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為什麼要學習大數據？
就好比問一個程序員為什麼要學編程！
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。
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先來分析下大數據的趨勢：
趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶佔市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關係將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
趨勢五：數據洩露氾濫
未來幾年數據洩露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。
趨勢六：數據管理成為核心競爭力
數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
趨勢七：數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。
趨勢八：數據生態系統複合化程度加強
大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統複合化程度逐漸增強。
大數據，人工智能，可以說絕對是未來十年社會發展的風向標.生存法則變了，你再不懂這些就徹底晚了!!
大數據與編程語言的關係？
從技術層面來說，編程語言（Java、python、R、Go語言...）每種語言有自己擅長的點，所以不管是Java還是Python等編程語言對於大數據來說只是一個工具而已。
其實只要有點java基礎的程序員轉型大數據，都具有天然的進階優勢的！
1. 大數據離線計算架構 Hadoop , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
2. 大數據實時計算架構 Storm , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
3. 大數據內存計算架構 Spark , 基於Scala語言的，基於JDK開發的 本質上來來講還是基於Java開發的；
4. 大數據新一代實時計算引擎 Flink - > Blink
不管是初學者還是資深程序員，應該專注於<語言特性>,而不是糾結哪類語言，只有這樣才能達到融會貫通，拿起任何語言基本上都會用，並寫出高質量的代碼來。
即使你沒有學過任何一種編程語言零基礎，都可以學，只要你願意花時間。
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趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶佔市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關係將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
趨勢五：數據洩露氾濫
未來幾年數據洩露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。
趨勢六：數據管理成為核心競爭力
數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
趨勢七：數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。
趨勢八：數據生態系統複合化程度加強
大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統複合化程度逐漸增強。
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大數據與編程語言的關係？
從技術層面來說，編程語言（Java、python、R、Go語言...）每種語言有自己擅長的點，所以不管是Java還是Python等編程語言對於大數據來說只是一個工具而已。
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2. 大數據實時計算架構 Storm , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
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4. 大數據新一代實時計算引擎 Flink - > Blink
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大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關係將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
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趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關係將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
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未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
趨勢五：數據洩露氾濫
未來幾年數據洩露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。
趨勢六：數據管理成為核心競爭力
數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
趨勢七：數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。
趨勢八：數據生態系統複合化程度加強
大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統複合化程度逐漸增強。
大數據，人工智能，可以說絕對是未來十年社會發展的風向標.生存法則變了，你再不懂這些就徹底晚了!!
大數據與編程語言的關係？
從技術層面來說，編程語言（Java、python、R、Go語言...）每種語言有自己擅長的點，所以不管是Java還是Python等編程語言對於大數據來說只是一個工具而已。
其實只要有點java基礎的程序員轉型大數據，都具有天然的進階優勢的！
1. 大數據離線計算架構 Hadoop , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
2. 大數據實時計算架構 Storm , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
3. 大數據內存計算架構 Spark , 基於Scala語言的，基於JDK開發的 本質上來來講還是基於Java開發的；
4. 大數據新一代實時計算引擎 Flink - > Blink
不管是初學者還是資深程序員，應該專注於<語言特性>,而不是糾結哪類語言，只有這樣才能達到融會貫通，拿起任何語言基本上都會用，並寫出高質量的代碼來。
即使你沒有學過任何一種編程語言零基礎，都可以學，只要你願意花時間。
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為什麼要學習大數據？
就好比問一個程序員為什麼要學編程！
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。
先來分析下大數據的趨勢：
趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶佔市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關係將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
趨勢五：數據洩露氾濫
未來幾年數據洩露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。
趨勢六：數據管理成為核心競爭力
數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
趨勢七：數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。
趨勢八：數據生態系統複合化程度加強
大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統複合化程度逐漸增強。
大數據，人工智能，可以說絕對是未來十年社會發展的風向標.生存法則變了，你再不懂這些就徹底晚了!!
大數據與編程語言的關係？
從技術層面來說，編程語言（Java、python、R、Go語言...）每種語言有自己擅長的點，所以不管是Java還是Python等編程語言對於大數據來說只是一個工具而已。
其實只要有點java基礎的程序員轉型大數據，都具有天然的進階優勢的！
1. 大數據離線計算架構 Hadoop , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
2. 大數據實時計算架構 Storm , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
3. 大數據內存計算架構 Spark , 基於Scala語言的，基於JDK開發的 本質上來來講還是基於Java開發的；
4. 大數據新一代實時計算引擎 Flink - > Blink
不管是初學者還是資深程序員，應該專注於<語言特性>,而不是糾結哪類語言，只有這樣才能達到融會貫通，拿起任何語言基本上都會用，並寫出高質量的代碼來。
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為什麼要學習大數據？
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現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。
先來分析下大數據的趨勢：
趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶佔市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關係將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
趨勢五：數據洩露氾濫
未來幾年數據洩露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。
趨勢六：數據管理成為核心競爭力
數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
趨勢七：數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。
趨勢八：數據生態系統複合化程度加強
大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統複合化程度逐漸增強。
大數據，人工智能，可以說絕對是未來十年社會發展的風向標.生存法則變了，你再不懂這些就徹底晚了!!
大數據與編程語言的關係？
從技術層面來說，編程語言（Java、python、R、Go語言...）每種語言有自己擅長的點，所以不管是Java還是Python等編程語言對於大數據來說只是一個工具而已。
其實只要有點java基礎的程序員轉型大數據，都具有天然的進階優勢的！
1. 大數據離線計算架構 Hadoop , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
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趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶佔市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關係將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
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數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
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大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統複合化程度逐漸增強。
大數據，人工智能，可以說絕對是未來十年社會發展的風向標.生存法則變了，你再不懂這些就徹底晚了!!
大數據與編程語言的關係？
從技術層面來說，編程語言（Java、python、R、Go語言...）每種語言有自己擅長的點，所以不管是Java還是Python等編程語言對於大數據來說只是一個工具而已。
其實只要有點java基礎的程序員轉型大數據，都具有天然的進階優勢的！
1. 大數據離線計算架構 Hadoop , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
2. 大數據實時計算架構 Storm , 基於Java開發的，只需要掌握JavaSE基礎即可學習大數據；
3. 大數據內存計算架構 Spark , 基於Scala語言的，基於JDK開發的 本質上來來講還是基於Java開發的；
4. 大數據新一代實時計算引擎 Flink - > Blink
不管是初學者還是資深程序員，應該專注於<語言特性>,而不是糾結哪類語言，只有這樣才能達到融會貫通，拿起任何語言基本上都會用，並寫出高質量的代碼來。
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有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在“大”，而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。
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