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自媒体人后期都用得着保存下来吧
数据中台是用来处理企业各方数据的。比如企业的销售业绩可以通过可视化图呈现，比excel 方便直接很多。还有销售来源渠道分析等等一系列的数据处理工作都可以通过数据中台实现。同时，数据中台可以将企业所有数据关联，人事数据，销售数据等等关联在一起也有意想不到的效果。
先理解数据中台对企业能够带来什么价值，再去选择企业适合什么样的数据中台，WakeData的数据中台可以帮助企业IT从业务支撑走向业务驱动。
什么是中台？数据中台是各类数据资源的汇聚中心、数据资产转化中心、数据价值发掘中心，满足横向跨专业、纵向不同层级的数据共享、分析挖掘和融通需求。2019年12月31日，国家电网有限公司企业级数据中台初步建成。在互联网时代，企业需要快速响应、挖掘、引领用户需求，此时，借助平台的力量是企业生存、发展的关键因素。多年以来，不少企业已经建立了“前台+后台”的平台化架构。前台是企业的最终用户直接使用或交互的系统，比如用户直接使用的网站、手机APP、微信公众号等都属于前台。后台是面向运营人员的配置管理系统，比如财务系统、产品系统、客户管理系统等。后台为前台提供了一些简单的配置。但随着企业的发展，前台和后台就像是两个转速不同的齿轮，前台要快速响应用户需求，看重的是快速迭代，转速越快越好；而后台却是越稳定越好，转速也越慢越好。此时，前台、后台“齿轮匹配不平衡”的问题逐步显现出来。为了更好地响应用户，中台应运而生。中台就像是在前台、后台之间添加的“变速齿轮”，中台匹配了前台与后台的速率，是前台与后台的桥梁。数据中台国家电网有限公司每时每刻都在产生海量的数据，但数据管理却面临“四大难题”。为解决这些难题，公司作出建设企业级数据中台的部署。“数智国网”依托数据中台，国家电网有限公司研发推出“数智国网”。“数智国网”是国家电网有限公司数据成果展示、共享、交易、创新的平台和统一入口，打通数据人才链、数据创新链、数据技术链、数据价值链与资金链，深化产学研结合，培育核心竞争力，进一步加大电网科技创新工作力度。“数智国网”深度激发了大数据价值，对内助力公司生产经营方式转变，对外服务政府、社会和客户。
宏桥科技数据智能平台以大数据、人工智能技术为核心，基于微服务架构，构建智能化、轻量型、全栈式的数据自助服务平台。平台以“智能、自助”为设计理念，包含核心功能组件：数据智能接入平台、数据资源管理平台、数据智能建模平台、数据智能分析平台；基于自助式的功能交互，为终端用户提供数据的接入、转换、加工、挖掘、建模、呈现、发布等全方位、智能化的数据分析服务。
大数据便是互联网开展到如今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它坚持敬畏之心，在以云核算为代表的技能创新大幕的烘托下，这些原本很难搜集和运用的数据开始容易被利用起来。那么，大数据渠道系统结构有哪些呢?首要层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的讨论来深入解析大数据的珍贵地点;观察大数据的开展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的持久博弈。第二层面是技能，技能是大数据价值表现的手法和前进的基石。在这里分别从云核算、分布式处理技能、存储技能和感知技能的开展来说明大数据从收集、处理、存储到构成结果的整个进程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值表现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展示的美好景象及即将完成的蓝图。关于大数据平台系统结构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
流程管理核心概念: 流程管理的核心是流程，流程是任何企业运作的基础，企业所有的业务都是需要流程来驱动，就像人体的血 脉流程把相关的信息数据根据一定的条件从一个人（部门）输送到其他人员（部门）得到相应的结果以后再返回到相关的人（或部门）。 一个企业从不同的部门，不同的客户，不同的人员和不同的供应商都是靠流程来进行协同运作，流程在流转过程可能会带着相应的数据：文档/产品/财务数据/项目/任务/人员/客户等信息进行流转，如果流转不畅一定会导致这个企业运作不畅。 以上，希望帮到您，满意请采纳，谢谢！
