大數據測繪行業

㈠ 測繪工程專業是做什麼的

測繪字面理解為測量和繪圖，是指對自然地理要素或者地表人工設施的形狀、大小、空間位置及其屬性等進行測定、採集並繪製成圖。

就業方向

㈡ 測繪工程就業方向與前景

測繪工程就業方向與前景如下：

一、測繪工程專業就業方向

現在測繪專業畢業生就業領域更加廣泛，主要是到國民經濟各部門從事國家基礎測繪建設、陸海空運載工具導航與管理、城市和工程建設、礦產資源勘查與開發、國土資源調查與管理等測量工程、地圖與地理信息系統的設計、實施和研究工作。

或在環境保護與災害預防及地球動力學等領域從事研究、管理、教學等方面的工作；還可從事信息系統的設計、開發建立、維護管理和信息處理分析工作。

2、測繪工程專業就業前景

測繪工程專業主要是利用空、天、地等對地觀測技術獲取地球空間信息，研究與地球空間分布有關的各種幾何、物理、人文及其隨時間變化的信息處理、分析、表達與應用的科學與工程技術問題的一門學科，屬於當今世界最具發展前途的三大高新技術之一。

畢業生社會需求量大，就業質量高。近年來，伴隨著信息科技革命，出現了無人機測繪、衛星定位、衛星遙感、智慧城市、時空大數據分析等現代測繪技術，測繪煥發出新的生命力，畢業生擁有更廣闊的就業前景。

㈢ 智能化測繪與管理如何形容

智能化測繪與管理是指：
是以知識和演算法為核心，模仿人的自然測繪智能和運用人工智慧技術，形成以知識為引導，演算法為基礎的混合型智能計算範式，提升測繪感知、認知、表達計算的能力。這樣就有可能解決目前生產、服務及應用面臨的諸多瓶頸問題，並推出更多的知識產品。
測繪是技術密集型行業，20世紀80年代起，我國歷時數十年，成功完成從模擬到數字化測繪的轉型升級，有力支撐了全國測繪地理信息事業的快速發展和廣泛應用，帶動了整個行業的發展。但是到今天這個紅利已經基本用完，表現為生產與應用服務面臨著一系列的瓶頸問題——數據保障做不到實時化、信息處理不能完全自動化、服務應用不能知識化。所以我們現在需要利用人工智慧、大數據等新技術，把測繪地理信息專業知識整合起來，發展智能化測繪。
當今，測繪地理信息行業面臨智能化和時空大數據時代的全球性挑戰。以數據密集型計算為特徵、人工智慧為主要技術手段的新範式，提供了測繪地理信息行業解決這一挑戰的變革性理論、方法和技術。通過思維方式（大數據思維）的大變化，時空大數據的分析挖掘，人工智慧的廣泛應用，創新科技新模式、新知識和新規律，智能化將成為測繪地理信息行業發展的核心驅動力。人工智慧是智能化測繪的主要技術之一，可以為測繪地理數據的信息採集、加工製作、實際應用的全過程賦能。
智能化測繪的特徵是跨界融合、泛在感知、智能自主和精準服務。陳軍院士認為，藉助人工智慧等新技術、新手段，可以歸納提煉環境感知、空間認知等自然智能及先驗知識，將其融入測繪數據獲取、信息處理、分析服務的過程中去，將數字化測繪提升為智能化測繪

㈣ 大數據時代測繪地理信息如何發展

地理信息產業發展趨勢向好 「互聯網+測繪」將成行業新常態

地理信息產業，是以現代測繪技術、信息技術、計算機技術、通訊技術和網路技術相結合而發展起來的綜合性產業。既包括
GIS(地理信息系統)產業、衛星定位與導航產業、航空航天遙感產業，也包括傳統測繪產業和地理信息系統的專業應用，還包括LBS(基於位置服務)、地理信息服務和各類相關技術及其應用。

隨著網路技術的不斷發展，雲計算大數據移動互聯網的普及，地理信息軟體也應推動地理信息獲取、處理、管理和網路化分發服務軟體產品的集成，重點發展基於下一代互聯網、移動互聯網等，適應雲計算技術、時空技術、三維技術等的地理信息系統軟體產品。

