大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)分析師該了解哪些事情

大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)分析師該了解哪些事情

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近幾年來，大數(shù)據(jù)養(yǎng)精蓄銳，從剛開始的無人談及，到現(xiàn)在的盛行談論，就這樣走進了公眾的視野。什么是大數(shù)據(jù)呢?對于數(shù)據(jù)分析師，它有意味著什么?處在人人高談的大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析師該了解哪些內容，本文將為您解答。

用Google搜索了一下“BigData”，得到了19,600,000個結果……而使用同樣的詞語，在兩年前你幾乎搜索不到什么內容，而現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的內容被大肆宣傳，內容多得讓人眼花繚亂。而這些內容主要是來自IBM、麥肯錫和O’Reilly ，大多數(shù)文章都是基于營銷目的的夸夸其談，對真實的情況并不了解，有些觀點甚至是完全錯誤的。我問自己…… 大數(shù)據(jù)之于數(shù)據(jù)分析師，它意味著什么呢?如下圖所示，谷歌趨勢顯示，與“網站分析”(web analytics)和”商業(yè)智能”(business intelligence)較為平穩(wěn)的搜索曲線相比，“大數(shù)據(jù)”(big data)的搜索量迎來了火箭式的大幅度增長。

被神話的大數(shù)據(jù)

Gartner把“大數(shù)據(jù)”的發(fā)展階段定位在“社交電視”和“移動機器人”之間，正向著中部期望的高峰點邁進，而現(xiàn)在是達到較為成熟的階段前的二至五年。這種定位有著其合理性。各種奏唱著“大數(shù)據(jù)”頌歌的產品數(shù)量正在迅速增長，大眾媒體也進入了“大數(shù)據(jù)”主題的論辯中，比如紐約時報的“大數(shù)據(jù)的時代“，以及一系列在福布斯上發(fā)布的題為” 大數(shù)據(jù)技術評估檢查表“的文章。

進步的一面體現(xiàn)在

，大數(shù)據(jù)的概念正在促使內部組織的文化發(fā)生轉變，對過時的“商務智能”形成挑戰(zhàn)，并促進了“分析”意識的提升。

基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新技術可以很容易地被應用到類似數(shù)據(jù)分析的各種環(huán)境中。值得一提的是，企業(yè)組織通過應用先進的業(yè)務分析，業(yè)務將變得更廣泛、更復雜，價值也更高，而傳統(tǒng)的網站分析受到的關注將會有所減弱。

大數(shù)據(jù)的定義

什么是“大數(shù)據(jù)”，目前并沒有統(tǒng)一的定義。維基百科提供的定義有些拙劣，也不完整：“ 大數(shù)據(jù)，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過主流的工具，在合理的時間內擷取、管理、處理、并整理成為人們所能解讀的信息 “。

IBM 提供了一個充分的簡單易懂的概述：

大數(shù)據(jù)有以下三個特點：大批量(Volume)、高速度(Velocity)和多樣化(Variety) 。 大批量 – 大數(shù)據(jù)體積龐大。企業(yè)里到處充斥著數(shù)據(jù)，信息動不動就達到了TB級，甚至是PB級。 高速度 – 大數(shù)據(jù)通常對時間敏感。為了最大限度地發(fā)揮其業(yè)務價值，大數(shù)據(jù)必須及時使用起來。 多樣化 – 大數(shù)據(jù)超越了結構化數(shù)據(jù)，它包括所有種類的非結構化數(shù)據(jù)，如文本、音頻、視頻、點擊流、日志文件等等都可以是大數(shù)據(jù)的組成部分。 MSDN的布萊恩·史密斯在IBM的基礎上增加了第四點： 變異性 – 數(shù)據(jù)可以使用不同的定義方式來進行解釋。不同的問題需要不同的闡釋。

