方向大數據

A. 大數據都有什麼就業方向

大數據專業就業方向

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和大數據分析類人才。在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。
大數據專業介紹

計算機科學與技術（數據科學與大數據技術方向）主要培養大數據科學與工程領域的復合型高級技術人才。畢業生具有信息科學、管理科學和數據科學基礎知識與基本技能，掌握大數據科學與技術所需要的計算機、網路、數據編碼、數據處理等相關學科的基本理論和基本知識，熟練掌握大數據採集、存儲、處理與分析、傳輸與應用等技術，具備大數據工程項目的系統集成能力、應用軟體設計和開發能力，具有一定的大數據科學研究能力及數據科學家崗位的基本能力與素質。畢業後能從事各行業大數據分析、處理、服務、開發和利用工作，大數據系統集成與管理維護等各方面工作，亦可從事大數據研究、咨詢、教育培訓工作。
大數據（big data）是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據有五大特點，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。

大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。[2]

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，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」。[3]

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[4]

B. 大數據分析有哪些基本方向

【導讀】跟著大數據時代的降臨，大數據剖析也應運而生。隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據剖析、數據發掘等等環繞大數據的商業價值的使用逐漸成為職業人士爭相追捧的利潤焦點。那麼，大數據剖析有哪些根本方向呢?

1.可視化剖析

不管是對數據剖析專家仍是普通用戶，數據可視化是數據剖析東西最根本的要求。可視化能夠直觀的展現數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到成果。

2.數據發掘演算法

可視化是給人看的，數據發掘便是給機器看的。集群、切割、孤立點剖析還有其他的演算法讓咱們深入數據內部，發掘價值。這些演算法不只要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3.猜測性剖析才能

數據發掘能夠讓剖析員更好的理解數據，而猜測性剖析能夠讓剖析員根據可視化剖析和數據發掘的成果做出一些猜測性的判別。

4.語義引擎

咱們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據剖析的新的應戰，咱們需求一系列的東西去解析，提取，剖析數據。語義引擎需求被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5.數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。經過標准化的流程和東西對數據進行處理能夠保證一個預先界說好的高質量的剖析成果。

6.數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維剖析和多角度展現數據按特定形式進行存儲所建立起來的聯系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的根底，為商業智能系統供給數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和拜訪，為聯機數據剖析和數據發掘供給數據平台。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據分析有哪些基本方向?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

C. 大數據的發展方向都有什麼

說到大數據我們不能不提到人工智慧，這個近幾年非常火的一個新技術方向，從幾年前大家科普什麼是人工智慧到現在產業普遍探討如何落地問題，人工智慧幾乎霸屏各行各業。

大數據時代勢不可擋。 一方面，為了實現降本增效，企業紛紛在尋求數字化、智能化轉型。以期利用新技術帶來結構性增長；；另一方面國家釋放推動「新基建」加速經濟建設信號，對於信息數字化 科技 產業的重視程度空前高漲。企業內部發展剛需和國家政策紅利，人工智慧化必然是新經濟環境下的大勢所趨。

人工智慧的三大核心要素：演算法、算力、數據缺一不可。 其中大數據更像是水電煤般的基礎設施的存在。數據沉澱將變成未來企業搭建壁壘的核心競爭力。而具體來看大數據的發展方向也是涵蓋多個方面，舉例來說：

>> 新零售

新零售的新就在於將「零售數據化」，通過大數據重新定義「人貨場」概念。傳統零售下，通常是「人找貨」，賣場提供什麼樣的商品用戶就只能買到什麼。而在大數據加持下的新零售時代，則是相反的「貨找人」，零售平台將用戶的「數據」和貨的「數據」進行匹配。用戶「數據」例如：用戶的性別、年齡、興趣品類、性格標簽、消費能力、購物頻次、瀏覽時長……等等；貨的「數據」包含了：商品價格、促銷優惠、品類細分、品質、產地、庫存……等等。通過數據賦能、精準匹配，商家能比用戶自己更了解用戶。

>>在線教育

教育的線上化在這次疫情的驅動下變得十分必要，傳統教育一個老師面對多個學生或者一對一的私教，老師的精力無法顧及所有學生，而通過技術手段可以沉澱學生、老師及課程的數據，從而更好地服務好雙邊體驗。例如：AI識別學生上課狀態，是否打瞌睡是否專註上課；智能批改作業，實時反饋學習成績和遺漏知識點；知識點查漏補缺，根據學生個人情況定製測試作業……大數據智能協助提高效率的同時，也減輕人工成本，解放老師「管理」的時間，花更多時間精力備課。

>>直播

直播行業的大數據更是其生存之本，用戶側的「數據」有：內容喜好、觀看時段、瀏覽時長等等，內容側的「數據」有：什麼樣的主播在什麼時段播什麼類型的什麼內容、轉贊評數據等等。有了這樣的雙邊數據後，平台自然可以實現「千人千面」的演算法推薦內容，從而增強用戶對平台的粘度。而直播的最直接的變現手段帶貨，大數據的則能進行智能跳轉，快速結算。

