南通大数据开发培训为什么重要

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。 煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，各种煤矿的挖掘成本都不一样。 与此类似，大数据并不在于“大”，而在于“有用”。 价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据成为赢得竞争的关键。

大数据深入行业落地

大数据最重要的价值在于应用，但要让大数据应用到各行各业，需要深入到应用对象的内部，才能对客户的需求了如指掌，才能做出真正符合市场需求的产品。如何高效准确的打造行业大数据应用平台，这就需要分行业来规划。找到大数据在某个行业的应用点，就如同找到了一把钥匙，才有可能将大数据的价值很大限度地释放出来。接下来就是商业模式的挖掘，会给平台更大的能量加持。最后才是数据与技术，产品的研发与运营。

技术驱动数据创新

大数据时代，同样也是技术不断革新的时代，大数据价值的实现离不开各种核心的技术，从数据采集到数据分析，从算法模型到数据呈现，都离不开大数据技术的支持。如果要判断一家大数据公司的实力，那么最关键的就是去考察它的大数据技术能力，是否拥有很好的技术和人才。而这也是大数据公司最核心的优势。

大数据技术发展趋势

2014年以后，整体大数据的技术栈已经趋于稳定，由于云计算、人工智能等技术发展，还有芯片、内存端的变化，大数据技术也在发生相应的变化。总结来看主要有几点发展趋势：

一是流式架构的更替，最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批的任务用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎，比如批处理采用MapReduce，流计算采用Storm。后来Spark试图从批的角度统一处理和批次处理，Spark Streaming采用了micro-bach的思路来处理流数据。近年来纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理，生态健康，近年来发展特别快。而Spark近期也抛弃了自身微批处理的架构，转向了纯流架构Structure Streaming，流计算的未来霸主还未见分晓。

二是大数据技术的云化，一方面是公有云业务的成熟，众多大数据技术都被搬到了云上，其运维方式和运行环境都发生了较大变化，带来计算和存储资源更加的弹性变化，另一方面，私有部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术，期望更加精细化地利用计算资源。

三是异构计算的需求，近年来在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等芯片发展迅猛，不同芯片擅长不同的计算任务，例如GPU擅长图像数据的处理，大数据技术开始尝试根据不同任务来调用不同的芯片，提升数据处理的效率。

四是兼容智能类的应用，随着深度学习的崛起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈在努力兼容AI的能力，通过一站式的能力来做数据分析和AI应用，这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务，调用机器学习和深度学习的算法来训练模型，完成各类数据分析的任务。

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