從技術角度看大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)包括了以下幾個方面：數(shù)據(jù)采集、存儲、搜索、共享、分析和可視化，而這些步驟在商務智能中也可以找到。在皮特·沃登的“ 大數(shù)據(jù)詞匯表 “中，囊括了60種創(chuàng)新技術，并提供了相關的大數(shù)據(jù)技術概念的簡要概述。

獲取 ：數(shù)據(jù)的獲取包括了各種數(shù)據(jù)源、內部或外部的、結構化或非結構化的數(shù)據(jù)。“大多數(shù)公共數(shù)據(jù)源的結構都不清晰，充滿了噪音，而且還很難獲得。” 技術： Google Refine、Needlebase、ScraperWiki、BloomReach 。

序列化：“你在努力把你的數(shù)據(jù)變成有用的東西，而這些數(shù)據(jù)會在不同的系統(tǒng)間傳遞，并可能存儲在不同節(jié)點的文件中。這些操作都需要某種序列化，因為數(shù)據(jù)處理的不同階段可能需要不同的語言和API。當你在處理非常大量的記錄時，該如何表示和存儲數(shù)據(jù)，你所做的選擇對你的存儲要求和性能將產生巨大影響。 技術： JSON、BSON、Thrift、Avro、Google Protocol Buffers 。

存儲 ：“大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理操作使用了全新的方式來訪問數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的文件系統(tǒng)并不適用。它要求數(shù)據(jù)能即時大批量的讀取和寫入。效率優(yōu)先，而那些有助于組織信息的易于用戶使用的目錄功能可能就顯得沒那么重要。因為數(shù)據(jù)的規(guī)模巨大，這也意味著它需要被存儲在多臺分布式計算機上。“ 技術： Amazon S3、Hadoop分布式文件系統(tǒng) 。

服務器 ：“云”是一個非常模糊的術語，我們可能對它所表示的內容并不很了解，但目前在計算資源的可用性方面已有了真正突破性的發(fā)展。以前我們都習慣于購買或長期租賃實體機器，而現(xiàn)在更常見的情況是直接租用正運行著虛擬實例的計算機來作為服務器。這樣供應商可以以較為經濟的價格為用戶提供一些短期的靈活的機器租賃服務，這對于很多數(shù)據(jù)處理應用程序來說這是再理想不過的事情。因為有了能夠快速啟動的大型集群，這樣使用非常小的預算處理非常大的數(shù)據(jù)問題就可能成為現(xiàn)實。“ 技術： Amazon EC2、Google App Engine、Amazon Elastic Beanstalk、Heroku 。

NoSQL：在IT行為中，NoSQL(實際上意味著“不只是SQL”)是一類廣泛的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，它與關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)的傳統(tǒng)模型有著一些顯著不同，而最重要的是，它們并不使用SQL作為其主要的查詢語言。這些數(shù)據(jù)存儲可能并不需要固定的表格模式，通常不支持連接操作，也可能無法提供完整的ACID(原子性—Atomicity、一致性—Consistency、隔離性—Isolation、持久性—Durability)的保證，而且通常從水平方向擴展(即通過添加新的服務器以分攤工作量，而不是升級現(xiàn)有的服務器)。 技術： Apache Hadoop、Apache Casandra、MongoDB、Apache CouchDB、Redis、BigTable、HBase、Hypertable、Voldemort 。

處理 ：“從數(shù)據(jù)的海洋中獲取你想要的簡潔而有價值的信息是一件挑戰(zhàn)性的事情，不過現(xiàn)在的數(shù)據(jù)系統(tǒng)已經有了長足的進步，這可以幫助你把數(shù)據(jù)集到轉變成為清晰而有意義的內容。在數(shù)據(jù)處理的過程中你會遇上很多不同的障礙，你需要使用到的工具包括了快速統(tǒng)計分析系統(tǒng)以及一些支持性的助手程序。“ 技術： R、Yahoo! Pipes、Mechanical Turk、Solr/ Lucene、ElasticSearch、Datameer、Bigsheets、Tinkerpop 。 初創(chuàng)公司： Continuuity、Wibidata、Platfora 。