简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
数字化成熟的组织不会浪费时间抵制数字化转型，而是拥抱并适应商业环境中的关键转变。从接触与咨询的企业来看哪些能够驾驭复杂不确定环境下往往有以下6个特征：对客户保持亲密的连接，动态感知需求变化随着IOT、社交网络等众多可用数据，公司可以前所未有地更加了解自己的客户。最成功的公司不会期望客户购买公司销售的任何产品，而是主动预测和发现客户的问题和愿望，并据此进行创新。由于互联网提供的透明度，客户可以轻松浏览评论和价格，数字化成熟的公司旨在提供独特的、通常更加定制化的端到端客户体验。“了解你的客户”长期以来一直是商业口号，但即使是来自数字优先公司高管也承认，他们的组织往往只是销售已有的产品和服务，而不是根据不断变化的客户需求和愿望开发新产品。真有不少企业数字化转型忘记了以客户为中心是数字时代成功的最关键特征之一，这种情况在央企或者被简单线性业绩绑架的企业更常见。了解客户必须成为一个动态的、持续的过程，并且正迅速成为日常经营最为重要的主流程。公司都非常清晰之道需要在 COVID-19 大流行之后重新认识他们的客户，持续刷新客户的痛点和愿望。一位企业家给我讲，鉴于新冠的流行和经济形式的不可预测性，他们正在构建“为客户服务，而不是向他们销售”新增长心智模式，并建立迈向下一个常态所需的企业与客户的连接战略（connection）。在咨询项目中，我常常会极力推动企业数字化转型中加入连接战略。主要是构建4个数字化连接：与客户的连接；与员工的连接；与上下游生态的连接；与社会及监督机构的连接；全球化战略也变得更加“全球形式的本地化”，为满足特定国家市场的需求和期望开发产品和服务的压力越来越大。这几年国内出海企业已经初具规模，通过数字化手段有效洞察需求，连接客户是弯道超车的绝佳时机。以数据为依据而非简单数据驱动的文化，人是核心数字化成熟的组织拥抱数据，并使用它来做出更好、更快的决策。然而，数据有智能而不是决定企业的战略与日常经营决定。数据分析很重要，但需要你需要判断和批判性思考，最终确定路线图。所有员工，不仅仅是数据科学家，都应该使用数据来开启新的洞察和远见，而不是依赖过去的经验，简单的路径依赖。鉴于变化的速度，后见之明常常对手头的任务毫无用处。数字化成熟的公司拥有合适的技术专长（如经验丰富的数据科学家或分析师）、数据工具（仪表板和数据可视化应用程序）和平台（计算基础设施和操作系统），跨越组织部门与不同系统来打通数据。典型案例就是美的集团前后用3年连接财务、供应链、市场、研发等多个数据平台，为数字化转型的数据驱动构建基础，当然前后也花费超过10亿。简单地提供数据并不能保证团队会使用它。员工能否轻松访问数据？它是否集成到员工的工作流程和流程中？员工（无论资历、经验或年龄）是否知道如何解读数据？虽然不少企业家都将“基于数据的决策”列为数字时代最关键的成功因素之一，但普遍缺乏判断力。数字化成熟的公司从高层到底层员工都可以批判性地看待数据，知道某些分析不完整、不完善，甚至存有偏见。挑战者心态和极强的颠覆意愿数字化成熟的公司鼓励员工挑战现状，即使这意味着从根本上去重新思考核心业务及发展。组织中的每个人都有责任倾听来自客户、供应商和公司外部其他利益相关者的信号。他们有权质疑业务的各个方面，并提出为客户创造价值的新方法。在这样公司条件下茁壮成长的人对周围发生的一切都充满好奇。他们乐于承认自己不知道的东西，并且愿意忘记、重新学习并接受最新和最佳实践。好奇心和创造力是数字成熟公司的重要资源。即使许多功能实现自动化，与我接触企业家仍坚持认为人类的聪明才智仍然是至关重要。这些组织的领导者倾向于寻找能够将他们的创意火花应用到从数据、人工智能和同事反馈中获得洞察力的人。学习和组织绩效是孪生的，而不是像尚未采用敏捷思维的公司通常那样分开。在招聘和提拔员工时，数字化成熟的组织一般都是寻找具有“成长心态”的候选人，源于他们能够适应不断变化的条件。一位企业家曾经跟我说，他们的企业现在会评估每位员工的“AQ”适应性商以衡量他们在压力下保持敏捷和成长的能力。现在不仅有智商、情商、逆商，还可以来个适应性商，很明显这是有智慧的。这背后思想源泉可以挖到达尔文的进化论与个人与组织心理学等理论。我认为很有必要！变革期~分布式决策与共创之风随着端到端客户体验的需求不断增长，公司一直渴望打破孤岛使得跨职能工作势在必行。交流的企业家一致认为，成熟的数字化组织必须具有高度的协作性才行。数字化成熟组织的领导者超越了职能孤岛和组织结构约束，将具有不同技能的个人聚集在一起来构建和解决问题。