大数据兼并

㈠ 大数据工程师就业现状和前景如何

【导读】随着大数据的普及商用化，很多人说大数据工程师会在35岁失业，那么是真是假呢?今天我们就来对现行的大数据工程师就业现状和前景做个简单分析，希望对大家有所帮助。

从现在的市场环境情况看，大数据工程师不会失业，并且没有减少反而越来越多了，因为使用大数据的公司越来越多。提问者担心的是搭建大数据平台的工作都没了，大数据工程师还干什么?其实现实中大数据工程师并不是在搭建平台这个壳，而是在搭建平台上的数据内容。

早期的大数据工程师

可能在提问者的意识里认为大数据工程师熟练掌握各种分布式系统原理，顺手就写一个maprece程序来计算，精通使用hadoop，spark，flink，kafka各种架构原理，然后在集群遇到问题迅速调参数进行修复。能用大数据生态的各种组件组建起来搭建各种data
pipeline的方式实现大数据平台。这种确实是在还没有商业数据平台的时候大数据工程师的日常工作。总结主要工作：

维护hadoop等分布式平台，特别是在遇到系统高峰时能稳定系统完成数据加工需要比较深的分布式系统设计原理

根据业务发展使用大数据生态的各种组件组建起来搭建各种data pipeline，从数据采集，同步到加工(即所谓的ETL工作)

搭建分析师、运营和产品经理等大数据查询和提数平台

搭建大数据报表展现系统

在商业大数据平台上工作的大数据工程师

但是大数据商业平台出来后，和云上的组件打通后形成了闭环(特别是阿里云上的RDS可以直接导入数据到MaxComputer中)，比如原来至少需要一个调度平台(haoop时代)来调度数据引擎上的脚本，以完成数据从业务库同步到大数据平台，再调度完成后面的各种计算任务。这在以前至少需要一个调度平台，大数据平台，数据同步系统。但是现在全部都集成在一起来，且分布式系统放在云上会形成了资源弹性网络，避免了因数据的峰值而造成的高难度维护工作也基本不需要了。其他的查询、取数和展现系统云上也都齐全，直接用就行。

从上面可以看出原来的大数据工程师的工作，基本上被简化只剩下了数据加工部分了。

加工数据一开始的时候都是需要写maprece程序，并且需要很了解hadoop系统，防止写出烂程序，导致出现数据倾斜，没加取数范围限制等问题，导致一个任务堵塞整个集群。这个阶段确实需要专业的工程师来干，但是后来出现了hive，直接降级成了业务同学也能用的SQL。而且商业大数据平台会做大数据平台执行引擎，对烂脚本的优化做了很多，防止很绝大部分的问题，更不会出现上面的问题了。实际上现在大部分的数据工程师90%的时间都在用SQL。是真的不怎么需要了解底层原理。

这也说明大数据工程师的范围缩减了很多，基本只剩下了设计数据模型做基础的数据加工。这部分难度也不再是脚本的编写，而是数据模型的架构质量，这时候要求的是对业务的熟悉程度和数据模型的知识。所以渐渐的大数据工程师开始兼并了一些数据分析师的工作，来设计各种业务指标。甚至有时候运营需要的指标体系都是大数据工程师直接出的了。但是反过来数据分析不能做数据工程师的工作，因为有数据建模技术壁垒和复杂数据加工技术壁垒。

结论

当一个职位的难度系数下降后，它就会横向发展兼并上下游的职位的工作，最终那个难度系统最大的职位会留下，其他的出局。

所以从上面的论述，我认为普通的大数据工程师岗位不会减少，并且以后可能会兼并了数据分析师，但是长期可能会被算法工程师给兼并。原来掌握分布式系统开发的工程师规模缩减，并单独出来形成分布式系统工程师，在那些做商用大数据平台公司中继续开发。

以上就是小编今天给大家整理发布的关于大数据工程师就业现状和前景的相关内容，希望对大家有所帮助。

㈡ 电子商务和大数据有什么区别

电子商务与大数据两者之间没有可比性的.但互相有关系：
1、 电子商务：指的是企业通过网络版，把线下的业权务搬到线上去开展，完成商品交易或提供服务新型营销方式。
2、大数据：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

