大資料意味著我們不能用隨機分析方法（抽樣調查）作為捷徑，而是用所有的資料進行分析和處理。這句話至少傳達了兩種資訊：大資料就是海量資料，大資料處理沒有捷徑，這就對分析和處理技術提出了更高的要求。

事實上，簡單來說，大資料是分析和挖掘非抽樣資料的全部量，以輔助決策。大資料的應用可以概括為兩個方向，一個是精確定製，另一個是預測。例如，通過搜尋引擎搜尋相同的內容會導致非常不同的結果。另一個例子是精準營銷、百度推廣、淘寶之類的推薦，或者你去某個地方，自動推薦周圍的消費設施等等。

隨著大資料產業的快速發展，也出現了一些問題。例如，大資料人才的匱乏是當前亟待解決的問題。很多研究大資料的人都有一些問題。我們通常擔心的是，基於零的學習大資料是否不難學。零基礎的人去大培訓機構學習大資料開發嗎？答案是肯定的。大資料學習並不是不可預測的，雖然對於零基學生來說也不是那麼簡單，只要你努力學習，加上專業教師的指導和有針對性的培訓，我相信你也可以完全掌握大資料。

大資料的處理流程：

1。底層是數千億的資料來源，可以是SCM（供應鏈資料）、4PL（物流資料）、CRM（客戶資料）、網站日誌和其他資料。

2。第二層是資料處理層。資料工程師根據標準統計口徑和索引，提取、清理、變換和載入資料（簡稱ELT）。

三。第三層是資料倉庫。處理後的資料流進入資料倉庫，以整合和儲存，形成一個又一個數據集市。資料集市是指收集分類儲存資料，即根據不同部門或使用者的需要來儲存資料。

4。第四層是BI（商業智慧）。根據業務需求，可以對資料進行分析、建模、挖掘和計算，並輸出統一的資料分析平臺。

5。第五層是資料訪問層，它向不同需求者開啟不同的資料角色和許可權，並通過資料驅動業務。

大資料量的大小決定了大資料處理和應用的難度。有必要使用特定的技術工具來處理大資料。在不久的將來，多元智慧的時代必將完全進入我們的生活。對未來前沿產業感興趣的朋友可以關注多元智慧的時代，及時獲取前沿資訊和人工智慧、大資料、雲端計算和物聯網等基礎知識。讓我們攜手合作，引領人工智慧的未來！大資料學習群142973723