地理信息產業總產值

根據前瞻產業研究院發布的《地理信息產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，截至2013年底，行業內企業達2萬多家，從業人員超過40萬人，年產值近2,600億元。新應用、新服務不斷產生，互聯網搜索和電子商務提供商、通信服務提供商、汽車廠商等紛紛涉足地理信息應用領域，形成了遙感應用、導航定位和位置服務等產業增長點。

到2020年，政策法規體系基本建立，結構優化、布局合理、特色鮮明、競爭有序的產業發展格局初步形成，互聯網搜索和電子商務提供商、通信服務提供商、汽車廠商等紛紛涉足地理信息應用領域，新應用、新服務不斷產生，形成遙感應用、導航定位和位置服務等產業增長點。2016
年4360億人民幣，年均復合增長率為20%，到2020年地理信息產業的總產值規模將達到9040.90億人民幣，未來10年，地理信息產業總產值將保持穩定高速的年均增長率，到2021年形成萬億元的年產值。

地理信息服務業服務總值持續快速增長，2020年將達1,736億元

地理信息服務業是地理信息產業的核心部分，近年來，隨著「一帶一路」等國家戰略的提出，不動產統一登記等一系列國家重大項目和重點工作的啟動，國家現代測繪基準體系基礎設施建設的推進，基礎地理信息數據更新速度的加快，數字城市及智慧城市應用范圍的不斷擴大，地理信息服務總值持續快速增長。

同時，隨著地理信息的不斷發展，新應用、新服務不斷產生，互聯網搜索和電子商務提供商、通信服務提供商、汽車廠商等紛紛涉足地理信息應用領域，形成了遙感應用、導航定位和位置服務等產業增長點。參與主體的多樣化結合商業模式的創新，地理信息產業正逐步走向應用多元化、深度化的時代，企業的核心競爭力不斷提高。

阿里巴巴、騰訊、網路等大型互聯網企業積極進軍地理信息產業，給傳統的中小地理信息企業帶來了不小的競爭壓力，導致了企業競爭的加劇，但同時也為加快產業提質增效和地理信息企業轉型升級提供了強大外力。今後，產業的發展應是「互聯網+
」驅動下的有質量、有效益的創新發展。

地理信息服務業未來發展趨勢

產業鏈將進一步延伸

在大數據時代，基於物聯網、雲計算、互聯網技術發展的大數據技術將對地理信息服務業產業鏈的各個環節產生全方位的影響，引起地理信息服務業產業鏈結構的調整。

產業鏈結構的調整主要表現為產業鏈變長的趨勢。在大數據時代，地理大數據分析與挖掘可以直接創造價值，為用戶提供服務。而地理大數據分析與挖掘需要掌握專門的技術，可能還需要一定的行業背景，因此很可能發展成為一個獨立增值的產業鏈環節。此外，地理數據與其他大數據的集成，地理大數據的存儲、管理與運營都需要專門的設備和技術，在大數據時代，也很有可能發展成為一個獨立的產業鏈環節。

「互聯網+測繪」將成行業新常態

近年來，隨著互聯網時代的深刻變革，雲計算、大數據、物聯網等智能化技術的發展對測繪科學不斷滲透，地理信息服務業的產業結構、產品內容及服務范圍發生了重大變化，「互聯網+測繪」將成為地理信息服務業新常態。

行業內企業向綜合性和個性化方向發展

在大數據時代，以需求為導向的地理信息服務企業主要向兩個方向發展。一是綜合性，即地理信息服務企業提供的服務從單一內容的服務向多類型服務發展，從滿足單一需求向提供整體解決方案發展，從提供某一種產業活動向提供多種產業活動發展。地理信息服務企業的綜合化發展趨勢同時也順應和體現了地理信息技術的發展趨勢。

近年來，3S技術趨於融合發展，地理信息服務領域的內外業一體化、軟硬體一體化也更加明顯，同時，雲計算、物聯網、大數據等技術的發展，也使地理信息服務企業提供應用整體解決方案服務成為可能。二是個性化，在大數據時代，利用大數據發現需求、挖掘各類信息、解決各類問題的需求將迅速增長，公眾用戶的個性化產品發展空間廣闊。

