1、大数据是一种海量数据的集合，通常涉及数据量大、种类繁多、处理速度快和价值密度低等特点。大数据的基本概念 大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这种数据可以是结构化的，比如数据库里的数字、文字信息等，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字、图片、视频等。
2、专业解释：大数据英文名叫big data，是一种IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
3、什么叫大数据？大数据-百度百科 大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
1、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。
2、大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。
3、薪资区别 作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达15万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
4、就业方向不同 大数据开发工程师 分两种：第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
总的来说，大数据与审计专业不仅在行业趋势中占据重要位置，而且为毕业生提供了众多职业发展路径。随着技术的不断进步，这个领域的前景将更加光明，对专业人才的需求也将持续增长。
人工智能在集团审计中的应用，可以帮助整个集团采用统一的程序或方法进行审计。随着现代信息技术的快速发展，世界已经进入 互联网+的大数据时代，数据渗透到我们生产生活的每一个角落。
大数据与审计专业就业前景 随着现今时代大数据成为主体发展方向，简单来说就是用大数据或者相关数据分析解决方案是当前互联网行业的常态。
数字化时代对会计职能的影响：对会计信息来源的影响：传统的会计信息，多来自于结构性数据，且结构性数据更可被分析、利用，甚至是直接采纳，而大数据时代所带来的，更多的是非结构性数据，这也对会计信息来源产生了一定的影响。
在大数据时代下，管理会计向互联网发展进程，应构建管理会计网络化的工作机制，以工作机制为导向，为管理会计人员工作指明方向。首先，企业立足于以往的管理会计机制，推进大数据融入到其中，根据管理会计信息化工作实践模式，完善管理会计网络化的工作机制。
大数据对会计的影响如下：商业决策 随着会计行业自动化的引入，会计员从重复的核算任务中脱离出来，扮演起了业务咨询的角色。他们负责为其客户打造融资计划，提供有价值的见解。大数据也是一个可信任的企业顾问。
随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。大数据的学习阶段 阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。
大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实（AR）与虚拟现实（VR）、区块链、语音识别等。物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。智慧城市。
全球主要国家大数据战略布局：大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为抢占未来发展机遇的战略性技术，因此各国都将大数据产业上升至国家战略高度。 全球大数据储量高速增长：2020年，全球大数据储量约为47ZB。
但总的来说，大数据的前景依然十分光明。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，大数据将在更多的领域发挥重要作用，为社会的发展和进步做出更大的贡献。我们有理由相信，在未来的日子里，大数据将继续引领时代的变革，创造出更多的价值和机遇。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
大数据的就业前景目前来看是不错的，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大，大数据领域从业人员薪资水平将持续增长，人才供不应求。大数据就业方向 大数据开发方向。
数据采集：在大数据的生命周期中，数据采集是第一个环节。按照MapReduce应用系统的分类，大数据采集主要来自四个来源：管理信息系统、web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。 数据访问：大数据的存储和删除采用不同的技术路线，大致可分为三类。第一类主要面向大规模结构化数据。
大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：基于MPP架构的新型数据库集群 采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
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