大資料都具體哪些價值？如何學好大資料開發？對於大資料技術的學習，我們都知道，主要還是服務於企業，為企業創造更大的價值，而你的價值也是隨之增長的。想要挖掘大資料的更大價值，需要這三步的緊密結合!

　　1. 資料服務

　　資料服務針對使用者非常明確的資料查詢和處理任務，以高效能和高吞吐量的方式實現大眾化的服務，是資料價值非常重要也是很直接的發現方式。由於要處理大眾化的服務請求，每個服務任務必須能夠被快速地處理掉，因此，資料服務的單個任務負載不能過於複雜，單任務直接處理的資料不能太大，任務對應的使用者需求和採用的資料處理方法必須是明確的。一些典型的資料服務包括事務處理、資料查詢、資訊檢索、資料預測。

　　2. 資料分析

　　資料分析是指用適當的統計分析方法對大量資料進行分析或建模，提取有用資訊並形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，使用者會有一個明確的目標，通過“資料清理、轉換、建模、統計”等一系列複雜的操作，獲得對資料的洞察，從而協助使用者進行決策。常見的資料分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。

　　資料分析一般基於大量資料和較為複雜的運算模型，其結果資訊量通常很大，適用於巨集觀決策。而對於細節層面資訊的獲取，資料分析缺乏如索引和訪問控制等方面的技術支援。如何在一個平臺上，既支援巨集觀的分析，也支援細節的分析，是當今一個挑戰的技術難題。

　　3. 資料探索

　　資料探索是指標對目標可變、持續、多角度的搜尋或分析任務，其搜尋過程是有選擇、有策略和反覆進行的。它將以找到資訊為目的的傳統資訊檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的資訊搜尋模式。這樣的搜尋模式結合了大量的資料分析與人機互動過程，適合於人們從資料中發現和學習更多的內容和價值。

　　對於資料探索，使用者可以在微觀層面(資料搜尋)和巨集觀層面(資料分析)之間進行自由切換，用互動式的方式探索並發現資料的價值。

　　目前，隨著大資料研究的興起，探索式搜尋這種互動式分析和探索資料價值的方式，逐漸引起人們的重視，還有很多問題等待研究者們進行深入的研究。

　　資料服務強調從微觀層面獲取滿足使用者需求的精準資訊，資料分析強調從巨集觀層面為使用者提供資料洞察，進而提供決策支援，而資料探索則需要在巨集觀和微觀兩個層面進行自由切換。

　　大資料蘊含大價值，資料服務、資料分析和資料探索是3個層次的資料價值發現方法。在很多應用下，這3類方法需要混合使用，才能更好地發現大資料的價值。如果你想學好大資料開發技術，可以選擇專業學習一下。