金生态数据

㈠ 都说工业数据是沉睡的数据，国内工业大数据平台哪家好呢

以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：
1、 Cloudera
Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。
2、 星环Transwarp
基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、 阿里数加
阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。
4、 华为FusionInsight
基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。
5、网易猛犸
网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。
6.知于大数据分析平台
知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品e799bee5baa6e78988e69d是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。

㈡ 什么是数字化转型

以移动互联网、云计算、大数据、AI人工智能等为代表的新一代数字化技术正颠覆着人们的生产和生活方式，正在重塑一切。新技术催生新的商业模式，新的经济形态，同时促进着传统经济体的转型升级。数字化转型已经成为大量企业的核心战略。有数据显示，全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都会把数字化转型作为企业的战略核心。

战略转型，人才先行。企业数字化转型，人力资源部门不应是被动的参与者，而应该是推动者和引领者。而人力资源部要做好的第一件事就是自身人才管理的数字化转型，即数字化人才管理。数字化人才管理到底是什么呢？顾名思义就是人才管理要数据化，首先要采集有效数据，比如组织氛围的数据，敬业度满意度数据，人才能力/潜力数据，绩效数据，领导行为量化数据，行业对标数据等等。其次，要对这些数据建立分析模型，采用相关分析，交叉分析，回归分析，对比分析等等分析方法，通过对数据的分析，发现经验不能触达到的部分，驱动更深入的人才管理洞察，得出更前瞻的人才管理建议和更科学的人才管理决策。

那么人才管理的数字化转型该如何做呢？

益才基于10多年来对人才管理领域的研究，提出了“4-F”数字化人才管理模型，如下图所示：

技术层

技术层分为两个部分，一是IT技术，即大数据、AI人工智能以及云计算等核心技术以及PaaS和SaaS系统平台。另一部分则是人才管理的专业技术，包括人才的各种指标库、模型库、题库、常模库量表库等大数据库。这两个部分共同形成有力的技术底层，支撑整体数字化人才管理。

工具层

技术层如何转化成可使用利用的手段呢？益才从组织诊断、人才评价、学习发展三个层开发出大量的人才管理工具，包括敬业度满意度调研、组织氛围调研、素质测评、360度评估、AC评价中心、各类工作坊、个人IDP等等，形成了工具层。

应用层

对于企业来说，切实的解决企业痛点是管理者较为关心的。应用层即将工具层实际落地来解决企业人才管理中实际面临的问题，如招聘选拔、人才盘点、梯队建设、高潜识别等。

决策层

决策层要解决组织和个人两个方面的问题，从组织的角度说，如何做到人才匹配？包括：人岗匹配，团队匹配，人与战略匹配等。从个人的角度说，如何做到更好的自我认知，发挥优势，明确的职业路径等等。

总结一下，在“4-F”模型中，技术层是基础，工具层是手段，应用层是路径，决策层是目的。用数据驱动决策，提前规避用人风险和解决人才管理难题，制定更前瞻的人才管理规划，支撑公司战略和人才战略的有效落地。

㈢ 互联网十的概念何时提出

国内“互联网+”理念的提出，最早可以追溯到2012年11月于扬在易观第五届移动互联网博览会的发言。

易观国际董事长兼首席执行官于扬首次提出“互联网+”理念。他认为“在未来，“互联网+“公式应该是我们所在的行业的产品和服务，在与我们未来看到的多屏全网跨平台用户场景结合之后产生的这样一种化学公式。

2014年11月，李克强出席首届世界互联网大会时指出，互联网是大众创业、万众创新的新工具。其中“大众创业、万众创新”正是此次政府工作报告中的重要主题，被称作中国经济提质增效升级的“新引擎”，可见其重要作用。

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互联网+有六大特征

一是跨界融合。+就是跨界，就是变革，就是开放，就是重塑融合。敢于跨界了，创新的基础就更坚实；融合协同了，群体智能才会实现，从研发到产业化的路径才会更垂直。

二是创新驱动。中国粗放的资源驱动型增长方式早就难以为继，必须转变到创新驱动发展这条正确的道路上来。这正是互联网的特质，用所谓的互联网思维来求变、自我革命，也更能发挥创新的力量。

三是重塑结构。信息革命、全球化、互联网业已打破了原有的社会结构、经济结构、地缘结构、文化结构。权力、议事规则、话语权不断在发生变化。互联网+社会治理、虚拟社会治理会是很大的不同。

四是尊重人性。人性的光辉是推动科技进步、经济增长、社会进步、文化繁荣的最根本的力量，互联网的力量之强大最根本地也来源于对人性的最大限度的尊重、对人体验的敬畏、对人的创造性发挥的重视。

五是开放生态。关于互联网+，生态是非常重要的特征，而生态的本身就是开放的。我们推进互联网+，其中一个重要的方向就是要把过去制约创新的环节化解掉，把孤岛式创新连接起来。

六是连接一切。连接是有层次的，可连接性是有差异的，连接的价值是相差很大的，但是连接一切是互联网+的目标。

参考资料来源：网络网络-互联网+

㈣ 大数据学习需要哪些课程

1、Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2、Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

4、Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5、Avro与Protobuf

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8、phoenix

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

㈤ 什么是区块链

区块链不属于哪个行业，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

㈥ 请教：区块链项目数金链（OLO）值得投资吗

值得。

区块链体系由大家共同维护，不需专门消耗人力物力，去中心化结构使成本大幅降低，同时，数据的公开使得在其中做假账几乎不可能。区块链以数学算法为背书，其规则是建立在一个公开透明的数学算法之上，能够让不同政治文化背景的人群获得共识，实现跨区域互信。

除了构建货币体系之外，区块链在泛金融领域也有众多应用机会。基于区块链可编程的特点，人们尝试将智能合约添加到区块链系统中，形成可编程金融，其中以智能合约为代表。

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注意事项：

用户在平台上的有效行为，比如消费行为被记录在区块链上，确权的同时，分配相应的数据权益通证OLO给用户。OLO既可用于换购整个生态里的商品及服务，又可以与其它主流数字货币进行兑换，用于变现。这样一种激励方式就促使用户贡献更多有价值的数据。

中小企业通过API接口加入生态系统，用OLO购买大用户，大数据，大流量，从而实现精准营销，扩大企业规模。整个过程，用户数据是经过脱敏处理的，所以不用担心隐私泄露的问题，最终构建出一个用户与企业利益共享、价值升值的大数据交易平台，打通用户与企业发展的商业模式鸿沟。

而OLO作为一种背靠数据资产的通证（同token），代表着大数据不断沉淀的价值，数据越沉淀就越有价值，所以OLO本身就有价值。

㈦ 大数据专业主要学什么课程

大数据专业的职业发展主要分为3个方向：
1、大数专据开发方向; 所涉及版属的职业岗位为：大数权据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；
以最基础的大数据开发为例，入门最低薪资可达8K-1W，且该行业的薪资增长率极高。据某求职网站薪资显示，资深大数据工程师的平均在50K/月，可谓非常有“钱景”了。