了解大数据流程能否提升决策效率

在现代社会，大数据已经成为企业运营和管理中的重要工具。通过对大量复杂数据的收集、存储、处理和分析，大数据可以帮助企业更好地理解市场动态，优化业务流程，并最终提高决策质量。但是，对于想要学习大数据的人来说，首先要搞清楚的是“大数据一般是学什么”。

大数据：一个全新的领域

所谓的大数据，就是指那些体量庞大的、结构化和非结构化的信息集合。这些信息可能来自社交媒体、传感器设备或其他任何能够产生数字记录的地方。大规模的数据库需要高性能计算（HPC）系统来处理，这些系统通常由分布式计算框架构成，如Hadoop等。

学习大数据的目的

学习大数据不仅仅是为了技术上的掌握，更重要的是为了能够应用这些知识来解决实际问题。在这个过程中，我们需要了解如何将大量复杂且多样性的信息转换为有价值的见解，从而支持业务决策。这意味着我们必须具备从海量数據中提取有用见解所需的一系列技能。

技能组合

统计学：这是基础技能之一，它提供了处理和分析大量数據的理论框架。

编程：特别是在Python, R, SQL等语言上，有助于实现算法并与数据库交互。

机器学习：这是一种数学方法，可以自动识别模式并做出预测。

商业智能（BI）:** 这涉及到创建报告和仪表板，以便非技术用户也能理解复杂分析结果。

项目管理：在实践中实施这些技术时，有效管理项目至关重要。

专业角色

不同行业需要不同的专业人士来应对他们独特的问题。例如：

数据科学家，他们专注于从原始数據到洞察力的整个过程。

数据工程师，他们负责设计、大规模部署以及维护用于存储和检索数據的大型平台，如AWS或Azure中的S3桶或Blob存储服务。

商业智能开发者，他们主要关注创建用户界面，使得非技术用户能够轻松访问关键洞察力。

实践与理论结合

在实践中，将理论知识应用到现实世界的问题上非常关键。这包括使用现有的工具进行实验，以及不断更新自己的技能以适应快速变化的大型环境。此外，与同行合作也是必不可少的一部分，因为它可以扩展视野并激发新想法。

总结来说，“大データ”是一个包含许多子领域如机器学习、深度学习、高级统计分析等的一个广泛主题。而想要真正掌握这一领域，不仅要有扎实的基础，还要具备持续更新自己知识库的心态，并且不断练习将这种知识应用到实际工作中去。