2017年、ビッグデータが落下する概念から移動してきた。2019年、才能のために直接、企業の大きなデータをビッグデータへの移行を促進するために、ローエンド技術の波が続くが加熱されます。
だから、ITの技術を学びたい人のために、私は直接ビッグデータ技術を研究することを選択し、お勧めの選択と雇用ニーズのトレンドに沿ったものです。
ビッグデータを意味
今日の社会は急速な発展、技術開発、近づいて人々の間の情報の流れと交換、より多くの便利な生活の社会で、ビッグデータ製品は、このハイテク時代です。
年齢はIT時代ではないでしょうが、DT、DTの時代では、Data技術データ技術、ディスプレイアリババグループのためのビッグデータは非常に重要です来て言及した上で、台湾へのアリババ創業者ジャック・マースピーチ。
データは、石炭のエネルギー貯蔵と比較しました。そこは、石炭採掘コストの山々は同じ、石炭コークス用炭、無煙炭、脂肪石炭、リーン石炭、石炭鉱山の性質に応じて分類されていません。同様に、ビッグデータは「ビッグ」にではなく、むしろ「役に立ちます。」値の内容は、採掘のコストは量よりも重要です。
これらの大規模データを使用するには、どのように多くの産業については、競争に勝つための鍵です。
バリュー第二に、ビッグデータ
次の分野におけるビッグデータの価値を反映：
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多数の消費者に製品やサービスを提供し、企業は大規模なデータ精度のマーケティングを活用することができます。
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中小零細企業の小さくて美しい模様は、ビッグデータを活用することができ、サービスの変換を行います。
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圧力の下で、伝統的なインターネット企業の変革時代のビッグデータの価値を活用する必要性に直面しなければなりません。
第三に、ビッグデータジョブの方向
現時点では、ビッグデータの雇用の側面は、3つの主要な方向性があります。大規模データのファーストクラスのデータ分析、人材やシステム開発クラスビッグデータの才能をそして第三には、アプリケーションの開発クラスビッグデータの才能です。彼らの仕事は、ビッグデータ基盤システムのR＆Dエンジニア、ビッグデータアプリケーション開発エンジニア、大規模なデータアナリストです。
求職者のために、ビッグデータは唯一のキャリアの方向に従事しており、何かを決定している専門職？
ビッグデータの専門家/技術的な求職者は、その特性や興味を学ぶに適した大容量のデータの関連記事を選択することができます。
ここでは、人気のビッグデータに関連付けられたジョブの10種類を紹介します。
1. ETL開発
エンタープライズデータ型とデータの統合と処理の増加ソースは、企業は早急に才能データ統合機能のようなものを必要とする、ますます困難になってきています。ETL開発者これは、基礎の誕生で、この専門職の需要です。ビッグデータ時代の理由から、ETLの才能の一つは暑いです：大企業のデータ・アプリケーションの初期段階では、Hadoopのはただ貧しいETLです。
2. Hadoopの開発
データのサイズが増えるにつれて、データは従来のエンタープライズBI過大な負担のコストを処理します。再発掘される機能を処理する安価なHadoopのデータは、ビジネスのニーズは増え続けています。そして、担当者が習得しなければならないビッグデータ技術になります。
3.可視化ツールの開発
グラフィカル・ユーザ・インタフェース上のビジュアル開発はユーザインタフェース要素によって提供される可視化ツールである、ビジュアル開発ツールが自動的に簡単に複数のリソース間、関連するアプリケーション・ソフトウェアを生成し、データのすべてのレベルに接続されています。ビジネスインテリジェンスの開発者のカテゴリに属する過去、データの可視化ではなく、Hadoopのの上昇に伴って、データの可視化は、独立した専門的なスキルと仕事となっています。
4.情報アーキテクチャの開発
ビッグデータブームマスタデータ管理を再通電します。企業データと支援の意思決定の完全な開発と利用は、非常に専門的なスキルが必要です。情報アーキテクトは、定義し、データの管理と使用に最も効果的なアプローチことを保証するために重要な要素をアーカイブする方法を理解する必要があります。主なスキルは、情報アーキテクト、マスターデータ管理、業務知識とデータモデリングを含めます
5.データウェアハウス
ビジネスの意思決定を容易にするために、研究の仕事戦略を作成するために、意思決定支援とデータウェアハウスの報告や分析の目的のためにデータのすべてのタイプのコレクションです。ビジネスプロセスの改善と監視時間、コスト、および品質管理上のビジネスインテリジェンスサービスとガイダンスを提供します。
6. OLAP開発
OLAP線解析モデルのうち、リレーショナルまたは非リレーショナル・データ・ソースからのデータ抽出を担当する現像剤、及びその後は、高性能事前定義されたクエリを提供するデータ・アクセス・ユーザー・インターフェースを作成します。
7.科学的データ
データ科学者は仕事の新しいタイプですが、それはビジネスの商業的価値に企業データや技術のことができるようになります。科学データの進展に伴い、より多くの仕事は、人間の知識データが自然と行動を理解することができるようになります実際のデータ、に向けられるであろう。
8.データ解析予測
マーケティング部門は、多くの場合、ユーザーの行動や対象ユーザーを予測する予測分析を使用しています。予測分析の開発者、すなわちテスト閾値と、いくつかのシーンに幾分類似データ科学者を発見したと仮定して、履歴データに基づいて、企業の将来のパフォーマンスを予測します。
9.エンタープライズデータ管理
データの品質を向上させる必要がある企業は、データ管理を考慮する必要があり、この端位置に設定するためのデータスチュワード必要性が、この位置の必要性は、技術のさまざまなツールを使用することができ、大企業の周りのデータの量、およびデータクレンジングと正規化、データのインポートデータをプールします倉庫、使用可能なバージョンになっ。その後、レポーティングおよび分析技術により、データは、スライスさいの目に切った、と何千人もの人々に配信されます。人々はデータスチュワードとして機能し、データは市場の完全性、正確性、独自性、信憑性はなく冗長性を確保する必要があります。
10.データセキュリティ研究
オフィスでのデータセキュリティは、大規模なエンタープライズサーバ、ストレージ、データのセキュリティ管理、およびネットワーク計画、情報セキュリティプロジェクトの設計と実装を担当しています。データセキュリティ研究者も漏れないトレースを行うには、企業データのセキュリティを確保するために、より深い理解を持っている知識や伝統的なビジネス企業の運用および保守管理の能力と、強力な管理経験を持っている必要があります。
第四に、大規模なデータの雇用の見通し
雇用「お金シーン」の面では、大手インターネット企業が人員を処理する大規模なデータを買いだめしている、従業員の給料も非常に良いです。基本的なHadoopの開発エンジニアにより、例えば、エントリの給与を超える8Kに達している、作業1年間の給与は、より12K、500,000 300,000までのシニア人材Hadoopの年俸よりも到達することができます。
ヘッドハンティングネットワークからビッグデータ開発者の給与
ヘッドハンティングネットワークからビッグデータ開発者の給与
2018年までに、大規模なデータやデータのジョブ労働者の需要が急増することをしっかりマッキンゼー分析ショーコンサルティング大手グローバル経営。ジョブギャップノウハウについて14万から19万にビッグデータ科学者との間のギャップは、意思決定のアナリストや管理者が1.5万人に達する作るためにビッグデータを使用する方法はどこ！
これらのすべては、すべての大規模なデータの将来の発展のための良好な見通しを明らかに！いいえ男を待ち、チャンスをつかみます！
