大数据测绘行业

㈠ 测绘工程专业是做什么的

测绘字面理解为测量和绘图，是指对自然地理要素或者地表人工设施的形状、大小、空间位置及其属性等进行测定、采集并绘制成图。

就业方向

㈡ 测绘工程就业方向与前景

测绘工程就业方向与前景如下：

一、测绘工程专业就业方向

现在测绘专业毕业生就业领域更加广泛，主要是到国民经济各部门从事国家基础测绘建设、陆海空运载工具导航与管理、城市和工程建设、矿产资源勘查与开发、国土资源调查与管理等测量工程、地图与地理信息系统的设计、实施和研究工作。

或在环境保护与灾害预防及地球动力学等领域从事研究、管理、教学等方面的工作；还可从事信息系统的设计、开发建立、维护管理和信息处理分析工作。

2、测绘工程专业就业前景

测绘工程专业主要是利用空、天、地等对地观测技术获取地球空间信息，研究与地球空间分布有关的各种几何、物理、人文及其随时间变化的信息处理、分析、表达与应用的科学与工程技术问题的一门学科，属于当今世界最具发展前途的三大高新技术之一。

毕业生社会需求量大，就业质量高。近年来，伴随着信息科技革命，出现了无人机测绘、卫星定位、卫星遥感、智慧城市、时空大数据分析等现代测绘技术，测绘焕发出新的生命力，毕业生拥有更广阔的就业前景。

㈢ 智能化测绘与管理如何形容

智能化测绘与管理是指：
是以知识和算法为核心，模仿人的自然测绘智能和运用人工智能技术，形成以知识为引导，算法为基础的混合型智能计算范式，提升测绘感知、认知、表达计算的能力。这样就有可能解决目前生产、服务及应用面临的诸多瓶颈问题，并推出更多的知识产品。
测绘是技术密集型行业，20世纪80年代起，我国历时数十年，成功完成从模拟到数字化测绘的转型升级，有力支撑了全国测绘地理信息事业的快速发展和广泛应用，带动了整个行业的发展。但是到今天这个红利已经基本用完，表现为生产与应用服务面临着一系列的瓶颈问题——数据保障做不到实时化、信息处理不能完全自动化、服务应用不能知识化。所以我们现在需要利用人工智能、大数据等新技术，把测绘地理信息专业知识整合起来，发展智能化测绘。
当今，测绘地理信息行业面临智能化和时空大数据时代的全球性挑战。以数据密集型计算为特征、人工智能为主要技术手段的新范式，提供了测绘地理信息行业解决这一挑战的变革性理论、方法和技术。通过思维方式（大数据思维）的大变化，时空大数据的分析挖掘，人工智能的广泛应用，创新科技新模式、新知识和新规律，智能化将成为测绘地理信息行业发展的核心驱动力。人工智能是智能化测绘的主要技术之一，可以为测绘地理数据的信息采集、加工制作、实际应用的全过程赋能。
智能化测绘的特征是跨界融合、泛在感知、智能自主和精准服务。陈军院士认为，借助人工智能等新技术、新手段，可以归纳提炼环境感知、空间认知等自然智能及先验知识，将其融入测绘数据获取、信息处理、分析服务的过程中去，将数字化测绘提升为智能化测绘

㈣ 大数据时代测绘地理信息如何发展

地理信息产业发展趋势向好 “互联网+测绘”将成行业新常态

地理信息产业，是以现代测绘技术、信息技术、计算机技术、通讯技术和网络技术相结合而发展起来的综合性产业。既包括
GIS(地理信息系统)产业、卫星定位与导航产业、航空航天遥感产业，也包括传统测绘产业和地理信息系统的专业应用，还包括LBS(基于位置服务)、地理信息服务和各类相关技术及其应用。

随着网络技术的不断发展，云计算大数据移动互联网的普及，地理信息软件也应推动地理信息获取、处理、管理和网络化分发服务软件产品的集成，重点发展基于下一代互联网、移动互联网等，适应云计算技术、时空技术、三维技术等的地理信息系统软件产品。

地理信息产业总产值

根据前瞻产业研究院发布的《地理信息产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示，截至2013年底，行业内企业达2万多家，从业人员超过40万人，年产值近2,600亿元。新应用、新服务不断产生，互联网搜索和电子商务提供商、通信服务提供商、汽车厂商等纷纷涉足地理信息应用领域，形成了遥感应用、导航定位和位置服务等产业增长点。

