大数据是干什么的,大数据是做什么的 大数据是做什么工作的

1、大数据是做什么的 大数据是做什么工作的

大数据主要包含数据采集、存储、分析和应用等方面。

据中国信息协会大数据分会的《2021-2022中国大数据产业发展报告》，大数据人才需求岗位TOP10依次为：大数据架构师、大数据工程师、系统研发人员、数据产品经理、数据分析师、应用开发人员、数据科学家、机器学习工程师、数据挖掘分析师、数据建模师。

在国内招聘大数据岗位的有大数据研究公司、Saas服务平台、一些大型企业和金融机构也需要专门的大数据岗位。

比如大数据研究机构Sandalwood的ETL工程师岗位职责：

1、负责数据仓库建模、源数据的导入、数据预处理的设计和开发；

2、参与ETL调度配置的开发优化工作；

3、公司业务数据梳理、主数据设计、数据标准设计。

不同的大数据岗位的工作内容有较大的差别，分类洞野来说的话可以分为数据采集与存储、数据处理和输出乎山，以及数据分析和应用三大类别纳顷喊。

1、大数据是负责大数据平台技术开发的工作人员。

2、规划及建设大数据平台。

3、负责大数据存储系统、分布式计算系统、挖掘算法等设计、研发以及维护、优锋禅化枯喊工作。银败尘

4、负责分析、挖掘、对抗各种产品安全层面的恶意行为。

2、大数据是干什么的?

要想简单明了地表述出大数据的概念和操作，应该站在一个更高的视野来看待大数据，通常来说，站在行业的尘枣高度来看待大数据，大数据的核心在于为行业领域带来新的价值空间，通过大数据来全面重塑企业各种模式，而如果单纯地站在数据的角度来看待大数据，大数据的核心在于数据的价值化，数据价值化的过程本身就能够开辟出一个巨大的价值空间。

大数据的操作要紧紧围绕大数据的价值空间来展开，目前主要的操作可以分为三大块，分别是数据采集操作、数据分析操作余歼和数据应用操作，这些操作的背后几乎涵盖了当前大数据行业的所有产业链。

数据采集操作是大数据产业链的起始端，所以要想了解大数据操作，首先就应该从数据采集开始。当前数据采集渠道通常有三个，一个是传统信息系统，比如各种ERP系统就是典型的代表，这些ERP系统当中的数据往往具有较高的价值密度，通常对于安全性也有非常高的要求。从数据结构上来看，传统信息系统的数据结构是相对比较单一的，处理起来也比较容易。

其二是互联网（Web）系统，相对于ERP系统来说，互联网本身就是一个巨大的数据池，这个数据池不仅承载了大量的数据，同时还在不断更新，这也为数据采集提供了天然的渠道。相对于传统信息系统来说，互联网系统本身的数据类型是比较复杂的，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据混杂，这对于数据分析操作也提出了较高的要求。

其三是物联网系统，当前物联网系统所产生的数据是大数据的主要数据来源，也可以说物联网是促进大数据概念产生的重要原因之一。物竖兄冲联网所产生的数据不仅数据量大，数据类型多样化，同时物联网所产生的数据还有比较低的价值密度，这对于数据分析技术提出了更高的要求。随着5G通信的落地应用，物联网本身产生的数据量会越来越大，自身的价值空间也会越来越大。

数据分析操作是当前大数据操作的重要环节，实际上对于大量传统行业来说，数据分析将是很多职场人需要重点掌握的技能之一。当前数据分析操作有两种主要方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。统计学的数据分析方式是比较传统的数据分析方式，有大量的工具可以使用，针对于结构化数据来说，统计学的数据分析方式往往更适合一些。机器学习的数据分析方式针对于复杂的数据环境往往有更好的分析效果，但是对于数据分析人员也提出了更高的要求。

数据应用操作是体现大数据价值的重要渠道，所以数据应用操作也非常重要。从最终的应用目标来看，数据应用操作的目标无外乎两大类，一类是人类用户，另一类是智能体（人工智能产品）。从大的发展趋势来看，在大数据时代，要想充分发挥出大数据的价值，应该重视智能体的应用渠道。

