「国内または世界規模の新しい王冠」の流行がどれだけ長く続くかは関係ありません。最初に仕事を続けたいだけです。給与が減れば、短時間でより良い治療を受けられる次のオーナーを見つけることができます。」

-「ビッグデータ雇用トレーニングキャンプ」の23番目の学生、Li Bin

2014年のビッグデータ研修から5年、ビッグデータ技術の開発・変更のスピードは速いといっても過言ではありません。コンピューティングエンジンの開発のみに関する限り、2014年より前でも、MapReduceを使用してオフラインで計算を行う必要があります。速度は遅いですが、TBレベルのデータスケールを処理することは非常に刺激的です。2014年から2018年にかけて、Sparkはインメモリコンピューティングと高速化に基づく利点を活かして市場に強力に参入し、ビッグデータ担当者のほとんどがSparkとそのエコシステムの開発に目を向けました。2017年以降、リアルタイムアプリケーションシナリオの需要が拡大するにつれて、Flinkはようやくリアルタイムコンピューティングによって沈黙を破り、人々はFlinkとそのエコシステムの開発に目を向け始めました。では、データ担当者が次に目を向ける可能性のある分野は何でしょうか？なに？「Hadoop、Spark、Flinkレベルだけで技術開発をしたいのではなく、データウェアハウスシステムの構築、データ資産管理などのコア領域に深く入りたい」と、以前の多くの学生が言っています。また、Hadoop、Spark、およびFlinkの開発者の数が増えるにつれて、企業はデータ資産管理にますます注意を向けるようになり、企業データ変換の要件はますます緊急になっていると考えています。データ資産管理に関するビッグデータ開発は新しい方向性になる運命にあり、この方向性はまた、より永続的で、より高い能力要件、より良い給与、そしてより良い開発の見通しを発展させるでしょう。

この機会に、企業の実際のアプリケーションシナリオと組み合わせて、「5つの主要なシステムの11のステップを整理し、データセンターとデータアセット管理プラットフォームを構築する方法を習得してください」。

コードをスキャンし、WeChatを追加して、国内の大きな工場の強力なデータメーカーと一緒にアートを学びましょう。内部雇用の心配はありません。

「明確な家と明確なデータ」を実現するデータ資産管理プラットフォームを構築する

ビッグデータの時代の到来とともに、人々はデータが無形で価値のある資産であることに気づきました。データの所有者と管理者は、合理的な管理と効果的なデータの適用を通じて、データの活性化と完全な解放を可能にします。しかし、データを効果的に管理できない場合、データは使用されないか、または適切に使用されない場合でも、無秩序なデータの膨大な量が企業に高コストをもたらし、データはトリッキーな「借金」。この観点から、データ資産を管理する機能は、企業の成功を測定する上で重要な要素になっています。