問答專欄Q & A COLUMN
本人工作崗位是大數據咨詢顧問，從事大數據行業多年，IT行業十年經驗。
大數據是一個統稱，是相對于小數據而說的。比如以前采用ORACLE SQL MYSQL 數據庫存儲的數據基本是幾十G到幾百G，而且大多以結構化的數據為主。但現在隨著互聯網的爆發，數據量越來越大（從GB、TB、PB、ZB），類型越來越多（結構化傳統數據庫的數據、半結構化網頁、文件、郵件，非結構化的視頻、圖片、音頻），所以原來的數據庫技術已經無法滿足需求了，所以才有了大數據。
大數據幾個關鍵的技術如下：
1.存儲能力。大數據平臺可支持結構化（常規數據庫存放的規范化數據）、半結構化（文檔、網頁、郵件）、非結構化的數據存儲（視頻、圖片、音頻） ，并且可以支持分布式存儲，可以很方便的擴展，成本也很低。
2.計算能力。可以支持大批量離線計算（PB級、億級大量數據）和實時計算（低延遲毫秒急出結果）。
3.AI能力。支持多種算法，機器學習、神經網絡等算法，可開發很多人工智能應用。
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大數據技術是相對于傳統數據庫和其應用技術而言的。
伴隨移動互聯網時代和工業物聯網時代的快速發展，每時每刻企業、城市、社會都產生大量數據，比如資源衛星影像數據、地震鉆探測井數據、氣象預報數據、安全視頻監控數據、森林火災檢測與實時報警數據、海洋污染環實時境監測數據、自動駕駛的實時分析決策判斷，等等。這些數據不僅僅采集量極其大，而且分析決策判斷系統需要智能化、實時化，且結果必然可靠精確。依靠傳統的技術人員手工處理和分析決策是無法想象的，也是不可能的。
因此，除升級更新傳統的關系型數據庫技術外，必須使用創新技術來實時地、可靠地對這些非關系型海量數據進行數據存儲、處理、分析、決策。這就是大數據技術。
實踐中，由于大數據具有數據量大、數據類型豐富復雜、數據增長速度快等特點，想要學好大數據那就要學好一系列的大數據生態圈技術組件，以及貫穿整個數據分析流程的分析方法和思維，只有明確了數據分析場景與流程，才能夠確定需要整合哪些組件來解決這一問題。
總體而言，大數據技術涵蓋大數據平臺和人工智能兩個方面，比如 Hadoop、OpenStack 云平臺、MindSpore AI建模、R & Python 等等。
當然，大數據技術不包括相關的大數據采集平臺和技術，比如說衛星、無人機、各種 IoT 感應器、地質石油勘探、手機????、汽車????… 此外，大數據技術中也不包括相關的平臺構架、數據安全、維護等等，這些均屬于 IT 技術范疇 …
總之，大數據技牽扯到社會管理和人們生活的方方面面，可以說涉及到各個行業和企業。是數據工程師、數據科學家的“核心”必備技能，也是工程師、科學家、經濟學家等等必要的“基本”技能，包括自身行業企業相關實踐的AI建模、BI數據分析，R 和 Python 編程。
（開源技術是構建大數據平臺的基礎）
（基于開源技術的BI和大數據分析平臺）
（ucloud沃土數字平臺、應用生態示意圖）
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