大数据从事于什么工作？

1. 大数据从事于什么工作？

大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易，职业发展潜力巨大。
大数据职业发展的方向：大数据开发、数据分析挖掘
大数据开发
主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
大数据分析师
一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；
另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。

2. 大数据究竟可以做什么

每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

3. 大数据从事什么工作？

任何行业都有大数据，譬如电信行业，互联网行业，电力，交通，教育，医疗等等。
随着业务的增长和新业务的更新，并且数据的来源越来越多，数据量的增加和数据管理的需求，都促使各个行业有大数据分析的需要。
针对大数据分析，目前免费的开源的可以使用hadoop等开源项目，对于中小企业可以使用国内一些大数据分析产品，如永洪科技等，如果预算充足，也可以考虑ibm，oracle，sap等国外企业的大数据产品。
具体大数据工作还是要结合自身行业知识，建立好合适的数据模型，针对性的进行分析。

4. 大数据究竟可以做什么

每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

5. 大数据能做什么

1、提到大数据，先要说下商务智能BI，BI用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 
2、把BI看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。 

3、企业导入BI的优点
1）随机查询动态报表 
2）随时随地掌握指标管理 
3）随时线上分析处理 
4）最终用数据协助运营规划

4、企业导入BI的目的
1）促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

2）降低整体营运成本：改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。

3）协同组织目标与行动：加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

5、商业智能的主要功能
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。 

BI系统应具有的主要功能： 
1）数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。

2）数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。

3）数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。

4）分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。 

6、典型的商业智能系统有： 
客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。

7、商业智能解决方案厂商 
国外著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等，国内著名BI厂商包括BDP商业数据平台、永洪BI等。

6. 大数据所从事什么工作

大数据技术专业可以从事的工作有这些：
视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2.大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3.hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。

4.数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

5.数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合

6.大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄

大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

想了解更多大数据从事工作的问题， “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、 提供决策的新型数据分析人才。

7. 学大数据可以从事什么工作

1、数据规划师
在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。
2、数据工程师
大数据基础设施的设计者、建设者和管理者，他们开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时，他们的架构还可确保系统能够平稳运行。
3、数据架构师
擅长处理散乱数据、各类不相干的数据，精通统计学的方法，能够通过监控系统获得原始数据，在统计学的角度上解释数据。

4、数据分析师
职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进找到关键点。
5、数据应用师
将数据还原到产品中，为产品所用。他们能够用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。
6、数据科学家
大数据中的领导者，具备多种交叉科学和商业技能，能够将数据和技术转化为企业的商业价值。
参考资料：中国共产党新闻网-大数据时代我们最需要什么样的人才？

8. 大数据有关的工作有哪些？

1、数据挖掘工程师
数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求

2、数据架构师
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；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。成都加米谷大数据培训机构，大数据开发，数据分析与挖掘。
3、数据库开发
设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等
4、数据库管理
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等
5、数据科学家
数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
6、数据产品经理
把数据和业务结合起来做成数据产品；平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用