回答:有风就跟风，很可能会死在风口上，什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业，那至少有这几个忠告。首先一定要坚持长期主义。大数据注定是个需要积淀和时间的产业，不管是数据的积淀，还是算法模型的演进，都需要大量的时间、金钱的投入。大数据产业在外界看来就是准不准的问题，没长期的试错验错，优化更新，怎么可能有产出？所以想要短期进入，赚快钱，还是算了吧。现在不是靠ppt就能忽悠投资的的时候了。其次，大数...
wangshijun
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回答:作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，当前大数据领域的人才缺口还是比较大的，随着工业互联网的发展，未来不仅在IT（互联网）行业有大量的大数据岗位，在传统行业领域也会释放出大量的大数据人才需求。从这个角度来看，当前大数据专业的就业前景还是非常广阔的。目前大数据领域的技术岗位主要集中在大数据开发、大数据分析和大数据运维等领域，从近两年大数据领域的人才需求情况来看，大数...
DirtyMind
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回答:大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数...
Blackjun
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回答:谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以...
bang590
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回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多，海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点，暂时没有太好的解决方案，kylin等框架也只是一个折中方案，如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案，分钟级别可以返回。
Paul_King
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...下两种类型对其进行划分，真正实施起来，系统还是按照数据象限分比较合理：数据象限 从数据类型划分，大体可分为：日志（logs）、监控(metrics)、调用链(tracing)。功能象限 从业务角度划分，可分为：基础监控、中间件监控、...
...下两种类型对其进行划分，真正实施起来，系统还是按照数据象限分比较合理：数据象限 从数据类型划分，大体可分为：日志（logs）、监控(metrics)、调用链(tracing)。功能象限 从业务角度划分，可分为：基础监控、中间件监控、...
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刘东
