實時大數據分析是一個新的趨勢

       大數據和會計是適應當今人工智能和大數據時代會計業務和會計信息日益呈現的海量數據處理、實時云計算、會計智能決策等新會計業務特征

        數據分析近年來越來越火，其實學習SQL或PythonHadoopHivesparkFlink之類的只是操縱數據的工具，最終目的是希望量化業務，并幫助企業實現成長

       伴隨著科學技術的發展，人類社會擁有的數據量不斷增長，每分每秒都產生和存儲著大量數據

       進入21世紀后，數據分析行業迅猛發展，越來越多的企業意識到大數據分析的重要性和發展潛力，與此同時，越來越多的傳統行業企業開始轉型升級，開始引入并發展自己的大數據分析部門及崗位

| 企服解答 大數據的起源是“互聯網”

    大數據集最早應用于IT行業，其主要特征是容量大、種類多、訪問速度快、應用價值高，目前正在迅速發展為對數量龐大、來源分散、格式多樣的數據進行收集、存儲和關聯分析，從中發現新知識

| 企服解答 大數據五大基本特點：數據量大、非結構化數據多樣性、數據增長速度快、數據有價值性、數據真實

    目前，不少人都會對大數據分析有著濃厚的興趣，那么什么是大數據分析？大數據分析是指對海量的數據進行分析

      當今互聯網時代，大數據越來越流行，不僅互聯網行業的人需要了解大數據相關知識，傳統行業的從業人員和普通大學生也應掌握一定的大數據知識，接下來小編就為大家帶來一份

       大數據工程師負責創建和維護分析基礎結構，這個結構可以支持數據世界中幾乎所有其他功能

       大數據管理和應用是屬于大數據這個行業的，在這個行業里，就業前景和薪水都很好；有個老生常談的問題是，女性在 互聯網大數據 方面沒有男人好找工作嗎？

大數據時代數據使用的關鍵是數據再利用

    一般比較成熟的公司里，數據分析工具不只是滿足業務分析和報表制作，像我現在給我們公司選型BI工具，是做全平臺全方位的數據處理，外源數據更新、實時抽取、性能優化等等都是非常關注的點

       在大數據處理過程中，數據庫提供了底層的支持，實現了海量數據的穩定存儲，為下一步數據的計算提供了支持

    大數據分析和數據分析這些年來一直是個高頻詞，很多人開始紛紛轉投這個領域，也有不少人開始躍躍欲試，想找準時機進入大數據或數據分析領域

        數據收集 是進行 大數據處理 的前提和必要條件，它在整個過程中占有重要地位

大數據的6大應用場景包括：城市交通管理、教育、生物醫學、智能家居、金融行業、零售業

隨著人們對數據分析的需求越來越高，數據大屏管理系統軟件也逐漸成為了各個企業和機構必不可少的工具

大數據的十大應用領域：1、客戶/人群定位；2、業務流程優化；3、個性化服務；4、醫療保健方向；5、競技體育分析；6、增強科學研究能力；7、優化機械設備性能；8、強化安全和執法能力；9、改善城市和國家建設

       大數據分析是指對大數據的分析

隨著企業的發展，人力資源管理越來越受到重視

在現代社會，數據已經成為了企業發展中非常重要的一部分

在現代社會，通訊技術的快速發展，使得人們的通訊方式越來越多樣化，尤其是手機通訊的普及，使得來電數據的統計和分析變得尤為重要

數據可以說明過去也可以說明將來，有的時候數據可以決定未來。

      大數據分析師可以說是天花板相對較高的職業，而且可遷移性相當強

       如今有個熱門職業叫“大數據分析師”，薪水比一般數據分析師高得多

    隨著分析工具的進步，現在不懂技術的HR也可以自己做數據分析

       在應用層面上，很多大型企業擁有著渾然天成的優勢

| 企服解答 通常認為大數據起源于Google（美國）