大数据概念
大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K 1G = 1024M 1T = 1024G 1P = 1024T
在生成领域，面对海量数据必须要解决的两个问题？
- 海量数据的存储（合理高效的维护海量数据）
- 海量数据的计算分析（产生最终数据的价值）
大数据大特点
1、Volume（大量）
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
2、Velocity（高速）
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2025年，全球数据使用量将达到163ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
3、Variety（多样）
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
4、Value（低价值密度）
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如，在一天监控视频中，我们只关心宋宋老师晚上
在床上健身那一分钟，如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
大数据应用场景
大数据能干啥
1、物流仓储：
大数据分析系统助力商家精细化运营、提升销量、节约成本。
京东物流：上午下单下午送达、下午下单次日上午送达
2、零售
分析用户消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商品销量。
经典案例，纸尿布+啤酒。
3、旅游
深度结合大数据能力与旅游行业需求，共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。
4、商品广告推荐
给用户推荐可能喜欢的商品
5、保 险
海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。
6、金融
多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。
7、房产
大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，
卖给更合适的人。
8、人工智能
总的来说，社会上各行各业都离不开数据的支持，主要通过海量数据分析为各个行业领域提供更强的决策力和指导性。
大数据发展前景
1、党的十八大提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。
2、党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
3、国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目 前，我国大数据人才只 有46万，未 来3到5年人才缺口达150万之多。
4、2017年北京大学、中国人民大学、北京邮电大学等25所高校成功申请开设大数据课程。
5、大数据属于高新技术，大牛少，升职竞争小。
6、在北京大数据开发工程师的平均薪水已经到24060元（数据统计来职友集），而且目前还保持强劲的发展势头。
大数据部门业务流程分析
大数据部门组织结构