㈤ 測繪工程是干什麼的

測繪工程專業是一門對空間信息進行採集、處理、分析、表達與應用的專業。本專業培養具備空間定位、信息科學和計算機科學等方面的基本理論與技術知識。

並研究利用這些技術測定地球與其它星體形狀、建築物（構築物）的三維特徵及其與指定參考系的關系、地球重力場及其內部物理特徵、運動物體的特徵及其多維參數，並研究這些技術在工程、工業和人類生活中應用的基本理論與方法。

隨著航空航天、物聯網、5G、人工智慧、自動駕駛、大數據、雲計算、虛擬現實（VR）等技術的發展，測繪工程專業將迎來更大的發展空間。高科技測繪手段的出現一方面給測繪工作提供了先進的工具，同時也對測繪專業提供的時空信息提出了更加強烈的需求。

因此，未來測繪工程專業將是高度自動化、智能化的信息採集、加工、處理、表達與應用的學科。對掌握現代高科技測繪技術的人才需求更加迫切。

(5)大數據測繪行業擴展閱讀：

相關工作：

本專業本碩博各層次的畢業生市場需求量大，可在我國測繪、國土資源、城市規劃、信息、交通、水利、電力、環境保護、資源調查、石油、海洋等行業就業。

測繪工程管理和監理工程師，從事測繪工程的技術設計工程，起薪5000～10000元/月。

特種工程，從事科研和工程的高級人才。進行規劃設計、施工和運營管理工作，起薪8000～12000元/月。

㈥ 大數據這個行業裡面的全部崗位都有什麼_要全部的

細分的有20多個
大數據在全球范圍內的IT就業市場佔有越來越重要的影響。根據Gartner公司提供的數據，截至到2015年將有440萬的IT工作來支持大數據，僅美國就會有190萬的IT工作產生。看看我們列出的排名前20位的大數據職位及其職責列表。

首席數據官Chief DataOfficer
職責：
a. 與行政人員，數據所有者和數據管理員共同為內部和外部的客戶創建數據管理策略並且實現數據的准確性和制定工作流程的需求目標。
b. 引導EIM程序，業務數據管理員和數據服務供應商提供數據管理活動。
c. 建立數據政策，標准，組織並且督促EIM概念的組織成立。
b. 監督組織內的數據質量工作的監管，並且為不能被數據治理委員會解決的數據管理問題提供幾種治理。
e. 建立數據供應商管理策略，並通過CIO/CTO和IT組織的協調來監督完善EIM項目。
f. 領導創建程序的業務定義，數據管理目標和EIM計劃執行的原則。
g. 負責企業的信息/數據管理預算和數據相關的系統活動。

數據分析師Data analyst
職責：
a. 協調客戶和員工之間的關系，提供所有的數據分析和支持。
b. 對所有結果進行數據分析，並為客戶准備演講。
c. 對數據進行審核並且為客戶解決業務相關的問題。
d. 與工程和產品管理團隊進行協調，並確定所有交接的准確性，並准備好總結。
e. 進行數據分析並且傳遞給終端客戶。
f. 監督所有的客戶問題，並為經理和主管的協調和交接提供幫助。
g. 監督和管理所有和客戶發票並且對所有的支付問題進行及時的評價。
h. 管理客戶發票的所有數據，並提供公司的指標。
i. 監督並解決所有客戶的發票數據問題，並和各供應商協調和管理所有以前的平衡合作關系。
j. 管理所有的數據消耗異常狀態，確定數據的漏洞後准備相應的決議。
k. 監督流程管理工具，並確保遵守所有周期的指導方針。
l. 維護和管理發票文檔庫，並解決所有問題。
m. 執行內部設計和准備所有的發票，並確定更進流程的質量。

