对于学生来大数据更是需要重点学习的内容之一，未来大数据技术将逐渐得到落地应用，所以掌握大数据相关技术是大数据时代的必然要求。在大数据时代，人工智能得到了前所未有的发展机会，大数据是人工智能的重要基础，因为无论是机器学习、自然语言处理还是计算机视觉，都需要数据的支撑，所以大数据时代必然会促进智能化时代的到来。
1、大数据时代，如何理解“大数据”？
目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，更大的挖掘数据本身的价值，发挥数据的意义，当然就企业自身沉淀发展的数据而言很难达到“大”的定义，“大数据”目前更多依然是政府、行业、产业互联等形式获取数据，通过企业内部数据与行业数据的标杆对比实现适合企业自身的发展定位，促进企业自身的发展及业务模式的创新，
2.数据价值：通过产业数据、行业数据的获取、汇聚、处理、分析、归纳，通过一系列技术实现海量数据的快速计算、呈现，将结构化、半结构化的数据进行有效存储，对大量、动态、能持续的数据，通过运用新技术、新模型、新工具进行处理，从而获得具有洞察力和新的价值。更为科学、直观、准确的发挥数据价值，实现以数据为中心的大运营、大整合、大管控的模式支撑，
3.应用方式：目前就大环境而言，大数据更多应用于产业互联、行业分析、政务服务等环节，同时也在不同层面的进入人民的生活中，比如根据个人的兴趣爱好为其推送相关的文档链接，物品模式等。大数据拥有广泛的应用空间，结合大数据的应用进一步为企业、政府、人民生活提供更有针对性、有特色的服务，以数据为支撑作为企业战略的决策的支撑，提高数据汇总的及时性，从而进一步的提升企业的核心竞争力。
2、现在是不是大数据时代？
谢谢邀请！首先，答案是肯定的，目前正处在大数据时代，具体点说是处在大数据落地应用的初期，大数据技术在2016年的时候已经趋于成熟（Gartner报告），随着大数据相关技术的成熟，大数据进入了落地应用的阶段。大数据本身是一系列技术的统称，大数据与物联网、云计算、人工智能等技术也有非常紧密的联系，可以说大数据的发展进一步推动了整个互联网科技的发展，
随着大数据的发展，目前大数据领域已经逐步形成了一个产业链，包括数据采集、数据整理、数据传输、数据存储、数据安全、数据分析等环节，不同公司和机构往往会参与到不同的环节中，共同托起了大数据的应用生态。目前大数据在医疗、金融、教育、出行等领域已经陆续开始有了不少具体的应用，也逐渐体现出了大数据的价值，随着产业互联网的发展，大数据将进一步落地到广大的传统行业中，大数据将与物联网、云计算和人工智能相关技术一起赋能传统行业的发展。
从这个角度来看，未来职场人与大数据的接触将更加频繁，掌握一定的大数据知识是完全有必要的，大数据的相关知识比较多，可以根据自身的知识结构来选择学习内容和方式，对于大部分职场人来说，从编程语言和数据库开始学起是不错的选择。编程语言可以选择Python，一方面原因是Python语言在大数据领域有广泛的应用，另一方面原因是Python语言简单易学，即使没有计算机基础的人，也能够学得会，
通过Python语言完成数据分析是目前一个比较常见的选择，Python不仅可以完成统计学分析，也可以进行机器学习分析，可以说Python的应用场景还是比较丰富的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获，
3、大数据时代如何做好数据治理？
理资产、治数据，一体化大数据治理为什么需要数据治理?大数据不是凭空而来，1981年第一个数据仓库诞生，到现在已经有了近40年的历史，而国内数据平台的建设大概从90年代末就开始了，从第一代架构出现，到现在已经历了近20年的时间。1在这20年的时间里，国内数据平台实施者受尽折磨，交付数据项目是出了名的脏活累活，
忽视数据治理给数据平台建设带来了不少问题。随处可见的数据不统一、数据质量差，以及难以完成的数据模型梳理等这些基础性数据问题已经严重限制了数据平台的发展，与此同时，数据应用在商业上难以崭露头角，数据治理的难点痛点，归纳有以下几点：数据采集难：数据的形态多样化，给数据采集带来很大难度，使得数据难以汇聚。数据整合难：数据的来源多样化，很难理清数据之间的关系，进而难以整合，
