大數據使用的技術

說起大數據，大數據有三個層數據采集、存儲、計算三層。

第一個是數據采集層，以App、saas為代表的服務。

大數據基礎階段需掌握的技術有：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

第二個數據存儲層，比如云存儲，需掌握的技術有：hbase、hive、sqoop等。

比如：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數據存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數據庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL數據庫。

HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用服務器，來增加計算和存儲能力。

第三個是數據計算應用層，以數據為基礎，為將來的移動社交、交通、教育，金融進行服務，涉及到大數據架構設計階段需掌握的技術有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等，以及大數據實時計算階段需掌握的技術有：Mahout、Spark、storm。

管理大數據的內涵

移動互聯網的紅利或許正在消退，數據紅利卻剛剛開始。隨著全球數據量進入爆發階段，基于海量數據深度學習的人工智能正在帶來新一輪產業變革。“數據”+“人工智能”將成為未來5-10年的科技投資主線。而這一概念不僅僅在互聯網企業中興起，更成為傳統管理咨詢行業進行“互聯網+”轉型的新引擎。

中源數聚在全球率先提出“管理大數據”概念并完整構建了管理大數據模型與數據結構（均已申請知識產權保護），建立了強大的企業管理數據庫，為企業實現科學管理與管理變革提供堅實的管理數據支撐。

管理大數據是企業發展過程中不斷出現和積累的，涉及戰略、組織、人力資源、企業文化等專業領域的各項管理數據。眾多企業的管理數據整合到一起，可以形成多生態跨產業鏈的垂直整合、橫向共享的完整生態體系，具有“海量”的特征。企業通過對管理大數據的使用，將數據價值轉換成時間價值，進而轉換成管理價值與經濟價值。

管理大數據的三層含義

1.深度服務行業大客戶，實現數據資產的商業應用變現

中源數聚作為全球領先的管理大數據綜合服務商，擁有超過30個細分領域的管理數據儲備。中源數據綜合運用最新的大數據挖掘技術，以及自身大量的專業積累，幫助各行各業的企業真正有效的實現管理大數據的應用價值。將大小數據深度結合，解決結構化數據與非結構化數據的銜接，幫助各垂直領域的行業大型企業用好數據資產，創造出深層價值，助力企業管理的轉型升級。

2.建立管理大數據交易平臺，打通數據孤島

中源數聚將傾力打造大數據領域的“云平臺”戰略。用開放共享的互聯網精神匯聚長尾大數據，打通大數據孤島，真正實現跨行業、跨領域的異構數據共享。最大化數據變現的商業前景。

中源數聚憑借自身的研究實力，投入建設管理數據資源池，逐步實現管理大數據交易平臺的打造。通過共享、合作的方式深入到各細分領域的管理應用層，讓天下沒有難用的管理數據。

3.構建管理大數據生態體系，實現行業的全面升級

“復利”號稱人類歷史上的第八大奇跡，信息時代引爆了整個產業的冪次方增長模式，在未來“數據資產”將成為幫助企業實現冪次方增長最強勁的動力源。

中源數聚結合自身在管理大數據領域的研究實力和積累，服務于整個管理大數據產業鏈，構建完善的管理大數據生態體系，打通上、中、下游企業，建立管理大數據領域的良性循環體系，服務于管理大數據領域的大、中、小型公司。