成都程序员软件工程师

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　　2010年，大数据投资热潮与大数据岗位需求集中爆发，时至今日，大数据的热度仍高居不下。
　　大数据如此火热，身边很多人对于大数据的相关趋势及词汇都能随口就来。但如果问他大数据和他之间的关系，却很难能说出一二三来。
　　大家虽置身于大数据环境下，耳濡目染各种新的概念，但是真正参与实践大数据的案例少之又少，造成了对大数据整体认知的缺失。
　　下面讲讲大数据行业不同角色对大数据的观点，希望能够还原出来一个较为全面的认识，了解不同角色对大数据的需求背景。
　　大数据开发工程师眼中的大数据
　　2010年开始，大数据成为了分布式技术框架的别名，Hadoop开始频繁进入大家眼中，从此以后，hive，spark，flink等分布式计算框架如雨后春笋进入大家的开发工作环境中(当然大数据的薪资也开始水涨船高，远远高于其他同类开发)。
　　那么在大数据开发的眼中，大数据应该是长这样的：
　　：数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);
　　第二：数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等;
　　第三：需要不同的框架解决不同的问题。
　　在分析师和算法工程师眼里，数据又表现为如下几个方面：
　　：数据记录全面，能够分析的场景越来越多;
　　第二：数据价值密度很低、挖掘难度变大;
　　第三：单机无法解决，需要借助大数据相关工具。
　　在产品经理眼里，我们发现了另外一种大数据的看法：大数据意味着更好的产品优化及产品收益已经成为可能，至于具体的技术细节和算法，并不是他们关注的点。
　　当然，除了如上三个岗位，其实还有很多大数据相关的配套岗位，他们对大数据亦有各自的理解。
　　但是如果作为一个企业落地大数据项目，我们需要综合考虑的是如何在低投入的情况下，保证长期与短期效益的均衡，举个例子来说：
　　1、 如果过分重于技术，会导致技术费用投入过大， 成本急剧放大
　　2、 如果过分重于分析，缺乏有效产品整合的话，可能牺牲长期效应
　　3、 过分重于产品的话，投入较长的时间产品化，可能牺牲短期收益
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