大数据

人工智能和机器学习以及不断增加的数据量正在改变当前的商业和社会格局。

金融服务公司必须完全数字化，才能从大数据中获得宝贵的见解。

虽然自己从事数据工作15年之久，但近几年大数据的工作对于自己的心态影响还是蛮大的，即使听取的东西只有5%是新的，还是能集中精力，把这5%大家讲的、PPT里面说得好的东西抠出来，然后发给团队学习。

中国正面临着大数据人才的短缺。在整个员工人口中，0.23％的人员占据了大数据。在美国，韩国，芬兰和以色列，大数据专业人数分别约为0.41％，0.43％，0.84％和1.12％。

领先零售企业的数据驱动增长秘诀。

今天作者主要回顾这两年来，在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。

在这篇文章中，将分享当下流行的大数据误区和相应的大数据事实，以了解真相。这将帮助您解决这些大数据误区，并确保业务正常运作。

2019年4月27日由中国商业联合会、中国商业联合会数据分析专业委员会主办的以“数往知来领跑华东”为主题的第七届中国数据分析行业峰会在山东济南鲁能希尔顿酒店盛大开幕。来自阿里、腾讯、万宝盛华、工业4.0俱乐部等世界顶尖企业及国内众多企事业单位的专家、学者、数据分析师们与众多关注中国大数据发展的朋友共聚济南，畅享大数据实战应用价值。

今天，我们将为大家介绍大数据工程师所需掌握的技能，让小伙伴们有个参照。 先来看一个常见的大数据基础平台架构图。

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。

在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。

《福布斯》撰稿人Steve Wilkes近日发文称， 2018年是商用科技快速发展的一年，现代数据管理成为了很多企业的重要目标，云服务的采用率也大幅增加，一些战略并购案例以及人工智能和其他新技术的兴起已经证明了这一点。

智能分析平台叠加AI，观远数据行业首发「AI预测引擎」。

关于企业的大数据体系构建，可以分为4个层级，每个层级之间可以是递进的关系，虽然业务主导不同，但构建思路相通。

数据库我们大家都知道，在平时的 Web 开发中用到的比较多。但是数据仓库是什么呢？他俩有啥区别呢？