大數(shù)據(jù)能做什么，大數(shù)據(jù)有什么作用

來源：整理時(shí)間：2023-04-08 19:17:45 編輯：金融知識手機(jī)版

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1，大數(shù)據(jù)有什么作用
2，大數(shù)據(jù)有什么作用比如對企業(yè)政府機(jī)構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)一些平臺
3，大數(shù)據(jù)云計(jì)算學(xué)習(xí)完可以干什么
4，大數(shù)據(jù)都有哪些就業(yè)方向
5，大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)后干啥

1，大數(shù)據(jù)有什么作用

大數(shù)據(jù)是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強(qiáng)的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數(shù)據(jù)為企業(yè)獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。借助大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)，我們可針對不同行為特征的客戶進(jìn)行針對性營銷，甚至能從“將一個(gè)產(chǎn)品推薦給一些合適的客戶”到“將一些合適的產(chǎn)品推薦給一個(gè)客戶”，得以更聚焦客戶，進(jìn)行個(gè)性化精準(zhǔn)營銷。大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營銷是指通過大數(shù)據(jù)獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進(jìn)行不同營銷。大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的核心可以概括為幾大關(guān)鍵詞：用戶、需求、識別、體驗(yàn)。億美軟通推出數(shù)據(jù)云服務(wù)，延續(xù)億美的客戶服務(wù)、客戶營銷、客戶管理的公司經(jīng)營理念，通過龐大的消費(fèi)數(shù)據(jù)資源，為客戶提供數(shù)據(jù)驗(yàn)證，精準(zhǔn)營銷等數(shù)據(jù)級服務(wù)。簡單說就是為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)篩選業(yè)務(wù)。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)可以提高農(nóng)民的產(chǎn)量，同時(shí)也能給農(nóng)民帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。作用很大的，提到農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，那必須得給你介紹孟山都，這個(gè)公司一直在這方面做的很好。

大數(shù)據(jù)有什么作用

2，大數(shù)據(jù)有什么作用比如對企業(yè)政府機(jī)構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)一些平臺

無論是企業(yè)、機(jī)構(gòu)、廠商，在內(nèi)部管理當(dāng)中會產(chǎn)生數(shù)以萬兆的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)處理技術(shù)會幫助用戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和采集，完成人工無法處理的數(shù)據(jù)問題。而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集，例如工業(yè)類產(chǎn)品，傳統(tǒng)人工能采集的數(shù)據(jù)相當(dāng)有限，但物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能自動(dòng)采集到所有相關(guān)數(shù)據(jù)，并通過云平臺進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，管理人員只需在電腦面前察看結(jié)果即可。

你好，作用有很多的。具體用途的話，可以用來精準(zhǔn)營銷、數(shù)據(jù)風(fēng)控、效率提升、決策支持、產(chǎn)品運(yùn)營，主要看公司像用于哪方面了，不過一般大數(shù)據(jù)產(chǎn)品側(cè)重于數(shù)據(jù)挖掘和分析，一般企業(yè)的信息化建設(shè)都是關(guān)于報(bào)表和一些業(yè)務(wù)系統(tǒng)的，并不真的需要上大數(shù)據(jù)，實(shí)用性不那么大，這方面商業(yè)智能適用性就強(qiáng)點(diǎn)，涉及各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)分析，可視化呈現(xiàn)，側(cè)重點(diǎn)在于輔助決策分析。大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。舉個(gè)本專業(yè)的例子，比如在奶?；?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對，挖掘主效基因

大數(shù)據(jù)有什么作用比如對企業(yè)政府機(jī)構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)一些平臺

