为什么要有数据库？

为什么要有数据库？时代在发展，社会在进步。随着时代的发展，节奏也是非常快的，必须有一个数据库，如果没有数据库的话，办任何事情是非常繁琐和麻烦的。敌方所在六七十年代。没有网络就没有数据库。而是靠着手抄手写。进行各种材料的储存，需要大量的人员。而且想要找什么资料是很繁琐很麻烦的。而且还占用好多空间管理人员去维护管理。所以在新的时代。网络时代建立数据库是非常有必要的。所以要想准确快捷的储存查找各种资料，必须建立一个数据库。这也是时代的发展所需要的。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向

大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?

工具抢了人的饭碗?

很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。

但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。

企业的支持

虽然大数据的概念已经普及，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。

相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为企业和数据分析师留有足够的空间。

从幕后到台前的转变

以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。

数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。

在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!

说到数据库，如果是计算机专业的同学，他们往往需要学习数据库的原理，也就是其底层逻辑。而其他专业的同学需要学习的一般是对数据库 *** 作层面的技巧和语法。题主就是属于后者。

未来是一个数字化的时代，数据是我们最为宝贵的资源。

以上是马云先生的话，在如今这个时代，数据的意义和重要性不言而喻。

所以，不论是哪个专业出身，未来或多或少都会卷入数据时代的浪潮之中。

数据的重要性也就在一定程度上影射了数据库的重要性，因为数据领域的最重要的安全问题、存储问题、关系问题等，很多方面的整合都需要依靠数据库来完成。

举个例子，现在有很多数据分析师，他们每天最基本的工作往往不是分析数据，而是提取数据，如何把数据高效、精准地提取出来并为我所用，这是数据分析的关键所在，这些前提性的工作基本都是依靠数据库来完成。

数据已经不是我们传统意义上认为的数字信息了，生活中你说的每一句话、每一个动作、每一个表情都是数据。

未来对数据的定义会不断地革新，生活的方方面面都会被列入数据的行列。从某种意义上来说，数据就是信息，只是数据不能直观地带来价值，而信息可以，但未来，这两者之间的距离会越来越缩小，直至划上等号。

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