大數據這個詞匯火的出圈，從字面上來說“big data”意思就是大量的數據結合，而大數據技術則是采集、分析、處理這些來自海量數據內的信息，從中提取重要的內容加以利用獲取價值。大數據技術早已深入我們的生活方方面面，無形中改變了我們的生活。那么大數據技術到底是什么?

對于消費者或者網民來說，大數據就是收集用戶的信息進行營銷、獲取利潤;

對于企業和投資人來說，大數據是一個熱門的投資領域模式，一個欣欣向榮的行業;

對于大數據工程師來說，那就是把一大堆亂七八糟的數據通過計算使其能夠便于利用。

1、大數據的采集

想要利用數據第一步當然是收集數據，從數據源中把數據采集到自己的數據存儲庫里面。數據源主要包含Flume NG、NDC，Netease Data Canal、Logstash2、Sqoop、Strom集群結構、Zookeeper等。ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據等文件提取到臨時的中轉部分后進行轉換、集成，加載到數據存儲庫里面，為之后的數據處理分析打下基礎。

2、大數據的存取

采集到大量的數據之后就要有一個適合的系統化的數據庫。大數據存儲，是在存儲器上以數據庫的形式存儲采集的數據的過程，有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarn、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等，種類繁多，不同的存儲數據庫適用于不同的情境與數據類型。

3、大數據的整理

大數據處理的任務量龐大，業務繁多，需要進行訓練和清晰的數據會愈發復雜，但是有了任務調度系統就會緩解這些困難，對關鍵的進程進行監控和調度，比如oozie或者azkaban。

4、大數據的處理

在將龐大的數據為我們所用之前，我們還需要將其進行一定的處理。自然語言處理)是研究關于人與計算機交互的語言問題的一門學科。它關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解，也叫做計算語言學。它是語言信息處理的一個分支，也是人工智能的核心課題之一。通常企業和機構在進行信息處理時會用到Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等程序。

5、大數據的分析

大數據的分析顧名思義就是分析數據，讓其能夠清楚的被人類看懂，借助圖形等方式清楚高效的傳送信息。主要應用于龐大的數據關系分析，絕對那些看似沒有價值的信息進項關聯性分析，得出分析圖表并知道決策服務的進程。比如國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數等。

6、大數據的挖掘

一般來說，創建模型的過程是類似的一開始分析用戶提供的數據，然后開始查找，不一樣的類型模式具有不一樣的查詢方式，然后分析結果并得出該模型的最佳參數，最后將這些參數都應用在整個數據集，即可提取詳細的數據資源。數據挖掘的算法很多，不同的算法可以應用在不同的數據類型，得出的數據結構特點也各不相同。

7、大數據模型預測

在數據得到采集之后，除了要進行分析處理之外，還可以通過數據計算出對應的科學模型，通過模型能夠預測新的數據從而判斷接下來可能會發生的事情，從而做出相應的決策。可以利用預測模型、機器學習、建模仿真等。

8、大數據結果呈現

對數據進項了一系列繁雜的處理分析之后得出的結論再好也要想辦法在人類面前具體的呈現才能發揮它最大的價值，如果不做好內容的呈現，前面的步驟做得再好也是無用功。大數據分析得出的結論和結果可以ton過不同的方式呈現比如云計算、標簽云等。借助這些工具可以對大數據進行統一和高效的管理分析，最大限度的挖掘數據的價值，利益最大化。是大數據技術中不可獲取的一部分。

大數據是技術性相對較強的工作領域。想要在大數據行業中立足，或者投身于大數據行業，需要超強的技術能力傍身才能脫穎而出。怎樣才能在大數據領域獲得較快的提升呢?除了自身的努力以外，也可以通過一些專業化培訓以達到事半功倍的效果，同時還可以考取大數據相應的資格證書來印證自己的能力水平。