大数据定义和概念

　　什么是大数据技术大数据的概念

　　 大数据技术，简而言之，就是提取大数据价值的技术，是根据特定目标，经过数据收集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等，为做出正确决策提供依据，其处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
想要成为炙手可热的大数据技术人才，这些大数据的核心技术一定要知晓！
一、大数据基础阶段
大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
1、Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令
2、 Redis
Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
二、大数据存储阶段
大数据存储阶段需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。
1、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
2、Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
三、大数据架构设计阶段
大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
1、Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！
2、Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
3、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
四、大数据实时计算阶段
大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。
1、Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
2、storm
Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。
五、大数据数据采集阶段
大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala。
1、Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
2、Scala
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！
以上只是一些简单的大数据核心技术总结，比较零散，想要学习大数据的同学，还是要按照一定到的技术路线图学习！ 大数据的内容和基本含义

　　 “大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，什么是大数据概念呢，大数据概念怎么理解呢，一起来看看吧。
1、大数据的定义。大数据，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。
2、大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
6、大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。 大数据是怎么定义的，大数据包括什么

　　1、大数据是相对于传统小数据的，

　　大数据，官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。大数据的主要特点为数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来被称为4V。

　　2、详细解析：

　　 什么是大数据概念吗

　　 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。
麦肯锡全球研究所给大数据出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必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。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）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，这些数据在到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
这一切都始于数字时代到来后我们所产生的数据量的指数激增。这主要是因为计算机、因特网和技术能够从我们生活的真实世界中获取信息，并将其转化为数字数据。在2017年，当我们上网时、当我们携带配备GPS的智能手机时、当我们通过社交媒体或聊天应用程序与我们的朋友沟通时、以及我们在购物时，我们会生成数据。你可以说，我们所做的涉及数字交易的一切都会留下数字足迹，这几乎是我们生活的一切。 大数据的概念、特征及其应用

