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大数据行业图

发布时间:2023-03-22 18:52:12

大数据分析行业发展趋势及成果有哪些

【导读】目前,大数据分析是一个非常热门的行业,一夜间,似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力,但是对于大数据分析行业来说,仍然处于快速发展的初期,这是一个快速发展的领域,每时每刻的都在产生新的变化。那么你知道大数据分析行业发展趋势及成果有哪些吗?还不清楚的一起来了解了解吧!

1.基于云的大数据分析

Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具,这个最初被设计工作在物理机的集群上,但是目前这种现象已经改变,越来越多的基于云中的数据处理器技术出现,例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款,谷歌BigQuery中的数据分析服务,IBM的Bluemix云平等等,这些都是基于云的大数据分析平台。

2. Hadoop:新的企业数据操作系统

Hadoop,分布式的分析框架,如今正在演变成分布式资源管理器,它可能将是数据分析的一个通用的操作系统。有了这些系统,你可以将不同的数据操作和分析操作插入到Hadoop分布式存储系统中来执行。

3.更多的预测分析

随着大数据的发展,分析师不仅会嗯更多的数据一起工作,而且还将处理大量的许多属性的工具。但是随着大数据行业的发展,针对旧数据的分析更多的是为了提供预测的功能,毕竟人们更希望利用原有的数据来对未来产生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代传统的基于SQL的关系数据库的产品被称为NoSQL数据库,如今被迅速的普及在特定种类的分析应用程序中。而且这一势头在持续增长,据估计,预计未来将有15至20个开源的NoSQL数据库共同存在,他们各自有的的专长,这些数据库会得到快速的发展。

5.在内存分析

使用内存数据库来加快分析处理的方式如今越来越受欢迎,很多用户都非常喜欢这种方式,目前很多基于内存的分析管理工具以及出现,其中以亚马逊的HANA一体机尤为明显。

除了分析软件看好这个市场,作为全球的企业级市场的处理器生产商,英特尔也非常看好这一领域的发展,从目前其产品推出的发展趋势来看,其内存支持将会越来越大,一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据分析行业发展趋势及成果有哪些?”的相关内容,希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢,如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

❷ 大数据到底是什么行业啊,具体是干什么的啊

大数据工作实际上就是一个数据统计的行业,从各种数据里边儿进行检索汇总,从而可以提炼出自己所需要的数据。可以为企业或者单位的发展确定一个方向,提供一个参考的数据值。

❸ 什么是大数据,大数据时代有哪些趋势

行业主要上市公司:易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据:大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义:大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》,大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素,通过数据技术、数据产品、数据服务等形式,使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同,具体如下:

2、产业链剖析:大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广,上游是基础支撑层,主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应,此外,相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源,围绕各类应用和市场需求,提供辅助性的服务,包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全,以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场,随着我国大数据研究技术水平的不断提升,目前,我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备,相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业,相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场,我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸,除发展较早的政务大数据、交通大数据外,在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程:十年来大数据产业高速增长,信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早,2011年,工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一,为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起,“大数据”首次被写进我国政府工作报告,大数据产业上升至国家战略层面,此后,国家大数据综合试验区逐渐建立起来,相关政策与标准体系不断被完善,到2020年,我国大数据解决方案已经发展成熟,信息社会智能化程度得到显著提升。

产业政策背景:优化升级数字基础设施,鼓励大数据产业发展

2014年,大数据首次写入政府工作报告,大数据逐渐成为各级政府关注的热点,政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策,鼓励大数据产业发展。

当前,随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展,信息技术与传统产业加速融合,数字经济蓬勃发展,数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体,已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施,在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施,其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中,大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况:大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模:2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展,赛迪CCID统计,我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元,复合年增长率达到18.0%,大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构:产业整体以大数据服务为主,应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看,目前,我国的大数据产业进入高质量发展阶段,大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升,大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位,

CCID统计,2021年我国大数据市场结构中,大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降,大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看,大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策,发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等,以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛,但由于各下游领域业务特点的不同,决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计,2021年我国大数据分析市场下游行业中,金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名,市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%,合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一:金融大数据

——金融大数据需求:金融业务规模不断扩大,带动大数据需求提升

从金融领域需求来看,近年来,中国金融领域业务规模不断扩大,其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技,推动数字化转型,整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来,随着新一代信息技术加速突破应用,以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起,我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代,金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年,人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》,构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计,明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月,人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出,从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大,加之新一代信息技术的发展,大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年,金融大数据带来了重大的技术创新,为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前,中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二:政府大数据

——政府大数据需求:互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看,根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示,互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月,我国互联网政务服务用户规模达9.21亿,较2020年12月增长9.2%,占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年,我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展,努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月,全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划,为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设,管理好政府的数据资产,完善政府决策流程,将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用,从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三:互联网大数据

——互联网大数据需求:互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下,2021年,互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展,信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元,同比增长21.2%。

2022年上半年,我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元,同比增长0.1%。

注:2021年及以前年份,规模以上互联网和相关服务企业,指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年,规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业,除了社交、B2C业务之外,像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等,也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争:中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据,截止2022年9月23日,全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中,广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争:技术领域创新和经验是关键,融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看,榜单共选取了10个细分领域,涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域,以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等,是所有细分行业应用场景的基础支撑,体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中,技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟,落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段,在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注:2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比,同时结合行业专家打分,评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景:大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志,对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设,未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强,应用范围将得到进一步拓宽,大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到2930.9亿元,未来六年复合年增长率为22.6%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