3，大數(shù)據(jù)云計(jì)算學(xué)習(xí)完可以干什么

大數(shù)據(jù)可以從事的工作：1、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師：負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)，包括大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型構(gòu)建、大數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)庫構(gòu)設(shè)、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫構(gòu)架、解決數(shù)據(jù)庫中心設(shè)計(jì)等，同時(shí)，還要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集群的日常運(yùn)作和系統(tǒng)的監(jiān)測等，這一類人才是任何構(gòu)設(shè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)都必須的。2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師：負(fù)責(zé)搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺以及開發(fā)分析應(yīng)用程序，他們必須熟悉工具或算法、編程、優(yōu)化以及部署不同的MapReduce，他們研發(fā)各種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用程序及行業(yè)解決方案。（這是培養(yǎng)入行的最佳起步）。3.大數(shù)據(jù)分析師：主要從事數(shù)據(jù)挖掘工作，運(yùn)用算法來解決和分析問題，讓數(shù)據(jù)顯露出真相，同時(shí)，他們還推動(dòng)數(shù)據(jù)解決方案的不斷更新。4.數(shù)據(jù)可視化工程師：負(fù)責(zé)在收集到的高質(zhì)量數(shù)據(jù)中，利用圖形化的工具及手段的應(yīng)用，清楚地揭示數(shù)據(jù)中的復(fù)雜信息，幫助用戶更好地進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)云計(jì)算主要包括以下幾種：　　1、云計(jì)算企業(yè)架構(gòu)師　　云計(jì)算架構(gòu)師有兩條非常好的途徑可供選擇：公共云解決方案架構(gòu)師和安全架構(gòu)師。傳統(tǒng)架構(gòu)技術(shù)對于以云作為基礎(chǔ)的IT企業(yè)來說不夠具體化，而且大多數(shù)企業(yè)尋找的是熟悉特定品牌的云的內(nèi)容專家(SME)，例如亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、谷歌和微軟。所以，如果你在IT架構(gòu)或安全擁有一個(gè)較為一般化的職位，你需要集中將注意力放在特定的云服務(wù)上，包括安全服務(wù)?！　?、云計(jì)算開發(fā)人員　　軟件開發(fā)是一門用途最為廣泛的技術(shù)，因?yàn)槟憧梢栽趲缀跞魏纹脚_上編碼。但是在云上，你需要費(fèi)些心思去深入了解特定的公共云，因?yàn)榱私庵?，你需要?jiǎng)?chuàng)造在云上原生的應(yīng)用程序?！霸粕显摹币馕吨獙⒃破脚_的命令直接植入應(yīng)用程序，例如安全服務(wù)、隊(duì)列、I/O服務(wù)，和資源供應(yīng)的管理。運(yùn)用這些命令需要你同時(shí)細(xì)致的了解所用編程的語言，以及在什么地方該使用哪一個(gè)界面、怎么使用、為什么使用。　　3、云系統(tǒng)管理員　　對于系統(tǒng)管理員來說，云職業(yè)之路要從轉(zhuǎn)移到云運(yùn)算，做一名cloudop開始。這是云運(yùn)算中的一個(gè)新職位，主要負(fù)責(zé)備份、恢復(fù)、檢測運(yùn)行、管理SLA以及其他在云基礎(chǔ)虛擬服務(wù)器的運(yùn)算設(shè)置方面很有趣的工作。