数据共享难：数据间壁垒高筑，数据权限不明晰，使得数据无法实现共享交换，难以推进数据的流通。数据发现难：大量的IT系统，众多厂商的参与，系统间数据标准不统一，很难找到真正需要的数据，数据使用难：数据涵义不清晰，业务属性不明确，数据难以利用，难以发挥出数据的价值。数据监管难：少标准、缺规范，难以有效管理数据，难以保证数据的质量，
2数据治理的对象在20余年的信息化建设中，无论是政府还是企业都积累了大量的信息化资产。这些信息资产，从不同的维度，我们把它分为业务资产、技术资产、数据资产三部分，这些信息化资产贯穿数据的全生命周期，所以说，数据治理，不仅仅是治理数据本身，而是治理这些和数据全生命周期相关的信息化资产。信息化资产包括内容业务资产：业务资产指的是业务的术语，业务的规则，业务上的理解，
技术资产：技术资产存在于业务系统、数据库服务器、文件服务器里面，指的是技术设计类的资产。数据资产：数据资产指所有的针对于数据库表结构的设计、代码表的设计及其相关数据，对这三大类资产的管理过程，就是我们常说的数据治理，具备又包含数据的权限责任管理、数据的规则管理、数据的质量管理、数据的安全管理等。3东软大数据治理一体化解决方案在20余年的信息化建设过程中，东软通过诸多行业数据类项目的实施经验的不断积累，从元数据、主数据、数据标准、数据质量到数据处理、资源目录、数据交换和数据安全，提供全面的数据治理解决方案，打通数据治理全流程，为大数据应用构建提供支撑，同时，在各个领域丰富的解决方案实践经验也为项目的成功提供了保障，
在数据治理的策略上，东软采用先理后治的方案，实现数据标准化、流程规范化、治理常态化、价值可视化、监管智能化的数据治理。东软数据治理的“理”指的是统筹规划，“治”指的是贯彻执行，具体到内容上，“理”包括：理系统：梳理已有业务系统、数据库、文件存储等信息，输出数据连接，形成技术资产。理数据：发掘数据表、文件、视频、图片等数据，描述数据的结构信息，形成数据资产，
理关系：分析表与表、文件与文件、系统与系统等关系，形成数据资产及资产间关系。理标准：识别主数据、数据元、代码、术语、规则等，形成业务、数据及管理资产，理流程：规范上报数据、转换清洗、标准变更流程，明确权责，形成业务及管理资产。理目录：整理资产清单，按照业务、技术等维度制定目录，形成数据访问同一入口，具体到流程上，“理”包含三种方式理的目的是为治，数据治理的第二阶段是基于理出的标准规范贯彻执行。
治的具体内容包含治汇聚：监管采集流程，整合多源数据，统一数据存储，形成数据中心，治质量：对齐标准及数据，基于数据标准对数据进行校核，生成问题库，形成质量报告。治清洗：去除重复数据、补充不完整数据、修正错误数据，形成主数据，治加工：发掘数据价值，转化数据为信息，对数据进行标签处理，形成数据洞察。治安全：识别敏感数据，明确责任人及权限，对数据进行分类分级，形成安全策略，
治共享：构筑数据共享通道，提供数据访问统一入口，形成自服务的共享平台。东软大数据治理的目标数据标准化消除歧义，剔除重复补全缺失，修正错误统一码表，理清关系流程规范化规范数据生产，统一来源规范数据变更，统一流转规范数据共享，统一出口治理常态化建立长效工程，循序渐进确立业务目标，小步快跑树立治理文化，长治久安价值可视化量化指标，价值可衡量资产全景，价值可展现全链分析，价值可跟踪监管智能化数据操作留痕，可追溯安全权责明晰，可监测差异智能监测，可觉察东软大数据治理解决方案使用系统的方法来解决政府及企业如今所面临的数据治理难题，提供一体化的解决方案，用来透明地管理全行业各类系统中庞杂的数据，形成一套标准、规范、准确、干净、完整的数据资产，
4、大数据时代真的好吗？