到2020年，政策法规体系基本建立，结构优化、布局合理、特色鲜明、竞争有序的产业发展格局初步形成，互联网搜索和电子商务提供商、通信服务提供商、汽车厂商等纷纷涉足地理信息应用领域，新应用、新服务不断产生，形成遥感应用、导航定位和位置服务等产业增长点。2016
年4360亿人民币，年均复合增长率为20%，到2020年地理信息产业的总产值规模将达到9040.90亿人民币，未来10年，地理信息产业总产值将保持稳定高速的年均增长率，到2021年形成万亿元的年产值。

地理信息服务业服务总值持续快速增长，2020年将达1,736亿元

地理信息服务业是地理信息产业的核心部分，近年来，随着“一带一路”等国家战略的提出，不动产统一登记等一系列国家重大项目和重点工作的启动，国家现代测绘基准体系基础设施建设的推进，基础地理信息数据更新速度的加快，数字城市及智慧城市应用范围的不断扩大，地理信息服务总值持续快速增长。

同时，随着地理信息的不断发展，新应用、新服务不断产生，互联网搜索和电子商务提供商、通信服务提供商、汽车厂商等纷纷涉足地理信息应用领域，形成了遥感应用、导航定位和位置服务等产业增长点。参与主体的多样化结合商业模式的创新，地理信息产业正逐步走向应用多元化、深度化的时代，企业的核心竞争力不断提高。

阿里巴巴、腾讯、网络等大型互联网企业积极进军地理信息产业，给传统的中小地理信息企业带来了不小的竞争压力，导致了企业竞争的加剧，但同时也为加快产业提质增效和地理信息企业转型升级提供了强大外力。今后，产业的发展应是“互联网+
”驱动下的有质量、有效益的创新发展。

地理信息服务业未来发展趋势

产业链将进一步延伸

在大数据时代，基于物联网、云计算、互联网技术发展的大数据技术将对地理信息服务业产业链的各个环节产生全方位的影响，引起地理信息服务业产业链结构的调整。

产业链结构的调整主要表现为产业链变长的趋势。在大数据时代，地理大数据分析与挖掘可以直接创造价值，为用户提供服务。而地理大数据分析与挖掘需要掌握专门的技术，可能还需要一定的行业背景，因此很可能发展成为一个独立增值的产业链环节。此外，地理数据与其他大数据的集成，地理大数据的存储、管理与运营都需要专门的设备和技术，在大数据时代，也很有可能发展成为一个独立的产业链环节。

“互联网+测绘”将成行业新常态

近年来，随着互联网时代的深刻变革，云计算、大数据、物联网等智能化技术的发展对测绘科学不断渗透，地理信息服务业的产业结构、产品内容及服务范围发生了重大变化，“互联网+测绘”将成为地理信息服务业新常态。

行业内企业向综合性和个性化方向发展

在大数据时代，以需求为导向的地理信息服务企业主要向两个方向发展。一是综合性，即地理信息服务企业提供的服务从单一内容的服务向多类型服务发展，从满足单一需求向提供整体解决方案发展，从提供某一种产业活动向提供多种产业活动发展。地理信息服务企业的综合化发展趋势同时也顺应和体现了地理信息技术的发展趋势。

近年来，3S技术趋于融合发展，地理信息服务领域的内外业一体化、软硬件一体化也更加明显，同时，云计算、物联网、大数据等技术的发展，也使地理信息服务企业提供应用整体解决方案服务成为可能。二是个性化，在大数据时代，利用大数据发现需求、挖掘各类信息、解决各类问题的需求将迅速增长，公众用户的个性化产品发展空间广阔。

㈤ 测绘工程是干什么的

测绘工程专业是一门对空间信息进行采集、处理、分析、表达与应用的专业。本专业培养具备空间定位、信息科学和计算机科学等方面的基本理论与技术知识。

并研究利用这些技术测定地球与其它星体形状、建筑物（构筑物）的三维特征及其与指定参考系的关系、地球重力场及其内部物理特征、运动物体的特征及其多维参数，并研究这些技术在工程、工业和人类生活中应用的基本理论与方法。

随着航空航天、物联网、5G、人工智能、自动驾驶、大数据、云计算、虚拟现实（VR）等技术的发展，测绘工程专业将迎来更大的发展空间。高科技测绘手段的出现一方面给测绘工作提供了先进的工具，同时也对测绘专业提供的时空信息提出了更加强烈的需求。