❹ 大数据发展趋势是什么

1、数据管理仍然困难


大数据分析有一个相当清晰的想法:找到内隐藏在大量数据中的信息模式,训练容机器学习模型来发现这些模式,并将这些模型应用到生产中,实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。


2、数据孤岛继续激增


这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中,人们认为所有数据,包括分析和事务工作负载,都可以合并到一个平台中。


3、流媒体分析突破之年


组织处理新数据越快,业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说,这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的,但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进,这种情况会发生变化。

❺ 大数据未来发展趋势如何

趋势一:数据的资源化


什么是数据的资源化,它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并且已经成为大家争夺的焦点。因此,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。


趋势二:与云计算的深度结合


大数据离不开云处理,云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自从2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。


另外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。


趋势三:数据科学和数据联盟的成立


未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。

❻ 大数据行业就业方向有哪些大数据技术就业岗位有哪些

方向:大数据开发方向,数据挖掘、数据分析和机器学习方向,大数据运维和云计算方向

就业岗位:

1、大数据工程师

大数据工程师的话其实包涵了很多,比如大数据开发,测试,运维,挖据等等,各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘,平均工资也在11643元。

2、Hadoop开发工程师

职位描述:参与优化改进新浪集团数据平台基础服务,参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,多维实时查询分析系统的构建优化。

3、大数据研发工程师

职位描述:

构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量。

4、大数据架构师

大数据架构师的招聘岗位有1446个,从招聘的薪资来看,大数据架构师基本薪资都是15K~60K,大数据架构师的薪资可以说是相当可观的,在大数据行业里,大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的,所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。

5、大数据分析师

工作职责:根据公司产品和业务需求,利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析,建设征信分析模型并优化,为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持;负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

❼ 大数据应用与哪些行业

大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业:利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业:大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业:利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业:借助于大数据技术分析用户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业:利用大数据实现餐饮O2O模式,彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业:利用大数据技术实现客户离网分析,及时掌握客户离网倾向,出台客户挽留措施。

7、能源行业:随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。

8、物流行业:利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本。

9、城市管理:利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

10、生物医学:大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理,同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

11、公共安全领域:政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系,公共安全领域的大数据分析应用,反恐维稳与各类案件分析的信息化手段,借助大数据预防犯罪。

12、个人生活:大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为轨迹,为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此,大数据对各行各业的渗透,是推动社会生产和生活的核心要素。

(7)大数据行业图扩展阅读

七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性,然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技悉指培术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知睁唯。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连逗改锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC(特易购)和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析,进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

❽ 大数据在哪些领域有应用前景

1、电商行业
电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业,它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理,这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中,大数据在行业中的数据量变得越大,并且种类非常多。在未来的发展中,大数据在电子商务中有大多的想象,其中主要包括预测趋势,消费趋势,区域消费特征,顾客消费习惯,消费者行为,消费热点和影响消费的重要因素。
2、金融行业
大数据在金融行业的使用是非常广泛的,主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻,并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。
3、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用,这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程,并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物,还可以利用遗传技术培育人体器官,消灭细菌等。

❾ 大数据行业就业三大方向和十大职位介绍

大数据行业就业三大方向和十大职位介绍

当下,大数据的趋势已逐步从概念走向落地,而在IT人跟随大数据浪潮的转型中,各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势,也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。

思数云计算和大数据服务中心,简称思数云(隶属于北京思数科技有限公司),是国内专业大数据分析培训、咨询机构。中国云计算大数据处理委员会、与中科院软件所、清华大学以及Google、Yahoo、腾讯、阿里、移动研究院等大数据技术人员一起合作,在2012年组建了”NewBI-思数云服务”大数据服务中心。

思数云从长期实践总结出大数据主要的三大就业方向: 大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 在此三大方向中,各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

从企业方面来说,大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性,是一个相对较 新的领域。在安全和风险分析方面,数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析,并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。

一、ETL研发

随着数据种类的不断增加,企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道,从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发,主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前,ETL行业相对成熟,相关岗位的工作生命周期比较长,通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的'存储,MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大,而传统BI的数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化(前端展现)工具开发

海量数据的分析是个大挑战,而新型数据可视化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据,经过时间考验,完全可扩展的,功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合,以用来构建极其丰富的用户界面。

过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用,数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆(M)字节及千兆(G)字节过渡到现在的兆兆(T)字节和千兆兆(P)字节,同时,用户的查询需求也越来越复杂,涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录,而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理(OLAP)系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究,数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。因此,数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能,能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说,数据科学家是分析师、艺术家的合体,需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测(数据挖掘)分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。然后,通过报表和分析技术,数据被切片、切块,并交付给成千上万的人。担当数据管家的人,需要保证市场数据的完整性,准确性,唯一性,真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验,具备运维管理方面的知识和能力,对企业传统业务有较深刻的理解,才能确保企业数据安全做到一丝不漏。


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❿ 大数据行业现状及前景

当前,我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示,到2025年,随着中国物联网等新技术的持续推进,其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2019年的约9.4ZB增至2025年的48.6ZB,数据交易迎来战略机遇期。1zettabyte大约是1万亿gigabyte,这是当今常用的测量方法。与此同时,美国2019年的数据量约为8.6ZB。到2025年,这个数字预计将达到30.6ZB。



——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

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