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大數據產業效益

發布時間:2022-05-24 00:12:38

大數據發展的前景怎麼樣

大數據主要的三大就業方向:
大數據系統研發類人才;

大數據應用開發類人才;

大數據分析類人才。

大數據十大就業職位:
一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加,企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道,從不同的源頭抽取數據,轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發,主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成,最後載入到數據倉庫或數據集市中,成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前,ETL行業相對成熟,相關崗位的工作生命周期比較長,通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是:在企業大數據應用的早期階段,Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲,MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大,而傳統BI的數據處理成本過高,企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化(前端展現)工具開發

海量數據的分析是個大挑戰,而新型數據可視化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上,通過操作界面元素,由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數 據,經過時間考驗,完全可擴展的,功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合,以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去,數據可視化屬於商業智能開發者類別,但是隨著Hadoop的崛起,數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素,確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲,出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用,資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆(M)位元組及千兆(G)位元組過渡到現在的兆兆(T)位元組和千兆兆(P)位元組,同時,用戶的查詢需求也越來越復雜,涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄,而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理(OLAP)系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者,負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型,然後創建數據訪問的用戶界面,提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究,數據科學家是一個全新的工種,能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展,越來越多的實際工作 將會直接針對數據進行,這將使人類認識數據,從而認識自然和行為。因此,數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能,能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說,數據科學家是分析師、藝術家的合體,需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測(數據挖掘)分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家,即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理,並需要為此設立數據管家職位,這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據,並將數據清洗 和規范化,將數據導入數據倉庫中,成為一個可用的版本。然後,通過報表和分析技術,數據被切片、切塊,並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人,需要保證 市場數據的完整性,准確性,唯一性,真實性和不冗餘。

十、數據安全研究

數據安全這一職位,主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作,並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗,具備運維管理方面的知識和能力,對企業傳統業務有較深刻的理解,才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

❷ 大數據行業發展前景如何

作為人口大國和製造大國,我國數據產生能力巨大,大數據資源極為豐富。隨著數字中國建設的推進,各行業的數據資源採集、應用能力不斷提升,將會導致更快更多的數據積累。預計到2020年底,我國數據總量預計將佔全球數據總量的21%,將成為名列前茅的數據資源大國和全球數據中心。

大數據行業發展前景很好,大數據作為一門基礎科學,無論在數據開發及分析、物聯網和人工智慧演算法訓練領域,都有著核心技術和職位訴求,主要來說的話,當下,大數據方面的就業主要有三大方向:一是數據分析類大數據人才,二是系統研發類大數據人才,三是應用開發類大數據人才。

❸ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題:數據源活性不夠,數據中介機構還處於起步階段;多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後;缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘,數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘,搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰,對法律的制定及執行提出了很高要求。為此,數據使用必須承擔保護的責任與義務。