大數(shù)據(jù)云計(jì)算學(xué)習(xí)完可以干什么

4，大數(shù)據(jù)都有哪些就業(yè)方向

1、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師這一專業(yè)人才負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)，包括大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型構(gòu)建、大數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)庫構(gòu)設(shè)、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫構(gòu)架、解決數(shù)據(jù)庫中心設(shè)計(jì)等，同時(shí)，還要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集群的日常運(yùn)作和系統(tǒng)的監(jiān)測等，這一類人才是任何構(gòu)設(shè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)都必須的。大數(shù)據(jù)是未來的發(fā)展方向，正在挑戰(zhàn)我們的分析能力及對世界的認(rèn)知方式，因此，我們與時(shí)俱進(jìn)，迎接變化，并不斷的成長!大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)群：199427210 一起討論進(jìn)步學(xué)習(xí)　　2、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師此類人才負(fù)責(zé)搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺以及開發(fā)分析應(yīng)用程序，他們必須熟悉工具或算法、編程、優(yōu)化以及部署不同的MapReduce，他們研發(fā)各種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用程序及行業(yè)解決方案。其中，ETL開發(fā)者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換并導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫以滿足企業(yè)的需要，將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，末后加載到數(shù)據(jù)倉庫，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，為提取各類型的需要數(shù)據(jù)創(chuàng)造條件?！　?、大數(shù)據(jù)分析師此類人才主要從事數(shù)據(jù)挖掘工作，運(yùn)用算法來解決和分析問題，讓數(shù)據(jù)顯露出真相，同時(shí)，他們還推動(dòng)數(shù)據(jù)解決方案的不斷更新。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模不斷增大，企業(yè)對Hadoop及相關(guān)的廉價(jià)數(shù)據(jù)處理技術(shù)如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續(xù)增長，具備Hadoop框架經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員是很搶手的大數(shù)據(jù)人才，他們所從事的是熱門的分析師工作?！　?、數(shù)據(jù)可視化工程師此類人才負(fù)責(zé)在收集到的高質(zhì)量數(shù)據(jù)中，利用圖形化的工具及手段的應(yīng)用，清楚地揭示數(shù)據(jù)中的復(fù)雜信息，幫助用戶更好地進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)，如果能使用新型數(shù)據(jù)可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成為很受歡迎的人才?！　?、數(shù)據(jù)安全研發(fā)人才此類人才主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施，而對于數(shù)據(jù)安全方面的具體技術(shù)的人才就更需要了，如果數(shù)據(jù)安全技術(shù)，同時(shí)又具有較強(qiáng)的管理經(jīng)驗(yàn)，能有效地確保大數(shù)據(jù)構(gòu)設(shè)和應(yīng)用單位的數(shù)據(jù)安全，那就是搶手的人才　　6、數(shù)據(jù)科學(xué)研究人才數(shù)據(jù)科學(xué)研究是一個(gè)全新的工作，夠?qū)挝?、企業(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為有用的商業(yè)價(jià)值，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，越來越多的工作、事務(wù)直接涉及或針對數(shù)據(jù)，這就需要有數(shù)據(jù)科學(xué)方面的研究專家來進(jìn)行研究，經(jīng)過研究，他們能將數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋給IT部門和業(yè)務(wù)部門管理者聽，數(shù)據(jù)科學(xué)專家是聯(lián)通海量數(shù)據(jù)和管理者之間的橋梁，需要有數(shù)據(jù)專業(yè)、分析師能力和管理者的知識，這也是搶手的人才。

學(xué)完大數(shù)據(jù)可以從事很多工作,比如說:hadoop 研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析工程師、數(shù)據(jù)庫工程師、hadoop運(yùn)維工程師、大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師、java大數(shù)據(jù)工程師、spark工程師等等都是我們可以從事的工作崗位

主要有二個(gè)方向：一是大數(shù)據(jù)維護(hù)、研發(fā)、架構(gòu)工程師方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)維護(hù)工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等；二是大數(shù)據(jù)挖掘、分析方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)高級工程師、大數(shù)據(jù)分析師專家、大數(shù)據(jù)挖掘師、大數(shù)據(jù)算法師等

