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大数据业务规划要求

发布时间:2022-05-24 07:26:47

大数据开发岗位需要一个什么样的职业规划

大数据开发是一个比较热门的岗位,但是,对于不同工作经历的人来说,所需要的职业规划也是不一样的,这里假设讨论的是还没毕业的计算机系大三或者大四学生,马上就要步入职场,在此需要考虑的职业规划。

首先,要学好大数据的理论基础,比如高等数学、统计学(特别是关于分类、聚合、回归等理论),这些看起来不太重要,但是决定了以后职业的深度。
其次,要学好计算机的理论基础,比如数据结构、算法、面向对象等,数据库、操作系统也要好好学习一下。
毕业前后找工作的时候,最好找一些新兴互联网行业的公司,对大数据要直接的业务要求的,比如滴滴、今日头条类似这种公司,需要从大数据中提取出业务运行指导规则。
入职后,或者毕业前后,重点学习java语言,虽然很多大数据开发相关使用的是python、scala等语言,但是他们必定提供java的接口,而且整个生态也基本是建立在java基础上,也许某一个方向其他语言有优势,但是java肯定具有综合优势。
工作后,研究一下nosql相关方向,比如redis、mongodb等,这些可以在工作中常用,可以很快用到,ELK有必要也可以研究一下。
有一定开发经验后,或者工作中需要了,马上研究spark生态系统,不然研究一下Hadoop也行(优先spark)
工作多年后,就要根据自己的实际情况做规划了,毕竟你对自己的能力和行业的认识不是别人能相比的。

Ⅱ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容是什么

大数据系统体系建设规划包括的内容是:强化大数据技术产品研发,深化工业内大数据创新应用,促进行容业大数据应用发展,加快大数据产业主体培育,推进大数据标准体系建设,完善大数据产业支撑体系,提升大数据安全保障能力。

指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主,进行的相关经济活动称为大数据产业,目前我国的大数据产业体系已初具雏形,大数据系统体系的发展建设有利于全面提升我国大数据的资源掌控、技术支撑和价值挖掘各方面的能力,加快我国称为数据强国的步伐,同时有利支撑着我国成为制造强国、网络强国的建设工作。

(2)大数据业务规划要求扩展阅读

大数据系统体系建设规划发展原则:

创新驱动、应用引领、开放共享、统筹协调、安全规范。

大数据系统体系建设规划发展目标:

技术产品先进可控、应用能力显著增强、生态体系繁荣发展、支撑能力不断增强、数据安全保障有力。

Ⅲ 企业大数据规划需要的三种能力和五个步骤

企业大数据规划需要的三种能力和五个步骤
大数据规划有五个步骤,首先从业务驱动的角度,相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进,也就是说“针对正确的人,在正确的时间,获得正确的信息”,从这个意义来说,它已经超越了技术本身,是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说,数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下,任何企业都必须在大数据规划上做好准备,这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说,要充分认识到数据的重要性,在管理层充分认识到数据的重要性之后,内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后,数据分析师能够对其进行分析和挖掘,使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看,是通过数据整合探索出有效的业务价值,进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略,有效地采取正确的行动,来协助业务和服务质量的增长,或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外,数据要实现普及化,不仅掌握在管理层手中,在数据安全和权限管理的机制下,企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么,为何发生,预测将要发生什么情况,从而更快、更好地做出决策,最终达到智慧型的管理,通过一些主动式的事件,产生正确的行动,如业务增长的价值措施和办法,来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴,也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤,首先从业务驱动的角度,相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象:例如企业在精确营销方面提升业务增长,对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次,直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联,从而为企业产生总体的关键价值效益。例如,哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径,而这些用户和该企业的历史关系为何,以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三,整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才,彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四,随着大数据探索范围的扩大,企业要建立大数据的标准,统一数据格式、采集方法、使用方式,设定一个共享的愿景和目的,然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如,有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中,提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据,如文本、图像等等。数据内容快速演变,因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五,最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”,从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力(采集、存储、粗加工)。在此基础上,建设数据探索和分析能力(从整合出来的海量数据里快速探索出价值),之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合,产生精确的业务行动能力(进行更深度的利用和提供更智慧型的服务),从而达到“针对正确的人,在正确的时间,正确的方式,提供正确的信息”的目标。