❹ 大數據應用的第一、二、三產業價值

大數據應用的第一、二、三產業價值
大數據應用在目前已經得到了部分推廣,其在IT、金融、交通、製造等多個方面已經開始提現價值。大數據應用的整體范圍是從服務業開始,向第二、第一產業推廣的,今後其在工農業領域也將發揮不亞於第三產業中的價值。
大數據應用的第三產業價值
大數據應用在理論上是可以讓所有產業都從中獲益的。而根據1985年我國統計局的產業劃分來看,農、林、漁、牧被定為第一產業;工業和建築業被定為第二產業;其他均為第三產業。而由於數據缺乏及從業人員等原因,第一、二產業的發展速度相對第三產業會有所遲緩。
第三產業一般被認為是服務業,其一般可分為流通部門和服務部門兩種。而第三產業中匯聚了大量的數據以及大批科研中堅,因此大數據行業在第三產業中最先開展,效果也最為突出。
醫療健康方面,一些貼身設備可以收集用戶的健康數據,從而建立一個專屬的健康檔案,通過運動、呼吸、心率、睡眠等多個角度來確定用戶的需求,通過大數據分析為用戶建立專屬的解決方案。也可以在醫院等場所收集患者信息,進行疫情的預測。
第三產業的數據產生量和處理能力都更高
交通方面,通過車輛位置、時間等信息確定路況,為駕駛員提供最快捷的路徑選擇, 避免堵車。在普通用戶方面,利用手機收集地理位置等數據,結合地鐵、公交等多種手段幫助用戶找到最佳出行方式,同時利用這些數據進行資料庫的更新,保障數據的完整無誤。
金融方面, 利用機器學習及大數據對每一個信貸申請人進行全方位分析,對借款人過去的信用資料與資料庫中的全體借款人的信用習慣相比較,檢查借款人的發展趨勢跟經常違約、隨意透支的用戶進行比較,減少欺詐損失、管理信貸風險以及不良信貸的問題。
電信方面,通過集成數據對客戶流失的原因進行綜合分,利用分析結果對於網路布局進行優化,為用戶提供更好的服務;同時,對用戶行為進行分析,及時推出符合用戶興趣的業務解決潛在流失用戶問題。企業方面,發揮自身優勢幫助企業收集、管理和評估大數據集,然後以可視化的方式將這些數據呈現給企業,幫助企業改進決策。
大數據應用的第二產業價值
大數據應用在第二產業之中與物聯網有著密不可分的聯系。物聯網的發展,需要以RFID、工業大數據、感測器及其網路的應用為切入點,最終實現經濟效益提升、安全生產和節能減排的目的。
鋼筋水泥的大數據驅動
大數據一般具有種類多、數量大和實時性高的特點,而工業中的數據盡管多,可是普遍是以數據表格以及紙質數據為主的,這種數據管理方式存在諸多問題,也不利於數據分析。而隨著工業化和信息化的結合,工業大數據得到了發展,但是數據依然是以非結構化數據為主。而大數據的發展並沒有讓工業數據採集變得容易,因此工業方面急需工業互聯網的建設。
此外,工業數據如壓力、溫度等數據需要在語境中才能得到理解。如燃氣輪機排氣裝置上的溫度讀數與機車的內部溫度是完全不同,而如果採用傳統方式分析可能需要的時間需要接近一個月,而在工業大數據應用後,這一周期得到了大幅縮短。
大數據應用的第一產業價值
在第一產業方面,種植業等一般需要大量經驗的積累才能准確的掌握最大收益率。而藉助大數據的力量則可以解決這一傳統問題。
利用數據採集和數據分析,進行大量的採集點獲取天氣數據,結合天氣模擬、土質分析、作物分析等做出綜合判斷,向農民推薦相關農作物進行種植,從而獲得最大化收益。此外,可以在農田中布置感測器收集農田數據,將數據上傳並進行分析後確定施肥、殺蟲、灌溉以及防災等時間,保障農作物的正常發展。
大數據種地是一種潮流趨勢
漁業中可以利用探測器進行水質監測,分析確定含氧量等確定水質健康程度,幫助漁民及時了解養殖情況。林業和牧業也可以利用類似的方式獲得相關幫助。
從第三產業的應用到第一、二產業推廣,大數據應用的范圍在不斷推廣。在未來,大數據還可能會向更多的領域拓展。

❺ 大數據帶來了哪些效益

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。
2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。
3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

❻ 大數據行業的發展受什麼因素影響

數據爆炸式增長,大數據行業市場規模持續擴大

當前網民增長進入了一個相對平穩的階段,互聯網在易轉化人群和發達地區居民中的普及率已經達到較高水平,下一階段中國互聯網的普及將轉向受教育程度較低的人群以及發展相對落後地區的居民。目前,隨著移動互聯網的繁榮發展,移動終端設備價格更低廉、接入互聯網更方便等特性,為部分落後地區和難轉化人群中的互聯網推廣工作提供了契機。

截至2020年6月,我國網民規模達9.4億,較2019年底增長4000萬,互聯網普及率達67.0%,較2019年底提升3.7個百分點。其中手機網民規模達9.32億,網民中使用手機上網的比例為99.2%,較2020年3月基本持平。

2020年上半年,我國互聯網產業展現出巨大的發展活力和韌性,克服了新冠肺炎疫情帶來的沖擊和困難,在數字基建、數字經濟、數字惠民和數字治理等方面取得了顯著進展,成為我國應對新挑戰、建設新經濟的重要力量。



密集出台的大數據政策表明國家大力推動的意願,環保部、國務院辦公廳、國土資源部、國家林業局、煤工委、交通運輸部、農業部的細則側重指引垂直行業的落地。在政策的推動下,大數據加快了向各行業中的普及,並已全面從理論研究邁向實際應用,通過實際的經濟效益實現,帶動更多的行業開啟大數據應用探索。

