总算知晓怎么学习大数据

随着互联网技术的快速发展，数据库呈现井喷式发展，出现了各式各样的产品，如文件存储数据库、列存储数据库、NewSQL 数据库。之所有如此，归结于数据量不断快速膨胀，传统数据库在大数据上的处理性能不能满足需求等。企业和开发者趋于去针对不同应用类型开发不同的数据库，来满足对特定数据处理的需求。以下是小编为你整理的怎么学习大数据  

阿里巴巴在多种场景下同样有不同的数据存储技术实践，比如：  

海量数据场景下的 OLAP 列式数据库 —— HiStore

HiStore 是一款基于独特的知识网格技术的列式数据库，定位于海量数据高压缩比列式存储，是低存储成本，低维护成本，海量数据 OLAP 存储引擎;有效的解决了海量数据存储的成本问题，以及在百亿数据场景下支持实时高效的多维度自由组合的检索。适用场景：  

日志/事件管理系统：调用链路日志跟踪，消息轨迹分析，系统/网络安全审计记录;  

通信行业：话单分析，用户行为分析等;  

大数据量的分析应用：网页/在线分析，移动分析，客户行为分析，营销和广告数据;《linux就该这么学》中有相关知识  

数据仓库/数据集市：实时展示统计分析后数据，便于用户根据统计结果做决策;  

对数据存储成本敏感，查询有实时性要求的场景应考虑HiStore;  

物联网：保存大量物理节点的采集上报，状态等信息，用于后期统计处理;  

历史评价数据，历史订单数据等。  

应用层面  

人类所有的知识可以分为三个大类：自然科学、社会科学和人文科学。一直以来，营销的科学性正是因为运用了自然科学中的数据收集手段，严谨的记录、搜集和分析消费者的各项数据和行为轨迹;同时又采用了社会心理学的方法，通过现象去解释人的内心世界。这种主客观的结合，让营销能够推测与接近市场需求的方向，让生产者与消费者达到和谐交换。因此，数据与营销之间存在着密不可分的关系。  

我们对于数据的计量单位已经从位(bit)、字节(B)、千字节(KB)、兆字节(MB)、吉字节(GB)、太子节(TB)等走向了泽字节(ZB)，甚至尧字节(YB)。大数据带来的影响不仅是数据量几何级的增长，还有从量变到质变的颠覆性变革。另一方面，互联网的发展使得消费者个性化需求的日益凸显，也让营销领域发生了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。基于大数据的精准营销对企业的营销战略带来了挑战也赋予了新的可能。  

何为精准营销  

精准营销(Precision marketing)的概念是由营销专家菲利普·科特勒在2005年底提出，他认为企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要制定更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。简单来说就是5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。像恋爱一样，让消费者能够一见钟情、二见倾心、三定终生，实现产品与用户多维度的契合。  

数据贯穿营销过程的始末  

从啤酒和尿布这个古老的故事说起，沃尔玛通过对超市一段时间的原始交易数据的详细分析，发现了这对神奇的组合，将它们放在一起销售，提升了两种商品的销量，这是传统零售的一个经典故事。  

大数据的作用  

一旦手机丢失，*时间挂失sim卡，并赶紧冻结账户。记住一个公式：手机丢+身份证丢=钱丢!因为有了这两大“神器”，你的支付宝、微信支付、手机银行等账户很容易被不法分子更换密码，前面说了验证码是改密码中很重要的一步，所以要*时间致电客服挂失sim卡，并且要赶紧将银行卡、支付宝账号、微信账号之类的账户冻结。  

别随意填写问卷或者参与扫码活动。大家平时肯定在一些街头、店铺门口等地方，遇到有人让你帮忙填写调查问卷，或者是扫二维码注册，然后送你一些小奖品，这种行为也会造成个人信息泄露。做这些事情，要了解清楚再进行相关活动。

验证码是个神奇的东西，打死也不能告诉别人。验证码有的时候可能是你卡里的钱被盗之前的“*一根救命稻草”，支付宝账号更改密码是要输入验证码才能完成的，前段时间比较火的骗术之“帮你买银行贵金属”也是如此，所以大家要像保护银行卡密码一样的保护验证码，打死也不要告诉陌生人。  

手机号不用了一定要注销各种绑定的账号。手机号不用了别以为停机就行了，停用的手机号会被销号回收，二次放号给其他人使用。如果你以前用它绑定了微博、微信、支付宝、银行卡等又没取消，就很危险了。所以手机号不用了一定要注销绑定的各种账号，另外，*在更换号码前重新绑定新手机号。  

车票、飞机票要妥善保存好。那回程的票根，你留作纪念，不必害怕面对离别~可以，但是前提是务必保存好，因为这些票根上面也有你的个人信息，一旦丢失，被坏人捡到就不好了。  

大数据和小数据的商业价值  

大数据被炒作的过于神奇，本质上其不过是一个辅助分析的工具，其不能代替企业商业决策，只能提供科学决策支持。大数据代表的是行业数据，是宏观数据，是统计分析的结果。大数据的应用场景多是宏观决策，例如产业布局、城市规划、战略布局、行业发展、风险控制等。大数据在*和大企业应用较多，价值巨大，对经济发展影响也较大。大数据商业价值多应用在于*和社会，对于企业也很有帮助。但企业的数字化之路应该从小数据开始。  

小数据是围绕客户产生的数据，是客户浏览行为和消费行为分析的数据，在互联网企业特别是电商企业应用较广。小数据对企业业务运营非常重要，也是目前数据商业应用最重要的数据。未来企业将以经营用户为中心，用户需求分析将是小数据应用的重要领域。小数据代表了用户的行为轨迹，代表了用户的需求和偏好，可以帮助企业了解客户，为目标客户设计产品或将产品推荐给目标客户。经营客户的数据就是小数据，其商业价值据巨大。  

典型的小数据应用案例有嘀嘀打车，其数据分析和应用团队有300多人，设计了不同的数据模型，依据客户和司机的位置为客户推荐出租车或专车，依据司机抢单情况来给司机安排客户，依据客户订单多少提升客户等级和订车优先权。另外一个小数据应用的典型公司是今日头条，其推荐算法团队也有几百人，依据客户浏览习惯，为客户提供内容，包含新闻、财经、视频、专栏等。公司仅有1000人，2015年广告收入将超过10亿元人民币，完全是靠数据分析优势成长的公司，未来将成为移动互联网的门户网站。  

金融行业、互联网金融行业、地产行业、零售行业、媒体行业、航空业、旅游、酒店、耐用消费品等行业将成为小数据应用的主要产业。