大數據賦能下的行業有著不同的新業態，未來大數據必然會成為產業、生活必不可少的工具，涵蓋我們生活的各個方面，幫我們更便捷高效的生活。

大數據是未來人工智慧領域一項非常重要的基礎。而隨意人工智慧的發展，需要的大數據將會在廣度和深度兩個方向同步擴展。從廣度來看，大數據最終會擴展到 社會 的所有環節；從深度來看，大數據最終會深入到每個人從生到死全過程。

大數據的未來:萬物皆可互聯，世界鮮有隱私！

第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化 社會 賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。

第二：大數據推動 科技 領域的發展。大數據的發展正在推動 科技 領域的發展進程，大數據的影響不僅僅體現在互聯網領域，也體現在金融、教育、醫療等諸多領域。在人工智慧研發領域，大數據也起到了重要的作用，尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面，大數據正在成為智能化 社會 的基礎。

第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。

第四：產業互聯網將推動大數據落地。當前互聯網正在經歷從消費互聯網向產業互聯網過渡，產業互聯網將利用大數據、物聯網、人工智慧等技術來賦能廣大的傳統產業，可以說產業互聯網的發展空間非常大，而大數據則是產業互聯網發展的一個重點，大數據能否落地到傳統行業，關乎產業互聯網的發展進程，所以在產業互聯網階段，大數據將逐漸落地，也必然落地。

通過以上分析可以得出，未來大數據領域的發展空間還是比較大的，而且目前大數據領域的人才缺口比較大。

大數據的發展趨勢總的來說應該體現在以下幾個方面：

第一：互聯網逐漸大數據化。隨著大數據技術的逐漸成熟，互聯網將成為大數據首先落地的領域，大數據將在電子商務等互聯網應用平台得到廣泛的應用。互聯網 科技 公司也是推動大數據技術發展的中堅力量，在大數據發展的過程中會起到重要的作用，通過大數據技術在互聯網領域的應用也能積累大量的應用經驗。

第二：傳統產業逐漸大數據化。隨著互聯網發展到產業互聯網階段，未來產業互聯網將深入到整個傳統行業中，而大數據技術作為產業互聯網的核心技術之一必然會深入到傳統行業中，所以未來傳統行業大數據化將是一個重要的趨勢。通過大數據相關技術不僅能夠促進傳統行業的信息化建設，包括物聯網、雲計算建設等，更是能夠通過大數據來為傳統行業創新帶來幫助。

第三：人才大數據化。大數據的發展必然需要大量的大數據人才，不僅需要專業的大數據開發人才（大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析、大數據運維等），也需要大量的大數據應用型人才（基於大數據工具開展大數據分析等工作），所以人才大數據化也是未來一個重要的趨勢。對於職場人來說，掌握一定的大數據知識會提升自身的崗位競爭力。

大數據的發展方向我認為…每個人的生活軌跡習慣喜好，每個企業的需求和全方位信息，每個行業的發展方向布局，每個國家的綜合狀態，通過大數據統計分析，做出你所想要的結論！

大數據未來發展趨勢將從以下幾個方面體現：

一切皆有彈性。基於雲的資料庫和存儲可以根據使用情況雙向伸縮，用戶只需購買和使用其需要的東西。

當數據傳輸變得更快數據量更大時，邊緣計算的智能化可以避免消耗更大的雲存儲空間和遠端基礎設施。

大數據硬體更加廉價，同時越來越多的智能化軟體替代硬體功能。雲時代，硬體越來越廉價。

平面文件和表結構將繼續存在，同時會出現更多的空間數據、圖形和網路數據。

數據的價值決定於數據如何處理。引用舍恩伯格《大數據時代》中的一句話， 大數據帶來的「不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相互關系。」你能獲得的數據量越大，你能挖掘到的價值就越多。

法律檢索大數據是目前發展方向之一。法律 科技 新秀律寶AI大腦，導入最新最全的司法大數據，把人工智慧技術運用在法律檢索、案件信息提取與分析上，律師只需輸入文字或語音識別錄入事情經過或案件事實，系統將會自動進行信息提取和數據匹配，輸出精準的法律檢索結果和詳細的案件分析報告，節省了律師辦案時間。

【大數據檢索】又新又全的司法大數據，輸入關鍵詞即可一鍵檢索獲取法規、案例、工商信息、司法觀點等，方便律師進行檢索。

【類案大數據】律寶能根據律師錄入的案件詳情，通過大數據智能檢索匹配同類型案件和適用法條，給律師提供辦案思路。

1、智慧城市

智慧城市(英語：Smart City)是指利用各種信息技術或創新意念，集成城市的組成系統和服務，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務，以及改善市民生活質量。

用途范圍

用途分為十大智慧體系，分別為：智慧物流體系、智慧製造體系、智慧貿易體系、智慧能源應用體系、智慧公共服務、智慧 社會 管理體系、智慧交通體系、智慧 健康 保障體系、智慧安居服務體系、智慧文化服務體系。

2、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)