Ⅳ 大数据工程师未来职业规划

想了解数据分析工程师的职业规划或学习计划,由此来提升自己的技能和专业知识,我觉得最准确最有针对性一个方法就是查阅招聘岗位的工作要求,这样我们就可以有的放矢地好好专研自己的学习。我们看一下以下这条招聘要求:
1.负责大数据平台的规划、分析、设计工作,把握整体架构,进行相关技术方案文档的撰写;
2.负责大数据平台的部署、开发、维护工作;
3.与BI分析人员协作,完成面向业务目标的数据分析模型定义和算法实施工作;
4.承担相关技术领域的探索与储备。
任职要求:
1.大学本科以上学历,熟练掌握C/C++或者JAVA;
2.熟悉各种常用数据结构及算法,对linux下的网络数据库开发有足够经验;
3.有2年以上C++实战经验者优先;
4.有大数据挖据方面经验和技能者优先;如hadoop、hbase、hive等;
5.善于与其他部门的成员沟通、协作。
还有一个招聘要求是:
岗位职责:
1、理解并挖掘用户需求,进行数据建模;
2、利用专业统计、分析工具从海量数据中总结规律、挖掘潜在价值,提供决策依据。
任职要求:
1、数学类、统计类、计算机类、人工智能类相关专业本科及以上学历,2年左右专职数据分析、挖掘经验,优秀的应届硕士也可;
2、良好的数据敏感性,善于从海量数据中提取有效信息进行分析挖掘和建模;
3、熟练掌握任一种分析工具,例SPSS、SAS、R语言、MatLab;
4、熟悉数据库技术,如oracle、SQL、MongoDB;
5、对于数学建模、数据挖掘、Hadoop大数据有经验者优先。
我想,你看到这,应该是对数据分析工程师有了非常明晰的看法,好好加油ba !

Ⅳ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

技术模型控制、适应传统管理工作需求 新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后,再结合机关单位办公实际,梳理传统管理工作需求,把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等,新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。提炼标准模型在创新的业务核心模型基础上,新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划,再提炼了业务标准模型。统一数据库结构设计 新一代电子政务系统通过数据标准规范,统一了各子系统的数据结构标准,从数据底层实现了标准统一,为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。统一系统和基础信息资源分类 新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类,实现了信息资源支撑的统一,从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一,确保了业务模型数据标准。统一主界面布局与统一应用层次 在业务数据标准统一基础上,为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用,新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准,从而方便用户对系统的规范使用。制定设计模型创新了业务核心模型,提炼了业务标准后,新一代电子政务系统针对各种办公业务资源,从业务工作的实际出发,结合实践经验,又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型,业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。新一代电子政务系统中,业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设,模块不清晰,系统建设杂乱无章,很多建设工作重复,这不仅仅耗费了大量资金,而且不利于系统的长远发展和推广应用。新一代电子政务系统从建设的实践中,从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块,以方便系统的继续发展和建设,局部见图2

Ⅵ 大数据产业顶层规划出炉,如何实现

大数据产业顶层规划出炉,如何实现

国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,从顶层规划角度系统部署我国大数据产业发展。

业内分析认为,我国应通过聚焦行业应用、创新产学研机制、加强人才培养、促进成果转化等方面加快推动大数据及其相关产业发展。

数据成战略资源

国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出,数据已成为国家基础性战略资源。深化大数据应用已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。

大数据产业发展顶层规划也给出了明确的“创新导向”:计划在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制,构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系,开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局,培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

纲要的出炉也被认为是我国继“互联网+”行动后,进一步从顶层规划上明晰大数据、云计算、移动互联、人工智能等前沿技术发展规划。

用友网络董事长王文京认为,移动互联网、云计算、大数据等正成为社会发展、经济增长的重要驱动,数据资产也成为人类社会继财富资产、人力资产等之后的“第四种资产”,其重要性不言而喻。