MapReduce ：“在傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫的世界里，在信息被加載到存儲器后，所有的數(shù)據(jù)處理工作才能開始，使用的是一門專用的基于高度結構化和優(yōu)化過的數(shù)據(jù)結構的查詢語言。這種方法由Google首創(chuàng)，并已被許多網絡公司所采用，創(chuàng)建一個讀取和寫入任意文件格式的管道，中間的結果橫跨多臺計算機進行計算，以文件的形式在不同的階段之間傳送。“ 技術： Hadoop和Hive、Pig、Cascading、Cascalog、mrjob、Caffeine、S4、MapR、Acunu、Flume、Kafka、Azkaban、Oozie、Greenplum 。

自然語言處理 ：“自然語言處理(NLP)……重點是利用好凌亂的、由人類創(chuàng)造的文本并提取有意義的信息。” 技術： 自然語言工具包Natural Language Toolkit、Apache OpenNLP、Boilerpipe、OpenCalais。

機器學習：“機器學習系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)作出自動化決策。系統(tǒng)利用訓練的信息來處理后續(xù)的數(shù)據(jù)點，自動生成類似于推薦或分組的輸出結果。當你想把一次性的數(shù)據(jù)分析轉化成生產服務的行為，而且這些行為在沒有監(jiān)督的情況下也能根據(jù)新的數(shù)據(jù)執(zhí)行類似的動作，這些系統(tǒng)就顯得特別有用。亞馬遜的產品推薦功能就是這其中最著名的一項技術應用。“ 技術： WEKA、Mahout、scikits.learn、SkyTree 。

可視化 ：“要把數(shù)據(jù)的含義表達出來，一個最好的方法是從數(shù)據(jù)中提取出重要的組成部分，然后以圖形的方式呈現(xiàn)出來。這樣就可以讓大家快速探索其中的規(guī)律而不是僅僅籠統(tǒng)的展示原始數(shù)值，并以此簡潔地向最終用戶展示易于理解的結果。隨著Web技術的發(fā)展，靜態(tài)圖像甚至交互式對象都可以用于數(shù)據(jù)可視化的工作中，展示和探索之間的界限已經模糊。“ 技術： GraphViz、Processing、Protovis、Google Fusion Tables、Tableau 。

大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

最近舉行的世界經濟論壇也在討論大數(shù)據(jù)，會議確定了一些大數(shù)據(jù)應用的機會，但在數(shù)據(jù)共用的道路上仍有兩個主要的問題和障礙。

1.隱私和安全

正如Craig Ludloff在“隱私和大數(shù)據(jù)“的專題中所提到的，一個難以避免的危機正在形成，大數(shù)據(jù)將瓦解并沖擊著我們生活的很多方面，這些方面包括私隱權、政府或國際法規(guī)、隱私權的安全性和商業(yè)化、市場營銷和廣告……試想一下歐盟的cookie法規(guī)，或是這樣的一個簡單情景，一個公司可以輕易地在社交網絡上收集各種信息并建立完整的資料檔案，這其中包括了人們詳細的電子郵箱地址、姓名、地理位置、興趣等等。這真是一件嚇人的事情!

2.人力資本

麥肯錫全球研究所的報告顯示 ，美國的數(shù)據(jù)人才的缺口非常大，還將需要140,000到190,000個有著“深度分析”專業(yè)技能的工作人員和1.500個精通數(shù)據(jù)的經理。尋找熟練的“網站分析”人力資源是一個挑戰(zhàn)，另外，要培養(yǎng)自己的真正擁有分析技能的人員，需要學習的內容很多，這無疑是另一個大挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)造

很多大數(shù)據(jù)的內容都提及了價值創(chuàng)造、競爭優(yōu)勢和生產率的提高。要利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值，主要有以下六種方式。

