2017, big data passou de conceito a cair, em 2019, seguido por uma onda de low-end de TI engenheiros para acelerar a transição para grandes dados, dados de grandes empresas diretamente para o talento está a aquecer.
Assim, para as pessoas que querem aprender a tecnologia, eu sugiro, escolher diretamente para estudar a tecnologia de dados grande está em linha com a tendência das necessidades de escolha e de emprego.
O que significa uma grande dados
A sociedade de hoje é uma sociedade de rápido desenvolvimento, o desenvolvimento tecnológico, o fluxo de informação e intercâmbio entre as pessoas se aproximando mais e mais conveniente vida, produto de dados grande é este era high-tech.
Alibaba fundador Jack Ma discurso de Taiwan sobre a idade vem mencionado não será a era da TI, mas a era da DT, DT é a Tecnologia de Dados, Dados, Tecnologia, grandes dados para exibição Alibaba Group é muito importante.
Os dados foram comparados às reservas energéticas de carvão. Não são classificados de acordo com a natureza do carvão carvão de coque, carvão antracito, carvão gordura, carvão magra, e mina de carvão, mineração de carvão custa montanhas não é o mesmo. Da mesma forma, big data não está no "grande", mas sim "útil". conteúdo valor, o custo da mineração é mais importante do que quantidade.
Para muitas indústrias, como usar esses dados em grande escala é a chave para vencer a competição.
Valor Em segundo lugar, os dados grande
Refletir o valor do big data nas seguintes áreas:
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Fornecer produtos ou serviços a um grande número de consumidores, as empresas podem tirar proveito do grande marketing de precisão de dados.
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Um pequeno e belos padrões de pequenas e médias micro empresas podem tirar proveito de dados grandes fazer transformação de serviços.
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Sob pressão deve ser enfrentado com a transformação das empresas tradicionais de Internet precisam aproveitar as vezes o valor da big data.
Em terceiro lugar, a direção de trabalhos de dados grandes
No momento, os aspectos de emprego dos grandes dados tem três direções principais: primeira análise de dados de classe de grandes volumes de dados, recursos humanos e sistemas de classe de desenvolvimento de talentos big data eo terceiro é a classe de desenvolvimento de aplicações talento big data. Seus trabalhos são os grandes engenheiros sistema de base de dados de P & D, engenheiros de desenvolvimento de aplicações de dados grandes, analista de dados grande.
Para os candidatos a emprego, grandes dados só está envolvida em uma direção carreira e cargos profissionais, que estão determinados a fazer alguma coisa?
praticantes de big data / candidatos a emprego técnicos podem aprender suas características e interesses, escolher um adequado dados grandes posts relacionados.
Aqui vamos apresentar tipos dez de postos de trabalho associados com os dados grandes populares.
1. Desenvolvimento ETL
tipos de dados corporativos e fontes crescentes de integração e processamento de dados está se tornando cada vez mais difícil, as empresas precisam urgentemente de um tipo de capacidades de integração de dados de talentos. desenvolvedor ETL Esta é uma demanda nesse posições profissionais no nascimento da fundação. Um dos talentos razões ETL na era de dados grande é quente: nos estágios iniciais de aplicações de dados de grandes empresas, o Hadoop é apenas pobres ETL.
2. Desenvolvimento Hadoop
Com o tamanho crescente de dados, dados os custos de processamento de empresa tradicional BI encargo excessivo. Os dados econômicos Hadoop capacidades de processamento para ser escavado-re, necessidades de negócios continuam a crescer. E tornar-se uma grande tecnologia de dados de pessoal deve dominar.
3. Desenvolvimento ferramenta de visualização
desenvolvimento visual na interface gráfica do usuário é a ferramenta de visualização fornecido pelos elementos de interface do usuário, não há ferramentas de desenvolvimento visual gerar automaticamente o software de aplicação relacionada, facilmente em vários recursos e se conectar todos os níveis da dados. No passado, a visualização de dados pertencem à categoria de desenvolvedores de inteligência de negócios, mas com a ascensão do Hadoop, visualização de dados tornou-se uma organização independente habilidades profissionais e empregos.
