毕竟，企业内部的生产、经营、管理数据的价值密度，比不同渠道采集过来的所谓大数据价值密度要高很多，做BI或者准大数据项目建设的投入产出比大数据项目建设也要高很多、成功率也相对较高。至于说两者的前景，两个前景都很好，但如果对于问这个问题的朋友，我建议从数仓、数据治理、BI入手学习，然后再慢慢择机进入大数据领域，练拳不练功到老一场空，到时大数据的落地路径、工具方法、生态体系等也会更加成熟，现在仍有喧嚣没有落下来。
人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？
谢谢邀请！人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向，大数据技术目前正处在落地应用的初期，伴随着产业互联网的发展，大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下，也在近些年取得了一定的发展，一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。从行业属性来看，大数据与人工智能属于科技领域，目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司，另外，科研院所和高校也是研发的重要力量。
从应用领域来看，未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中，包括金融、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。要想切入到大数据和人工智能领域，首先要根据自身的知识结构来选择一个发展方向，进而设计一个具体的学习路线。对于计算机基础相对薄弱的人来说，从大数据开始学起是一个不错的选择，一方面大数据的技术体系已经相对成熟且处于落地应用阶段，另一方面大数据的学习难度相对于人工智能来说要更小一些，掌握大数据之后再进入人工智能领域会简单很多。
学习大数据可以按照以下路线进行：第一：学习Linux操作系统。学习大数据要从学习操作系统开始，而Linux系列操作系统是比较常见的选择，CentOS和Ubuntu都是不错的选择，学习Linux操作系统需要掌握操作系统的体系结构，以及各种具体的功能操作流程。第二：学习编程语言。编程语言有多种选择，其中Java和Python是比较常见的选择。
从学习难度上来说，Python语言要更容易一些，而且Python语言目前在大数据领域和人工智能领域都有广泛的应用，所以Python语言是一个不错的选择。第三：学习大数据平台。大数据平台建议从Hadoop开始学起，Hadoop比较适合初学者，而且Hadoop对于硬件平台的要求并不高，实验环境也比较好搭建，这都为初学者提供了便利。
Hadoop经过多年的发展，目前已经建立了一个比较大的平台生态，所以相对来说，学习周期会比较长。第四：算法设计。无论是从事大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析，算法都是大数据领域的重点内容。要想在大数据技术领域走的更远，算法设计是非常重要的。最后，大数据是产业互联网的重要组成部分，随着大数据逐渐落地到传统行业，将陆续释放出大量的发展机会。
想从事IT行业，学习数据分析，学的话会不会难？
本人目前从事数据分析工作，可以给你一些建议，其实要说难也不难，我在大学也不是计算机专业，也算是一个纯理科生，最基本的数学知识和逻辑推理还是会的。所以，也要看个人兴趣发展，想学就不要在乎这么多，下面我分享一些我从小白如何成长为一个数据分析师，看完你就觉得这其实一点都不难。一、最基础的Office技能，跟数据分析相关的也就是Excel和PPT，Excel学习的东西多一些，PPT会根据你的工作经验慢慢提升，一般的公司也不会硬性要求，学习一些最基础的Ppt技能和演说。
那对于Excel，本人在大学压根就没认真听，也没去考国家计算机证书，所以毕业那会就是小白一个，那时候就是跟着别人的经验，很多人会在网上分享学习Excel的经验，如果你想学可以关注我，给你分享些资料。Excel学习分为三个五个阶段，也就是五个水平，第一个阶段就是基础应用，一些Excel上操作，比如字体，排序，删除重复项等等包括快捷键；第二个阶段是函数和公式，比如求和，匹配查找，if，条件求和等；第三个阶段就是图表图形，这个如果跟着别人的操作也不难；第四个阶段就是数据透视表了，在数据分析当中还是占很大的比重，如果花经历去学习；最后一个阶段就是VBA，这部分学好了你就是精通Excel，那你到哪里你都没问题，这部分会的不多，因为难度系数蛮大的，所以在一般的招聘中也不会硬性要求，会的话你的工作量会轻松很多。
