大數據在以後有什麼用

⑴ 大數據專業畢業後幹啥

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。
大數據開發相關的崗位很多，比較熱門的包括：
1、大數據開發工程師
主要負責數據模型的ETL開發、數據平台建設；面向業務的數據提取、分析、報表、挖掘等系統設計和開發工作。
崗位要求：
精通常用的數據結構和演算法，理解面向對象設計的基本原則，熟悉常用的設計模式；
掌握Hadoop生態體系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；
2、大數據運維工程師
主要負責數據平台的集群管理，機器優化，集群監控等；對現有集群的優化和性能調優，滿足不斷增長的業務需求等。
崗位要求：
熟悉主流開源數據組件，包括但不限於HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各組件的原理和實現；熟悉分布式原理、分布式系統設計等。
3、大數據架構師
主要負責大數據基礎框架的整體架構設計，結合公司實際業務情況進行技術選型；負責數據存儲和計算平台的整體評估、設計以及核心功能模塊的開發等。
崗位要求：
熟悉常用的數據結構和演算法；具備豐富的開發經驗，了解主流的大數據技術框架組件，包括但不限於Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
4、大數據分析師
大數據分析方向的崗位，則主要以數據分析挖掘為主，通常需要負責常規業務數據分析需求開發，用戶畫像構建，推薦演算法實現等。

⑵ 大數據有什麼用

十個有關大數的信息：

1）大數據計算提高數據處理效率，增加人類認知盈餘 

大數據技術就像其他的技術革命一樣，是從效率提升入手。大數據技術平台的出現提升了數據處理效率。其效率的提升是幾何級數增長的，過去需要幾天或更多時間處理的數據，現在可能在幾分鍾之內就會完成。

大數據的高效計算能力，為人類節省了更多的時間。我們都知道效率提升是人類社會進步的典型標志，可以推斷大數據技術將帶領人類社會進入另外一個階段。通過大數據計算節省下來的時間，人們可以去消費，娛樂和創造。未來大數據計算將釋放人類社會巨大的產能，增加人類認知盈餘，幫助人類更好地改造世界。 

2）大數據通過全局的數據讓人類了解事物背後的真相 

相對於過去的樣本代替全體的統計方法，大數據將使用全局的數據，其統計出來的結果更為精確，更接事物真相，幫助科學家了解事物背後的真相。大數據帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識，影響過去人類行為、社會行為的結論，帶來全新的認知。

有利於政府、企業、科學家對過去人類社會的各種歷史行為真正原因的了解，大數據統計將糾正樣本統計誤差，為統計結論不斷糾錯。大數據可以讓人類更加接近了解大自然，增加對自然災害原因的了解。 

3）大數據有助於了解事物發展的客觀規律，利於科學決策 

大數據收集了全局的數據，准確的數據，通過大數據計算統計出了解事物發展過程中的真相，通過數據分析出解人類社會的發展規律，自然界發展規律。利用大數據提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律，通過掌握事物發展規律來幫助人們進行科學決策，大數據時代的精準營銷就是典型的應用。 

4）大數據提供了同事物的連接，客觀了解人類行為 

在沒有大數據之前，我們了解人類行為的數據往往來源於一些被動的調查表格及滯後的統計數據。擁有了大數據技術之後，大量的感測器如手機APP、攝像頭、分享的圖片和視頻等讓我們更加客觀的了解人類的行為。

大數據技術連接了人類行為，通過大數據將人類的行為數據收集起來，經過一定的分析後來統計人類行為，幫助我們了解人類的行為。可以說大數據的一個重要作用就是將人類行為數據進行收集分析，了解人類行為特點，為數據價值的商業運用提供基礎資產 

5）大數據改變過去的經驗思維，幫助人們建立數據思維 

人類社會的發展一直都在依賴著數據，無論是各國文明的演化，農業的規劃，工業的發展，軍事戰役及政治事件等。

但是出現大數據之後，我們將會面對著海量的數據，多種維度的數據、行為的數據、情緒的數據、實時的數據。這些數據是過去沒有了解到的，通過大數據計算和分析技術，人們將會得到不同的事物真相，不同的事物發展規律。

依靠大數據提供的數據分析報告，人們將會發現決定一件事、判斷一件事、了解一件事不再變得困難。各國政府和企業將藉助於大數據來了解民眾需求，拋棄過去的經驗思維和慣性思維，掌握客觀規律，跳出歷史預測未來的困境。

大數據發展趨勢：

1）趨勢一：數據的資源化 

何謂資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。   

2）趨勢二：與雲計算的深度結合 

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。   

3）趨勢三：科學理論的突破 

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。   

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立 

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

大數據分析： 

現在的大數據分析，跟傳統意義的分析有一個本質區別，就是傳統的分析是基於結構化、關系性的數據。而且往往是取一個很小的數據集，來對整個數據進行預測和判斷。但現在是大數據時代，理念已經完全改變了，現在的大數據分析，是對整個數據全集直接進行存儲和管理分析。

