大数据战略对企业生存有多重要？

智能企业利用海量数据来了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序并做出合理的业务选择。制定大数据战略可以正确有效地存储、组织、处理和应用，帮助组织实现数据驱动愿景并将其引导至大数据应用程序的特定业务目标。

谈到大数据重要的不仅是规模，数据量只是大数据的四个V之一，控制它是更容易克服的障碍之一。大数据最具挑战性的问题与其他V相关：数据种类的多样性、数据变化的速度、来自不同系统的数据的有效性以及其他使处理大量不断变化的数据变得困难的品质。

大数据可能采用许多不同的形式，包括非结构化、半结构化和结构化数据的混合。它还源自多种来源，包括流数据系统、传感器、系统日志、GPS系统、文本、图片、音频和媒体文件、社交网络和传统数据库。其中一些来源每分钟可以添加或更新数百万次数据。

数据不是以同样的方式产生的。因此，企业必须验证来自多个来源的大量数据是否可信且正确。这种非常多样化的数据可能需要其他存储库的补充。处理所有这些棘手问题的能力是释放大数据对组织价值的关键这始于深思熟虑的方法。

智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序，并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性，以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利用所有这些数据至关重要。

大数据战略概述了将组织转变为更加数据驱动并因此获得成功所需的条件。它应包括帮助组织实现数据驱动愿景并将其引导至大数据应用程序的特定业务目标的说明。

大数据战略的企业很重要，很多时候，企业的数据都存储在孤岛中无论是数据仓库还是缺乏数据集成的各种部门网络，这使得企业几乎很难全面了解他们的所有数据。此外，海量数据集中的数据质量和数据源的可靠性都可能出现波动，存储和相关数据管理费用可能非常昂贵。

随着企业竞相管理和应对公司的日常运营，制定大数据战略只能退居二线。但是，如果没有适当的计划，企业会发现自己要处理在整个组织中同时发生的大量大数据操作。这可能会导致多余的工作，或者更糟糕的是，与公司的长期战略目标不一致或无法明确满足的相互冲突的活动。

大数据战略应该包括什么?一个好的大数据战略为如何利用数据来支持和改进业务流程以及用于管理大数据环境的方法制定了具体计划。它集成的策略必须是可执行的、被广泛接受的，并且基于企业范围内的理解，即数据是一种资产可以使公司获得长期成功。战略还应概述如何解决上述困难。

制定成功战略的关键是将大数据视为不仅仅是一个技术问题。与公司利益相关者协商并征求他们的意见至关重要。这将有助于确保实施该方法：大数据管理的许多部分与文化契合度和技术支持度一样重要。企业管理者和高级管理者必须支持和参与大数据战略。

要从事大数据技术开发工作请问要怎么做，学习路线是什么？从哪里开始学？学哪些？对于想学大数据的人群有诸多的疑问，大数据本质上是海量数据。以往的数据开发，需要一定的Java基础和工作经验，门槛高入门难。如果零基础入门数据开发行业的小伙伴可以从Python语言入手。

Python语言简单易懂，适合零基础入门，在编程语言排名上升最快，能完成数据挖掘、机器学习、实时计算在内的各种大数据集成任务。

第一阶段：大数据开发入门

1、MySQL数据库及SQL语法

MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。

2、Kettle与BI工具

Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。

3、Python与数据库交互

实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”

第二阶段：大数据核心基础

1、Linux

Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群( Hadoop，Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。

2、Hadoop基础

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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。

3、大数据开发Hive基础

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

第三阶段：千亿级数仓技术

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以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

第四阶段：PB内存计算

1、Python编程基础+进阶

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Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。

2、Spark技术栈

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Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

3、大数据Flink技术栈

Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。

4.Spark离线数仓工业项目实战

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。