因此，未来测绘工程专业将是高度自动化、智能化的信息采集、加工、处理、表达与应用的学科。对掌握现代高科技测绘技术的人才需求更加迫切。

(5)大数据测绘行业扩展阅读：

相关工作：

本专业本硕博各层次的毕业生市场需求量大，可在我国测绘、国土资源、城市规划、信息、交通、水利、电力、环境保护、资源调查、石油、海洋等行业就业。

测绘工程管理和监理工程师，从事测绘工程的技术设计工程，起薪5000～10000元/月。

特种工程，从事科研和工程的高级人才。进行规划设计、施工和运营管理工作，起薪8000～12000元/月。

㈥ 大数据这个行业里面的全部岗位都有什么_要全部的

细分的有20多个
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。

首席数据官Chief DataOfficer
职责：
a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。
b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。
c. 建立数据政策，标准，组织并且督促EIM概念的组织成立。
b. 监督组织内的数据质量工作的监管，并且为不能被数据治理委员会解决的数据管理问题提供几种治理。
e. 建立数据供应商管理策略，并通过CIO/CTO和IT组织的协调来监督完善EIM项目。
f. 领导创建程序的业务定义，数据管理目标和EIM计划执行的原则。
g. 负责企业的信息/数据管理预算和数据相关的系统活动。

数据分析师Data analyst
职责：
a. 协调客户和员工之间的关系，提供所有的数据分析和支持。
b. 对所有结果进行数据分析，并为客户准备演讲。
c. 对数据进行审核并且为客户解决业务相关的问题。
d. 与工程和产品管理团队进行协调，并确定所有交接的准确性，并准备好总结。
e. 进行数据分析并且传递给终端客户。
f. 监督所有的客户问题，并为经理和主管的协调和交接提供帮助。
g. 监督和管理所有和客户发票并且对所有的支付问题进行及时的评价。
h. 管理客户发票的所有数据，并提供公司的指标。
i. 监督并解决所有客户的发票数据问题，并和各供应商协调和管理所有以前的平衡合作关系。
j. 管理所有的数据消耗异常状态，确定数据的漏洞后准备相应的决议。
k. 监督流程管理工具，并确保遵守所有周期的指导方针。
l. 维护和管理发票文档库，并解决所有问题。
m. 执行内部设计和准备所有的发票，并确定更进流程的质量。

大数据观察员Big DataVisualizer
职责：
a. 通过可视化软件给商务提供价值增值分析来指导分析和借鉴分析带来的影响，综合成清晰的沟通。
b. 理解数据如何在不同的系统中运作来提供有关要求来确定正确的数据输入组织报告/分析。
c. 与数据质量团队之间紧密合作，以确保数据的完整性。
d. 发展业务需求为报告流程去推动功能规范化。
e. 在业务和跨职能团队的合作下，完整地记录报告流程和系统。
f. 收购，管理和文档的数据（包括地理空间数据）。
g. 与客户/客户服务团一起进行工作计划，并进行数据分析。
h. 参与提案撰写，客户交付成果和研究论文。
i. 对数据、GIS数据分析创建可视化从而列入建议书，报告，论文和多媒体项目数据。

大数据解决方案架构师Big DataSolutions Architect
职责：
a. 对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。
b. 在一个团队中，设计并卡发开创性大规模集群的数据处理系统提供了技术和管理的领导。
c. 帮助Xtremeinsights客户指定战略，最大限度地发挥数据的价值。
d. 帮助Xtremeinsights在大数据空间通过促进白皮书，技术评论对社区建立思想领导。

大数据工程师Big DataEngineer
职责：
a. 收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）。
b. 和我们的工程团队密切合作，并以惊人的创新和算法与我们的生产系统相结合。
c. 将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析。
d. 根据所需要的和专案分析商业决策。

大数据研究员Big DataResearcher
职责：
a. 从多种关系数据库中提取数据，操作，使用定量，统计和可视化工具研究数据。
b. 告知适当的建模技术的选择，以确保使用严格的统计过程的测试模型进行开发。
c. 建立和维持有效的流程来验证并更新预测模型。
d. 分析，建模，预测卫生服务的利用模式/趋势和创造能力来为医疗保健服务模式模拟假设的情景。
e. 与内部业务，分析和数据战略合作伙伴共同合作，从而提高效率，为核心的软件产品增加预测模型的适用性
f. 帮助管理分析的创新性，形成的见解，主张整合新概念到现有的客户端工具中，帮助翻译即席分析到可扩展的软件解决方案。

数据仓库管理员Data warehousemanager
职责：
a. 指定并实施信息管理策略。
b. 协调和管理的信息管理解决方案
c. 多个项目的范围，计划和优先顺序安排
d. 管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。

