1.為什么產生大數據技術？
從采用數據庫作為數據管理的主要方式開始，人類社會的數據產生方式大致經歷了 3 個階段，而正是數據產生方式的巨大變化才最終導致大數據的產生。
1）運營式系統階段。
數據庫的出現使得數據管理的復雜度大大降低，在實際使用中，數據庫大多為運營系統所采用，作為運營系統的數據管理子系統，如超市的銷售記錄系統、銀行的交易記錄系統、醫院病人的醫療記錄等。
人類社會數據量的第一次大的飛躍正是在運營式系統開始廣泛使用數據庫時開始的。這個階段的最主要特點是，數據的產生往往伴隨着一定的運營活動；而且數據是記錄在數據庫中的，例如，商店每售出一件產品就會在數據庫中產生一條相應的銷售記錄。這種數據的產生方式是被動的。
2）用戶原創內容階段。
互聯網的誕生促使人類社會數據量出現第二次大的飛躍，但是真正的數據爆發產生於 Web 2.0 時代，而 Web 2.0 的最重要標志就是用戶原創內容。這類數據近幾年一直呈現爆炸性的增長。
主要有以下兩個方面的原因。
1.是以博客、微博和微信為代表的新型社交網絡的岀現和快速發展，使得用戶產生數據的意願更加強烈。
2.是以智能手機、平板電腦為代表的新型移動設備的出現，這些易攜帶、全天候接入網絡的移動設備使得人們在網上發表自己意見的途徑更為便捷。這個階段的數據產生方式是主動的。
3）感知式系統階段。
人類社會數據量第三次大的飛躍最終導致了大數據的產生，今天我們正處於這個階段。這次飛躍的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。
隨着技術的發展，人們已經有能力制造極其微小的帶有處理功能的傳感器，並開始將這些設備廣泛地布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。這些設備會源源不斷地產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。
2.為什么要學習大數據技術？
首先，學習大數據的原因就是大數據分析的采用率很高，現在很多公司都開始使用大數據這一技術，正如公司開始轉向社交媒體品牌廣告和客戶參與一樣，他們也開始轉向數據分析。今天幾乎不可能找到沒有社交媒體的品牌。就數據分析適應而言也是如此。在不久的將來，每個公司都將需要數據分析專家。這使得它成為一個明智的職業生涯，實際上有一個未來的業務。因此，現在大數據的工作人員十分吃香。
其次，數據分析正在快於預期，曾經有一項調查顯示，數據分析的速度要比預計的快得多。調查發現數據分析技術將在未來3年內尋找技術。因此，在未來十年中，數據分析工作可以說是一個鐵飯碗。
而數據分析行業也能夠代表完美的自由職業機會。相信在不久的將來，極大部分的勞動力不會被束縛在一個雇主身上。人們正在穩步尋找各種各樣的收入來源和方法，通過這些渠道找到完美的工作與生活平衡。數據分析，這是一個研究數字、趨勢和數據的一般問題 ，為我們提供了一個完美的機會，成為世界上一些最大的公司的高薪自由職業者或顧問。在很大的信息技術基礎上，這種工作可以在任何時候從世界任何地方完成。因此我們就會變得十分自由。
當然，大數據還能夠幫助我們開發新的收入來源。我們可以分析並將好的數據信息用於良好用途，您可以輕松識別新的和未開發的創收流。這是通過增加收入來豐富您的生活的最佳方式之一。而且大數據行業中，薪資水平還是很高的，這讓很多人心之向往。
3.用圖表和簡單的文字簡要描述大數據的發展前景和就業趨勢，並談談你的看法。
大數據發展前景
(1)技術開源免費
主流的大數據技術都是開源的，大數據開發者可以免費獲得。免費的技術和活躍的社區使版本迭代更快。例如Hadoop、Spark、Flink、HBase、Kafka大數據核心技術等。
(2)人才短缺
目前，根據人才市場的相關統計，雖然很多大數據崗位的人才需求很大，但大數據行業的從業人數不足5萬人。
可以預測未來3-5年，大數據人才缺口將繼續擴大至200W以上。因此，大數據就業前景將極為廣闊。
(3)行業高薪
大數據的薪酬高於一般的開發工程師。而且，如果學好大數據技術，將有更多的機會進入大廠。例如阿里巴巴、騰訊等一線互聯網公司仍然需要大量大數據人才。
3. 大數據就業方向
大數據的就業范圍廣，可以選擇崗位很多。如：大數據發展工程師，操作工程師、大數據架構師、工程師、BI工程師、數據挖掘工程師、ETL開發工程師、Spark開發工程師等等。
雖然大數據的就業前景很好，但掌握大數據開發技術也是前提。否則，不管這個行業發展得多好，有多少工作機會，都和你沒有關系。
4.大數據可能帶來什么樣的問題？如何應對這些隱患？
大數據在落地應用的過程中，潛在的問題涉及到數據泄露問題，而數據泄露不僅可能會侵犯個人的隱私，甚至會泄露企業的核心技術，所以如果大數據不能解決數據泄露問題，大數據技術未來的發展將會受到很大的制約，而大數據作為人工智能的基礎，大數據發展速度減緩也會在一定程度上影響人工智能技術的發展。
除了數據泄露之外，大數據技術如果在使用的過程中，沒有邊界的限制，很有可能會對大數據的使用者形成一個“認知壁壘”，這對於使用者來說，也是一個潛在的風險。所以，在大數據的落地應用過程中，應該讓大數據使用者更多地了解大數據技術的細節，讓大數據的參與者共同推動大數據的合理發展。