透明度 ：讓利益相關人員都可以及時快速訪問數(shù)據(jù)。實驗 ：啟用實驗以發(fā)現(xiàn)需求，展示不同的變體并提升效果。隨著越來越多的交易數(shù)據(jù)以數(shù)字形式存儲，企業(yè)可以收集更準確、更詳細的績效數(shù)據(jù)。決策支持 ：使用自動化算法替換/支持人類決策，這可以改善決策，減少風險，并發(fā)掘被隱藏的但有價值的見解。創(chuàng)新 ：大數(shù)據(jù)有助于企業(yè)創(chuàng)造出新的產品和服務，或提升現(xiàn)有的產品和服務，發(fā)明新的商業(yè)模式或完善原來的商業(yè)模式。細分 ：更精細的種群細分，可以帶來不同的自定義行為。

工業(yè)領域的增長 ：有了足夠的和經過適當培訓的人力資源，那些重要的成果才會成為現(xiàn)實并產生價值。

數(shù)據(jù)分析的機會領域

當“網站分析”發(fā)展到“數(shù)據(jù)智能“，毫無疑問，數(shù)據(jù)分析人員也工作也應該發(fā)生一些轉變，過去的工作主要是以網站為中心并制定渠道的具體戰(zhàn)術，而在將來則需要負責更具戰(zhàn)略性的、面向業(yè)務和(大)數(shù)據(jù)專業(yè)知識的工作。

數(shù)據(jù)分析師的主要關注點不應該是較低層的基礎設施和工具開發(fā)。以下幾點是數(shù)據(jù)分析的機會領域：

處理：掌握正確的工具以便可以在不同條件下(不同的數(shù)據(jù)集、不同的業(yè)務環(huán)境等)進行高效的分析。目前網站分析專家們最常用的工具無疑是各類網站分析工具，大多數(shù)人并不熟悉商業(yè)智能和統(tǒng)計分析工具如Tableau、SAS、Cognos等的使用。擁有這些工具的專業(yè)技能將對數(shù)據(jù)分析人員的發(fā)展大有好處。

NLP：學習非結構化數(shù)據(jù)分析的專業(yè)技能，比如社交媒體、呼叫中心日志和郵件的數(shù)據(jù)多為非結構化數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)處理的角度來看，在這個行業(yè)中我們的目標應該是確定和掌握一些最合適的分析方法和工具，無論是社會化媒體情感分析還是一些更復雜的平臺。

可視化 ：掌握儀表板的展示技能，或者寬泛點來說，掌握數(shù)據(jù)可視化的技術是擺在數(shù)據(jù)分析師面前一個明顯的機會(注：不要把數(shù)據(jù)可視化與現(xiàn)在網絡營銷中常用的“信息圖”infographics相混淆)。

行動計劃

在大數(shù)時代，其中一個最大的挑戰(zhàn)將是滿足需求和技術資源的供給。當前的“網站分析”的基礎普遍并不足夠成熟以支持真正的大數(shù)據(jù)的使用，填補技能差距，越來越多的“網站分析師”將成長為“數(shù)據(jù)分析師”。

2021年，前端，移動開發(fā)，后端，我該選哪個？

請先給出明確答復：推薦選前端開發(fā)，web前端可以說前途不可限量！

解釋原因：

現(xiàn)在的Web前端技術可以說是越來越成熟了，Web前端市場也非常的火爆，Web前端人才也是異常的緊缺。再者，由于互聯(lián)網的崛起，Web前端技術的不斷發(fā)展，也占據(jù)了互聯(lián)網的一席之地。

那為什么說Web前端無可限量呢？國外著名的自媒體平臺facebook，相信大家多多少少知道一點，也用過一點，它就是Web前端技術的產物，完全基于前端框架打造出來的平臺。再者，大家常用的外賣平臺餓了么，它旗下的部分產品就是基于Web前端技術的。像淘寶，百度，阿里等等，都已經將Web前端技術打入到了自己的產品中。