增強現實技術(Augmented Reality，簡稱 AR)，是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度並加上相應圖像、視頻、3D模型的技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界並進行互動。這種技術1990年提出。VR是Virtual Reality的縮寫，中文為虛擬現實。虛擬現實技術是一種能夠創建和體驗虛擬世界的計算機模擬技術， 它利用計算機生成一種互動式的三維動態視景，其實體行為的模擬系統能夠使用戶沉浸到該環境中。

3、人工智慧(Artificial Intelligence)

英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

用途范圍

機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。

國內外大數據標准化現狀及發展方向

https://www.toutiao.com/i6605430386438701572/

數據工程師、數據分析師、架構設計師 ----------河南新華

D. 大數據就業方向

大數據主要的三大就業方向：

1. 大數據系統研發類人才；

2. 大數據應用開發類人才；

3. 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。

E. 大數據就業方向是什麼

目前，互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電版商等等，幾乎所權有的行業都已經涉足大數據，大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。

大數據就業方向

1. Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等

2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等

3. 大數據運維&雲計算方向

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

F. 大數據技術的發展方向有哪些

1、在大數據採集與預處理方向

這方向最常見的問題是數據的多源和多樣性，導致數據的質量存在差異，嚴重影響到數據的可用性。針對這些問題，目前很多公司已經推出了多種數據清洗和質量控制工具(如IBM的Data Stage)。

2、在大數據存儲與管理方向

這方向最常見的挑戰是存儲規模大，存儲管理復雜，需要兼顧結構化、非結構化和半結構化的數據。分布式文件系統和分布式資料庫相關技術的發展正在有效的解決這些方面的問題。在大數據存儲和管理方向，尤其值得我們關注的是大數據索引和查詢技術、實時及流式大數據存儲與處理的發展。

3、大數據計算模式方向

由於大數據處理多樣性的需求，目前出現了多種典型的計算模式，包括大數據查詢分析計算(如Hive)、批處理計算(如Hadoop MapRece)、流式計算(如Storm)、迭代計算(如HaLoop)、圖計算(如Pregel)和內存計算(如Hana)，而這些計算模式的混合計算模式將成為滿足多樣性大數據處理和應用需求的有效手段。

4、大數據分析與挖掘方向

在數據量迅速膨脹的同時，還要進行深度的數據深度分析和挖掘，並且對自動化分析要求越來越高，越來越多的大數據數據分析工具和產品應運而生，如用於大數據挖掘的R Hadoop版、基於MapRece開發的數據挖掘演算法等。

G. 大數據就業方向及前景

這個時代是大數據時代，也是大數據人才稀缺的時代。
由於中國人才缺口比較大，大數據的優勢已經日漸凸顯，作為一種可分析、可預測、可以實時監控的新科技正在被各個行業所青睞。無論是對人才的招聘還是再培訓都成了剛需，這也促使大數據人才的薪資在同崗位中是最高的，掌握大數據技術，工資提升40%左右是很常見的。
大數據的就業領域是很寬廣的，不管是科技領域，還是食品產業，零售業等等，都是需要大數據人才進行大數據的處理，以提供更好的用戶體驗，以及優化庫存，降低成本，預測需求。
大數據時代熱門職業
1、數據規劃師
在一個產品設計之前，為企業各項決策提供關鍵性數據支撐，實現企業數據價值的最大化，更好地實施差異化競爭，幫助企業在競爭中獲得先機。
2、數據工程師
大數據基礎設施的設計者、建設者和管理者，他們開發出可根據企業需要進行分析和提供數據的架構。同時，他們的架構還可確保系統能夠平穩運行。
3、數據架構師
擅長處理散亂數據、各類不相乾的數據，精通統計學的方法，能夠通過監控系統獲得原始數據，在統計學的角度上解釋數據。
4、數據分析師
職責是通過分析將數據轉化為企業能夠使用的信息。他們通過數據找到問題，准確地找到問題產生的原因，為下一步的改進找到關鍵點。
5、數據應用師
將數據還原到產品中，為產品所用。他們能夠用常人能理解的語言表述出數據所蘊含的信息，根據數據分析結論推動企業內部做出調整。
6、數據科學家
大數據中的領導者，具備多種交叉科學和商業技能，能夠將數據和技術轉化為企業的商業價值。

H. 大數據都有哪些就業方向

主要有二個方向：
一是大數據維護、研發、架構工程師方向；所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；
二是大數據挖掘、分析方向；所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等

I. 大數據有哪些職業方向

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。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。
大數據就業前景
在就業「錢景」方面，各大互聯網公司都在囤積大數據處理人才，從業人員的薪資待遇也很不錯。以基本的Hadoop開發工程師為例，入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到12K以上，資深的hadoop人才年薪可達到30萬—50萬。
大數據開發工程師
數據倉庫開發、實時計算開發、大數據平台開發一般都會被稱作大數據開發，其實這是3個崗位，各自要求也不盡相同。
大數據開發工程師
數據倉庫開發、實時計算開發、大數據平台開發一般都會被稱作大數據開發，其實這是3個崗位，各自要求也不盡相同。
大數據分析師
基於各種分析手段，利用大數據技術對大數據進行科學分析、挖掘、展現並用於決策支持。
數據挖掘工程師
數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。
演算法工程師
數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
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。