法雖有待商榷，但是，只要它給人類社會帶來生產力進步，以一種更智能新穎的模式代替人類重勞力，促進全社會信息共享和交流，讓社會以更高進程地進步，那也未嘗不可。
科學技術是第一生產力，踏入工業4.0時代，必有新的主導科學技術——大數據、BI、雲計算、物聯網、移動互聯等新一代信息技術打破了原有的技術壁壘，形成了新型的產業和商業創新模式，促進和刺激了新一輪的生產力發展。
低廉快速，讓大數據能成為盈利的工具
說到大數據，我們可以具體、廣義地理解成Hadoop、各種數據挖掘、機器學習演算法、人工智慧。因此，今年也催生出學習以上技能的一股風潮。那麼，努力學習是否真有豐厚的回報？答案是肯定的，因為，大數據能成為盈利的工具。
日常操作中，為了縮短計算和統計的時間，為運營與決策提供數據成本更為低廉和具有時效性的方案，我們會採用Hadoop或者Spark這些框架進行分布式計算；為了深埋於數據背後的數據量化後的規律與彼此的邏輯關系，我們使用機器學習演算法對數據進行深度的挖掘和處理。
在運營學當中，「消除不確定性來降低試錯成本」是一句經過萬千實踐留下的「金句」。而圍繞這一中心思想發展起來的工程技術改進、演算法改進、架構優化等，都是大數據變現的核心內容。而商家和企業十分看重的大數據分析，深究其本質，其實和獲取信息的本質是一致的——通過消除不確定性來降低試錯成本。
做大數據是為了降低成本，增加行業收益
很多人認為，大數據變現只是紙上談兵，然而，在我們認識到本質之後就不會讓人覺得變現這件事很困惑或很艱難。雖然大數據帶來的利益並不是我們可以唾手可得的，但是，在比較明確的思路和目標下，在國家的相關政策，以及世界科技的潮流催生下，這也漸漸變成了一種趨勢。
很多人誤會，做大數據是為大而大，其實，做大數據是為了降低成本而大，這個成本是廣義的。在項目啟動初期，商家與企業看似花費了很多的金錢在設備購買、工具分析、人才挖掘上，但是未來這些設備上所承載的數據以及從中得到的信息，會大幅削減試錯成本，而且在某些行業領域里這種增益的效果還會非常明顯。以小見大，事半功倍的事情，何樂而不為？
大數據企業，成為融資創收的高產地
根植於大數據核心技術，越來越多的大數據企業被融資。
創建於2014年的 Cazena，位於馬薩諸塞州沃爾瑟姆。Cazena開發的大數據即服務產品可以讓企業把基於雲的數據湖和數據集市結合起來，用於配置和優化大數據系統，包括那些構建在Hadoop、Spark和MPPSQL技術上的系統。因為強大的技術系統，它已經吸引了大量的關注和資金，更在2010年被IBM以17億美元收購。
在2015年5月正式發布的 Maana位於加州Palo Alto，被看作是可以很好地收集和分析由物聯網網路生成的海量數據的公司。而被業務線所廣泛應用的Maana Knowledge Graph，則是Maana開發的一個數據搜索和發現平台。這個系統構建在Apache Spark處理引擎上，能收集來自多個系統或者"孤島"的數據，並將其轉換為運營洞察。2016年3月，Maana在B輪融資中獲得2600萬美元。
位於加州門羅帕克的Aviso，創建於2012年。Aviso基於雲的軟體集成了一系列CRM應用。結合機器學習演算法和投資組合管理技術，Aviso開發的預測分析應用軟體能夠幫助銷售經理和銷售代表優化交易、降低風險和精確銷售分析。現在，不少銷售機構已經將這套應用軟體應用於改善銷售預測流程。
變現，是大數據火爆背後的根本原因。共享經濟時代，越來越多人選擇大數據相關行業。

❷ 大數據營銷會給企業和用戶帶來什麼價值

隨著大數據應用的普及，企業越來越重視從大數據中挖掘潛在的商業價值，大數據在企業管理中的應用主要在於提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立以知識管理為核心的「競爭情報數據倉庫」，提高核心競爭力 。

在大數據時代，企業將是完全以數據分析驅動的企業，利用大數據分析，能夠轉化成洞察的能力，充分釋放企業潛能，實現轉型與進化，本文重在分析大數據在企業當中所起到的作用。

瑤貝網路是基於移動互聯門戶基於用戶細分的大數據整合服務平台，用數據說話，我們更在行。公司面向社會化用戶開展精細化服務，打造線上精品商城，給老百姓提供更多便利、產生更大價值。

❸ 大數據有哪些重要的作用

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~

❹ AI賦能潛析

那為什麼我們要AI賦能，而不講數據賦能？AI是數據驅動，海量的數據是AI成功的要素，所以第一波浪潮一定是在互聯網數據領域。第二波浪潮是金融和很多其他雀態的有數字標准化產品機會的各種領域，也就是所謂的商業智能化，數據倉庫。第三波浪潮是AI通過更多感測器，可以看到、聽到、感受到人類更多的信息。第四波浪潮是全自動化，AI將像人一樣可以應用於駕駛、智能製造等領域。
而我們在AI賦能過程中，我們已經完全具備了這種基礎能力：
1、數據：不管是傳統的以統計為核心的機器學習，還是當前的深度學習，機器始終要從數據頃中源中尋找因果關系，而各行各業都提供了大量數據，為人工智慧提供了燃料。
2、演算法：經過幾年的發展，AI技術在一些領域和場景下形成了相對成熟的方案和演算法，可以通過平台的方式進行產業賦能。而 不斷進步的演算法和大數據技術讓人們能夠快速掌握各個行業的知識、經驗、流程，在此基礎上，就形成了各行各業的行業智能。
3、算力：AI是一個需要高算力的工作，例如我們要訓練機器識別某類物品，每類給定約5000個標注樣本情況下一般培弊講達到可以接受的性能，當至少有1000萬個標注樣本的數據集用於訓練時，它將達到或超過人類表現。而這寫需要大量的數學矩陣運算，而支持GPU能力的智算中心的建設，以及雲邊協同的邊緣計算技術的發展，又為AI賦能提供了計算引擎。

❺ 大數據 對社會有什麼作用

主要由以下三點作用：

一、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。

雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，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。

二、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。

在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

三、大數據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「數據驅動」。大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。

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大數據時代帶來的機遇：

1、社會治理是對社會的經濟、政治和文化等事務進行的組織、協調、指導、規范、監督的過程。它涉及合理有效配置社會資源，比如提供教育、文化、衛生、體育、社會保障等社會公共服務和公共產品，保障社會公平與公正；涉及通過行政及司法手段保障社會安全和社會穩定。

2、創新社會治理，是我國應對社會轉型、化解社會矛盾、協調利益關系、維護社會秩序所面臨的一項重大戰略任務。

3、大數據技術通過對海量數據的快速收集與挖掘、及時研判與共享，成為支持社會治理科學決策和准確預判的有力手段，為社會轉型期的社會治理創新帶來了機遇。