大數據觀察員Big DataVisualizer
職責：
a. 通過可視化軟體給商務提供價值增值分析來指導分析和借鑒分析帶來的影響，綜合成清晰的溝通。
b. 理解數據如何在不同的系統中運作來提供有關要求來確定正確的數據輸入組織報告/分析。
c. 與數據質量團隊之間緊密合作，以確保數據的完整性。
d. 發展業務需求為報告流程去推動功能規范化。
e. 在業務和跨職能團隊的合作下，完整地記錄報告流程和系統。
f. 收購，管理和文檔的數據（包括地理空間數據）。
g. 與客戶/客戶服務團一起進行工作計劃，並進行數據分析。
h. 參與提案撰寫，客戶交付成果和研究論文。
i. 對數據、GIS數據分析創建可視化從而列入建議書，報告，論文和多媒體項目數據。

大數據解決方案架構師Big DataSolutions Architect
職責：
a. 對Hadoop解決方案的整個生命周期進行引導，包括需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署。
b. 在一個團隊中，設計並卡發開創性大規模集群的數據處理系統提供了技術和管理的領導。
c. 幫助Xtremeinsights客戶指定戰略，最大限度地發揮數據的價值。
d. 幫助Xtremeinsights在大數據空間通過促進白皮書，技術評論對社區建立思想領導。

大數據工程師Big DataEngineer
職責：
a. 收集和處理大規模的原始數據（包括腳本編寫，網頁獲取，調用APIs，編寫SQL查詢等）。
b. 和我們的工程團隊密切合作，並以驚人的創新和演算法與我們的生產系統相結合。
c. 將非結構化數據處理成適合分析的一種形式，然後進行分析。
d. 根據所需要的和專案分析商業決策。

大數據研究員Big DataResearcher
職責：
a. 從多種關系資料庫中提取數據，操作，使用定量，統計和可視化工具研究數據。
b. 告知適當的建模技術的選擇，以確保使用嚴格的統計過程的測試模型進行開發。
c. 建立和維持有效的流程來驗證並更新預測模型。
d. 分析，建模，預測衛生服務的利用模式/趨勢和創造能力來為醫療保健服務模式模擬假設的情景。
e. 與內部業務，分析和數據戰略合作夥伴共同合作，從而提高效率，為核心的軟體產品增加預測模型的適用性
f. 幫助管理分析的創新性，形成的見解，主張整合新概念到現有的客戶端工具中，幫助翻譯即席分析到可擴展的軟體解決方案。

數據倉庫管理員Data warehousemanager
職責：
a. 指定並實施信息管理策略。
b. 協調和管理的信息管理解決方案
c. 多個項目的范圍，計劃和優先順序安排
d. 管理倉庫的各個方面，比如數據外包，移動，質量，設計和實施。

數據架構師Data architect
職責：
a. 通過採用最佳實踐和工具，包括SOL,SSIS,SSRS和OLAP來設計資料庫，數據模型，ETL過程，數據倉庫應用和商業智能（BI）報告。
b. 根據現有的標准和准則來提供高品質（DA）的相關結果，包括ETL過程，數據倉庫設計和數據系統的改進。
c. 通過提供對數據倉庫的方法和途徑的建議解決程序（DA）的相關問題與業務分析師和技術團隊。
d. 分析（DA），相關業務需要，可與項目工作人員對（DA）的發展未來做出決定和建議。

資料庫管理員Database manager
職責：
a. 提高資料庫工具和服務的有效性。
b. 確保所有的數據符合法律規定。
c. 確保信息得到保護和備份。
d. 與工作團隊做定期報告。
e. 監控資料庫性能。
f. 改善使用的技術。
g. 建立新的資料庫。
h. 檢測數據錄入程序。
i. 故障排除。

商業智能分析員Businessintelligence analyst
職責：
a. 就工具，報告或者元數據增強來進行傳播信息。
b. 進行或協調測試，以確保情報的定義與需求相一致。
c. 使用商業智能工具來識別或監測現有和潛在的客戶。
d. 綜合目前的商業只能和趨勢數據，來支持採取行動的建議。
e. 維護或更新的商業智能工具，資料庫，儀錶板，系統或方法。
f. 及時的管理用戶流量的商業情報。