中国科学院院士、北京大学教授鄂维南认为,大数据正改变着实体经济与产业格局。例如,基于大数据的计算广告学改变了传统广告行业;一些企业正深入研究非结构化数据处理,以改变传统产业。

聚焦人才培养

各界人士认为,大数据作为新的计算方式,其对产业、实体经济的影响将极其深远。然而,以产业需求为导向的创新研发亟待提升,国内“数据人才”培养也需要进一步优化,以适应市场需求。

首先,以产业需求为导向,成果及时落地转化,企业主体创新力量须得到调动。

“在中国,数据科学发展的很多研究源于市场需求。比如,监控视频处理就是很重要的应用场景。如何让电脑对图像数据进行突破,可以智能判断,这就是很好的大数据科研突破口。”鄂维南说,尽管目前国内大数据产业发展很快,但也存在着缺乏以市场需求为导向的创新突破等问题。

各方认为,唯有释放企业的创新活力,才能推动大数据关键领域取得突破,促进大数据科研成果转化为实际成果。

其次,符合市场需求的人才培养应得到重视。

北京大学校长林建华认为,进入数据时代,人们对获取、存储、分析、处理数据的能力亟待提升。因此,数据科学人才培养成为急需加强的方面。“可以看到产业内很多大企业用非常大的资源,争取学术界数据人才,各方面拉人才。可以说,大数据能否做成,关键在能不能聚焦人才培养。”

而高校和产业界普遍认为,当前对大数据人才的培养仍相对滞后。北京航空航天大学软件学院院长孙伟认为,传统it教育很难将前沿技术和课堂传授知识结合起来,培养人才很难及时与产业接轨。高校创新人才培养应更加面向市场需求、技术前沿。

以新模式助大数据产业突破

分析认为,国内产业界对数据科学的前沿探索已经加速推进,部分高校也开始了“数据科学家”的培养。在此背景下,我国应进一步打通壁垒,以新模式探索产学研用结合,培育数据人才、助推以市场为导向的数据科学研究突破,促进产业加速发展。

调查发现,以北京中关村为例,大数据已经在商业、金融、交通、医疗、教育等行业示范应用,100多家大数据创新企业从不同领域深植数据资源。

同时,北京航空航天大学、浙江大学等高校与阿里云、慧科教育达成合作,计划3年内培养和认证5万名云计算和数据科学工作者。这些为数据人才培养提供产业与教育基础。

模式的探索已现雏形。北京中关村管委会、海淀区政府、北京大学和北京工业大学等四方启动“北京大数据研究院”,启动建立大数据高精尖创新中心,推动人才培养和科研突破;并成立股份制技术成果转化中心,围绕热点领域产业需求,推动关键共性技术研发、行业大数据分析、成果转化等。

鄂维南透露,研究院将主要聚焦包括交通大数据、金融大数据、移动互联网大数据、医疗大数据等方面,整合分析资源,支撑决策与产业发展。计划一到两年内,研究院将建立数据金融、医疗健康、交通数据、智慧城市、能源环境和气象等分中心,涉及数据与生物、化学、天体、神经科学等学科的交叉研究。

各界认为,这种灵活的产学研结合机制将成为推动大数据快速发展的有效手段。

王文京说,创新机制将有助于创新人才及时对接市场需求,让大数据切实影响改变产业现状。

以上是小编为大家分享的关于大数据产业顶层规划出炉,如何实现的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅶ 谈谈国家针对大数据发展规划是怎样的

实施国家大数据战略部署和顶层设计,需要我们做到“四个结合”:把政府数据开放和市场基于数据的创新结合起来。政府拥有80%的数据资源,如果不开放,大数据战略就会成为无源之水,市场主体如果不积极利用数据资源进行商业创新,数据开放的价值就无从释放;把大数据与国家治理创新结合起来。国务院的部署明确提出,“将大数据作为提升政府治理能力的重要手段”“提高社会治理的精准性和有效性”,用大数据“助力简政放权,支持从事前审批向事中事后监管转变”。

