大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與應(yīng)用的特點(diǎn)及技術(shù)路線(xiàn)分析大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)。從存儲(chǔ)服務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，一方面，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求越來(lái)越大；另一方面，對(duì)數(shù)據(jù)的有效管理提出了更高的要求。大數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備的容量、讀寫(xiě)性能、可靠性、擴(kuò)展性提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)穩(wěn)定、系統(tǒng)可擴(kuò)展性、性能和成本。

其共同特征可以概括為3V:量、速、變(大規(guī)模、高速度、多樣性)。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、增長(zhǎng)快的特點(diǎn)。其數(shù)據(jù)規(guī)模已經(jīng)從PB級(jí)增長(zhǎng)到EB級(jí)，并且還在根據(jù)實(shí)際應(yīng)用和企業(yè)二次開(kāi)發(fā)的需要不斷擴(kuò)大，正在快速向ZB(ZETABYTE)的規(guī)模邁進(jìn)。

數(shù)據(jù)交換的數(shù)據(jù)來(lái)源于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)處理。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)的廣泛普及和應(yīng)用，數(shù)據(jù)資源的價(jià)值逐漸被重視和認(rèn)可，數(shù)據(jù)交易的需求也越來(lái)越大。2015年《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》明確提出，要引導(dǎo)培育大數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)，開(kāi)展面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)試點(diǎn)，探索大數(shù)據(jù)衍生品交易，鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)市場(chǎng)主體交換交易數(shù)據(jù)，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源流通。

北方數(shù)院由北京市經(jīng)信局、北京市地方金融監(jiān)督管理局、北京市商務(wù)局、北京市委網(wǎng)信辦主辦，北京金融控股集團(tuán)有限公司發(fā)起，多方參與成立。當(dāng)日，北京數(shù)據(jù)交易系統(tǒng)上線(xiàn)。據(jù)介紹，北方數(shù)院是基于“數(shù)據(jù)可得不可見(jiàn)，使用可控可測(cè)”的新型交易范式的數(shù)據(jù)交易所。二、北京金融控股集團(tuán)北京數(shù)據(jù)交易系統(tǒng)是以區(qū)塊鏈和隱私計(jì)算技術(shù)為支撐的全鏈條交易服務(wù)系統(tǒng)，將為市場(chǎng)參與者提供數(shù)據(jù)清洗、供需匹配、法律咨詢(xún)、價(jià)值評(píng)估、權(quán)屬認(rèn)證等一系列專(zhuān)業(yè)服務(wù)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了開(kāi)始引發(fā)變革的地步。21世紀(jì)是數(shù)據(jù)和信息大發(fā)展的時(shí)代。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)極大地拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)都在快速膨脹，變得更大?；ヂ?lián)網(wǎng)(社交、搜索、電商)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)(微博)、物聯(lián)網(wǎng)(傳感器、智慧地球)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學(xué)影像、安防監(jiān)控、金融(銀行、股市、保險(xiǎn))、電信(電話(huà)、短信)都在瘋狂產(chǎn)生數(shù)據(jù)。

正如《紐約時(shí)報(bào)》在2012年2月的一篇專(zhuān)欄文章中所說(shuō)，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)和其他領(lǐng)域，將根據(jù)數(shù)據(jù)和分析做出決策，而不是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里？金說(shuō):“這是一場(chǎng)革命。龐大的數(shù)據(jù)資源開(kāi)啟了所有領(lǐng)域的量化進(jìn)程，所有領(lǐng)域，無(wú)論是學(xué)術(shù)、商業(yè)還是政府，都將開(kāi)啟這一進(jìn)程?！倍?、什么是BigData大數(shù)據(jù)是指超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)。

1。大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用包括面向?qū)ο缶幊?、Hadoop實(shí)用技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、高等數(shù)學(xué)、Python編程、JAVA編程、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、Web開(kāi)發(fā)、Linux操作系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)與運(yùn)維、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、可視化設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)等。2.大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)滲透到社會(huì)的方方面面，如醫(yī)療衛(wèi)生、商業(yè)分析、國(guó)家安全、食品安全、金融安全等。

我是河池大學(xué)大四學(xué)生。我有個(gè)朋友是這個(gè)專(zhuān)業(yè)的近親。據(jù)他說(shuō)，這個(gè)專(zhuān)業(yè)就在他們教室旁邊，上課的內(nèi)容也基本一樣。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)本身就是典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科。因此，作為了解大數(shù)據(jù)技術(shù)等相關(guān)行業(yè)技術(shù)的人才，在云計(jì)算、數(shù)據(jù)智能等大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)越來(lái)越明顯。

所以就業(yè)范圍也逐漸變得越來(lái)越廣。銀行、保險(xiǎn)、股票投資等金融行業(yè)都是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，大數(shù)據(jù)的誕生就是為了服務(wù)于金融信息的流動(dòng)。此外，各大金融企業(yè)都在爭(zhēng)先恐后地開(kāi)始數(shù)字化、信息化轉(zhuǎn)型，BA專(zhuān)攻金融業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析/業(yè)務(wù)分析更合適。所以大數(shù)據(jù)的學(xué)生可以去這方面工作，工資真的很難讓人不為所動(dòng)。

我是河池大學(xué)大四學(xué)生。我有個(gè)朋友是這個(gè)專(zhuān)業(yè)的近親。據(jù)他說(shuō)，這個(gè)專(zhuān)業(yè)就在他們教室旁邊，上課的內(nèi)容也基本一樣。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)本身就是典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科。因此，作為了解大數(shù)據(jù)技術(shù)等相關(guān)行業(yè)技術(shù)的人才，在云計(jì)算、數(shù)據(jù)智能等大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)越來(lái)越明顯。

所以就業(yè)范圍也逐漸變得越來(lái)越廣。銀行、保險(xiǎn)、股票投資等金融行業(yè)都是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，大數(shù)據(jù)的誕生就是為了服務(wù)于金融信息的流動(dòng)。此外，各大金融企業(yè)都在爭(zhēng)先恐后地開(kāi)始數(shù)字化、信息化轉(zhuǎn)型，BA專(zhuān)攻金融業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析/業(yè)務(wù)分析更合適。所以大數(shù)據(jù)的學(xué)生可以去這方面工作，工資真的很難讓人不為所動(dòng)。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)就業(yè)方向:分析工程師。利用統(tǒng)計(jì)模型、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)分析模型，可以為客戶(hù)提供有價(jià)值的信息，滿(mǎn)足客戶(hù)的需求。算法工程師。大數(shù)據(jù)方向，從系統(tǒng)應(yīng)用的角度，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法，與專(zhuān)業(yè)工程師合作解決實(shí)際問(wèn)題；人工智能方向，根據(jù)人工智能產(chǎn)品需求，完成技術(shù)方案設(shè)計(jì)、算法設(shè)計(jì)、核心模塊開(kāi)發(fā)，組織解決項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程中的重大技術(shù)問(wèn)題。

負(fù)責(zé)Hadoop集群架構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、建設(shè)、管理、運(yùn)維、優(yōu)化，從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理，從數(shù)據(jù)清洗到數(shù)據(jù)提取，從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)到數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)線(xiàn)上大數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析和設(shè)計(jì)。開(kāi)發(fā)工程師，搭建基于hadoop和spark的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)分布式計(jì)算服務(wù)，負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)。操作和維護(hù)工程師，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)的運(yùn)維。