數據倉庫分析員Data warehouseanalyst
職責：
a. 了解企業用戶的需求信息，並將其傳送到數據倉庫團隊的其他成員。
b. 指導並實施面試任務。
c. 指導並收集采訪資料。
d. 協助DW數據分析師分析現有的報告並確定整合指標。
e. 指導資料庫需求文件的准備。
f. 協助數據分析師測繪任務。
g. 分析現有的報告。
h. 引導業務指標的鑒定和文獻。
i. 在合適的資源系統專家的指導下確定系統的記錄。
j. 幫助識別潛在的數據來源，資料庫。
k. 負責數據採集過程的試驗和實施。
l. 擔任ETL和前端程序員的顧問。

數據建模師Data modeler
職責：
a. 為標准命名約定和編碼實踐指定最佳的訓練方案，以確保數據模型的一致性。
b. 推薦在新環境中的數據模型的重復使用機會。
c. 對資料庫和SQL腳本執行的物理數據模型進行逆向工程。
d. 評估數據模型和物理資料庫的差異和矛盾。
e. 驗證業務數據對象的准確性和完整性。
f. 分析數據相關的系統的挑戰，並提出相應的解決方案。
g. 根據公司標准制定標準的數據模型。
h. 對系統分析員，工程師，程序員和其他人在項目的限制和能力，性能要求和介面進行指導。
i. 審查修改現有軟體，以提高效率和性能。

資料庫開發員Databasedeveloper
職責：
a. 設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統。
b. 優化資料庫系統的性能效率。
c. 准備設計規范和功能單證的分配資料庫的項目。
d. 對資料庫系統進行空間管理和容量規劃。
e. 建立資料庫表和字典。
f. 參與資料庫設計和架構，以支持應用程序開發項目。
g. 執行數據備份和檔案上定期。
h. 測試資料庫，並進行錯誤修正。
i. 及時解決資料庫相關的問題。
j. 制定安全程序，以保護資料庫免受未經授權的使用。
k. 評估現有的資料庫，並提出改進建議的執行效率。
l. 開發用於資料庫設計和開發活動的最佳實踐。

門戶網站管理員Portaladministrator
職責：
a. 制定所有門戶網站的布局和維護網站的所有功能。
b. 監督所有頁面內容，並提供給所有工作人員和外部組織的幫助。
c. 整合新的技術體系為門戶和網路管理員的協調工作。
d. 維持對所有門戶項目的現狀，並協助解決新的和現有渠道的所有問題和自動化的所有進程。
e. 在所有配置進行測試和升級過程中，實現所有的目標，並保持對所有門戶環境的新技術維護。
f. 確定網站的所有長期目標，並根據指引，建議改進所有內容。
g. 保持高效的門戶網站的文檔系統，並協助安裝所有Web中心互動系統。
h. 分析所有系統的升級和應用程序，並確保遵守所有計劃要求，設計了新的門戶網站所有的解決方案，並協助解決所有的生產問題。
i. 監測和分析所有門戶網站的系統指標，並保持最佳性能。
j. 與管理人員和社區成員協調落實各項業務活動，並確定所有的web伺服器配置。
k. 管理和配置所有的門戶應用程序。
l. 保留所有門戶網站的市場和不斷變化的行業知識。
m. 對全業務運營提供支持，並確保所有的利潤優化。

資料庫管理員Databaseadministrator
職責：
a. 選擇合適的軟體和硬體
b. 管理數據安全和隱私
c. 管理數據完整性
d. 數據備份
e. 資料庫恢復
f. 優化資料庫性能
g. 提高查詢處理性能

首席數據分析師Chief DataAnalyst
職責：
a. 為一部分的基礎整體研究程序員開發新的分析項目
b. 團隊的其他成員來提供技術投入研究項目的發展。
c. 為分析員提供大型調查的收集，編制和分析。
d. 在適當的時候使用Excel，SPSS或者STATA和先進的技術進行統計分析。
e. 對政策專家，相關的投資方和學者進行基礎的增長。

業務系統分析員Business SystemAnalyst
職責：
a. 確定通過研究業務職能業務目；收集信息；評估輸出要求和格式。
b. 設計通過分析要求的新的計算機程序；構建工作流程圖和示意圖；研究系統的能力；書寫規范。
c. 提高通過研究當下實踐系統進行設計修改。
d. 通過識別問題來對控制提出建議，提高寫作流程。
e. 通過定義項目里程碑，階段和要素來形成項目團隊，建立項目預算。