前端開發(fā)行業(yè)薪資水平呈上漲趨勢，Web前端開發(fā)早已不是做帶動畫的下拉菜單的時代了，他們已成為互聯(lián)網主宰者，各行業(yè)都用其開發(fā)互聯(lián)網應用。但目前整互聯(lián)網行業(yè)的Web前端開發(fā)工程師緊俏，企業(yè)正高薪求才，薪資待遇一漲再漲 ！

Web前端技術可以說是越來越成熟了，Web前端市場也非常的火爆，Web前端人才也是異常的緊缺。再者，Web前端行業(yè)也是無可限量。由于互聯(lián)網的崛起，Web前端技術的不斷發(fā)展，也占據(jù)了互聯(lián)網的一席之地。

Web前端開發(fā)工程師已經成為發(fā)展中的職業(yè)香饃饃。幾乎整個互聯(lián)網行業(yè)都缺Web前端工程師，無論是剛起步的創(chuàng)業(yè)公司，還是上市公司乃至巨頭，空缺一樣存在。優(yōu)秀的Web前端工程師簡直比大熊貓還稀少。

有無解決辦法：所以，還是很推薦你學習web前端的；如果真的想學習，可以了解一下北京尚學堂，我們是專門做編程培訓的，擁有極其豐厚的師資力量，帶給你不一樣的學習體驗。分享一下前端的知識框架，希望對你有所幫助：

大數(shù)據(jù)倉儲系統(tǒng)是什么？

什么才是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)相關的技術和工具非常多，給企業(yè)提供了很多的選擇。在未來，還會繼續(xù)出現(xiàn)新的技術和工具，如Hadoop分發(fā)、下一代數(shù)據(jù)倉庫等，這也是大數(shù)據(jù)領域的創(chuàng)新熱點。但是什么才是大數(shù)據(jù)可能很多人會認為數(shù)據(jù)量大就是大數(shù)據(jù)，其實不然所謂大數(shù)據(jù)是結合數(shù)據(jù)的條數(shù)＋單個數(shù)據(jù)文件的大小綜合衡量得出，而這其中則包括如何快速精準定位到單條數(shù)據(jù)和快速傳輸數(shù)據(jù)等多項相關技術。

那么我們企業(yè)到底該選用什么技術？才能保證我們的系統(tǒng)或者軟件擺脫大數(shù)據(jù)的瓶頸呢？

可能大家都知道TDWI(數(shù)據(jù)倉庫研究所)對現(xiàn)有的大部分技術和工具進行了調查，以現(xiàn)在及未來三年內企業(yè)接受度和增長率兩個維度進行劃分，這些技術和工具可分成四類。

從中分析得出企業(yè)最需要關注的是第1類中的技術和工具，它們最有可能成為最佳的實施工具，有很多人認為這代表了大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展方向。我們認為這是一個誤區(qū)。

對于我們真實使用及使用過程中，只有基于云的數(shù)據(jù)分析及分布式平臺進行數(shù)據(jù)處理才能趨于完善。

很多企業(yè)越來越希望能將自己的各類應用程序及基礎設施轉移到云平臺上。就像其他IT系統(tǒng)那樣，大數(shù)據(jù)的分析工具和數(shù)據(jù)庫也將走向云計算。云計算不單單是硬件的疊加，它必須結合分布式內核調用和內存計算，同時如果你想更快速的定位那就需要將算法遷入其中。

云計算能為大數(shù)據(jù)帶來哪些變化呢?

首先云計算為大數(shù)據(jù)提供了可以彈性擴展、相對便宜的存儲空間和計算資源（請記住這不單單說的是硬件的疊加，我們的要考慮的是軟件層面的控制和管理，線程池／內存鎖／域空間／層級都是必可少的考慮因素），使得中小企業(yè)也可以像亞馬遜一樣通過云計算來完成大數(shù)據(jù)分析。

其次，云計算IT資源龐大、分布較為廣泛，是異構系統(tǒng)較多的企業(yè)及時準確處理數(shù)據(jù)的有力方式，甚至是唯一的方式。（此時的傳輸效率就會成為我們應該去考慮的問題，量子數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)為我么提供了非常好的解決方案）

