大数据价值图（数据价值图片）

大数据可视化——“释放大数据价值的最后一公里”

大数据可视化是“释放大数据价值的最后一公里”。大数据可视化是指通过图形、表格、动画等形式，将大数据中的复杂信息和海量数据以直观、易于理解的方式呈现出来。这一技术不仅提升了数据的可读性，还极大地增强了数据的分析效率和决策支持能力，因此被视为释放大数据价值的关键环节。

数据可视化，作为大数据产业链中的直观核心环节，同时也是产业链的最终端点，其重要性不言而喻。相较于国外市场，国内企业在数据可视化展示方面的需求更为强烈，市场规模呈现快速上升趋势。数据可视化分析，作为数据可视化的一部分，同样在快速增长，但同时也面临诸多挑战。

数据可视化，作为大数据产业链中最为直观且最终环节的部分，近年来在国内展现出强劲的增长势头。其作为数据可视化分析的基础，面临着数据分析人员整体稀缺与企业对数据分析理解尚浅的挑战，但其市场空间巨大且商业价值较高。

智慧农贸通过大数据、云计算等现代信息技术，推动传统农贸市场向数字化、智能化转型，构建线上+线下融合的新型市场模式。

医疗大数据应用：通过先进的数据仓库、在线分析处理、数据挖掘和数据展现等技术，浪潮SPD系统深度挖掘了数据背后蕴含的价值。整合医用耗材全过程的业务数据，构建了全程可视化管理体系。

医疗大数据应用：通过先进的数据仓库、在线分析处理、数据挖掘和数据展现等技术，深度挖掘数据背后蕴含的价值。整合医用耗材全过程的业务数据，构建全程可视化管理体系，为客户提供个性化的数据建模、数据治理、分析展示与发布服务。

大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢

大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术是多学科交叉领域，核心围绕数据采集、存储、处理、分析及应用展开，主要学习内容如下：基础理论与工具数学与统计学方面，要学习高等数学、线性代数、概率论与数理统计，为数据分析与算法设计提供支撑。

大数据展现和应用技术：数据可视化是解释大数据最有效的手段之一，以简单形象的可视化、图形化、智能化的形式呈现给用户。常见的大数据可视化技术有标签云、历史流、空间信息流等。大数据应用广泛存在于商业智能、政府决策和公共服务等重点领域，如疫情防控、反电信诈骗、智能交通等。

这14张数据治理架构图与图谱,推荐你点赞收藏!

1、数据治理-数据资产平台功能架构图（重复图，但内容略有差异）此图与第6张图类似，但展示了数据治理中数据资产平台的另一种功能架构，包括数据资产的注册、管理、分析、安全等方面，提供了更全面的视角。

2、Intelligentization智能化：融合AI技术简化实施过程。睿治平台支持全自动元数据采集和关联、智能化探查数据质量、智能化构建数据标准、智能化识别主数据等功能，力求通过智能化管理来简化数据治理实施过程，提高企业数据治理的效率。

3、中游技术层是数字中国建设的技术基础，主要包括物联网、5G、大数据、云计算和人工智能等技术。物联网：触达海量数据，核心技术架构包括数据感知和收集、数据联通和传输、数据处理和协同应用三个阶段。5G：具有高带宽、低时延、大连接、低能耗的显著特征，是中游技术层的基础。

一张图带你搞懂大数据

百度百科则更进一步，强调大数据是信息资产，不仅包含数量大、种类多、复杂和难处理的特点，更强调了数据的高价值。简而言之，大数据由所有人的所有行为构成，记录了我们所做的每一件事，从文字、图片、视频、音频、交易记录到物联网信息等。大数据的价值在于其背后蕴含的信息和洞察。

一张思维导图告诉你大数据入行需要学习什么 大数据需要的语言 java：大数据最基础的编程语言，很多大数据组件如HDFS、Yarn、Hbase等都是基于JAVA开发的。学习Java有助于深入理解这些组件的源码，从而更好地解决生产环境中的各种问题。scala：在JVM上运行的语言，与Java无缝互操作。

数据体量巨大：大数据的第一个显著特征是数据量大（Volume）。现如今，一般的数据集规模已经相当可观，例如首页导航每天需要提供的数据量可能超过5PB（1PB=1024TB），这些数据如果全部打印出来，相当于5千亿张A4纸。据可靠数据显示，目前人类生产的所有印刷材料数据量仅为200PB，由此可见大数据的体量之巨。

首先，我们来看一张网易严选的数据体系架构图（如下），以便更清晰地理解数据中台的定位：在这张图中，数据中台位于数据平台与数据前台之间，起到了承上启下的关键作用。数据平台主要解决大数据的存储和计算问题，而数据前台则包括BI报表、数据产品和业务系统等，用于展示和分析数据。