01作业

1.为什么产生大数据技术？

1. 存储成本的大幅下降

以往存储数据的成本非常高，许多大型的互联网公司各自为政，为了保证数据的存储安全性和传输通畅性，需要进行定期维护和数据清理，机房部署和人力成本昂贵。新型的数据存储服务出现后，衍生了很多新的商业模式，集中建设数据中心，大大降低了单位计算和存储的成本。现在建造网站已经不需要购买服务器，也不需要聘用管理人员，通过大数据云计算的商业模式即可获得资源，而存储成本的下降，也改变了人们对数据的看法，更愿意将久远的历史数据保存下来。有了这些数据的沉淀，人们才会想着如何加以利用，通过时间对比，发现其价值与关联。

2. 运行、计算速度的提升

20世纪90年代，传输一个20MB的文件需要花费约一天的时间，如今仅需数秒即可完成传输。分布式系统框架Hadoop、Spark、Storm，并行运行机制HDFS、MapReduce，为海量数据提供了计算的便利性，大大提升了对原始数据进行清洗、挖掘、分析的运行效率，使得数据的价值得到进一步提升。

3. 脑力劳动的解放

今天我们看到的AlphaGo的获胜，以及Siri、微软小冰等智能对话，其背后都有大数据的支撑。也就是说，大数据让计算机变得更加智慧，大数据为计算机灌输了人类的思想，大数据带来了智慧的价值，从而有效解放了人类的脑力劳动。

2.为什么要学习大数据技术？

 

数据分析现在是顶级组织的优先事项

随着市场竞争的加剧，顶级组织正在转向数据分析，以确定其服务和产品的新市场机会。目前，77%的顶级组织认为数据分析是业务绩效的关键组成部分。这意味着大数据专业人员对公司政策和营销策略产生巨大影响。

 

3.用图表和简单的文字简要描述大数据的发展前景和就业趋势，并谈谈你的看法

 增加就业机会

随着公司开始意识到他们无法全面收集，解读和使用数据，他们开始寻找可以这样做的专家。如果您查看所有主要的就业机会平台，您将看到越来越多的职位发布寻找数据分析师和顾问。具有这一特殊技能的专业人士的需求正在上升，而供应仍然很低。这为这一-领域的个人创造了巨大的就业机会。

3.增加数据分析专业人员的工资

随着需求稳步增长，供应依然低迷，数据分析专家越来越多地得到报酬。在印度，像现在这样，数据分析专业人士的平均支付比其他IT专业人士的平均水平高出50%。随着越来越多的公司意识到这些专业人员对组织的重要性，这一趋势在全球显而易见。

4.大数据分析无处不在

正如现在在当今工作场所使用计算机一样，使用故据分析专业人士来促进增长是缓慢的。DataAnalytics几乎没有任何部门保持不变。

5.你会有不同的职业选择

数据分析专家拥有广泛的职称和领域。由于大数据几乎在今天使用。你可以选择:

-指标和分析专员

-数据分析师

-大数据工程师

-数据分析顾问

 

4.大数据可能带来什么样的问题？如何应对这些隐患？

 1、数据收集时带来的风险：在大数据环境中，可以通过用户的网址搜索记录、手机上网记录、淘宝购物记录等信息来获取用户的信息，如兴趣爱好、日常生活等。

2、安全漏洞多，数据泄露风险大

3、在数据分析和挖掘的时候，可能会分析出用户的隐私信息，匿名就再无作用