當然，大數(shù)據(jù)要走向云計算，還有賴于數(shù)據(jù)通信帶寬的提高和云資源池的建設，需要確保原始數(shù)據(jù)能遷移到云環(huán)境以及資源池可以隨需彈性擴展。

數(shù)據(jù)分析集逐步擴大，企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫將成為主流如現(xiàn)有的NOSQL，內存性數(shù)據(jù)庫等，更加便宜和迅速，成為企業(yè)業(yè)務經營的好助手，甚至可以改變許多行業(yè)的經營方式。

輿情早報網大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式與架構

我們不得不承認云計算及其分布式結構是重要途徑大數(shù)據(jù)處理技術正在改變目前計算機的運行模式，正在改變著這個世界：它能處理幾乎各種類型的海量數(shù)據(jù)，無論是微博、文章、電子郵件、文檔、音頻、視頻，還是其它形態(tài)的數(shù)據(jù)；它工作的速度非常快速：實際上幾乎實時；它具有普及性：因為它所用的都是最普通低成本的硬件，而云計算它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計算力、存儲空間和信息服務。云計算及其技術給了人們廉價獲取巨量計算和存儲的能力，云計算分布式架構能夠很好地支持大數(shù)據(jù)存儲和處理需求。這樣的低成本硬件+低成本軟件+低成本運維，更加經濟和實用，使得大數(shù)據(jù)處理和利用成為可能。但這只是從投入來說我們可以有更多的彈性。

大數(shù)據(jù)的存儲和管理----云數(shù)據(jù)庫的必然

很多人認為NoSQL就是云數(shù)據(jù)庫，因為其處理數(shù)據(jù)的模式完全是分布于各種低成本服務器和存儲磁盤，因此它可以幫助網頁和各種交互性應用快速處理過程中的海量數(shù)據(jù)。

它采用分布式技術結合了一系列技術，可以對海量數(shù)據(jù)進行實時分析，滿足了大數(shù)據(jù)環(huán)境下一部分業(yè)務需求。

但我說這是一個錯誤，至少不是完整的，不能或無法徹底解決大數(shù)據(jù)存儲管理需求。不可否認云計算對關系型數(shù)據(jù)庫的發(fā)展將產生巨大的影響，而絕大多數(shù)大型業(yè)務系統(tǒng)（如銀行、證券交易等）、電子商務系統(tǒng)所使用的數(shù)據(jù)庫還是基于關系型的數(shù)據(jù)庫，隨著云計算的大量應用，勢必對這些系統(tǒng)的構建產生影響，進而影響整個業(yè)務系統(tǒng)及電子商務技術的發(fā)展和系統(tǒng)的運行模式。

而基于關系型數(shù)據(jù)庫服務的云數(shù)據(jù)庫產品將是云數(shù)據(jù)庫的主要發(fā)展方向，云數(shù)據(jù)庫（CiiDB），提供了海量數(shù)據(jù)的并行處理能力和良好的可伸縮性等特性，提供同時支持在在線分析處理（ CRD）和在線事務處理(CRD) 能力，提供了超強性能的數(shù)據(jù)庫云服務，并成為集群環(huán)境和云計算環(huán)境的理想平臺。它是一個高度可擴展、安全和可容錯的軟件系統(tǒng)，客戶能通過整合降低IT成本，管理位于多個數(shù)據(jù)，提高所有應用程序的性能和實時性做出更好的業(yè)務決策服務。

我們認為CII分布式結構粒度數(shù)據(jù)結構數(shù)據(jù)倉庫才是大數(shù)據(jù)處理的未來。它包含量子數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)（有效解決數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i）/高效壓縮系統(tǒng)（壓縮比例128:1）／云智能粒度層級分布式系統(tǒng)。

當人們從大數(shù)據(jù)分析中嘗到甜頭以后，數(shù)據(jù)分析集就會逐步擴大。目前大部分的企業(yè)所分析的數(shù)據(jù)量一般以TB為單位。按照目前數(shù)據(jù)的發(fā)展速度，很快將會進入PB時代。特別是目前在100-500TB和500+TB范圍的分析數(shù)據(jù)集的數(shù)量會呈3倍或4倍增長。