具体如下:

1、此外,我国作为世界制造业第一大国,需要高度关注一个现实——大数据重新定义了制造业创新升级的目标和路径。无论是德国提出的工业4.0战略,还是美国通用公司提出的工业互联网理念,本质正是先进制造业和大数据技术的统一体。大数据革命骤然改变了制造业演进的轨道,加速了传统制造体系的产品、设备、流程贬值淘汰的进程。

2、数字工厂或称智能工厂,是未来制造业转型升级的必然方向。我国面临着从“制造大国”走向“制造强国”的历史重任,在新的技术条件下如何适应变化、如何生存发展、如何参与竞争,是非常现实的挑战。

3、在政府治理方面,政府可以借助大数据实现智慧治理、数据决策、风险预警、智慧城市、智慧公安、舆情监测等。大数据将通过全息的数据呈现,使政府从“主观主义”“经验主义”的模糊治理方式,迈向“实事求是”“数据驱动”的精准治理方式。
在公共服务领域,基于大数据的智能服务系统,将会极大地提升人们的生活体验,智慧医疗、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社区、智慧家居等等,人们享受的一切公共服务将在数字空间中以新的模式重新构建。

Ⅷ 大数据规划的五个步骤

大数据规划的五个步骤
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进,也就是说“针对正确的人,在正确的时间,获得正确的信息”,从这个意义来说,它已经超越了技术本身,是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说,数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下,任何企业都必须在大数据规划上做好准备,这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说,要充分认识到数据的重要性,在管理层充分认识到数据的重要性之后,内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后,数据分析师能够对其进行分析和挖掘,使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看,是通过数据整合探索出有效的业务价值,进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略,有效地采取正确的行动,来协助业务和服务质量的增长,或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外,数据要实现普及化,不仅掌握在管理层手中,在数据安全和权限管理的机制下,企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么,为何发生,预测将要发生什么情况,从而更快、更好地做出决策,最终达到智慧型的管理,通过一些主动式的事件,产生正确的行动,如业务增长的价值措施和办法,来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴,也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤,首先从业务驱动的角度,相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象:例如企业在精确营销方面提升业务增长,对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次,直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联,从而为企业产生总体的关键价值效益。例如,哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径,而这些用户和该企业的历史关系为何,以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三,整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才,彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四,随着大数据探索范围的扩大,企业要建立大数据的标准,统一数据格式、采集方法、使用方式,设定一个共享的愿景和目的,然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如,有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中,提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据,如文本、图像等等。数据内容快速演变,因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五,最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”,从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力(采集、存储、粗加工)。在此基础上,建设数据探索和分析能力(从整合出来的海量数据里快速探索出价值),之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合,产生精确的业务行动能力(进行更深度的利用和提供更智慧型的服务),从而达到“针对正确的人,在正确的时间,正确的方式,提供正确的信息”的目标。

Ⅸ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

(1)内部控制组织抄
组织是体系运行的基本保障。其中,是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点,通常的设置方式包括三种:
方式一:单独设置内控部门。
方式二:由内部审计部门牵头负责内控工作。
方式三:在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室,该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作,待体系正式运行时,办公室解散,人员归位到各经营管理部门,且牵头职能也归位至内审部门。
(2)内部环境的诊断与完善
(3)动态的风险评估
(4)控制活动的设计
内控手册分模块设计,每一模块一般包括五个方面的内容:
第一,管理目标。
第二,管理机构及职责。
第三,授权审批矩阵。
第四,控制活动要求。
第五,比照上述几部分,各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程,针对关键风险点强化控制措施,确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中,保证管理目标的实现。
(5)信息与沟通贯穿始终
(6)内部监督手段。

Ⅹ 咨询管理公司如何帮助企业实现大数据规划

大数据建模分析就是咨询公司利用大数据记录顾客的消费行为和偏好,基于企业价值和顾客盈利性标准进行顾客分类,通过建模进行分析预测,帮助企业进行精准化营销。

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