數據挖掘分析師Data mininganalyst
職責：
a. 對優先考慮的賬戶進行統計分析，從而最大限度的成功化。
b. 與主管或客戶端溝通行動計劃，並找出需要改進的地方。
c. 執行戰略數據分析和研究，以支持業務需求。
d. 找准機會從而通過復雜的統計建模提高生產率。
e. 瀏覽數據來認准機會並提高業務成效。
f. 指定業務流程，目標和戰略的理解，以提供分析和解釋。
g. 通過內部討論的理解，在適當情況下獲得業務需求和必要的分析。

數據策略師Data strategist
職責：
a. 定義大數據戰略，包括設計多階段實施路線圖。
b. 獨立工作，或作為一個團隊的一部分，設計和開發的大數據解決方案。
c. 異構數據的數據錯誤，探索和發現新的見解。
d. 知道分析，架構，設計以及數據倉庫和商業只能解決方案的發展。
c. 指導年輕的團隊成員。
f. 協助業務開發團隊提供售前活動和招標書。
g. 幫助評估和計劃項目。

業務數據分析師Business DataAnalyst
職責：
a. 與關鍵投資者的業務分析師和高級管理人員緊密合作，了解他們的經營策略和問題，確定研究需求，幫助設計實驗，並根據結果提出建議。
b. 通過客戶細分，從多個來源的定量和定性派生的發展和應用進行影響的決定。
c. 調整利益相關者和分析師對如何使用研究和分析的想法，以支持業務計劃和戰略的優先試圖（分析路線圖）。
d. 傳動復雜的分析項目，需要分析或利益相關者從開始到結束之間的多團隊協作。
e. 有效地管理多個在建設的項目，確保目標和時間獲得滿足。確定在短期和長期間的權衡和平衡所有投資者的需求。
f. 領導和參與業務討論，提供意見，需要的時候進行一些變革。
g. 關鍵指標與解釋器的討論，推測並提出行動。
h. 與業務夥伴的投資者在制定和優先的業務問題上考慮短期和長期的潛在影響，解釋結果，量化的機遇，並提出了一個觀點合作數據的專家來執行分析操作。
i. 在企業領導的重視下積極主動地帶來新的商機。
j. 知道分析師和股東對事物的知識和流程上，確保它們是可重復的，可持續的和可擴展的。
k. 在所有階段上與多個項目組合作。

㈦ 測繪地理信息產業與大數據，雲計算產業的關系

㈧ 測繪工程專業方向

未來，隨著航空航天、物聯網、5G、人工智慧、自動駕駛、大數據、雲計算、虛擬現實（VR）等技術的發展，測繪工程專業將迎來更大的發展空間。高科技測繪手段的出現一方面給測繪工作提供了先進的工具，同時也對測繪專業提供的時空信息提出了更加強烈的需求。因此，未來測繪工程專業將是高度自動化、智能化的信息採集、加工、處理、表達與應用的學科。對掌握現代高科技測繪技術的人才需求更加迫切。
中文名
測繪工程
外文名
Surveying and mapping engineering
學科
測繪科學與技術
修業年限
四年
授予學位
工學學士
快速
導航
相關工作
行業發展
進行大型工程建設前，必須由測繪工程師測量繪制地形圖，並提供其它信息資料，然後才能進行決策、規劃和設計等工作；在工程建設過程中，也經常需要進行各種測繪、測量，以確保工程施工嚴格按照方案進行；工程完工後，還需要對工程進行竣工測量，以確保工程質量。因此，工程測繪貫穿整個工程建設過程，所起的作用非常重要。
工程類效果圖-滿川藝術製作
工程測繪行業的上游產業包括測繪儀器行業、計算機信息行業和航空航天行業，這些產業的發展為工程測繪行業提供了儀器、技術和方法；而工程測繪行業的下游產業籠統的說就是基礎設施建設，具體包括房屋建築工程行業、礦產勘查開發行業、軌道交通工程行業、公路工程行業、鐵路工程行業、水利工程行業、市政工程行業、海洋工程行業等，這些行業的發展為工程測繪提供了市場需求。