3、二者的关系是：通过电子商务,开展网络营销,线上产生交易需收集或产生的相关巨量资料形成了一大部分的大数据。如果利用的好，大数据可以转化为新生产力，反之，则有可能形成电子商务发展的制约。

㈢ 大数据分析之数据选择限制

大数据分析之数据选择限制
大数据实践应用的过程中难免出现一些错误，为大家简述下关于限制选择的这方面问题，希望对从事大数据的同学有所帮助。

大多数企业在数据中心兼并方面所犯的第三个过错是，试图兼并到一个数据中心，乃至是数据中心内的一个存储系统中，然后约束了他们的挑选。在曩昔，这种整合的动机主要是根据技能的约束，由于多个数据中心的互连以及办理多个存储系统是贵重而复杂的。
现在的企业具有更高的带宽、软件界说网络(SDN)，以及现代数据办理软件，能够经济高效地办理多个数据中心的多个存储系统。
具有多个数据中心的安排一般有几个长处：首要，潜在职工的人才储藏明显增加。不管企业经营情况怎么，寻觅有才干的职工永远是一个应战，而让这些职工迁移到一个会集的地点会让作业变得更糟。但是，长途办公室并不能满意这样的需求，长途作业的作业人员需求直接访问特定的应用程序和数据集，在许多情况下，这意味着企业需求建造运营一个本地化的数据中心。
第二个优点是让数据更挨近发明点。许多职业在特定区域创立或收集数据。例如媒体和娱乐业中的现场拍照，能源和勘探职业的现场服务。而如果数据中心接近这些方位能够及时供给价值。
最终，这些额定的数据中心能够更加冗余，由于它们能够相互备份。在某个数据中心发作毛病的情况下，其他数据中心能够替代。如果IT实施SDN和数据办理等技能，则这些数据中心之间的毛病转移和康复则是无缝的。
多站点安排的关键在于断定每个方位的效果，以及在特定方位需求哪些数据来支撑特定人物。IT团队不要让多站点办法导致数据功率低下。即便在多站点安排中也存在巩固和优化数据存储的时机。

㈣ 大数据为企业决策关键因素是

大数据为企业决策关键因素是？
在过去的几年中，雪崩的数据，包括结构化和非结构化数据，推动组织到了一个突破点，大数据时代俨然已经到了。在大数据时代，CIO和IT主管知道，他们能否取得成功，严重依赖于如何挖掘到大数据，并把它充分利用。然而，目前许多高管并不知道如何最好地利用大数据以提高企业决策能力。
据凯捷最近发布的关于“决定因素：大数据和决策”的调查研究显示，90%的商界领袖视大数据为企业决策关键因素，它像如土地，劳动力和资本等一样重要。超过三分之二的北美高管表示，他们的组织必须解决大数据问题，以提高决策能力。44%的受访者表示，数据量大、杂和无法实现有效管理，增加了高层决策难度。
然而，并不是说数据越少高层就越容易做决策。据85%的受访者表示，越来越多的数据量不是企业决策的主要障碍。相反，它能够使企业及时分析并利用。因此，如何有效管理大数据才是企业应该真正面对的。
由于大数据并不只涉及处理大容量数据，它是处理企业所有的数据，加之有大量的破坏性技术影响组织。难怪凯捷副总裁兼北美业务信息管理负责人Scott Schlesinger感叹，管理好大数据以供企业决策是个不小的挑战。
据调查发现，71%的受访者每天都在与基础数据不准确做斗争。62%的人抱怨，经营决策无法根据数据自动化进行。46%的受访者在与解释数据集做斗争，39%承认管理非结构化数据有困难。总之，58%的受访者表示，在未来三年内，他们将做出更大的数据分析投资。
Schlesinger指出，如何解决上述大数据的挑战，定位战略重点超过技术工具本身。已经历了兼并和收购的组织面临着特别严峻的挑战，尤其是当它涉及到处理数据管理和数据质量问题。
为应对这些挑战，Schlesinger建议企业采取三个步骤解决难题。
第一步，组织应打破部门墙和业务流程孤岛，避免不同的应用软件和系统运行在不同的网站上。“然而，值得注意的是，一些企业仍然使用ERP、薪资、人力资源等多个应用系统，员工需要在这些不同的系统之间来回切换，这不仅影响工作效率，同时信息存在不同的系统里也容易导致信息孤岛产生。”施莱辛格如是说。
第二步，在某些情况下，组织可能需要升级存储网络，以便连接到分散在整个企业的数据。此外，企业必须找到更有效的方式，同化社会流媒体、视频、电子表格、电子邮件和其他形式的非结构化数据。
第三步，创造良好的环境，以寻找优秀员工能够管理大数据。约有一半的受访者表示，人才短缺成大数据发展掣肘。
总之，大数据与其说是一个技术问题，不如说它是一个应用问题，企业需要有效地利用它，以供企业决策。因此，组织为取得更大的成功决策，应对他们的整体环境数据有根本的了解。