5，大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)后干啥

大數(shù)據(jù)專業(yè)是近幾年開設(shè)的新專業(yè)，大數(shù)據(jù)的就業(yè)崗位還是很多的，大數(shù)據(jù)崗位高薪清單對于求職者來說，大數(shù)據(jù)只是所從事事業(yè)的一個(gè)方向，而職業(yè)崗位則是決定做什么事?大數(shù)據(jù)從業(yè)者/求職者可以根據(jù)自身所學(xué)技術(shù)及興趣特征，選擇一個(gè)適合自己的大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位。下面為大家介紹十種與大數(shù)據(jù)相關(guān)的熱門崗位。1 ETL研發(fā)企業(yè)數(shù)據(jù)種類與來源的不斷增加，對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與處理變得越來越困難，企業(yè)迫切需要一種有數(shù)據(jù)整合能力的人才。ETL開發(fā)者這是在此需求基礎(chǔ)下而誕生的一個(gè)職業(yè)崗位。ETL人才在大數(shù)據(jù)時(shí)代炙手可熱的原因之一是：在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL2 Hadoop開發(fā)隨著數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大，傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過高企業(yè)負(fù)擔(dān)加重。而Hadoop廉價(jià)的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘，企業(yè)需求持續(xù)增長。并成為大數(shù)據(jù)人才必須掌握的一種技術(shù)。3 可視化工具開發(fā)可視化開發(fā)就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發(fā)工具自動(dòng)生成相關(guān)應(yīng)用軟件，輕松跨越多個(gè)資源和層次連接所有數(shù)據(jù)。過去，數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項(xiàng)獨(dú)立的專業(yè)技能和崗位。4 信息架構(gòu)開發(fā)大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關(guān)鍵元素，確保以最有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)建模等。5 數(shù)據(jù)倉庫研究為方便企業(yè)決策，出于分析性報(bào)告和決策支持的目的而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)倉庫研究崗位是一種所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。為企業(yè)提供業(yè)務(wù)智能服務(wù)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)和監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量和控制。6 OLAP開發(fā)OLAP在線聯(lián)機(jī)分析開發(fā)者，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)源中抽取出來建立模型，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)訪問的用戶界面，提供高性能的預(yù)定義查詢功能。7 數(shù)據(jù)科學(xué)研究數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)全新的工種，能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。隨著數(shù)據(jù)學(xué)的進(jìn)展，越來越多的實(shí)際工作將會直接針對數(shù)據(jù)進(jìn)行，這將使人類認(rèn)識數(shù)據(jù)，從而認(rèn)識自然和行為。8 數(shù)據(jù)預(yù)測分析營銷部門經(jīng)常使用預(yù)測分析預(yù)測用戶行為或鎖定目標(biāo)用戶。預(yù)測分析開發(fā)者有些場景看上有有些類似數(shù)據(jù)科學(xué)家，即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過假設(shè)來測試閾值并預(yù)測未來的表現(xiàn)。8 數(shù)據(jù)預(yù)測分析營銷部門經(jīng)常使用預(yù)測分析預(yù)測用戶行為或鎖定目標(biāo)用戶。預(yù)測分析開發(fā)者有些場景看上有有些類似數(shù)據(jù)科學(xué)家，即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過假設(shè)來測試閾值并預(yù)測未來的表現(xiàn)。9 企業(yè)數(shù)據(jù)管理企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須考慮進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，并需要為此設(shè)立數(shù)據(jù)管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術(shù)工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫中，成為一個(gè)可用的版本。10 數(shù)據(jù)安全研究數(shù)據(jù)安全這一職位，主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施。

當(dāng)下，大數(shù)據(jù)方面的就業(yè)主要有三大方向：一是數(shù)據(jù)分析類大數(shù)據(jù)人才，二是系統(tǒng)研發(fā)類大數(shù)據(jù)人才，三是應(yīng)用開發(fā)類大數(shù)據(jù)人才。他們的基礎(chǔ)崗位分別是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師。大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)的崗位很多，比較熱門的包括：1、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)模型的ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)平臺建設(shè)；面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)提取、分析、報(bào)表、挖掘等系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開發(fā)工作。崗位要求：精通常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，理解面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)的基本原則，熟悉常用的設(shè)計(jì)模式；掌握Hadoop生態(tài)體系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；2、大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)平臺的集群管理，機(jī)器優(yōu)化，集群監(jiān)控等；對現(xiàn)有集群的優(yōu)化和性能調(diào)優(yōu)，滿足不斷增長的業(yè)務(wù)需求等。崗位要求：熟悉主流開源數(shù)據(jù)組件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各組件的原理和實(shí)現(xiàn)；熟悉分布式原理、分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)等。3、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)框架的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)，結(jié)合公司實(shí)際業(yè)務(wù)情況進(jìn)行技術(shù)選型；負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算平臺的整體評估、設(shè)計(jì)以及核心功能模塊的開發(fā)等。崗位要求：熟悉常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法；具備豐富的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，了解主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)框架組件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。4、大數(shù)據(jù)分析師大數(shù)據(jù)分析方向的崗位，則主要以數(shù)據(jù)分析挖掘?yàn)橹?，通常需要?fù)責(zé)常規(guī)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求開發(fā)，用戶畫像構(gòu)建，推薦算法實(shí)現(xiàn)等。