大数据平台系统开发|好快科技；可以简单理解为：“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据 集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取，管理和处理，简单的说就是超级存储，海量数据上传到云平台，大数据就会对数据
进行深入分析和挖掘。
大数据基本要具备以下三点：
1.有海量数据
2.有对海量数据进行挖掘的需求
3.有对海量数据进行挖掘的技术和工具（如hadoop ，spark）
大数据是一个抽象的概念，度当前无论是企业还是政府，高校等单位面临的数据无法存储，无法计算的状态，大数据，在于海量 ，单击无法快速处理，需要通过垂直扩展，水平扩展 即大数据的大内存高效能和大磁盘大集群等进行处理。
获取大数据后，用这些数据做：数据采集，数据存储，数据清洗，数据分析，数据可视化。
大数据的核心作用是数据价值化，简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据主要做主的事情，
大数据开发平台系统说简单点。大数据可以做的是。记录一切，描述一切，预测一切，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
大数据的主要应用场景？
大数据的应用对象可以简单的分给人类提供辅助服务，以及智能体提供决策服务。大数据包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业，产业的深度融合，具体场景包括：互联网行业，政府行业，金融行业，传统企业中的地产，医疗，能源，制造，典型行业等等，通俗的将“大数据就想互联网+”可以应用在各行各业，如电信，金融，教育，医疗，
关于“自助化”数据治理，数据治理和数据处理不太一样，比如流式处理，这是一个业务能够直观感受到的刚需，不管什么业务都会有很强的需
求。而数据治理不同，从业务角度来看，数据治理虽然就长期而言可以为整个企业和业务发展带来坚实的正面影响，但短期内可能会限制业务快
速发展的速度，所以业务方可能不会有特别大的动力去主动支持和配合数据治理。http://www.hooook.com
有些企业会自上而下强制推行数据治理的管理和实践，这是需要管理层有这个意识和决心的。我们公司不太一样，数据治理需要向业务快速迭代和需求快速变更妥协，无法做到自上而下强推，但又不能不治，因此我们考虑能不能自助化地做数据治理。
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