㈤ 大数据首次写入政府工作报告是在

法律分析：2014年，大数据首次写入政府工作报告，引爆了各界关注。当时，九次方大数据创始人王叁寿做客央视财经，探讨大数据将带来的变革与颠覆。

法律依据：《国务院关于落实重点工作部门分工的意见》 26. 依靠改革调整产业结构，进退并举。优先发展生产性服务业，推进服务业综合改革试点和示范建设，促进文化创意和设计服务与相关产业融合发展，加快发展保险、商务、科技等服务业。促进信息化与工业化深度融合，推动企业加快技术改造、提升精准管理水平，完善设备加速折旧等政策，增强传统产业竞争力。设立新兴产业创业创新平台，在新一代移动通信、集成电路、大数据、先进制造、新能源、新材料等方面赶超先进，引领未来产业发展。坚持通过市场竞争实现优胜劣汰，鼓励企业兼并重组。对产能严重过剩行业，强化环保、能耗、技术等标准，清理各种优惠政策，消化一批存量，严控新上增量。今年要淘汰钢铁2700万吨、水泥4200万吨、平板玻璃3500万标准箱等落后产能，确保“十二五”淘汰任务提前一年完成，真正做到压下来，决不再反弹。（发展改革委、工业和信息化部、科技部、财政部、人力资源社会保障部、国土资源部、环境保护部、商务部、交通运输部、文化部、人民银行、国资委、税务总局、质检总局、证监会、保监会、海洋局、国防科工局等负责）

㈥ 院士企业家关注钛的“大数据”

院士企业家关注钛的“大数据”_数据分析师考试

大数据”已经出现，因为我们生活在一个拥有更多信息的社会中，人们比以往任何时候都与数据或信息交互得更为密切。大数据影响着经济，同时也影响着政治、文化等方面，大数据可以帮助企业开启循“数”管理的模式，得数据者得天下。数据应该随时为钛产业决策提供依据。

“大数据”是一个跟上时代步伐的热词，也是科技信息时代发展的需要。作为钛及钛加工各仅有几万吨年产量的钛产业是否也需要“大数据”来储存、决策产业、开启企业循“数”管理的发展模式呢？

从通俗易懂的角度讲，我认为“大数据”好比超强大脑具有事物分类、条块清晰的记忆功能，头脑里储存的东西就像经纬线定位那样精准。生活中那些具备超强记忆功能又善于洞察决策的人往往在获取信息、抓住机遇方面会优人半拍，抢占先机。

“好酒也怕巷子深”，钛产业在发展过程中其优异性能尽管已经逐步凸现出来，但在展示自我，推广应用方面仍有许多路要走。因为，还有很多领域的人并不知道钛的优异性能体现在哪些方面。

尽管我国钛工业发展了六十多年，也取得了不少科研成果，但钛与其它产业领域相互延伸、融合运用仍隔着一堵墙。4月末，记者到武汉参加中国工程院化工、冶金与材料工程学部主办的“海洋工程钛加工成型与焊接技术研讨会”时，耳闻来自石油开采等其它领域的代表发言说，既然钛合金拥有防腐等众多优异性能就应该千方百计推广到各个领域去应用，就应该针对不同领域的技术要求、应用环境、市场需求展开有针对性的技术合作，比如石油开采领域如何运用钛金属产品并没有详尽的数据与技术支撑，这里就牵涉到钛产业应该拥有自我推介的“数据库”，以便不同领域的用户从数据库中就能搜索到自己需要的东西，然后拓展合作的范围。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。钛产业建立自己的数据库，既有利于钛行业自身的发展需要，也有利于不同领域的相互融合，少走弯路，充分发挥互联网功能，在“大数据”搜索中拓展钛的应用空间与技术渗透力，从而在大数据“增值”中实现钛产业的全面发展。

