大数据时代的利弊，大数据时代和云计算是利大于弊吗

本文目录一览

1，大数据时代和云计算是利大于弊吗
2，大数据怎么样
3，如何看待大数据时代下我国面临的机遇和挑战
4，大数据未来的前景怎么样

1，大数据时代和云计算是利大于弊吗

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。现在越来越多的公司开始使用云计算来解决大数据这个难题，无论你是中小企业还是500强巨头，凯德云M-Files都能帮到您。

大数据时代和云计算是利大于弊吗

2，大数据怎么样

大数据的就业前景还是很不错的。大数据的价值体现在以下几个方面：（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。（5）从大量客户中快速识别出金牌客户。（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

数字经济时代,信息成为一种新的生产要素,大数据作为一种新的生产资料服务于各行各业。新一代信息技术的应用离不开高速、安全、可靠的网络信息环境。

随着现代经济和科技的发展，我国IT行业步入了一个高速发展的时代。大家有目共睹的IT发展及其迅猛，每年的IT人才缺口人数都高达百万以上。现在热门专业有电子商务、软件开发、电子竞技等，总的来说，IT行业是很好就业的，无论什么专业，都必须要学好技术，才能在社会上立足。

大数据怎么样

3，如何看待大数据时代下我国面临的机遇和挑战

机遇是利用大数据进行资源的整合，可以让资源合理利用，挑战就是将面临着国际的竞争，资源整合也是有竞争有挑战的。

数据大发展的今天，同时也是现代软硬件发展的今天，全球整体的大背景是如同制造业的全球化细致分工、商业利益交相融合，在软硬件发展的整体格局上各个国家也呈现了产业资源上的互相协作、紧密衔接，而且这种趋势虽然期间有地缘政治的扰动，但是却从来都没有弱化过相关进程。对于企业、行业来说，很可能关键的问题并非如何完全独立自主、与世隔绝，更在于如何在关键点上获得相对的领先优势，以整体格局与其他技术方形成优势互补、平衡制约的格局，从而最终实现经济总量、技术能力的不断长久发展。回到国内，我们可以看到经过将近30年的建设，我国信息化产业经历了从无到有、从有到新、从新到优的若干过程，体现的具体阶段便是早期的电子化、次阶段的信息化、现阶段的数据化，体现的管理意识在于数据颗粒度的愈加单位精细，驱动的底层因素来自于人口红利等过往优势的减少、人力成本增加而倒逼的人效水平的提升，基础条件于硬件算力资源的扩容和软件架构能力的迭代，直观显现于不同行业，尤其是传统行业的数字化变革，以及对于不同圈层数据的交叉融合应用，这些都是未来相当一段时间驱动数字化经济、实现真正大数据应用的重要考量因素，同时也是现阶段我国可能较为欠缺的方面。单从软硬件角度来看，底层编程语言由于历史原因，其核心逻辑仍然为国外把持，而对现有编程语言的推翻重建事实上难度极大，不亚于芯片级的研发投入，这就要求在近期在其基础上，对相关的操作系统、应用功能进行本土化的改造，从而积累相关软件开发经验，以未来实现自我迭代，从实际情况看，大多数的软件开发商仍然以项目制为主，以应用层系统为交付对象，其虽然得以推动业务发展，但由于欠缺标准化的数据耦合架构，在客户未来迭代、企业核心能力积累、产品持续更新等方面存在一定的瓶颈风险，对长期的技术革新也较难提供持续积累的优势；而在硬件方面，典型如近年我国推行的“东数西算”等国家战略性工程，其目的之一可能便是实现现有算力的极大扩容，从而适应未来超巨大体量数据承载、多源异构数据交叉融合分析、综合功能运用得以实现的发展趋势，例如现在的系统中对于含有三维模型的数字化平台，仍多采用中小模型、调用本地端算你资源予以解析，但未来真正的产业运用必将要求三维模型能够体现客观存在如建筑、机械等方面的全部信息，如建筑物中的各个细分专业全部数据，如此巨大的体量便要求云计算服务器算力的适配，从而实现数据的承载、解析、应用等高级阶段。未来国内的科技发展，到未来国外的全球化推广，唯有自身具备某些领域的相对优势，才有可能实现与其他方面的优势互补、商业合作，而此前提便是我们持续在软硬件基础上对相关交付进行优化迭代。

如何看待大数据时代下我国面临的机遇和挑战

4，大数据未来的前景怎么样

大数据现状分析大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。为什么会出现大数据呢？1、一些数据的记录是以模拟形式存在，或者以数据形式存在，但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。2、移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。3、电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。4、进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。5、电商户崛起产来了大量网上交易数据，包含支付数据，查询行为，物流运输、购买喜好，点击顺序，评价行为等，其是信息流和资金流数据。6、传统的互联网入口转向搜索引擎之后，用户的搜索行为和提问行为聚集了海量数据。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能。

大数据的未来前景肯定是很好的而且要求从业人员的资质是很高的呢

前景很好。随着互联网时代的到来，人们愈发认识到现代科技与计算机技术的重要性，无论是互联网头部企业对IT技术的研发应用还是普通企业的发展需要都可以看出IT行业正处于如日中天的发展态势下，行业竞争同样十分激烈随着人工智能、物联网的发展、大数据人才急剧增加，所以大数据行业的就业前景一片光明。大数据专业的前景还是非常广阔的，虽然大数据专业的设立时间比较短，但是目前从就业情况来看，大数据专业已经在诸多专业当中脱颖而出了，这足以说明产业领域对于大数据专业人才的需求是非常旺盛的，而且随着大数据技术开始全面落地，未来产业领域会持续释放出大量的大数据相关岗位。大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。

如今传统企业纷纷向互联网转型，企业对大数据软件人才的需求巨大，并以每年20%左右的速度增长！工程师、程序员，可不是男生的专属！如果你对大数据或者软件开发感兴趣，女生也可以在这个行业任意遨。从新华毕业的IT女工程师数不胜数！而且她们都找到了让人羡慕的工作，成为了商务白领！如今市场对软件开发人才都是求贤若渴，就看美眉们是否能把握机会了！

大数据属于前沿技术，发展毋庸置疑！大数据、云计算、人工智能都是目前互联网行业的香饽饽。发展潜力大，人才需求多，薪资待遇高。大数据学习主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

现状大数据的前景十分的好，随着大数据应用于各行各业，并正在改变着各行各业，同时也引领大数据人才的变革，在国家及当地政府支持下，大数据在快速发展，企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国也将更加需要更多的数据人才。

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