大數據兼並

㈠ 大數據工程師就業現狀和前景如何

【導讀】隨著大數據的普及商用化，很多人說大數據工程師會在35歲失業，那麼是真是假呢?今天我們就來對現行的大數據工程師就業現狀和前景做個簡單分析，希望對大家有所幫助。

從現在的市場環境情況看，大數據工程師不會失業，並且沒有減少反而越來越多了，因為使用大數據的公司越來越多。提問者擔心的是搭建大數據平台的工作都沒了，大數據工程師還干什麼?其實現實中大數據工程師並不是在搭建平台這個殼，而是在搭建平台上的數據內容。

早期的大數據工程師

可能在提問者的意識里認為大數據工程師熟練掌握各種分布式系統原理，順手就寫一個maprece程序來計算，精通使用hadoop，spark，flink，kafka各種架構原理，然後在集群遇到問題迅速調參數進行修復。能用大數據生態的各種組件組建起來搭建各種data
pipeline的方式實現大數據平台。這種確實是在還沒有商業數據平台的時候大數據工程師的日常工作。總結主要工作：

維護hadoop等分布式平台，特別是在遇到系統高峰時能穩定系統完成數據加工需要比較深的分布式系統設計原理

根據業務發展使用大數據生態的各種組件組建起來搭建各種data pipeline，從數據採集，同步到加工(即所謂的ETL工作)

搭建分析師、運營和產品經理等大數據查詢和提數平台

搭建大數據報表展現系統

在商業大數據平台上工作的大數據工程師

但是大數據商業平台出來後，和雲上的組件打通後形成了閉環(特別是阿里雲上的RDS可以直接導入數據到MaxComputer中)，比如原來至少需要一個調度平台(haoop時代)來調度數據引擎上的腳本，以完成數據從業務庫同步到大數據平台，再調度完成後面的各種計算任務。這在以前至少需要一個調度平台，大數據平台，數據同步系統。但是現在全部都集成在一起來，且分布式系統放在雲上會形成了資源彈性網路，避免了因數據的峰值而造成的高難度維護工作也基本不需要了。其他的查詢、取數和展現系統雲上也都齊全，直接用就行。

從上面可以看出原來的大數據工程師的工作，基本上被簡化只剩下了數據加工部分了。

加工數據一開始的時候都是需要寫maprece程序，並且需要很了解hadoop系統，防止寫出爛程序，導致出現數據傾斜，沒加取數范圍限制等問題，導致一個任務堵塞整個集群。這個階段確實需要專業的工程師來干，但是後來出現了hive，直接降級成了業務同學也能用的SQL。而且商業大數據平台會做大數據平台執行引擎，對爛腳本的優化做了很多，防止很絕大部分的問題，更不會出現上面的問題了。實際上現在大部分的數據工程師90%的時間都在用SQL。是真的不怎麼需要了解底層原理。

這也說明大數據工程師的范圍縮減了很多，基本只剩下了設計數據模型做基礎的數據加工。這部分難度也不再是腳本的編寫，而是數據模型的架構質量，這時候要求的是對業務的熟悉程度和數據模型的知識。所以漸漸的大數據工程師開始兼並了一些數據分析師的工作，來設計各種業務指標。甚至有時候運營需要的指標體系都是大數據工程師直接出的了。但是反過來數據分析不能做數據工程師的工作，因為有數據建模技術壁壘和復雜數據加工技術壁壘。

結論

當一個職位的難度系數下降後，它就會橫向發展兼並上下游的職位的工作，最終那個難度系統最大的職位會留下，其他的出局。

所以從上面的論述，我認為普通的大數據工程師崗位不會減少，並且以後可能會兼並了數據分析師，但是長期可能會被演算法工程師給兼並。原來掌握分布式系統開發的工程師規模縮減，並單獨出來形成分布式系統工程師，在那些做商用大數據平台公司中繼續開發。

以上就是小編今天給大家整理發布的關於大數據工程師就業現狀和前景的相關內容，希望對大家有所幫助。

㈡ 電子商務和大數據有什麼區別

電子商務與大數據兩者之間沒有可比性的.但互相有關系：
1、 電子商務：指的是企業通過網路版，把線下的業權務搬到線上去開展，完成商品交易或提供服務新型營銷方式。
2、大數據：指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