这些领导者更多地将员工视为“合作者”而不是“追随者”，部分原因是数据和技术让更多员工能够方便参与决策。一些企业家表示，出于这个原因，在公司内部带来更多观点和经验的多元化、公平和包容性努力对于激发新思维至关重要。COVID-19 大流行迫使领导者和组织重新构想合作方式。领导者必须仔细平衡“权衡”和“退后”，目标是让员工拥有自己的决定权并采取行动。这些公司常常愿意走出他们的组织、部门和地区，愿意接纳对人才开展差异化体验设计。数字化远程办公时代企业新挑战是：如何吸引来自世界各地不同组织级别的人员，有效采用虚拟会议和协作工具。数字化转型相对而言成熟的华为在疫情期间将数字化集中聚焦于组织内部的协作与远程办公，极大化解疫情期间全球的沟通与正常商务与研发的开展。想赢在数字化新办公形式，你需要的不仅仅是技术：关于共同目标、价值观和规范的明确讨论，可以鼓励参与感和协作。定期会议有助于标准化流程。尽管身体距离和跨文化差异，仪式感可以建立社区感和归属感。然而，你也要接受数字化虚拟协作的局限性。例如在横向协作方面，目前还没有什么可以替代面对面的互动来建立信任和联系，即使在数字优先的公司和数字原住民之间也是如此。不断做实验和团队学习在一个速度很重要的世界里，数字化成熟的组织即使在一些模棱两可的情况下也会采取积极采取行动。他们不会在做出决定之前收集完美的信息；他们将自己的决定视为基于可获得的最佳信息的“工作假设”，拥抱不确定性，开放迭代。数字化成熟的组织利用设计思维、精益创业和敏捷方法来推动创新。多年来，你一直听说组织需要培养一支经过深思熟虑的冒险者队伍，能够以“快速失败”和“快速学习”的方式生活。领导者仍然想要这个，为了实现它，他们需要创造一个为不确定性、实验和善意失败留出空间的环境。一位企业家谈到，他带着团队必须愿意有勇气推出新产品或程序，对它们进行试验、改进，甚至放弃它们。数字化成熟的组织利用设计思维、精益创业和敏捷方法来推动创新。他们进行严格的相关实验，并根据新的发展进行测试、学习和适应（甚至在数据表明不再有效时放弃曾经认为有希望的项目）。以客户亲密度指导他们的运营模式和文化，这些实验将客户需求放在首位。事实上，我发现许多公司与客户已经开始共同创造新产品和服务，这样的例子有很多。例如，在服务三一重工时，他们的重卡团队与货车司机皆为好朋友，挖掘痛点，抓住领先用户开发产品，利用种子用户引爆市场，迅速获取市场。道德决策和数字化伦理，持续发展随着技术进步，带来了以前想象不到的案例与新情况，数字化成熟的组织认识到他们应对在组织内部甚至外部的行为的意外后果负责。不少企业家都反馈说会出现道德困局，但领导者必须积极建立公司新指南针与流程、配置相关人才以处理。年轻的雇员尤其希望在忠于信奉价值观的公司工作。工作不只是讨生活，更是一种生活态度！数字化成熟组织的领导者会想办法让员工围绕一个共同的目标，并将代表利益相关者的道德决策置于中心位置。数字化公司收集和使用员工和客户的数据，但会公开他们的意图和相关流程。当企业使用这些数据时，他们会积极确保他们遵守收集数据时设定的隐私保护与数据伦理。组织希望呵护客户想要共享其个人信息的动力源，因为他们相信企业会从使用这些信息中受益。企业建立这种信任需要多管齐下，在客户认可前提下还要得到公司所有人员的拥护，而不仅仅是合规人员的监督。大部分企业对这个点都还不重视，但是数字化成熟企业对这个问题已经上升到战略高度，可持续发展的高度，不必等到问题出现才行动。小结：真正的成功不是从不失败，而是经历失败都不失去热情！数字化转型是波澜壮阔的大历史，你与团队的挑战才刚刚开始
数据挖掘，无论是银行的大数据、证券的大数据、互联网的大数据、还是你在央视上看到的春运大数据，都是用过数据挖掘来产生价值的
数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。中文名数据科学与大数据技术专业代码080910T专业层次本科学科门类工学专业类别计算机类
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。1、数据采集与预处理：Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
总的来说大数据有5个部分。数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。还有新兴的实时流处理，可能还有别的
人工智能数据采集是指在人工智能领域，根据特定项为训练机器学习数学模型所使用的的训练数据集的要求，在一定的既定标准下收集和衡量数据和信息的过程，并输出一套有序的数据。澳鹏提供的数据采集服务，提升规模化机器学习。作为训练数据服务的行业领先者，我们能够快速交付涵盖多种数据类型大量优质数据，包括图像、视频、语音、音频和文本，以满足客户特定 AI 项目的需求