隨著數(shù)據(jù)分析集的擴大，以前部門層級的數(shù)據(jù)集市將不能滿足大數(shù)據(jù)分析的需求，它們將成為企業(yè)級數(shù)據(jù)庫(EDW)的一個子集。有一部分用戶已經在使用企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，未來這一占比將會更高。傳統(tǒng)分析數(shù)據(jù)庫可以正常持續(xù)，但是會有一些變化，一方面，數(shù)據(jù)集市和操作性數(shù)據(jù)存儲(ODS)的數(shù)量會減少，另一方面，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫廠商會提升它們產品的數(shù)據(jù)容量，細目數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)類型，以滿足大數(shù)據(jù)分析的需要。

這就是我們所說的分布式結構粒度數(shù)據(jù)結構數(shù)據(jù)倉庫，而如何做好大數(shù)據(jù)處理，輿情早報網已經做到了。

前端和后端哪個好？前端有哪些優(yōu)勢？

如何選擇前端還是后端選擇的最大依據(jù)是興趣愛好，如果喜歡研究一些底層的東西，想著探究一些問題的本質，如果具備這種性格適合做后臺的開發(fā)，后臺的研發(fā)開始階段相對來講入門難點，因為需要掌握一些框架，隨著時間的推移越做越有感覺。

前端一般入門比較快，因為一個網頁效果很快就能展示出來，前端能做的人很多，能做好的人不多主要javascript這種腳本語言博大精深，想要掌握精通是一件非常難得事情，很多編程語言都有一種特性，越是入門容易的后面越難成為高手，越是看似入門非常難反而容易做的非常好。

所以如何選擇還是根據(jù)自己的興趣走，有了興趣可能更加容易干的長久，畢竟興趣是第一老師，現(xiàn)在很多程序員開始對于編程并不感興趣，有的人做的時間長了慢慢積累成興趣了，有的人做了很長時間還是咬牙頂著，不感興趣想辦法培養(yǎng)出興趣來，有了興趣至于從事前端還是后臺都不是多大的事情，做了幾年程序之后再想切換到別的崗位也不是多大的事情，編程的套路大同小異。

至于前端有哪些優(yōu)勢？

優(yōu)勢一：擁有超高性價比，輕松維護

開發(fā)成本也不高，使用起來十分的方便。響應式網站可以根據(jù)不同的設備自動進行內容的布局調整，只需擁有一個就可以兼容所有的終端設備，不用再像過去那樣為不同的設備開發(fā)不同版本的網站或者手機APP，投入巨大不說，不同版本的多個網站管理起來也是十分復雜，人力和財力都投入巨大。有了響應式網站，管理變得十分簡單，只需一次編輯，任何設備上都可以同時看到更新。

優(yōu)勢二：從前端開發(fā)效率、網頁效果等方面來看，深受歡迎

而從前端開發(fā)效率、網頁效果等方面來看，Amaze UI躋身成為國內領先水平，并深受國內廣大中小站長的歡迎。與此同時，Amaze UI已經為計蒜客、蹭課助手等網站制作了風格酷炫，調性凸顯的跨屏網站，并且登上了開源中國、SegmentFault 、CSDN、Gitcafe、前端亂燉等各大開發(fā)者社區(qū)頭條。

優(yōu)勢三：擁有出色的、人性化的用戶體驗

響應式網站可以自動偵測設備屏幕的大小，對網站的內容和布局靈活調整，讓網站在任何設備上都有令人驚艷的顯示效果。一個可以自由在任何設備上輕松訪問的網站毫無疑問比一個只能在特定設備上瀏覽的網站更能取悅客戶，留住客戶的心。