4. Informações Desenvolvimento Arquitetura
dados grandes re-energizar o gerenciamento de dados mestre de boom. pleno desenvolvimento e utilização de dados da empresa e suporte a tomada de decisão requer muito habilidades especializadas. arquitetos de informação deve entender como definir e arquivar elementos-chave para garantir que a abordagem mais eficaz para a gestão de dados e uso. competências-chave incluem informação de gestão arquiteto de dados mestre, conhecimento de negócios e modelagem de dados
5. Data Warehousing
Para facilitar a tomada de decisões, para efeitos de reporte e de apoio à decisão analítica e data warehouse para criar estratégia de postos de trabalho de pesquisa é uma coleção de todos os tipos de dados. Prestação de serviços de inteligência de negócios e orientação sobre melhoria de processos de negócios e monitoramento em tempo, custo e controle de qualidade.
6. Desenvolvimento OLAP
OLAP linha desenvolvedor análise, responsável pela extração de dados a partir de fontes de dados relacionais ou não-relacionais fora do modelo, e em seguida, criar uma interface de usuário acesso a dados que fornece consultas pré-definidas de alto desempenho.
7. Os dados científicos
cientista de dados é um novo tipo de trabalho, ele será capaz de dados da empresa e da tecnologia para o valor comercial do negócio. Com o progresso da ciência, dados mais e mais trabalho será direcionado para os dados reais, o que permitirá que os dados de conhecimento humano para compreender a natureza e comportamento.
8. Análise de Dados Predição
Os departamentos de marketing costumam usar análise preditiva para prever o comportamento do usuário ou usuário-alvo. Preditivos desenvolvedores de análise ter visto algumas cenas cientistas de dados um tanto similares, ou seja, limite de teste e para prever o desempenho futuro da empresa, com base em dados históricos, assumindo.
9. gerenciamento de dados corporativos
As empresas devem melhorar a qualidade dos dados deve considerar o gerenciamento de dados, e os dados mordomos necessidade de configurar a esta posição final, esta necessidade posição de ser capaz de usar uma variedade de ferramentas tecnológicas agrupados grandes quantidades de dados em torno da empresa e dados de limpeza e normalização, dados de importação de dados armazém, tornando-se uma versão utilizável. Então, através de relatórios e tecnologia de análise, os dados são cortados em cubos, e entregues a milhares de pessoas. As pessoas agem como administradores de dados, os dados precisam garantir a integridade do mercado, precisão, originalidade, autenticidade e não redundante.
Estudos 10. Segurança de Dados
A segurança dos dados no escritório, é responsável por servidores em larga escala empresarial, armazenamento, gerenciamento de segurança de dados e planejamento de rede, elaboração de projetos de segurança da informação e implementação. pesquisadores de segurança de dados também precisa ter experiência de gestão forte, com o conhecimento e capacidade de gestão de operação e manutenção de empreendimentos comerciais tradicionais têm uma compreensão mais profunda, a fim de garantir a segurança dos dados da empresa para fazer um traço não vaza.
Em quarto lugar, as perspectivas de emprego de grandes volumes de dados
Em termos de emprego "cena dinheiro", as principais empresas de Internet estão acumulando grandes de processamento de dados de pessoal, salário dos funcionários também é muito bom. Com engenheiros básicas de desenvolvimento do Hadoop, por exemplo, o salário de entrada já atingiu mais de 8K, trabalhando um salário ano pode chegar a mais de 12K, o Hadoop talento sênior salário anual de até 300.000 para 500.000.
Big Data Developers salário da rede headhunting
Big Data Developers salário da rede headhunting
Líder de gestão global de consultoria de análise mostra McKinsey que até 2018, a demanda por grandes volumes de dados ou trabalhadores trabalho dados surgirá. Onde o fosso entre grandes cientistas de dados a partir de 140.000 para 190.000, para o know empregos lacuna como usar os dados grandes para tomar decisões analistas e gestores alcançará 1,5 milhão!
Todos estes, todos revelam as perspectivas boas para o futuro desenvolvimento de grandes volumes de dados! Não espera por ninguém, aproveitar a oportunidade!
