大数据it

㈠ it中的大数据专业前景怎么样

大数据人才稀缺
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才回仅46万,未来3-5年内大数答据人才的缺口将高达150万。
研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据专业就业三大方向
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。

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㈡ it公司的大数据分析做什么

it公司的大数据分析主要做的内容如下：

不同的公司内容有差异，一般都是：首先是设计和实现数据平台的基础框架和功能组件，如统一前后端基础组件、配置和权限管理、数据源接入、任务调度、作业管理、搜索等。

其次是设计并实现面向研发运维（DevOps）领域的数据中台的技术方案。接着是负责对数据平台的调优、日常运维和监控，支撑业务稳定。最后优化治理数据平台系统结构，进行微服务化的设计、开发和部署。

简介：

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

㈢ 浅谈大数据时代的IT建设

浅谈大数据时代的IT建设
现在已经进入大数据时代，大数据既能促进信息消费，又能带动社会管理创新。当然，大多数企业早已认识到大数据对产业的影响，只是面临着大数据落地的难题。在商业应用层面，维克托·迈尔·舍恩伯格在其所着的《大数据时代》一书中通过大量的实例进行阐释；而在技术层面，互联网巨头有着得天独厚的优势。比如这次的讲解人李彦宏所代表的网络，其搜索技术应用于大数据就是顺理成章的事情。
在互联网和IT行业之外的传统行业也在关注大数据，传统企业希望通过大数据技术指导企业战略，了解产业发展、商业模式、市场竞争中成功的关键要素，进而提高企业核心能力。然而，传统企业不具备互联网企业对数据信息的敏感度，它们产生海量的数据却不能有效利用数据，或者说数据产生、收集、存储都可能是数据链条的末端，有关数据的进程便完全停止。所以，传统企业需要在大数据背景下实现转型。在今天，新技术不断地颠覆传统产业，企业深知“慢一拍”会是什么后果——柯达被数码时代抛弃，诺基亚被智能机时代抛弃，苏宁在电商时代匆忙追赶，电信在互联网时代寻求突破??各行各业的企业都可能在大数据时代掉队，反过来也有机会得以焕发青春。
大数据时代，所有的企业都将由数据驱动，数据将成为企业和公共组织越来越重要的资产。同时，企业更需要高效的大数据工具，让数据资产产生真正的价值。在这个时候，人们首先会朝着互联网企业看过去。互联网产业是信息产业，是数据产业，它们生产、交换、再次加工以及最终呈现到用户面前的“产品”都是数据。因此，在大数据时代，有学者提出“泛互联网化”的思路，以实践收集数据资产、发挥大数据商业价值。这正是广义上的物联网的概念，数据产生、收集、传输、存储、处理都实现互联网化，各行各业都互联网化。
在这个大背景下，企业实现大数据的步骤变得明朗起来。在企业明确自己的大数据项目计划之后，下一步便是实施满足大数据要求的IT建设。
面向云计算的企业IT建设
大数据离不开云计算的支持，云计算是大数据诞生的前提和必要条件。
目前，已经发展成熟的云计算拥有强大的计算、存储能力，可以作为大数据集中采集和存储数据的基础。云计算和大数据的关系可以理解为：云计算为大数据提供了计算能力、存储空间和访问通道，而大数据则是云计算的终极应用。
大数据时代的第一定律是“样本即全体”。随着数据获取、整理、挖掘的成本伴随着摩尔定律不断降低，借助于IT公司提供的数据分析工具，企业将有可能获得产业链上下游的全部数据，从而将企业的市场决策、供应链管控、内部管理的效率提高到前所未有的程度。在IT系统的建设过程中，企业首先面临的最大困难是在内部解决数据的产生、收集以及存储问题。当然，此时的数据也可能不够大，但面临的问题没有本质区别。很明显，能够建设完整大数据IT系统的企业凤毛麟角，大多数企业（特别是传统企业）也没有这个必要，因为大数据对于它们来说是辅助而非核心业务。企业可以选择将部分业务外包出去，再将生成的数据传输回来，但这时又要面临数据的传输问题。总之，大数据IT建设之前，要考虑哪一部分是本地建设，哪一部分置之云端。
模式一旦确定，平台的选择便成为关键，选择哪一种数据分析工具，哪一种数据库，哪一类云服务等等。不同的行业、不同的企业建设大数据IT系统的方案不尽相同，这里不作展开讨论。不过，对大数据IT系统在软硬件方面的一些发展趋势，企业需要重点关注。因为IT技术的发展日新月异，选择一个具有竞争力和强大生命力的平台，企业才能少走弯路，才能真正从投资中获益。
数据仓库特殊性尤为重要
对于大多数企业而言，大数据意味着为长年维护且尘封已久的数据仓库配备一道可访问的大门。
数据仓库过去一直是、未来也将仍然是企业级机构所不可或缺的关键性组成部分。这类系统的作用是将企业方方面面产生的数据汇聚起来，然后分门别类加以划分，最终让这些纷繁复杂的信息成为业务分析师深入了解企业运营状况的宝贵资料。一套针对可扩展性而精心设计出的基础设施正是大数据能否真正发挥作用的关键所在。

㈣ IT和大数据有什么区别啊

IT包括有大数据。IT这行业范围很广。大数据是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
就业岗位选择挺多的，有数据分析师、大数据可视化工程师、数据挖掘工程师、Hadoop开发工程师等

㈤ 在当前大数据的新环境下it企业面临哪些机会与挑战

1. 挑战一：数据来源错综复杂，丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧。

2. 挑战二：数据挖掘分析模型建立，关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。

3. 挑战三：数据开放与隐私的权衡，目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。

4. 挑战四：大数据管理与决策，在今时今日的商业世界中，高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉，而不是基于数据。

5. 挑战五：大数据人才缺口，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。