知道了大数据的概念，我们再来看看大数据包含了什么。数据采集、数据收集、数据转换与存储、数据建模与分析、上层应用展示等。从大数据项目的流程来看，大数据包括。大数据的难点在于海量数据的分析，涉及海量数据的存储和分析架构。从事数据收集、整理和分析，并根据数据进行评估和预测的专业人员。
记得大学毕业的第一份工作，我们公司的业务就是做BI产品研发。哪时候互联网没有今天这样火热，也没有大数据移动互联网的概念。记得有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本javascript,我买了一个ajax。那时候，我们产品的客户端是用Delphi开发的，其实买书就是为了补充一点新知识，工作中基本用不到。
在公司的第三年，公司要转做web的BI展示界面，我帮公司用svg做了两个展示组件，心里还是美滋滋的。随着时间的推移电商的发展，大数据云计算似乎成了每个互联网公司对外宣传的标准说法。如果不讲点这些概念，似乎给人感觉缺少些逼格。记得10年在公司的一次培训上，有个同事问，云计算是不是你搞出来的，就因为我姓云。
听到这个问题，我哭笑皆非。大数据这个概念喊了这么多年了，很多人还是不清楚大数据指的是什么？为了回答好这个问题，我还去专门搜索了大数据的概念。老实说百科的解释，连我从事了这么多年互联网的人，也没看懂。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。
什么是大数据？大数据说的直白点，就是运用一套技术手段，把数据变成信息和知识的过程。数据对我们来说是没有价值的东西，我们要把数据加工成信息或者知识，才能被人类理解。举个例子公司一天的考勤数据是意义不大的东西，但是我们通过一月考勤数据的分析和比较，我们发现张三这个员工老是迟到。那么，张三老是迟到这个信息就对公司的管理有帮助了，领导需要去了解下，是不是张三家有什么事？或者张三最近出现别的状况？大数据的大又如何理解呢？所谓大，一层含义指数据的体量大，在数据库时代数据以GB为单位，但在互联网时代以TB为单位，数据的体量升了一个数量级。
另一层含义指数据形式的多样化。在传统BI应用中，数据大多是存储在关系型数据库中，但在互联网时代，数据的形式变得多样化了，例如:文本视频及数据库。明白了大数据的概念，我们下来看，大数据包含哪些内容。大数据的内涵大数据从技术的角度去看，包含两大分支数据分析和数据挖掘。数据分析是对历史数据的分析，为管理提供辅助决策信息。
数据挖掘是研究趋势和未来的问题，主要应用在预测方面。从业务的时效性要求去看，分为实时在线分析系统和离线分析系统。例如:网站的实时用户区域分佈狀況就是实时分析應用2019年全國各省GDP排名分析就是離綫分析應用。从大数据项目的过程看，大数据包含数据采集数据收集数据转化与存储数据建模分析上层应用展示等。
大数据的难点，在于海量数据的分析，这又涉及到海量数据存储及分析架构等问题。按照Hadoop的技术体系来讲，flume用来收集和转化存储在服务器各处的日志及数据，存储在以hdfs文件系统或者hive或者hbase等数据仓库中，再利用hadoop架构的规范，编写mapreduce作业，再把分析结果展示给用户。
当然，还有各种为数据分析而设计的算法。与大数据相关的工作描述如下。大数据相关核心岗位的业务专家或顾问提供大数据的研发方向和研究课题，为技术人员提供业务支持。数据分析师是从事数据收集、整理和分析，并根据数据做出评估和预测的专业人员。数据挖掘工程师需要一个好的算法和数学基础，从海量数据中发现规律。
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