　　 二八法则
多种解释
1897年，意大利经济学家帕列托在对19世纪英国社会各阶层的财富和收益统计分析时发现：80%的社会财富集中在20%的人手里，而80%的人只拥有社会财富的20%，这就是“二八法则”。“二八法则”反应了一种不平衡性，但它却在社会、经济及生活中无处不在。附：破窗理论等在商品营销中，商家往往会认为所有顾客一样重要；所有生意、每一种产品都必须付出相同的努力，所有机会都必须抓住。而“二八法则”恰恰指出了在原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间存在这样一种典型的不平衡现象：80%的成绩，归功于20%的努力；市场上80%的产品可能是20%的企业生产的；20%的顾客可能给商家带来80%的利润。遵循“二八法则”的企业在经营和管理中往往能抓住关键的少数顾客，精确定位，加强服务，达到事半功倍的效果。美国的普尔斯马特会员店始终坚持会员制，就是基于这一经营理念。“二八法则”同样适用于我们的生活，如一个人应该选择在几件事上追求卓越，而不必强求在每件事上都有好的表现；锁定少数能完成的人生目标，而不必追求所有的机会。
巴莱多定律(也叫二八定律)是19世纪末20世纪初意大利经济学家巴莱多发现的。他认为，在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20％，其余80％尽管是多数，却是次要的，因此又称二八定律。
生活中普遍存在“二八定律”。商家80％的销售额来自20％的商品，80％的业务收入是由20％的客户创造的；在销售公司里，20％的推销员带回80％的新生意，等等；“二八现象”竟如“黄金分割”一样普遍。
国际上有一种公认的企业法则，叫“马特莱法则”，又称“二八法则”。其基本内容如下：
一是“二八管理法则”。企业主要抓好20％的骨干力量的管理，再以20％的少数带动80％的多数员工，以提高企业效率。
二是“二八决策法则”。抓住企业普遍问题中的最关键性的问题进行决策，以达到纲举目张的效应。
三是“二八融资法则”。管理者要将有限的资金投入到经营的重点项目，以此不断优化资金投向，提高资金使用效率。
四是“二八营销法则”。经营者要抓住20％的重点商品与重点用户，渗透营销，牵一发而动全身。
总之，“二八法则”要求管理者在工作中不能“胡子眉毛一把抓”，而是要抓关键人员、关键环节、关键用户、关键项目、关键岗位。
一.“二八定律”在保险经营中的运用
1、“二八定律”在保险目标管理及时间管理上的运用
不同的管理层次上、不同的岗位上的人员，不管其内容有多大的差别，均有其工作的目标及工作的重点。我们必须明确目标，抓住重点，有所取舍，集中精力做属于我们该做的事。老总们花费80％以上的时间、精力在考虑经营目标、发展方向、计划决策等方面的问题，而业务人员则必须用80％的精力寻找客户，先做对的事情，然后再把事情做对。在时间的管理上，我们必须用20％的黄金时间做重要的事情，用垃圾的时间去处理垃圾的事情。因此在生活中，要切实找到那些影响我们工作效率的因素，从而让我们只需用20％的时间去做重要的占日常生活80％的事，真正发挥自身的优势，轻松达成目标。
2、“二八定律”在保险代理人队伍中留存率及激励的运用
保险代理人的队伍流动性非常大，留存率也存在着二八现象，这就要求我们在增员甑选的时候，找对人，然后才能做对事。要想使服务达到优质化、产能提高，必须在一开始的时候就找到优秀的人才。留下20％的“对的”人，这将降低你的经营成本，提高你的工作效率。因为优秀的人较少犯错误，他们可以使你的企业有更高的效率即生产力。即使你付出再多的薪资也很值，因为你使自己更有效率了。找对了这20％的人，就有可能留存率达到80％了。
3、“二八定律”在人员管理中的应用
保险公司与其他的销售公司一样，20％的展业人员销售80％的新保单，业务一边倒，明星挑大梁现象随处可见。只要你稍加注意，不管是大团队还是小团队，二八现象无处不在。因此保险公司必须特别重视绩优业务员的留存，绩优业务员进一步成长，绩优业务员对公司同仁的影响力等问题。从人力成本的角度分析，这部分人的人力成本是最低的，而产能是最高的。这20％的人员是领头的部队，是领头羊，是榜样，他们成长的速度将影响整个团队的成长速度，他们前进的步伐对整个团队起了决定性的作用。重视这支高效的群体，保险公司将获得更高的效率及效益。
4、“二八定律”在客户管理中的应用
保险行销处在竞争激烈，“供大于求”的特定经营环境中，必须寻找属于自己的目标客户群，避免重复无效的行销资源浪费，从你做市场一开始，就要争取发现“对的”客户，懂得如何挑选客户并想办法“锁定”他们。用80％的精力找到20％属于自己的顾客，再以80％的服务满足这20％的人群。对于一家保险公司或一个保险展业人员，几乎都面临这样一种现象：80％的业务来自20％的客户。保险公司必须特别重视这20％的大客户、重点客户群，用80％的精力服务、巩固并发展这20％的客户。他们将为我们赢得80％的目标业务。在保有老客户的前提下，公司应遵循“80％的业务收入是由20％的大客户创造的这一定律，成立大客户部，直接服务于这20％的最优客户，并以各种方式提供VIP式的服务，留住他们，提高他们的忠诚度，进而发展自己，提高经济效益。保住了这20％的优质客户群，就等于保住了业务的半壁江山了。
二.二八法则在股票上的应用
任何一种公式用在20%的股票上是有效果的，对80%的股票套用此公式是无效的。当然，一个成功率高的公式，在研究时可能对80%的股票都有效，但你在实际应用中，就可能觉得此公式只是对20%的股票能应用成功。
80%的股民都在用理论和公式找属于别人的股票，而只有20%的股民用理论和公式在找属于自己的股票。 什么是大数据概念

　　 大数据概念包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
随着互联网和移动的快速发展，大数据在各个领域不断增加应用。也越来越面向个人大数据应用。