(2)大數據在以後有什麼用擴展閱讀：

大數含義

1. 交易員術語，指匯率的頭幾位數字。

2. 數學用語，指兩個數中較大的數。

3.代表十的七十二次方。

4.大數在編程中表示超過32位二進制位的數。

⑶ 大數據存在的意義和用途是什麼

將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
2、「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，進入2012年，大數據（bigdata）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
3、大數據的意義在於變革經濟的力量：生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
4、大數據的意義表現在變革組織的力量：隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。大數據之所以成為時代變革力量，在於它通過追隨意義而獲得智慧。

⑷ 大數據畢業以後都是干什麼的

大數據的就業崗位還是很多的，大數據崗位高薪清單對於求職者來說，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。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。
1 ETL研發企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。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
2 Hadoop開發隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。
3 可視化工具開發可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。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。
4 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。
5 數據倉庫研究為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
6 OLAP開發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。
7 數據科學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。8 數據預測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。
8 數據預測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。
9 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。
10 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。

⑸ 大數據能用來做什麼

大數據為我們提供了巨大的機遇，幫助我們開發新的創意產品和服務，例如手機APP或企業商業智能產品。它可以促進經濟的增長和就業機會，可以大大提高人們的生活質量。
一、 醫療：提高診斷和治療的水平
大數據為提高醫療信息處理效率提供了解決方案，從而為企業、公共部門和公民創造價值。對大型臨床數據集的分析可以優化新葯和治療的臨床和成本效益，患者可以受益於更及時和適當的護理。數據互操作性至關重要，因為數據來自不同的和異構的來源，如生物信號流、健康記錄、基因組學和臨床實驗室測試等。
二、 商業：企業無形資產，助力企業決策
如今，大數據非常重要，它可以直接影響企業的估值。大數據已經成為企業一種關鍵的無形資產，可以通過數據收集加以衡量，並計入估值。企業如何使用數據以及基於數據做出的決策也將影響企業決策的成功率。
三、 數據：數據市場的價值
在過去十幾年裡，信息技術直接或間接地推動了中國的經濟增長，數據的作用已經從簡單支持商業決策轉變為自身的價值存在。在新的網路經濟中，開放的數據市場已變得至關重要。

四、 交通：減少事故和交通堵塞
交通部門可以從道路感測器收集大量的數據。智能利用這些大數據，可以支持政府優化交通流管理。市民和公司可以通過使用路線規劃大大節約出行時間。
五、 環境：降低能源消耗
大數據革命帶來了應對環境挑戰的新方式。更好地利用全球可用的數據集有助於科學家開展研究，並使決策者能夠就洪水等自然災害作出知情和決策，以應對氣候變化和降低成本。智能城市還設有數據中心，根據可再生能源和其他有用指標的可用性，調整公共建築的電力消耗。
六、 農業：更安全的食品和更高的生產力
在農業領域智能地使用大數據，可以同時提高生產率、糧食安全和農民收入。通過對感測器和地球觀測數據的智能和廣泛使用，可以有效改善我們今天的耕作方式。這包括可以在我們的農業實踐中更有效地利用自然資源(包括水或陽光)。有了先進的技術，農民也可以獲得他們的農業機械正在如何工作的實時數據，以及歷史上的天氣模式、地形和作物表現。

⑹ 大數據存在的意義和用途是什麼

1.將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
2、「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，進入2012年，大數據（bigdata）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
3、大數據的意義在於變革經濟的力量：生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
4、大數據的意義表現在變革組織的力量：隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。大數據之所以成為時代變革力量，在於它通過追隨意義而獲得智慧。

⑺ 大數據有什麼用

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

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，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

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。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。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

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。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

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

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

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。

八、數據預測分析

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。

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。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~

⑻ 學大數據以後可以做什麼工作

1. 數據分析師。

數據分析師 是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

2. 數據架構師。

數據架構師是負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作 ，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。

從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平台的資料庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。

3. 數據挖掘工程師。

一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。

成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體之一，參與過完整的數據採集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和演算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-rece等。

4. 數據演算法工程師。

在企業中負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，將業務場景與模型演算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型演算法構建，整合等；制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范並落地實施。

需要具備的知識有：扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用演算法；熟悉大數據生態，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapRece、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規模並行計算的基本原理並具有實現並行計算演算法的基本能力。

5. 數據產品經理。

數據平台建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統計協助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發現數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發實施，並保證業務目標的實現；進行數據產品開發。

需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有扎實的分析理論基礎，精通1種以上統計分析工具軟體，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟體,熟練使用SPSS、SAS等統計分析軟體其中之一 ；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發流程 。