现在，有了微博或类似的社交网络，我们可以直接利用微博上每时每刻产生的大数据对节目热度进行分析，其准确性往往超过传统的抽样调查方式。许多大数据都可以实时获取。例如，每年双十一，在各类电子商务平台上，每时每刻都有成千上万笔交易正在进行，所有这些交易数据在阿里交易平台的内部，都可以实时汇总，供人们对双十一当天的交易情况进行监控、管理或分析、汇总。
大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择，为大数据更快产生应用价值提供了基础。大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息。假如能利用用户ID，将用户在微博上的社交行为，和用户在电子商务平台的购买行为关联起来，就可以向微博用户更准确地推荐他最喜欢的商品。聚合更多数据源，增加数据维度，这是提高大数据价值的好办法。
大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具，才能充分发挥大数据的价值。例如利用谷歌趋势对过去5年全球地震分布进行分析汇总。根据用户查询地震相关关键词的频率，看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里，谷歌趋势就是一个利用已有大数据建模、分析、汇总的有效工具。
美云智数大数据主要包含哪些产品？
美云智数以打造企业数据生态圈、驱动企业数字化运营为使命，是基于开源技术框架自主研发的大数据产品体系。全方位整合了互联网数据、企业经营管理数据和智能设备数据，为企业在数字化管理，用户营销和服务、产品改善和创新领域提供完整的大数据支持，构建企业全价值链数据运营体系，横跨家电、玩具、服装、零售、运动鞋服、母婴、快消、汽车、化妆品、地产、卫浴、家纺、手机等30多个行业。
大数据需要学习什么框架，什么生态圈？
现行的主要有以下四个比较流行的框架。HadoopHadoop无疑是大数据领域的第一站，这个由Apache基金会开发的分布式基础架构，具有广阔的生态圈。Hadoop提出的Map和Reduce的计算模式简洁而优雅，它实现了大量算法和组件。但是，由于Hadoop的计算任务需要在集群的多个节点上多次读写，因此在速度上会稍显劣势，但是Hadoop的吞吐量也同样是其他框架所不能匹敌的。
StormStorm是Twitter开源的大数据框架，Hadoop的批处理模式不同，Storm采用的是流计算框架。但Storm与Hadoop相似之处是也提出了Spout和Bolt两个计算角色。举个通俗的例子来说明Storm和Hadoop的不同之处，Hadoop类似水桶，而Storm类似水龙头，想要获取水，Hadoop是一桶一桶的去扛回来，而Storm只需要打开水龙头就行了。
Storm流计算框架使用的是内存，延迟上具有优势，但是不会持久化数据。Storm对Java、Ruby、Python等语言都有很好的支持。SparkSpark大数据框架作为Hadoop的升级版是一种混合式的计算框架，Spark自带实时流处理工具；Spark也可以与Hadoop集成代替MapReduce；甚至Spark还可以单独拿出来借助HDFS等分布式存储系统部署集群。
Spark的运算速度与Storm相似，Spark的速度大约为Hadoop的一百倍，而Spark的成本要比Hadoop低。Spark的火爆主要在于提出了用统一的引擎支持批处理，流处理，交互式查询和机器学习等常用场景。Spark虽然号称是可以处理流，但是主要的思路是提供很小的batch，由于是内存处理，如果处理的足够快就能达到低延时效果。
大数据时代，如何提升自己的大数据职业道路？
这是一个非常好的问题，随着当前大数据行业的从业者越来越多，很多从业者将随着大数据的落地应用而选择不同的发展道路，如何选择适合自己的发展道路，以及如何获得不断的提升，将是很多大数据行业从业者面临的重要问题。目前大数据行业的从业者大多集中在技术领域，涉及到的岗位包括大数据开发（含平台开发和应用开发）、大数据分析和大数据运维，这些岗位对于从业者的要求普遍比较高，需要具备丰富的知识结构以及较强的实践能力。
由于大数据相关技术目前正处在落地应用的初期，所以目前从事大数据相关技术研发的行业从业者，多以研发型人才为主，学历也普遍比较高，所以在薪资待遇方面，大数据行业还是具有较为明显的优势。对于目前从事大数据岗位的技术从业者来说，要想不断提升自身的岗位级别和价值，要根据自己的知识结构和能力特点来选择不同的发展方向，应该重点关注于以下三方面内容：第一：物联网。
在5G通信的推动下，未来物联网领域会迎来众多的发展机会，而且物联网是大数据主要的数据来源，所以关注于物联网知识能够全面丰富自身的知识结构。目前大数据处在物联网体系结构的第四层，处于承上启下的关键位置，上是人工智能，下是物联网平台。第二：人工智能。大数据本身并不是最终的目的，大数据的最终目的是应用，而人工智能则是大数据的重要出口，所以在当前大数据技术体系逐渐成熟的当下，对于研发人员来说，下一步应该考虑向人工智能方向发展。
由于大数据分析本身就会使用到机器学习相关技术，所以从大数据进入人工智能领域并不困难。第三：行业解决方案。行业解决方案是大数据落地应用的重点，所以如果想在大数据落地应用的过程中获得更多的发展机会，应该重点关注于大数据的行业解决方案，这对于大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位的从业人员来说是非常重要的。
大数据中的“生态圈”是个什么概念，完全搞不清楚？
作为一名科技从业者，我来回答一下这个问题。首先，大数据技术尚处在落地应用的初期，大数据生态圈尚未成熟，所以当前大型科技公司也纷纷开始布局打造自己的大数据生态体系，从大数据自身的价值空间来看，大数据生态圈的想象空间会非常大。生态圈的基础是产业链，所以要想了解大数据生态圈，首先就要从了解大数据的产业链开始。
大数据产业链当前可以按照数据采集、数据存储、数据分析和数据应用来划分产业分工，不同的科技企业会专注于不同的环节，从而实现自己的价值增量。由于大数据产业链的不同环节对于参与者的要求各不相同，所以大数据产业链的参与者也非常多。产业链的基础是技术解决方案，大数据的技术解决方案可以分成两大类，一类是大数据平台，另一类是大数据应用，当前整个大数据产业链都依附在大数据平台和大数据应用之上。
对于资源整合能力和技术能力都比较强的大型科技企业来说，可以把重点放在大数据平台的研发上，而对于中小科技企业来说，可以把重点放在大数据应用上。大数据应用的想象空间也非常大，而且不同行业企业对于大数据应用的需求也不同，所以这为大量中小企业的创业奠定了基础。大数据平台是大数据生态的基石，所以把握了大数据平台也能够在很大程度上把握住大数据生态体系，从而构建自己的价值空间。
大数据平台往往是基于云计算平台打造的，所以企业打造大数据平台都是从打造云计算平台开始的。当前在工业互联网时代，企业要想拥抱工业互联网，往往也会从业务上云开始。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
在校大学生，自学大数据，学到什么程度可以找个好的公司去实习，对于简历又如何学呢？
我不知道你基础怎么样，但是大数据是有一定门槛的。大数据是指数据处理中分布式存储和分布式计算的需求。因此，它通常是一个集群服务器环境。首先，操作系统上需要Linux。现在主流的大数据处理平台是Hadoop生态系统。在这个平台上处理大数据最常用的语言是JAVA和Python，其他还有R语言，Scala。如果在学校，那就好好学JAVA。