谢谢邀请！首先，答案是肯定的，大数据时代将给整个社会带来更多积极的改变。大数据是物联网和云计算发展到一定阶段的产物，或者说大数据是互联网发展的产物，互联网进入大数据时代是科技发展的一种必然，大数据将为现代社会带来以下几个好处：第一：大数据助推科技发展。随着大数据的发展，大数据已经成为整个科技领域发展的助推剂，大数据在军事、制造业、金融、教育、医疗、出行、娱乐等领域逐渐发挥出越来越重要的作用，促进了这些领域的技术发展和进步，
第二：大数据助推产业互联网发展。产业互联网发展关系到传统行业的结构性升级，关系到互联网能否为传统行业赋能，关系到传统行业能否提升创新能力，所以产业互联网的发展对于传统行业来说是非常重要的，而大数据是产业互联网赋能传统行业的利器，产业互联网会综合利用物联网、云计算和大数据等技术构建一个全新的生态体系。第三：大数据是智能化社会的基础，
在大数据时代，人工智能得到了前所未有的发展机会，大数据是人工智能的重要基础，因为无论是机器学习、自然语言处理还是计算机视觉，都需要数据的支撑，所以大数据时代必然会促进智能化时代的到来。总之在我看来，大数据时代是一个承前启后的时代，大数据的发展奠定了产业互联网的发展，为未来传统产业的发展奠定了扎实的基础，另外大数据的发展也奠定了人工智能的发展，为未来全面进入智能化社会提供了土壤，
任何时代的发展都具有两面性，一方面大数据提供了很多方便，另一方面由于大数据让数据产生了源源不断的价值，所以必然会带来数据安全问题，而这些数据可能会涉及到个人隐私，这也是大数据时代带来的负面效应。随着大数据安全的不断发展和探索，未来大数据的安全将逐步得到保障，因为没有安全的大数据一定走不远，作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
5、大数据时代是什么意思？
大数据（bigdata），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，大数据的特征应该有以下几个方面（4V）。首先是量特别大（Volume），现在的数据计算单位，已经从GB到达了TB、PB，甚至是EB了；其次是多样性（Variety），绝大多数大数据是非结构性的，其种类十分复杂，我们现在的技术手段还没法对此进行处理；再次是速度（Velocity），数据产生和传送的频率非常快；最后是价值（Value），从大量的低质量、低价值的数据中获取知识，犹如从大海中捞针，获取数据成本很高，但有待挖掘价值大，
几年前，在中国科协主办的“科学家与媒体面对面”活动中，中国联通网络技术研究院首席专家唐雄燕举例说，百度掌握你的隐私，微信知道你的社交圈子，淘宝了解你的购物习惯，移动电信联通三大运营商存有你的通话记录和上网记录，银联知道你在哪里用了信用卡，定位软件则知道你现在何方专家们认为利用大数据可以有效地实现“智慧医疗”，为全面的个人健康管理进行服务；个人可以方便获取医院的就诊信息、检查数据、医疗影像等，以及个人健康的历史数据；为慢性病患者提供远程数据分析和服务；辅助临床诊断和用药决策；为公共卫生机构提供及时的统计分析；以及为药品研发、治疗方案设计提供数据分析。
6、大数据时代有哪些趋势？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题，大数据目前正处在落地应用的初期，未来大数据将随着产业互联网逐渐落地到广大的传统行业，相应的生态建设也会越来越完善。站在大数据产业的角度，未来大数据的发展将有以下几个重要的趋势：第一：大数据与企业运营紧密结合，随着大数据的发展，数据将作为企业生产过程中的重要生产材料之一，全面参与到企业的生产、管理和服务中。
目前互联网领域的很多公司都实现了数据驱动的运营方式，未来更多的传统企业也将采取数据驱动的运营方式，简单的理解就是数据驱动创新、数据驱动员工管理、数据驱动市场推广和数据驱动客户服务等，第二：大数据全面促进人才结构升级。大数据的发展将全面促进人才结构的升级，大量的职场人需要掌握一定的大数据知识，包括数据的采集、整理、分析、呈现等，目前在金融、教育、统计等领域已经有所体现，
