BIGDATA

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如，在一天监控视频中，我们只关心宋宋老师晚上在床上健身那一分钟，如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

1、O2O：百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力，助力商家精细化运营，提升销量。

2、零售：探索用户价值，提供个性化服务解决方案；贯穿网络与实体零售，携手创造极致体验。经典案例，子尿布+啤酒。

3、旅游：深度结合大数据能力与旅游行业需求，共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。

4、商品广告推荐：给用户推荐访问过的商品广告类型

5、保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。

6、金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。

7、房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。

8、移动联通：根据用户年龄、职业、消费情况，分析统计哪种套餐适合哪类人群。对市场人群精准定制。

9、人工智能

1、党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。

2、国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目前，我国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。

3、2017年北京大学、中国人民大学、北京邮电大学等25所高校成功申请开设大数据课程。

4、大数据属于高新技术，大牛少，升职竞争小；

5、在北京大数据开发工程师的平均薪水已经到17800元（数据统计来职友集），而且目前还保持强劲的发展势头。