数据架构师Data architect
职责：
a. 通过采用最佳实践和工具，包括SOL,SSIS,SSRS和OLAP来设计数据库，数据模型，ETL过程，数据仓库应用和商业智能（BI）报告。
b. 根据现有的标准和准则来提供高品质（DA）的相关结果，包括ETL过程，数据仓库设计和数据系统的改进。
c. 通过提供对数据仓库的方法和途径的建议解决程序（DA）的相关问题与业务分析师和技术团队。
d. 分析（DA），相关业务需要，可与项目工作人员对（DA）的发展未来做出决定和建议。

数据库管理员Database manager
职责：
a. 提高数据库工具和服务的有效性。
b. 确保所有的数据符合法律规定。
c. 确保信息得到保护和备份。
d. 与工作团队做定期报告。
e. 监控数据库性能。
f. 改善使用的技术。
g. 建立新的数据库。
h. 检测数据录入程序。
i. 故障排除。

商业智能分析员Businessintelligence analyst
职责：
a. 就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息。
b. 进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致。
c. 使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户。
d. 综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议。
e. 维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法。
f. 及时的管理用户流量的商业情报。

数据仓库分析员Data warehouseanalyst
职责：
a. 了解企业用户的需求信息，并将其传送到数据仓库团队的其他成员。
b. 指导并实施面试任务。
c. 指导并收集采访资料。
d. 协助DW数据分析师分析现有的报告并确定整合指标。
e. 指导数据库需求文件的准备。
f. 协助数据分析师测绘任务。
g. 分析现有的报告。
h. 引导业务指标的鉴定和文献。
i. 在合适的资源系统专家的指导下确定系统的记录。
j. 帮助识别潜在的数据来源，数据库。
k. 负责数据采集过程的试验和实施。
l. 担任ETL和前端程序员的顾问。

数据建模师Data modeler
职责：
a. 为标准命名约定和编码实践指定最佳的训练方案，以确保数据模型的一致性。
b. 推荐在新环境中的数据模型的重复使用机会。
c. 对数据库和SQL脚本执行的物理数据模型进行逆向工程。
d. 评估数据模型和物理数据库的差异和矛盾。
e. 验证业务数据对象的准确性和完整性。
f. 分析数据相关的系统的挑战，并提出相应的解决方案。
g. 根据公司标准制定标准的数据模型。
h. 对系统分析员，工程师，程序员和其他人在项目的限制和能力，性能要求和接口进行指导。
i. 审查修改现有软件，以提高效率和性能。

数据库开发员Databasedeveloper
职责：
a. 设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统。
b. 优化数据库系统的性能效率。
c. 准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目。
d. 对数据库系统进行空间管理和容量规划。
e. 建立数据库表和字典。
f. 参与数据库设计和架构，以支持应用程序开发项目。
g. 执行数据备份和档案上定期。
h. 测试数据库，并进行错误修正。
i. 及时解决数据库相关的问题。
j. 制定安全程序，以保护数据库免受未经授权的使用。
k. 评估现有的数据库，并提出改进建议的执行效率。
l. 开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。

门户网站管理员Portaladministrator
职责：
a. 制定所有门户网站的布局和维护网站的所有功能。
b. 监督所有页面内容，并提供给所有工作人员和外部组织的帮助。
c. 整合新的技术体系为门户和网络管理员的协调工作。
d. 维持对所有门户项目的现状，并协助解决新的和现有渠道的所有问题和自动化的所有进程。
e. 在所有配置进行测试和升级过程中，实现所有的目标，并保持对所有门户环境的新技术维护。
f. 确定网站的所有长期目标，并根据指引，建议改进所有内容。
g. 保持高效的门户网站的文档系统，并协助安装所有Web中心互动系统。
h. 分析所有系统的升级和应用程序，并确保遵守所有计划要求，设计了新的门户网站所有的解决方案，并协助解决所有的生产问题。
i. 监测和分析所有门户网站的系统指标，并保持最佳性能。
j. 与管理人员和社区成员协调落实各项业务活动，并确定所有的web服务器配置。
k. 管理和配置所有的门户应用程序。
l. 保留所有门户网站的市场和不断变化的行业知识。
m. 对全业务运营提供支持，并确保所有的利润优化。

数据库管理员Databaseadministrator
职责：
a. 选择合适的软件和硬件
b. 管理数据安全和隐私
c. 管理数据完整性
d. 数据备份
e. 数据库恢复
f. 优化数据库性能
g. 提高查询处理性能

首席数据分析师Chief DataAnalyst
职责：
a. 为一部分的基础整体研究程序员开发新的分析项目
b. 团队的其他成员来提供技术投入研究项目的发展。
c. 为分析员提供大型调查的收集，编制和分析。
d. 在适当的时候使用Excel，SPSS或者STATA和先进的技术进行统计分析。
e. 对政策专家，相关的投资方和学者进行基础的增长。