3、二者的關系是：通過電子商務,開展網路營銷,線上產生交易需收集或產生的相關巨量資料形成了一大部分的大數據。如果利用的好，大數據可以轉化為新生產力，反之，則有可能形成電子商務發展的制約。

㈢ 大數據分析之數據選擇限制

大數據分析之數據選擇限制
大數據實踐應用的過程中難免出現一些錯誤，為大家簡述下關於限制選擇的這方面問題，希望對從事大數據的同學有所幫助。

大多數企業在數據中心兼並方面所犯的第三個過錯是，試圖兼並到一個數據中心，乃至是數據中心內的一個存儲系統中，然後約束了他們的挑選。在曩昔，這種整合的動機主要是根據技能的約束，由於多個數據中心的互連以及辦理多個存儲系統是貴重而復雜的。
現在的企業具有更高的帶寬、軟體界說網路(SDN)，以及現代數據辦理軟體，能夠經濟高效地辦理多個數據中心的多個存儲系統。
具有多個數據中心的安排一般有幾個長處：首要，潛在職工的人才儲藏明顯增加。不管企業經營情況怎麼，尋覓有才乾的職工永遠是一個應戰，而讓這些職工遷移到一個會集的地點會讓作業變得更糟。但是，長途辦公室並不能滿意這樣的需求，長途作業的作業人員需求直接訪問特定的應用程序和數據集，在許多情況下，這意味著企業需求建造運營一個本地化的數據中心。
第二個優點是讓數據更挨近發明點。許多職業在特定區域創立或收集數據。例如媒體和娛樂業中的現場拍照，能源和勘探職業的現場服務。而如果數據中心接近這些方位能夠及時供給價值。
最終，這些額定的數據中心能夠更加冗餘，由於它們能夠相互備份。在某個數據中心發作毛病的情況下，其他數據中心能夠替代。如果IT實施SDN和數據辦理等技能，則這些數據中心之間的毛病轉移和康復則是無縫的。
多站點安排的關鍵在於斷定每個方位的效果，以及在特定方位需求哪些數據來支撐特定人物。IT團隊不要讓多站點辦法導致數據功率低下。即便在多站點安排中也存在鞏固和優化數據存儲的時機。

㈣ 大數據為企業決策關鍵因素是

大數據為企業決策關鍵因素是？
在過去的幾年中，雪崩的數據，包括結構化和非結構化數據，推動組織到了一個突破點，大數據時代儼然已經到了。在大數據時代，CIO和IT主管知道，他們能否取得成功，嚴重依賴於如何挖掘到大數據，並把它充分利用。然而，目前許多高管並不知道如何最好地利用大數據以提高企業決策能力。
據凱捷最近發布的關於「決定因素：大數據和決策」的調查研究顯示，90%的商界領袖視大數據為企業決策關鍵因素，它像如土地，勞動力和資本等一樣重要。超過三分之二的北美高管表示，他們的組織必須解決大數據問題，以提高決策能力。44%的受訪者表示，數據量大、雜和無法實現有效管理，增加了高層決策難度。
然而，並不是說數據越少高層就越容易做決策。據85%的受訪者表示，越來越多的數據量不是企業決策的主要障礙。相反，它能夠使企業及時分析並利用。因此，如何有效管理大數據才是企業應該真正面對的。
由於大數據並不只涉及處理大容量數據，它是處理企業所有的數據，加之有大量的破壞性技術影響組織。難怪凱捷副總裁兼北美業務信息管理負責人Scott Schlesinger感嘆，管理好大數據以供企業決策是個不小的挑戰。
據調查發現，71%的受訪者每天都在與基礎數據不準確做斗爭。62%的人抱怨，經營決策無法根據數據自動化進行。46%的受訪者在與解釋數據集做斗爭，39%承認管理非結構化數據有困難。總之，58%的受訪者表示，在未來三年內，他們將做出更大的數據分析投資。
Schlesinger指出，如何解決上述大數據的挑戰，定位戰略重點超過技術工具本身。已經歷了兼並和收購的組織面臨著特別嚴峻的挑戰，尤其是當它涉及到處理數據管理和數據質量問題。
為應對這些挑戰，Schlesinger建議企業採取三個步驟解決難題。
第一步，組織應打破部門牆和業務流程孤島，避免不同的應用軟體和系統運行在不同的網站上。「然而，值得注意的是，一些企業仍然使用ERP、薪資、人力資源等多個應用系統，員工需要在這些不同的系統之間來回切換，這不僅影響工作效率，同時信息存在不同的系統里也容易導致信息孤島產生。」施萊辛格如是說。
第二步，在某些情況下，組織可能需要升級存儲網路，以便連接到分散在整個企業的數據。此外，企業必須找到更有效的方式，同化社會流媒體、視頻、電子表格、電子郵件和其他形式的非結構化數據。
第三步，創造良好的環境，以尋找優秀員工能夠管理大數據。約有一半的受訪者表示，人才短缺成大數據發展掣肘。
總之，大數據與其說是一個技術問題，不如說它是一個應用問題，企業需要有效地利用它，以供企業決策。因此，組織為取得更大的成功決策，應對他們的整體環境數據有根本的了解。