大数据的发展也会促进教育体系的调整，其中大学教育将有一系列调整，包括近些年陆续开设的大数据专业等等。第三：大数据全面促进科技领域的发展，大数据的发展将会促使整个科技领域的进步，以人工智能领域为例，在大数据时代背景下，人工智能领域得到了全新的发展机会，包括机器学习（深度学习）、计算机视觉、自然语言处理、机器人学等领域受到了广泛的关注，一些智能体也开始陆续走进生产环境。
相信随着大数据的发展，在更多的科研领域可以看到大数据的身影，大数据将逐渐成为科研人员进行创新的利器，我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！，
7、大数据时代，我们的生活和思维发生了哪些改变？
在当前的大数据时代背景下，大数据对于人们的生活会产生越来越多的影响，这些影响涵盖工作、学习、出行、消费以及娱乐等诸多方面。在工作方面，越来越多的公司将以数据为驱动进行管理和运营，简单的说就是数据驱动创新（设计和生产环节）、数据驱动管理（人、财、物的管理）、数据驱动服务（客户服务、内部服务），另外，传统的工作考核方式将产生较大的变化，从工作量的衡量方式逐渐转变为工作价值的衡量方式，这会从根本上改变人们的工作方式，未来工作方向将以数据为指导。
在学习方面，大数据带来了大量的新知识，对于传统职场人来说，在大数据时代需要掌握一系列关于数据分析和数据管理方面的知识，以保持自身的职场竞争力，对于学生来说，大数据更是需要重点学习的内容之一，未来大数据技术将逐渐得到落地应用，所以掌握大数据相关技术是大数据时代的必然要求。在出行、消费以及娱乐方面，大数据将会带来更多的智能化体验，大数据会对每个人进行针对性的数据分析（用户画像），匹配出更适合的产品，
越来越方便，将是大数据时代带给人们比较明显的感觉。在思维转变方面，大数据主要带来了三个变化，其一是人们对于数据越来越敏感，不仅关注数据本身，也关注数据之间的相关性；其二是人们会主动拓展获取数据的渠道，从而为各种决策作出支撑；其三是对于数据的价值会越来越关注，关注数据的价值一方面要主动掌握挖掘数据价值的方法，另一方面也会更加关注数据的安全性，
相信随着大数据的不断发展，大数据给人们的生活将带来更多积极的影响。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获，如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！。
8、大数据时代给我们带来最直观的感受和体验是什么？
大数据给我们带来的直观感受是什么？没有感受，因为大数据本身是基础建设，是发展其他很多技术的准备工作，其中就包括了当下最热门的，也是近期最有潜力的技术——人工智能。大数据会给我们的生活带来很大的改变，但是这种改变可能不是以“大数据”的名义出现的，大数据是个热门话题，但是怎么定义大数据却还没有普遍共识。“大数据”往往被定义为“大规模的数据”，但是这种说法并不准确，应该说是“大规模的有效数据”会更贴切一些，
怎样的数据才算是“有效”的呢？应该至少满足三个条件：1、可被搜集（或交换）2、可被储存3、可被处理如果很多数据积累起来之后，处理不了，没有办法发挥作用。一个大型图书馆藏书丰富，每一本书上都有大量信息，但是，这些信息之间很难发生有效互动，是静态的。不能认为这是大数据，当然，你可以认为图书馆的藏书携带信息不足，那么给你全世界的所有数据，但是你不具备处理能力，这些信息也发挥不了作用。
之所以“大数据”会在最近几年成为热点话题，很大一部分原因是算力的突飞猛进，让很多大企业具备处理海量数据的能力，而且深度学习技术的突破也让这种能力得到进一步的提升。事实上大数据已经开始在影响我们的生活，其中比较典型的就是大型电商平台凭借海量交易数据的积累和分析，可以大致预判热门商品在各个地区的销售量，并且提前在库存准备，物流配送等方面做好充足准备。
多少次页面展示会换回来一个点击，多少次点击会最终形成交易等等，这种预判能力在以前是无法想象的，但是凭借着数据积累和数据处理能力的增强，这已经初步实现。此外，现在的广告推送也是比较精确的，因为通过大数据处理，商家基本可以判断某些商品的受众重合程度较高，因此，大数据究竟会带来什么样的影响呢？大概就是效率变得更高了。
评论