简单来说，大数据就是结构化的传统数据再加上非结构化的新数据。那么传统数据和新数据又是什么呢？传统数据就是IT业务系统里面的数据，如客户资料、财务数据等。这些数据是结构化的，量也不是特别大，一般只是TB级。对比传统数据，还有一种叫“新数据”，是来源于社区网络、互联网等渠道，包括文本、图片、音频、视频等非结构化的数据。目前全世界75%以上都是非结构化数据，而且还一直呈现爆炸性的增长。

常见的大数据应用领域：
1、理解客户满足客户服务需求

大数据应用目前在这领域是最广为人知的。通过大数据分析更好的了解客户以及用户的爱好和行为。企业非常喜欢通过在线客服系统搜集用户社交方面的数据、浏览器的日志、各类文本和传感器的数据，从而更加全面的了解客户，建立出数据模型进行预测。

2、业务流程优化

大数据可以帮助业务流程的优化通过社交媒体数据、业务数据、网络搜索数据等等挖掘出有价值的数据，目前大数据的应用最广泛的就是物联网和人力资源行业;例如物联网行业，优化供应链以及配送路线根据地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据来优化配送路线;例如人力资源行业，有海量的候选人信息及企业信息需要通过大数据的分析来进行优化快速的匹配候选人及企业，识别并筛选重复、无效简历，让人、岗适配。

3、大数据改善日常生活

大数据不只是应用于企业和政府，同样也适用于生活当中的每个人。可以利用穿戴的装备(如智能手表、智能手环、智能脚环)生成最新的数据，根据我们的心率、压力以及作息数据来追踪健康情况;而且还可以利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助有需要的人匹配合适的对象。

4、提高医疗研发质量

大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测可以帮助医生更好的救助婴儿。

5、提高体育成绩

现在运动员在训练的时候都会应用大数据分析技术。如用于球类运动的IBM SlamTracker工具，使用视频分析来追踪及分析足球或棒球比赛中每个球员的表现，而运动器材中的传感器技术可以通过比赛实时数据分析，进而改进运动器材及场地设施;很多精英运动队还会追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠质量改善餐食及训练方式让运动员达到合适的竞技状态。

6、优化性能

大数据分析还可以让机器设备在应用上更加智能化和自主化。例如大数据工具被谷歌公司利用研发谷歌自动驾驶汽车，丰田的普瑞维亚就配有相机、GPS以及传感器，以期实现无人安全驾驶;另外大数据工具还可以应用优化智能电话。

7、保障城市安全

大数据现在已经广泛应用到城市安全和执法的过程中。如目前与我们息息相关防疫用的健康码、行程卡，企业则应用大数据技术进行防御网络攻击，警察应用大数据工具抓捕罪犯，银行应用大数据工具来防止欺诈性交易等。

8、改善城市交通

大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况，目前大部分一二线城市都在进行大数据的试点。

9、金融交易

大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买进还是卖出。

时势造英雄，对个人而言亦是如此。跟随趋势，找准自己未来发力的赛道，在合适的时间干合适的事，就是抓住自己的未来。

而行业研究就是为了得出面向未来的结论。所以，了解行业趋势，太重要了。

在互联网时代，未来的机会在哪呢？

日前，北京大数据研究院联合大数据分析与应用技术国家工程实验室、北京治数科技有限公司共同发布了《2022年中国大数据产业发展指数报告》。

研究团队在2020年、2021年连续发布大数据产业发展指数的基础上，深入调研了各地大数据政策环境、大数据产业和企业发展状况，基于自身企业库中收录的 7472 家大数据企业数据和相关合作方数据，对全国 31 个省级行政区（不包含港澳台地区）和 150个 重点城市的大数据产业发展情况进行综合评估。

从大数据产业发展省级得分来看，全国 31 个省级行政区（不包含港澳台地区）大数据产业发展水平差异和分化态势显著。

大数据产业发展前20强城市

△大数据产业发展指数城市排名散点图

从梯队和排名变化情况可以看出，城市大数据产业发展水平与城市综合发展水平呈正相关。

第一梯队优势明显，引领大数据产业发展
排名依次为北京、深圳、上海、广州、杭州5个城市。这些城市实力雄厚，大数据产业发展水平处于全国头部，指数排名稳居全国前五。

第二梯队追赶势头强劲，大数据产业规模扩大
排名依次为南京、天津、成都、苏州、合肥、重庆、武汉7个城市。

这些城市大数据产业发展指数相对集中，排名位次变化较大，市场竞争激烈，其中重庆、天津、成都排名上升较快，合肥、苏州、武汉等城市排名有所下滑。

第三梯队发展趋势良好，但仍有较大提升空间
排名依次为无锡、厦门、青岛、西安、珠海、郑州、福州、济南，这些城市大数据产业发展整体趋势较好，具有较大发展潜力和市场空间，需加快追赶步伐。

头部企业情况

*以上截图均来源《2022年中国大数据产业发展指数报告》，如侵删

从各地大数据上市公司市值情况来看，北京以 1.356 万亿元位居榜首，成为全国唯一超万亿元的城市，其次杭州、上海、深圳紧随其后，市值超五千亿元，其中杭州为 0.744 万亿元、上海为 0.578 万亿元、深圳为 0.569 万亿元；

从上市公司净利润来看，北京、杭州、深圳、天津、上海、青岛六个城市净利润超百亿元，其中，北京、天津、上海上升势头强劲，北京超越杭州和深圳，以 379.8 亿元领先于其他城市，天津和上海均跻身百亿净利润企业俱乐部。

大数据遍地开花
如何抓住学习机会？

从《2022年中国大数据产业发展指数报告》中，我们可以看到，现在大数据相关的产业已经在各个城市发展起来，产业规模也不断在扩大，相关行业对人才的需求量也在不断增加！

据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，预计2025年前大数据人才需求仍保持 30%-40% 的增速，行业人才需求量达到 250 万 。

不仅招聘需求多，大数据开发人才在各大城市的就业薪资也非常可观。

△数据来源职友集，如侵删

薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍（均为免费视频教程哈）

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台