㈤ 大數據首次寫入政府工作報告是在

法律分析：2014年，大數據首次寫入政府工作報告，引爆了各界關注。當時，九次方大數據創始人王叄壽做客央視財經，探討大數據將帶來的變革與顛覆。

法律依據：《國務院關於落實重點工作部門分工的意見》 26. 依靠改革調整產業結構，進退並舉。優先發展生產性服務業，推進服務業綜合改革試點和示範建設，促進文化創意和設計服務與相關產業融合發展，加快發展保險、商務、科技等服務業。促進信息化與工業化深度融合，推動企業加快技術改造、提升精準管理水平，完善設備加速折舊等政策，增強傳統產業競爭力。設立新興產業創業創新平台，在新一代移動通信、集成電路、大數據、先進製造、新能源、新材料等方面趕超先進，引領未來產業發展。堅持通過市場競爭實現優勝劣汰，鼓勵企業兼並重組。對產能嚴重過剩行業，強化環保、能耗、技術等標准，清理各種優惠政策，消化一批存量，嚴控新上增量。今年要淘汰鋼鐵2700萬噸、水泥4200萬噸、平板玻璃3500萬標准箱等落後產能，確保「十二五」淘汰任務提前一年完成，真正做到壓下來，決不再反彈。（發展改革委、工業和信息化部、科技部、財政部、人力資源社會保障部、國土資源部、環境保護部、商務部、交通運輸部、文化部、人民銀行、國資委、稅務總局、質檢總局、證監會、保監會、海洋局、國防科工局等負責）

㈥ 院士企業家關注鈦的「大數據」

院士企業家關注鈦的「大數據」_數據分析師考試

大數據」已經出現，因為我們生活在一個擁有更多信息的社會中，人們比以往任何時候都與數據或信息交互得更為密切。大數據影響著經濟，同時也影響著政治、文化等方面，大數據可以幫助企業開啟循「數」管理的模式，得數據者得天下。數據應該隨時為鈦產業決策提供依據。

「大數據」是一個跟上時代步伐的熱詞，也是科技信息時代發展的需要。作為鈦及鈦加工各僅有幾萬噸年產量的鈦產業是否也需要「大數據」來儲存、決策產業、開啟企業循「數」管理的發展模式呢？

從通俗易懂的角度講，我認為「大數據」好比超強大腦具有事物分類、條塊清晰的記憶功能，頭腦里儲存的東西就像經緯線定位那樣精準。生活中那些具備超強記憶功能又善於洞察決策的人往往在獲取信息、抓住機遇方面會優人半拍，搶佔先機。

「好酒也怕巷子深」，鈦產業在發展過程中其優異性能盡管已經逐步凸現出來，但在展示自我，推廣應用方面仍有許多路要走。因為，還有很多領域的人並不知道鈦的優異性能體現在哪些方面。