如今，“瀏覽器”這個概念在移動時代已經完全不同了。微信、百度App、微博都是"瀏覽器"，

優(yōu)勢四：受互聯(lián)網發(fā)展趨勢影響，前端未來發(fā)展無限

就未來互聯(lián)網發(fā)展趨勢來看，H5無疑前景無限，優(yōu)勢明顯，無論是擇業(yè)，跳行，還是繼續(xù)深造都是不錯的選擇。換句話說，如果說掌握(或者某些簡歷里自稱的精通) HTML+CSS+JavaScript，了解后端知識，只是 60 分的合格前端;那么要想成為受追捧、拿高薪的 80 分優(yōu)秀前端，要對業(yè)務需求和、架構設計有真正的運用;而 100 分的頂級前端，則必須要能夠兼顧技術和設計，更接近以前端開發(fā)為主的全棧工程師了。

好了，說了這么多關于前端的內容，接下來該談談如何學前端了？

零基礎學前端的話，這些書籍資料可以參考一下：

1、《JavaScript高級程序設計(第3版) 紅皮書 》，適合有一定編程經驗的Web應用開發(fā)人員閱讀，也可作為高校及社會實用技術培訓相關專業(yè)課程的教材。

2、《JavaScript權威指南(第6版)》 犀牛書，本書不僅適合初學者系統(tǒng)學習，也適合有經驗的 JavaScript 開發(fā)者隨手翻閱。

3、《JavaScript DOM編程藝術 (第2版)》，本書在簡潔明快地講述JavaScript和DOM的基本知識之后，通過幾個實例演示了專業(yè)水準的網頁開發(fā)技術，透徹闡述了平穩(wěn)退化等一批至關重要的 JavaScript編程原則和最佳實踐，并全面探討了HTML5以及jQuery等JavaScript庫。

4、《CSS權威指南(第三版)》，不管你是一個有經驗的Web開發(fā)人員還是一個徹底的初學者，《CSS權威指南(第3版)》都是你的CSS學習源泉。

5、《JavaScript設計模式》，適合JavaScript初學者、前端設計者、JavaScript程序員學習，也可以作為大專院校相關專業(yè)師生的學習用書，以及培訓學校的教材。

6、《你不知道的JavaScript(上中下卷) 》，本書既適合JavaScript語言初學者了解其精髓，又適合經驗豐富的JavaScript開發(fā)人員深入學習。

7、《Vue.js權威指南》，該書內容全面，講解細致，示例豐富，適用于各層次的開發(fā)者。

學習路線：

第1階段：前端頁面重構(4周)

內容包含了：(PC端網站布局項目、HTML5+CSS3基礎項目、WebApp頁面布局項目)

第2階段：JavaScript高級程序設計(5周)

內容包含：(原生JavaScript交互功能開發(fā)項目、面向對象進階與ES5/ES6應用項目、JavaScript工具庫自主研發(fā)項目)

第3階段：PC端全棧項目開發(fā)(3周)

內容包含：(jQuery經典交互特效開發(fā)、HTTP協(xié)議、Ajax進階與PHP/JAVA開發(fā)項目、前端工程化與模塊化應用項目、PC端網站開發(fā)項目、PC端管理信息系統(tǒng)前端開發(fā)項目)

第4階段：移動端項目開發(fā)(6周)

內容包含：(Touch端項目、微信場景項目、應用Angular+Ionic開發(fā)WebApp項目、應用Vue.js開發(fā)WebApp項目、應用React.js開發(fā)WebApp項目)

第5階段：混合(Hybrid,ReactNative)開發(fā)(1周)

內容包含：(微信小程序開發(fā)、ReactNative、各類混合應用開發(fā))

第6階段：NodeJS全棧開發(fā)(1周)

內容包括：(WebApp后端系統(tǒng)開發(fā)、一、NodeJS基礎與NodeJS核心模塊二、Express三、noSQL數(shù)據(jù)庫)

視頻教程：

網頁鏈接

當前題目：nosql助手,nosql工具
標題路徑：http://chinadenli.net/article12/dseigdc.html

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