这个只能说主流技术吧，不能说核心技术；现在国内很多公司大数据方面的主要使用时Hadoop生态圈内的技术，比如Hadoop、yarn、zookeeper、kafka、flume、spark 、hive、Hbase ,这些事使用比较多的，并不是说就只有这些技术，而且只是应用技术方便的，还有数据分析方向的等等。所以你这个问题首先就有问题，大数据是一个方向领域，就好比你问饮食是什么，饮食有哪些方面一样。
大叔就是什么学的合理只要你天天的是学习学习
想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？ 抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上，形成集群(cluster)。因此不妨说，云计算是大数据的基础。下面介绍几种当前比较流行的大数据技术：HadoopHadoop无疑是当前很知名的大数据技术了。2003年到2004年间，Google发布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)。当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文，开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce计算框架，这就是Hadoop当初的版本。后来Cutting被Yahoo雇佣，得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop,并将其贡献给了Apache开源社区。简单描述Hadoop原理：数据分布式存储，运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map)，再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce)，生成结果。相对于动辄TB级别的数据，计算程序一般在KB – MB的量级，这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间，并使得运算过程可以充分并行化。在其诞生后的近10年里，Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。StormHadoop虽好，却有其“死穴”其一：它的运算模式是批处理。这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。因此，Twitter推出了他们自己的基于流的运算框架——Storm。不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job)，Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理，随时得出增量结果。SparkHadoop的另一个致命弱点是：它的所有中间结果都需要进行硬盘存储，I/O消耗巨大，这就使得它很不适合多次迭代的运算。而大多数机器学习算法，恰恰要求大量迭代运算。2010年开始，UC Berkeley AMP Lab开始研发分布式运算的中间过程全部内存存储的Spark框架，由此在迭代计算上大大提高了效率。也因此成为了Hadoop的强有力竞争者。NoSQL 数据库NoSQL数据库可以泛指非关系型数据库，不过一般用来指称那些建立在分布式文件系统(例如HDFS)之上，基于key-value对的数据管理系统。相对于传统的关系型数据库，NoSQL数据库中存储的数据无需主键和严格定义的schema。于是，大量半结构化、非结构化数据可以在未经清洗的情况下直接进行存储。这一点满足了处理大量、高速、多样的大数据的需求。当前比较流行的NoSQL数据库有MongoDB,Redis,Cassandra,HBase等。NoSQL并不是没有SQL,而是不仅仅有(not only)SQL的意思。为了兼容之前许多运行在关系型数据库上的业务逻辑，有很多在NoSQL数据库上运行SQL的工具涌现出来，典型的例如Hive和Pig,它们将用户的SQL语句转化成MapReduce作业，在Hadoop上运行。大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。