大数据是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。其数据规模往往达到了PB(1024TB)级。以下是小编为你整理的大数据如何自学  

大数据产业链解析  

(一)大数据的生态系统  

所谓大数据的生态系统，就是指数据的生存周期。数据从产生，到处理，再到价值提取，*被消费掉，这整个过程就构成了大数据的生态系统。  

图表：大数据的生态系统

(二)大数据产业的概念  

从产业概念层面看，大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合，符合业界定义产业的通用原则，即产业是具有某种同类属性的企业经济活动的集合。  

其一，从产业内涵理解，一个产业中企业的经济活动必须具备同类属性。大数据产业的共同属性是支撑大数据组织管理和价值发现。  

其二，从产业外延理解，一个产业中企业的经济活动必须能够具体化。大数据产业相关企业经济活动包括：用以实现大数据存储、检索、处理、分析、展示的相关IT硬件与软件的生产、销售和租赁活动，以及相关信息服务。  

可分为三个方面：(1)用以搭建大数据平台、实现大数据组织与管理、分析与发现的相关IT硬件与软件的生产、销售和租赁活动;(2)大数据平台的运维与管理服务，系统集成、数据安全、云存储等解决方案与相关咨询服务;(3)与大数据应用相关的数据租售业务、分析预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。  

大数据产业的发烧和理智  

大数据产业在*和资本的推动下进入了爆发的元年，2015年宣称自己是大数据企业的大概有将近400家，其中典型的大数据企业有200多家。拿到融资的大概有五十多家，整体融资额超过50亿元，其中拿到亿元融资以上的企业有17家，*融资额为7以人民币，估值超过三十亿元人民币的有十家以上，初创一年之内的大数据企业的起始估值大概在10亿元人民币左右。  

几乎没有大数据企业对外公布经过审计的销售额和利润总额，绝大多数大数据企业仍然处于创业期，没有实现盈利，仍处于资本投入期。80%大数据企业销售额低于亿元，同质化开始，竞争逐渐远离蓝海。讲故事的大数据企业过多，概念多于实际的商业价值。  

企业的大数据投资主要集中在存储、计算、分析平台，数据同业务结合的案例太少，数据带来商业价值的案例太少。这些都是大数据产业发展过程中出现的发烧症状，也是产业发展必须经历的进程。任何一个新兴产业发展必然要经历从不理智到理智到阶段，只有经过百花齐放，大浪淘沙之后，优质的企业才能够生存下来，成为行业的领导者。2000年的互联网泡沫和2010年左右的电商和百团大战，都是产业发展必须经历的阶段。  

拨开泡沫，我们也看到了大数据企业发展理智的一面，大多数大数据企业都获得了资本市场都青睐。资本的眼光是毒辣的，没有商业价值的企业，其是不会主动投资的。2015年，50%以上大数据企业的业绩增长超过了几倍以上，人员增长超过了50%。大数据论坛和会议上，大数据企业不再谈技术和概念，谈的是商业案例和数据价值。越来越多的数据案例被挖掘出来，正在成为企业效仿的对象。企业也主动邀请大数据企业前来洽谈，寻找合作机会，共同寻找数据应用场景。过去是大数据企业给企业洗脑，提升数据意识，但是2015年很多企业主动接触大数据企业，提出业务需求，探讨如何利用数据分析和外部数据，来寻找新的商业机会。  

数据技术和价值的应用正在帮助企业提升业务运营水平，从商业价值出发，数据帮助企业做了过去企业都在做的事情，开源和节流(增加业务收入，降低运营成本)。

典型的大数据企业分为三类，  

*类企业为大数据技术平台公司，为企业提供大数据存储、计算、挖掘、分析服务。例如Cloudera、星环、华为、IBM、SAS、SAP，Teradata等。  

第二类企业是提供数据分析人才和工具的公司，深入到企业内部帮助企业利用数据解决实际业务问题，例如埃森哲、IBM、Palantir、TalkingData、美林数据、明略数据等。  

第三类企业拥有数据源，利用采集或收集的数据，为企业提供数据产品的公司。例如Wind资讯(*最牛逼的数据公司)、前海征信、芝麻信用、TalkingData、三大运营商、银联数据、九次方、金电联行、法海风控等。其中金融行业商业价值*的数据来源是三大运营商、银联数据等。  

如何用大数据解决工作难题  

*：先采取一定的措施去采取到我们需要的数据，我们的工作中难免会需要很多的东西，那么我们最重要的就是能够得到这一些东西，然后去分析!这个很重要!  

第二：做好数据的挖掘，我们的挖掘也可以很明确，那么我们一定要更好的去做这个事情，我们太多的时候就是要把我们收集到的数据进行一个系统的分析了，这样的话我们才能找出这个内在的规律，这样才能使用这个数据!  

第三：使用好这个数据分析的软件，这个软件一定要跟我们要解决的难题比较的符合的呢，不然的话我们就无法更好的去完成，这个情况的话我们就需要在前期数据分析的东西软件选择的时候做好这一块!  

第四：不断的开始完善这一块的内容，找出我们的内在的联系，这个情况的话我们把内在的数据挖掘出来，这个情况就是为了帮助我们解决这个难题的呢，这边我们就要很好的去完善起来!  

第五：还是要确定一下我们的难点是不是能够跟我们需要的数据联系在一起，这个情况不得不说还是要前期要解决一下的呢，尤其是我们这个能够帮助我们解决这个问题的东西来说才最重要!  

第六：一定要尝试这个内容，尝试的解决，如果数据能够帮助我们这个解决这个就是要更好，不断的发掘我们这些东西之间的内在联系，这样的话才能更好的呢，尤其是难题和我们的数据，还是要经过分析的呢!  

第七：难点分析，这个难点一定要进行分析，不然我们怎么找到这个合适的那种方法和数据来解决分析这个难题呢，这边这个真的很重要，所以我们一定要做好这一块!