二、数据库技术sql，这也是基础技能，总结一下就是增删查改，做数据分析用的多也就是查询语句了，这一点学起来也不是很难，关联是要看具体的业务，准备面试的时候刷刷一些面试题就没问题，这方面的知识可以在Wschool上学习，挺不错的，很详细。如果有不懂的，欢迎交流。三、统计学知识，只要你是理科生在大学必然学习过概率论与数理统计，对就是这里面的知识点，说实话数学这东西其实是计算机里面的核心，也就是算法，学数学的人是很有优势的，这方面的学习在平时，因为一时是理解不了的，理论一定要结合在实践当中不断去试错。
四、Python或者R任选吧，这个看个人，但我觉得Python会更好点，因为Python可以做更多的事情，包括爬虫，比如你要分析杭州在今年的房价走势，你就可以爬取链家网的数据进行分析，通过这样的项目可以加强对业务，技术上理解。对于Python的学习，最好买本书，毕竟学习一门新语言也是需要花时间的。但这门语言比Java容易，一些数据类型，数据结构，这些都是相通的，学习Python要花时间多的是在对Pandas，Numpy 等数据分析包的学习。
五、分析方法，这方面可以看一些书籍比如深深入浅出数据分析，用Python进行数据分析，增长黑客等常来阅读，可以扩展我们的思维。综上所述，学习数据分析，还是挺多的东西，上面的东西只是最基础的，还有一些比如数据可视化，Bi 等一些商业软件的学习，说这么多并不是来吓唬大家，但是扩列出来后，制定目标一个一个去学习，坚持一段时间收获就是你的，欢迎一起学习。
人人都在说大数据，那么大数据行业创业的方向是什么？
作为一名IT行业的从业者，同时大数据也是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。大数据当前正处在落地应用的初期，未来大数据领域将会陆续释放出大量的创业机会，这些机会将主要体现在以下几个方面：第一：数据采集领域。大数据的基础是数据采集环节，所以在数据采集领域将有大量的创业机会。随着数据价值的不断提升，数据采集领域将逐渐形成一个较为庞大的产业生态。
当前的数据采集类型正在由消费数据向产业数据发展，这也符合当前产业结构升级的大背景。第二：数据分析领域。随着大数据技术的普及，未来整个传统行业将释放出大量的数据分析需求，大量的企业需要数据分析服务以辅助企业的运营，包括产品设计、生产、市场推广、售后服务等等。所以未来从事数据分析服务将有广泛的市场基础，对于中小创业者来说，数据分析领域是不错的选择。
第三:平台建设。企业要应用大数据技术，需要从大数据平台的建设入手，同时需要建设人才队伍，而这些建设过程本身就会释放出大量的市场机会。大数据技术公司不仅可以参与企业大数据平台的建设，从而盈利，还可以参与企业人才结构的升级，培养员工的大数据技术。最后，大数据和产业的结合也可以激发大量的创业机会。因为不同的行业有不同的特点，通常需要开发有针对性的大数据产品，比如场景大数据分析、大数据营销等。这些行业的大数据产品也是未来创业公司的重要发展机会。
代码质量无法保证，系统之间相互影响:如果系统A写SQL，导致全表扫描，数据库的CPU飙升到100%或者导致表锁，影响的不仅仅是一个系统。这时候对用户数据的操作会被认为是代码层面的服务；服务后的架构大概是这样的(这里先不讨论是直接调用还是服务注册发现):服务的过程其实很简单。举个例子，说白了就是把用户相关的功能做成一个单独的系统，通过接口暴露用户信息的操作。那么服务的好处是什么，解决了什么问题？我总结了以下几点:统一的数据存储和集中的业务逻辑；调用者非常方便，一个函数只需要调用一个接口；如果是用RPC实现，就跟调用本地方法一样；调用者不需要关心具体的业务逻辑是如何实现的；掩盖了底层的复杂性:缓存是否使用，数据库是否需要划分为数据库和表，对于调用者来说是一个黑匣子；业务逻辑集中意味着只有一个代码，所以效率和稳定性可以得到保证；当数据汇集到一起，就可以进行下一步的处理、分析和预测，数据的价值就可以发挥出来了。当然，服务有利也有弊。比如用户中心挂了，会影响所有依赖用户中心的系统(大概率的要求很高)。