枯燥的数据往往具有超强的说服力，领域之间相互融合的智慧则具有技术创新的支撑力。钛在其它领域应用的数据还处在发展起步阶段，不够翔实，钛技术研发与产品应用推广逐步完善仍需要一个过程。用事实说话才能把钛产品推广应用落到实处，拥有技术平台、数据平台才能将钛的数据库建立完善起来，从而促进钛产品进入并扩大到其它领域运用。中国工程院院士周廉、干勇以及一些企业家十分重视与关注钛的“大数据”。

周廉院士在武汉会议上说，钛在海洋中的应用目前没有科学完善的数据库。他说，大家都知道钛在海洋里具有优异的防腐特质，一根钛管要用一二十年，也有说二三十年不用换的，完善的数据库在哪里？科学试验结果需要形成文字、数据并记录下来，深海、浅海不同的海洋领域腐蚀程度是有区别的，但都没有形成完整的数据库，因而逐步建立海洋用钛数据库对把钛用到海洋里去十分重要。

在昆明参加亿览网举办的2015年第七届中国钛产业高峰论坛时，记者与民营企业家辽宁朝阳金达股份有限公司总经理王继宪聊到海绵钛产品品质、技术研发这个话题。王继宪说，目前国内钛行业生产总体感觉有点散，不像美国、日本那样产业聚集。国内在四氯化钛、海绵钛、钛合金加工材等领域国家应该有机构分段牵头实施科技创新，提升品质能力，设置进入门槛，把散、乱状况浓缩在科技上台阶的平台里，把产业发展与国外企业先进数据对接，才能助推中国钛产业技术、钛产品品质迈上一个新台阶。

宝钛集团有限公司副总经理雷让岐提出了一个钛企业应该从产业链延伸到应用链转变的思路。这个思路与“大数据”思维不谋而合，应用链延伸就是不同产业领域的技术、产品、市场相互融合。大数据最核心的价值是在于对海量数据进行存储和分析，产业间相互融合与运用。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的，特别有助于钛企业产品应用链的推动。

5月末，在宝鸡2015中国钛产业发展主题论坛会间隙，记者采访了中国工程院干勇院士，他说，钛产业应该规范市场秩序，重组兼并，组建“联合舰队”，搭建平台模式。干院士说，这个平台模式涵盖钛企业群体，涵盖技术研发，涵盖产业间的相互融合与发展，媒体可以在这方面牵线搭桥助推平台模式的构建，中国工程院可以在平台模式中发挥技术融合，推进钛产业向高端迈进，推进钛产品在各个领域的应用。他说，庞大的钢铁行业都能够搭建平台模式，不到10万吨的钛产业完全应该拥有自己的平台模式。

梳理院士、企业家们的思维，在互联网浓缩了世界的今天，钛产业搭建平台模式，建立钛产业发展大数据库已经十分必要。数据库浓缩的是产业集群发展的智慧，平台模式是技术运用、产品融合、互通有无的信息支撑，可以根据市场所需很快从数据库找到技术融合的平台，产品应用的平台，找到与院士、专家携手推进企业研发所需的技术合作。中国工程院、科研院所、企业、技术、产品、人才、市场等都会在数据库、平台模式中对应各自所需，发挥各自所长。

数据应该随时为决策提供依据。数据的价值在于将正确的信息在正确的时间交付到正确的人手中。未来将属于那些能够驾驭所拥有数据的企业，这些数据与企业自身的业务和客户相关，通过对数据的利用，发现新的市场，帮助他们找出竞争优势。干勇院士希望中国有色金属报等媒体能起到宣传助推钛产业“大数据”建立的作用，中国工程院可以在“平台模式”中助推钛产业朝着高端化迈进，宝钛集团等行业标杆企业应该担当起钛产业“大数据”建立的重任。

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㈦ 挥好大数据这把“双刃剑”

挥好大数据这把“双刃剑”
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。

大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。某咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。