业务系统分析员Business SystemAnalyst
职责：
a. 确定通过研究业务职能业务目；收集信息；评估输出要求和格式。
b. 设计通过分析要求的新的计算机程序；构建工作流程图和示意图；研究系统的能力；书写规范。
c. 提高通过研究当下实践系统进行设计修改。
d. 通过识别问题来对控制提出建议，提高写作流程。
e. 通过定义项目里程碑，阶段和要素来形成项目团队，建立项目预算。

数据挖掘分析师Data mininganalyst
职责：
a. 对优先考虑的账户进行统计分析，从而最大限度的成功化。
b. 与主管或客户端沟通行动计划，并找出需要改进的地方。
c. 执行战略数据分析和研究，以支持业务需求。
d. 找准机会从而通过复杂的统计建模提高生产率。
e. 浏览数据来认准机会并提高业务成效。
f. 指定业务流程，目标和战略的理解，以提供分析和解释。
g. 通过内部讨论的理解，在适当情况下获得业务需求和必要的分析。

数据策略师Data strategist
职责：
a. 定义大数据战略，包括设计多阶段实施路线图。
b. 独立工作，或作为一个团队的一部分，设计和开发的大数据解决方案。
c. 异构数据的数据错误，探索和发现新的见解。
d. 知道分析，架构，设计以及数据仓库和商业只能解决方案的发展。
c. 指导年轻的团队成员。
f. 协助业务开发团队提供售前活动和招标书。
g. 帮助评估和计划项目。

业务数据分析师Business DataAnalyst
职责：
a. 与关键投资者的业务分析师和高级管理人员紧密合作，了解他们的经营策略和问题，确定研究需求，帮助设计实验，并根据结果提出建议。
b. 通过客户细分，从多个来源的定量和定性派生的发展和应用进行影响的决定。
c. 调整利益相关者和分析师对如何使用研究和分析的想法，以支持业务计划和战略的优先试图（分析路线图）。
d. 传动复杂的分析项目，需要分析或利益相关者从开始到结束之间的多团队协作。
e. 有效地管理多个在建设的项目，确保目标和时间获得满足。确定在短期和长期间的权衡和平衡所有投资者的需求。
f. 领导和参与业务讨论，提供意见，需要的时候进行一些变革。
g. 关键指标与解释器的讨论，推测并提出行动。
h. 与业务伙伴的投资者在制定和优先的业务问题上考虑短期和长期的潜在影响，解释结果，量化的机遇，并提出了一个观点合作数据的专家来执行分析操作。
i. 在企业领导的重视下积极主动地带来新的商机。
j. 知道分析师和股东对事物的知识和流程上，确保它们是可重复的，可持续的和可扩展的。
k. 在所有阶段上与多个项目组合作。

㈦ 测绘地理信息产业与大数据，云计算产业的关系

㈧ 测绘工程专业方向

未来，随着航空航天、物联网、5G、人工智能、自动驾驶、大数据、云计算、虚拟现实（VR）等技术的发展，测绘工程专业将迎来更大的发展空间。高科技测绘手段的出现一方面给测绘工作提供了先进的工具，同时也对测绘专业提供的时空信息提出了更加强烈的需求。因此，未来测绘工程专业将是高度自动化、智能化的信息采集、加工、处理、表达与应用的学科。对掌握现代高科技测绘技术的人才需求更加迫切。
中文名
测绘工程
外文名
Surveying and mapping engineering
学科
测绘科学与技术
修业年限
四年
授予学位
工学学士
快速
导航
相关工作
行业发展
进行大型工程建设前，必须由测绘工程师测量绘制地形图，并提供其它信息资料，然后才能进行决策、规划和设计等工作；在工程建设过程中，也经常需要进行各种测绘、测量，以确保工程施工严格按照方案进行；工程完工后，还需要对工程进行竣工测量，以确保工程质量。因此，工程测绘贯穿整个工程建设过程，所起的作用非常重要。
工程类效果图-满川艺术制作
工程测绘行业的上游产业包括测绘仪器行业、计算机信息行业和航空航天行业，这些产业的发展为工程测绘行业提供了仪器、技术和方法；而工程测绘行业的下游产业笼统的说就是基础设施建设，具体包括房屋建筑工程行业、矿产勘查开发行业、轨道交通工程行业、公路工程行业、铁路工程行业、水利工程行业、市政工程行业、海洋工程行业等，这些行业的发展为工程测绘提供了市场需求。