盡管我國鈦工業發展了六十多年，也取得了不少科研成果，但鈦與其它產業領域相互延伸、融合運用仍隔著一堵牆。4月末，記者到武漢參加中國工程院化工、冶金與材料工程學部主辦的「海洋工程鈦加工成型與焊接技術研討會」時，耳聞來自石油開采等其它領域的代表發言說，既然鈦合金擁有防腐等眾多優異性能就應該千方百計推廣到各個領域去應用，就應該針對不同領域的技術要求、應用環境、市場需求展開有針對性的技術合作，比如石油開采領域如何運用鈦金屬產品並沒有詳盡的數據與技術支撐，這里就牽涉到鈦產業應該擁有自我推介的「資料庫」，以便不同領域的用戶從資料庫中就能搜索到自己需要的東西，然後拓展合作的范圍。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。鈦產業建立自己的資料庫，既有利於鈦行業自身的發展需要，也有利於不同領域的相互融合，少走彎路，充分發揮互聯網功能，在「大數據」搜索中拓展鈦的應用空間與技術滲透力，從而在大數據「增值」中實現鈦產業的全面發展。

枯燥的數據往往具有超強的說服力，領域之間相互融合的智慧則具有技術創新的支撐力。鈦在其它領域應用的數據還處在發展起步階段，不夠翔實，鈦技術研發與產品應用推廣逐步完善仍需要一個過程。用事實說話才能把鈦產品推廣應用落到實處，擁有技術平台、數據平台才能將鈦的資料庫建立完善起來，從而促進鈦產品進入並擴大到其它領域運用。中國工程院院士周廉、干勇以及一些企業家十分重視與關注鈦的「大數據」。

周廉院士在武漢會議上說，鈦在海洋中的應用目前沒有科學完善的資料庫。他說，大家都知道鈦在海洋里具有優異的防腐特質，一根鈦管要用一二十年，也有說二三十年不用換的，完善的資料庫在哪裡？科學試驗結果需要形成文字、數據並記錄下來，深海、淺海不同的海洋領域腐蝕程度是有區別的，但都沒有形成完整的資料庫，因而逐步建立海洋用鈦資料庫對把鈦用到海洋里去十分重要。

在昆明參加億覽網舉辦的2015年第七屆中國鈦產業高峰論壇時，記者與民營企業家遼寧朝陽金達股份有限公司總經理王繼憲聊到海綿鈦產品品質、技術研發這個話題。王繼憲說，目前國內鈦行業生產總體感覺有點散，不像美國、日本那樣產業聚集。國內在四氯化鈦、海綿鈦、鈦合金加工材等領域國家應該有機構分段牽頭實施科技創新，提升品質能力，設置進入門檻，把散、亂狀況濃縮在科技上台階的平台里，把產業發展與國外企業先進數據對接，才能助推中國鈦產業技術、鈦產品品質邁上一個新台階。

寶鈦集團有限公司副總經理雷讓岐提出了一個鈦企業應該從產業鏈延伸到應用鏈轉變的思路。這個思路與「大數據」思維不謀而合，應用鏈延伸就是不同產業領域的技術、產品、市場相互融合。大數據最核心的價值是在於對海量數據進行存儲和分析，產業間相互融合與運用。相比起現有的其他技術而言，大數據的「廉價、迅速、優化」這三方面的綜合成本是最優的，特別有助於鈦企業產品應用鏈的推動。

5月末，在寶雞2015中國鈦產業發展主題論壇會間隙，記者采訪了中國工程院干勇院士，他說，鈦產業應該規范市場秩序，重組兼並，組建「聯合艦隊」，搭建平台模式。干院士說，這個平台模式涵蓋鈦企業群體，涵蓋技術研發，涵蓋產業間的相互融合與發展，媒體可以在這方面牽線搭橋助推平台模式的構建，中國工程院可以在平台模式中發揮技術融合，推進鈦產業向高端邁進，推進鈦產品在各個領域的應用。他說，龐大的鋼鐵行業都能夠搭建平台模式，不到10萬噸的鈦產業完全應該擁有自己的平台模式。

梳理院士、企業家們的思維，在互聯網濃縮了世界的今天，鈦產業搭建平台模式，建立鈦產業發展大資料庫已經十分必要。資料庫濃縮的是產業集群發展的智慧，平台模式是技術運用、產品融合、互通有無的信息支撐，可以根據市場所需很快從資料庫找到技術融合的平台，產品應用的平台，找到與院士、專家攜手推進企業研發所需的技術合作。中國工程院、科研院所、企業、技術、產品、人才、市場等都會在資料庫、平台模式中對應各自所需，發揮各自所長。

