大數據是指無法在一定時間範圍内用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資産。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。
大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種産業，那麼這種産業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬币的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托雲計算的分布式處理、分布式數據庫和雲存儲、虛拟化技術。
随着雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間内的數據。适用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
大數據作為一門基礎科學，無論在數據開發及分析、物聯網和人工智能算法訓練領域，都有着核心技術和職位訴求，那麼開發方向都有哪些對口的工作職位呢？
1、大數據工程師，大數據開發工程師，大數據維護工程師，大數據研發工程師，大數據架構師等；
2、大數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家，大數據挖掘師，大數據算法師等；
3、大數據運維工程師等。
随着國家重視大數據，政府扶持大數據，大數據在企業中生根發芽，開花結果。未來三至五年，中國需要180萬數據人才，但目前隻有約30萬人。所以市場需求大，就業前景也很好。
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