【摘要】大数据不是绣花。它的主要任务是解决业务问题。在一定程度上，大数据就是利用新的数据技术来拓展和优化业务。注意到大数据工程师很优秀，现在就思考一下大数据进化论包含哪些内容？注意这些的大数据工程师才算优秀。

1、大数据进化论——在BI之外扩展新的业务边界

大数据不是绣花;它的主要任务是解决业务问题。从某种程度上说，大数据就是利用新的数据技术来拓展和优化业务。传统企业需要聚集一群人来研究这个问题。

如果你想在外部找到一个新的商业模式，如果你想在内部找到一个方案，你可以使用大数据来提高效率。

目前，在大数据可以创造价值的领域，互联网、制造业、公共服务、医疗保健、金融服务等行业有着广阔的前景。

从领域的角度来看，广告、营销、风险控制和供应链都是大数据可以发挥作用的地方。对于电信运营商等具体企业，大数据还可以在网络优化等方面提供新的方法。

大数据应用场景是企业需要思考的地方。传统BI的失败在一定程度上是由于技术对业务的推动和对传统BI使用数据能力的高估所造成的逆向现象。例如，许多油田不能使用传统的BI进行生产。

大数据也面临的大问题,但重要的是要注意,随着大数据的概念的普及和实际应用领域的扩展,对数据管理和业务人员的理解,经历了巨大的变化,和面向数据的思维已深深扎根于人们的思想,这是一个新的大数据。

没有业务，就没有大数据。

2、大数据进化论——颠覆BI，打造大数据技术引擎

这是目前大数据领域最热的地方。许多公司都在构建自己的大数据平台。他们只能解决以下问题。

例如Hadoop、流处理等技术可以解决海量结构化和非结构化数据的ETL问题。Hadoop、MPP等技术可以解决海量数据计算问题;有效阅读的问题可以通过Redis、HBASE等方法来解决。通过Impala等技术实现在线分析。

其实质是基于廉价机器，以分散和分布式的方式解决海量结构化和非结构化数据的存储、处理和读写问题。

要理解这个，我们只需要理解谷歌，谷歌文件系统，谷歌Bigtable，谷歌MapReduce这三篇论文。

然而，并不是每个企业都需要建立自己的大数据平台。你可以根据自己的能力做这件事。你可以自己做，比如BAT，你可以购买，比如传统的大企业，或者你可以租用，比如使用阿里云和AWS。

在技术,传统的BI ETL、数据仓库和OLAP技术,愿景声明,被淘汰的边缘,因为它不解决大量数据,包括结构化和非结构化、处理问题,所有的功能都可以取代相应的大型数据组件,所以没有更多的未来发展,大多数企业即使没有大数据业务驱动,但是大数据技术的成本优势,不要做大数据逆向传输是你使用的大数据技术，不是吗?

当然，传统的BI系统还会存在很长一段时间。毕竟，大数据的推广应用是一个漫长的过程，传统企业对大数据技术稳定性的担忧也是一个障碍。但至少，这种趋势是不可阻挡的。

我记得我的企业一年前使用DB2，一年后GBASE替换了它。我们总是低估了技术革命对我们的影响。

3、大数据进化论——重塑BI，完善人员知识结构

有了商业和技术，让我们再来看看人。很多企业都在努力打造大数据平台，但在搭建之后，发现它仍然是一个报告系统，或者说是原来的BI。领导人会叹气，这不是一件新背心吗?大数据有什么好处?

许多公司,它可以有很多的预算购买昂贵的机器和软件,但是对于引进人才和培训人才有点不知所措,买了1美元大数据的硬件和软件,但是我希望最初的BI团队可以带来繁荣的大数据应用程序,它是穷人,新酒,原来的团队来处理公司的报告系统有一个非常好的工作。

大数据进化论包含哪些内容?注意这些的大数据工程师才算优秀，大数据不是绣花，它的首要任务是解决业务问题，大数据在一定程度上是利用新的数据技术来拓展和优化业务，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。