具體從產業來看,互聯網、金融、通信、安防等產業目前與大數據融合情況較好,交通、能源、工業等也在快速應用大數據。以工業為例,工業大數據產業規模到2019年有600多億,到2020年,復合增長將達到50%以上,研發設計、生產、供應鏈、銷售、運維等領域數據量越來越大。而醫療行業大數據在某些點上用得不錯,但是要真正替代人,路徑還比較長。

——以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

❼ 大數據分析行業前景如何

簡單的說就是海量數據同完美計算能力結合的結果,確切的說是移動版互聯網、物聯網產生了權海量的數據,大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。

互聯網最熱職位人才報告指出,產品研發工程師、產品經理,人力資源、市場營銷、運營及數據分析是當下需求最旺盛的六類人才職位。

數據分析包含不同的角度分工:

第一類,側重於網站分析的分析師,包括營銷分析師、網站分析師、SEO分析師等。

第二類,側重於業務分析師,包括運營分析師、數據分析師等。

第三類,側重於技術走向的,例如數據挖掘工程師、數據科學家、數據工程師等。

從收入看,第一類最低,中間的次之,第三類最高。原因如下:

1.中國普遍技術取向,涉及到IT、編程、開發類的工資高;

2.業務價值認知,網站分析類或業務類分析師的輔助對象一般都是業務部門,這些人的能力和視野決定了分析的價值落地型,因此限制較高。

關於大數據分析行業前景如何,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。

❽ 大數據行業的發展前景怎麼樣

這個不但要看行業的發展,還要看你自己的技術怎樣,這幾年大數據是非常火的,企業對內大數據開發人員的要容求也比較高,你不但要非常熟悉hadoop生態(HDFS,hive,hbase,spark等等),其次你的編程基礎也要非常好,要會liunx,java、Scala或者python,熟悉常用的框架,還有最重要的就是工作經驗,學歷等。
《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布,把大數據作為基礎性戰略資源。據中國商委會統計,中國基礎數據分析人才缺口達到一百五十萬之巨,這是很大的一個人才缺口。大數據發展前景很不錯,大數據人才比一般的軟體開發人員平均薪資要高30%左右,並且在持續的增長。

❾ 大數據未來的發展前景怎麼樣

數據的資源化
何為資源化,是指大數據成為企業和社會重視的重要戰略資源,並已成為我們爭相搶奪的新焦點。因此,企業必需要提前制定大數據營銷戰略計劃,搶占市場先機。
與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理,雲處理為大數據提供了彈性可拓寬的根底設備,是產生大數據的渠道之一。自2013年開端,大數據技能已開端和雲計算技能緊密結合,估計未來兩者聯系將更為密切。除此之外,物聯網、移動互聯網等新興計算形態,也將一齊助力大數據革新,讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
科學理論的打破
隨著大數據的快速發展,就像計算機和互聯網一樣,大數據很有可能是新一輪的技能革新。隨之興起的數據發掘、機器學習和人工智慧等相關技能,可能會改變數據世界裡的許多演算法和根底理論,實現科學技能上的打破。
數據科學和數據聯盟的成立
未來,數據科學將成為一門專門的學科,被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業,也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時,基於數據這個根底渠道,也將建立起跨領域的數據同享渠道,之後,數據同享將擴展到企業層面,而且成為未來產業的中心一環。
數據走漏泛濫
未來幾年數據走漏事件的增長率或許會到達100%,除非數據在其源頭就可以得到安全保障。可以說,在未來,每個財富500強企業都會面臨數據進犯,不管他們是否現已做好安全防範。而一切企業,不管規劃大小,都需要從頭審視今日的安全界說。

❿ 大數據行業現狀及前景

當前,我國正在加速從數據大國向著數據強國邁進。國際數據公司IDC和數據存儲公司希捷的一份報告顯示,到2025年,隨著中國物聯網等新技術的持續推進,其產生的數據將超過美國。我國產生的數據量將從2019年的約9.4ZB增至2025年的48.6ZB,數據交易迎來戰略機遇期。1zettabyte大約是1萬億gigabyte,這是當今常用的測量方法。與此同時,美國2019年的數據量約為8.6ZB。到2025年,這個數字預計將達到30.6ZB。



——以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

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