大數據it

㈠ it中的大數據專業前景怎麼樣

大數據人才稀缺
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才回僅46萬,未來3-5年內大數答據人才的缺口將高達150萬。
研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。
根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據專業就業三大方向
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。

望採納，謝謝！

㈡ it公司的大數據分析做什麼

it公司的大數據分析主要做的內容如下：

不同的公司內容有差異，一般都是：首先是設計和實現數據平台的基礎框架和功能組件，如統一前後端基礎組件、配置和許可權管理、數據源接入、任務調度、作業管理、搜索等。

其次是設計並實現面向研發運維（DevOps）領域的數據中台的技術方案。接著是負責對數據平台的調優、日常運維和監控，支撐業務穩定。最後優化治理數據平台系統結構，進行微服務化的設計、開發和部署。

簡介：

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。

大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。

㈢ 淺談大數據時代的IT建設

淺談大數據時代的IT建設
現在已經進入大數據時代，大數據既能促進信息消費，又能帶動社會管理創新。當然，大多數企業早已認識到大數據對產業的影響，只是面臨著大數據落地的難題。在商業應用層面，維克托·邁爾·舍恩伯格在其所著的《大數據時代》一書中通過大量的實例進行闡釋；而在技術層面，互聯網巨頭有著得天獨厚的優勢。比如這次的講解人李彥宏所代表的網路，其搜索技術應用於大數據就是順理成章的事情。
在互聯網和IT行業之外的傳統行業也在關注大數據，傳統企業希望通過大數據技術指導企業戰略，了解產業發展、商業模式、市場競爭中成功的關鍵要素，進而提高企業核心能力。然而，傳統企業不具備互聯網企業對數據信息的敏感度，它們產生海量的數據卻不能有效利用數據，或者說數據產生、收集、存儲都可能是數據鏈條的末端，有關數據的進程便完全停止。所以，傳統企業需要在大數據背景下實現轉型。在今天，新技術不斷地顛覆傳統產業，企業深知「慢一拍」會是什麼後果——柯達被數碼時代拋棄，諾基亞被智能機時代拋棄，蘇寧在電商時代匆忙追趕，電信在互聯網時代尋求突破??各行各業的企業都可能在大數據時代掉隊，反過來也有機會得以煥發青春。
大數據時代，所有的企業都將由數據驅動，數據將成為企業和公共組織越來越重要的資產。同時，企業更需要高效的大數據工具，讓數據資產產生真正的價值。在這個時候，人們首先會朝著互聯網企業看過去。互聯網產業是信息產業，是數據產業，它們生產、交換、再次加工以及最終呈現到用戶面前的「產品」都是數據。因此，在大數據時代，有學者提出「泛互聯網化」的思路，以實踐收集數據資產、發揮大數據商業價值。這正是廣義上的物聯網的概念，數據產生、收集、傳輸、存儲、處理都實現互聯網化，各行各業都互聯網化。
在這個大背景下，企業實現大數據的步驟變得明朗起來。在企業明確自己的大數據項目計劃之後，下一步便是實施滿足大數據要求的IT建設。
面向雲計算的企業IT建設
大數據離不開雲計算的支持，雲計算是大數據誕生的前提和必要條件。
目前，已經發展成熟的雲計算擁有強大的計算、存儲能力，可以作為大數據集中採集和存儲數據的基礎。雲計算和大數據的關系可以理解為：雲計算為大數據提供了計算能力、存儲空間和訪問通道，而大數據則是雲計算的終極應用。
大數據時代的第一定律是「樣本即全體」。隨著數據獲取、整理、挖掘的成本伴隨著摩爾定律不斷降低，藉助於IT公司提供的數據分析工具，企業將有可能獲得產業鏈上下游的全部數據，從而將企業的市場決策、供應鏈管控、內部管理的效率提高到前所未有的程度。在IT系統的建設過程中，企業首先面臨的最大困難是在內部解決數據的產生、收集以及存儲問題。當然，此時的數據也可能不夠大，但面臨的問題沒有本質區別。很明顯，能夠建設完整大數據IT系統的企業鳳毛麟角，大多數企業（特別是傳統企業）也沒有這個必要，因為大數據對於它們來說是輔助而非核心業務。企業可以選擇將部分業務外包出去，再將生成的數據傳輸回來，但這時又要面臨數據的傳輸問題。總之，大數據IT建設之前，要考慮哪一部分是本地建設，哪一部分置之雲端。
模式一旦確定，平台的選擇便成為關鍵，選擇哪一種數據分析工具，哪一種資料庫，哪一類雲服務等等。不同的行業、不同的企業建設大數據IT系統的方案不盡相同，這里不作展開討論。不過，對大數據IT系統在軟硬體方面的一些發展趨勢，企業需要重點關注。因為IT技術的發展日新月異，選擇一個具有競爭力和強大生命力的平台，企業才能少走彎路，才能真正從投資中獲益。
數據倉庫特殊性尤為重要
對於大多數企業而言，大數據意味著為長年維護且塵封已久的數據倉庫配備一道可訪問的大門。
數據倉庫過去一直是、未來也將仍然是企業級機構所不可或缺的關鍵性組成部分。這類系統的作用是將企業方方面面產生的數據匯聚起來，然後分門別類加以劃分，最終讓這些紛繁復雜的信息成為業務分析師深入了解企業運營狀況的寶貴資料。一套針對可擴展性而精心設計出的基礎設施正是大數據能否真正發揮作用的關鍵所在。

㈣ IT和大數據有什麼區別啊

IT包括有大數據。IT這行業范圍很廣。大數據是從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。
就業崗位選擇挺多的，有數據分析師、大數據可視化工程師、數據挖掘工程師、Hadoop開發工程師等

㈤ 在當前大數據的新環境下it企業面臨哪些機會與挑戰

1. 挑戰一：數據來源錯綜復雜，豐富的數據源是大數據產業發展的前提。而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐。

2. 挑戰二：數據挖掘分析模型建立，關於大數據分析，人們鼓吹其神奇價值的喧囂聲浪很高，卻鮮見其實際運用得法的模式和方法。

3. 挑戰三：數據開放與隱私的權衡，目前我國一些部門和機構擁有大量數據但寧願自己不用也不願提供給有關部門共享，導致信息不完整或重復投資。

4. 挑戰四：大數據管理與決策，在今時今日的商業世界中，高管的決策仍然更多地依賴個人經驗和直覺，而不是基於數據。

5. 挑戰五：大數據人才缺口，精通大數據技術的相關人才也成為一個大缺口。