互联网应用也是产生大数据的重要基础之一，包括各种Web应用以及大量的App产品，这部分数据多以半结构化为主，数据内容也存在真假难辨的情况，但是由于这部分数据的价值密度相对还是比较高的，所以现在不少互联网公司就是基于这些数据对用户进行“画像”，从而进行多维度的分类。
1、大数据化时代是如何产生的？
大数据时代的出现是信息化发展的必然结果，再具体点来说是物联网和云计算发展的直接结果，数据是各种社会活动结果的体现，所以通过数据也能发现很多有价值的规律，而这正是大数据的价值所在。其实早在大数据技术出现之前，大数据就广泛存在于社会活动中，但是大部分数据并没有被采集和存储，即使有一部分数据被存储了，但是也无法形成有效的利用，从而形成了一个个数据孤岛，
互联网的出现有效的解决了一部分信息孤岛问题，当云计算出现之后，信息孤岛问题有了根本的解决方案。而云计算与大数据在技术体系上是一脉相承，只是关注的点不同罢了，云计算关注于服务，而大数据关注于数据，目前大数据已经从概念向产业化过渡，以数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和应用为基础的大数据产业链正在形成和完善，形成了大数据平台研发、应用开发、数据分析、平台运维、大数据教育等一系列岗位。
目前大数据场景分析是大数据最为常见的落地应用之一，也是体现大数据价值最为直接的方式之一，大数据分析涉及到大数据平台的搭建、数据的收集、算法的设计、算法的实现以及结果的呈现，目前数据分析在传统小数据分析的基础之上也有了更多的分析方式，采用机器学习的方式来进行数据分析是一个比较常见的解决方案。看一个使用Numpy和Matplotlib完成数据呈现的小例子：大数据的应用将在未来发挥出更大的作用，数据的价值也将进一步得到体现，这些都会促使大数据形成一个庞大的产业，因此也需要大量的从业人员，所以学习大数据是目前一个比较不错的选择，
2、个人怎样获取大数据？
谢谢邀请！大数据的数据来源主要有三个渠道，分别是物联网系统、传统信息处理系统以及互联网应用（Web和App），所以要想获得大数据就要从这三个渠道来获取。物联网系统产生的数据占据着大数据中的重要比例，物联网产生的数据多以非结构化数据为主，包括视频、音频、传感数据等等，物联网的应用领域众多，比如工业物联网、农业物联网、车联网、智慧城市等都会产生大量的数据，通常情况下这些数据的采集都是有严格要求的，是不能开放给个人的。
如果个人要想获得这部分数据，一个比较可行的方案是跟数据采集者进行合作，比如做数据分析等业务，传统信息系统涵盖的领域非常广泛，有政务系统、企业ERP、教育信息系统、医疗信息系统等等，传统信息系统涵盖的数据多以结构化数据为主，而且往往有较高的精确度和关联关系，这部分数据的价值密度也是相对比较高的。但是传统信息系统涵盖的数据往往涉及到个人隐私、商业机密等内容，所以这部分内容通常是受到严密保护的，
随着大数据技术的发展，业界对于政务系统的数据开放的呼声越来越高，经过脱敏的数据往往并不会对个人隐私构成侵犯，所以未来某些政务系统的大数据会陆续开放出来。互联网应用也是产生大数据的重要基础之一，包括各种Web应用以及大量的App产品，这部分数据多以半结构化为主，数据内容也存在真假难辨的情况，但是由于这部分数据的价值密度相对还是比较高的，所以现在不少互联网公司就是基于这些数据对用户进行“画像”，从而进行多维度的分类，
随着这些互联网产品采集的数据越来越多，用户的“画像”也会越来越清晰，大数据分析结果也会越来越准确。对于个人用户来说，要想获得这部分数据，有三个办法，一个是自己开发互联网应用，另一个是对目前的互联网数据进行爬取，最后是与互联网公司开展合作，这样也能拿到一部分数据，虽然现在大数据相关技术已经开始逐渐落地，很多传统信息系统之间也形成了互联互通，但是数据流通依然有大量的环节需要打通，一定程度上的“数据孤岛”现象依然存在。