數據應該隨時為決策提供依據。數據的價值在於將正確的信息在正確的時間交付到正確的人手中。未來將屬於那些能夠駕馭所擁有數據的企業，這些數據與企業自身的業務和客戶相關，通過對數據的利用，發現新的市場，幫助他們找出競爭優勢。干勇院士希望中國有色金屬報等媒體能起到宣傳助推鈦產業「大數據」建立的作用，中國工程院可以在「平台模式」中助推鈦產業朝著高端化邁進，寶鈦集團等行業標桿企業應該擔當起鈦產業「大數據」建立的重任。

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㈦ 揮好大數據這把「雙刃劍」

揮好大數據這把「雙刃劍」
目前，大數據技術的運用仍存在一些困難與挑戰，體現在大數據挖掘的四個環節中。首先在數據收集方面。要對來自網路包括物聯網和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。其次是數據存儲。要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。第三是數據處理。有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。第四是結果的可視化呈現，使結果更直觀以便於洞察。目前，盡管計算機智能化有了很大進步，但還只能針對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，談不上深層次的數據挖掘，現有的數據挖掘演算法在不同行業中難以通用。

大數據技術的運用前景是十分光明的。當前，我國正處在全面建成小康社會征程中，工業化、信息化、城鎮化、農業現代化任務很重，建設下一代信息基礎設施，發展現代信息技術產業體系，健全信息安全保障體系，推進信息網路技術廣泛運用，是實現四化同步發展的保證。大數據分析對我們深刻領會世情和國情，把握規律，實現科學發展，做出科學決策具有重要意義，我們必須重新認識數據的重要價值。
為了開發大數據這一金礦，我們要做的工作還很多。首先，大數據分析需要有大數據的技術與產品支持。發達國家一些信息技術（IT）企業已提前發力，通過加大開發力度和兼並等多種手段，努力向成為大數據解決方案提供商轉型。國外一些企業打出免費承接大數據分析的招牌，既是為了練兵，也是為了獲取情報。過分依賴國外的大數據分析技術與平台，難以迴避信息泄密風險。有些日常生活信息看似無關緊要，其實從中也可摸到國家經濟和社會脈搏。因此，我們需要有自主可控的大數據技術與產品。美國政府2012年3月發布《大數據研究與發展倡議》，這是繼1993年宣布「信息高速公路」之後又一重大科技部署，聯邦政府和一些部委已安排資金用於大數據開發。我們與發達國家有不少差距，更需要國家政策支持。
中國人口居世界首位，將會成為產生數據量最多的國家，但我們對數據保存不夠重視，對存儲數據的利用率也不高。此外，我國一些部門和機構擁有大量數據卻不願與其他部門共享，導致信息不完整或重復投資。政府應通過體制機制改革打破數據割據與封鎖，應注重公開信息，應重視數據挖掘。美國聯邦政府建立統一數據開放門戶網站，為社會提供信息服務並鼓勵挖掘與利用。例如，提供各地天氣與航班延誤的關系，推動航空公司提升正點率。
大數據的挖掘與利用應當有法可依。去年底全國人大通過的加強網路信息保護的決定是一個好的開始，當前要盡快制定「信息公開法」以適應大數據時代的到來。現在很多機構和企業擁有大量客戶信息。應當既鼓勵面向群體、服務社會的數據挖掘，又要防止侵犯個體隱私；既提倡數據共享，又要防止數據被濫用。此外，還需要界定數據挖掘、利用的許可權和范圍。大數據系統本身的安全性也是值得特別關注的，要注意技術安全性和管理制度安全性並重，防止信息被損壞、篡改、泄露或被竊，保護公民和國家的信息安全。
大數據時代呼喚創新型人才。某咨詢公司預測大數據將為全球帶來440萬個IT新崗位和上千萬個非IT崗位。預測美國到2018年需要深度數據分析人才44萬—49萬，缺口14萬—19萬人；需要既熟悉本單位需求又了解大數據技術與應用的管理者150萬，這方面的人才缺口更大。中國是人才大國，但能理解與應用大數據的創新人才更是稀缺資源。
大數據是新一代信息技術的集中反映，是一個應用驅動性很強的服務領域，是具有無窮潛力的新興產業領域；目前，其標准和產業格局尚未形成，這是我國實現跨越式發展的寶貴機會。我們要從戰略上重視大數據的開發利用，將它作為轉變經濟增長方式的有效抓手，但要注意科學規劃，切忌一哄而上。