1、能够让借贷更放心

贷款在当下社会已经非常常见了，借方可以通过大数据，从而收集到贷方的薪资，职业，学历等相关情况。除此之外，还能够收集到贷款方之前的碰散贷款记录，然后再将所收集出来的信息放入冲吵行到各种模型中，比如还款能力模型以及反欺诈模型。

此时又可以总结出一系列信息，比如能否通过本次贷款的申请，贷款的额度是多少，以及贷款方的还款意愿。借款人收集信息的多少，直接决定了数据的真实性，最终审核的结果也会更加全面。

2、提高广告营销的效率

相信很多人在近几年会发现，广告似乎越来越懂你了。点开淘宝，拼多多等购物app时，想要买的商品，会第一时间出现在首页上。

当你最近处于备婚状态，点开微信朋友圈，会发现婚纱店的广告映入眼帘。打开小红书，抖音等app时，所推送的内容大多数都是一些自己喜欢看的内容。会出现这种情况，都要得益于大数据赋能了广告。

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3、大数据赋能零售

零售商把握好大数据，也可以带来质的改变，比如可以通过大数据去推测未来的市场。这样就可以进一步的去管理库存，可以及时补充库散哗存，商品的供应率也可以提高。

需要发货的时候，也可以通过大数据对路线进行合理规划，这样运输成本，时间都会降低。让供应链中的每个环节效率提高，从而提高整体的效率。

大数据在市场中应用非常广泛，

它在多个领域都会涉及，

主要用来满足客户需求，

提高工困袭数作效率，

同时禅茄通过大数据的应用可以预测客户的流汪首失、产品销量等。

您好哦，大数据主要是手橘对数据的一个处理哦，大数据的处理包括数据的获毕举团取，数据的清洗，数据的挖掘，还有运用人工智能来对数据进行一个分析哦，大答衡数据的应用范围很广泛的哦。

3、大数据有什么用途?

大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别等。

1、物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

2、智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商桐山业活动在内的各种需求做出智能响应。

3、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)。AR增强现实(Augmented Reality)技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。

4、区块链。区块链是一个分布式的共享账本和数据库。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

5、语音识别。其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

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当前社会发展飞快，大数据已经与我们息息相关。虽然很多人觉得大数据这个词语我世友派们很远，但是我们生活中很多方面都需要依靠大数据。下面帮助进一步了解大数据的作用。

1、提供个性服务

很多人觉得大数据好像离我们很远，其实我们在日常所使用的智能设备，就需要大数据的帮助。比如说我们运动时候戴的运动手表或者是运动手环，就可以在我们平时运动告顷的时候，帮助我们采集运动数据及热量消耗情况。进入睡眠时，还可以帮助监控我们的睡眠，从而对这些数据进行分析，对未来阶段进行规划。

2、帮助企业

有了大数据企业就可搜贺以更便捷的收集到客户的爱好，从而帮助分析客户的需求。再根据每个客户的需要来提出应对方案，推测客户喜爱什么样的产品，对企业起到很大的帮助，也节省了很多时间和精力。同时大数据可以收集到市场上的各种产品数据，对未来市场走向进行预测，并对企业当前情况进行分析，为接下来的走向提供一个参考依据。

3、医疗数据收集

大数据可以通过数据收集来预测疾病的发生，从而做出预警，同时可以针对这些信息来提供一些治疗方法，开拓思维。还能够对一些医疗数据进行记录，对DNA序列进行解码。

大数据的作用：大数据，又称巨量资料，其特点在于数据量大、速度快、类型多和具有真实性。随着大数据时代的来临，大数中简态据分析也应运而生。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，其包括的主要方面有可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎，以及数据质量和数据管理。之所以说大数据分析能够比我们更了解自己，主要依据在于大数据分析是一种借助于科技手段卖源对现有数据进行分析的过程，这一过程中的每一个环节都严格按照已写好的软件程式进行运算，不会受到人的主观意识影响，也不会受到外界环境的影响，也就是说，通过大数据分析出的结果更具有客观性和咐贺精确性。

4、大数据是做什么的?

目前大数据已经在营销、金融 、工业、医疗、教育、交通、保险、执法、体育、政府、旅游、物流等领域广泛应用。

一句话歼销逗 大数据就是管理和利用大量数据的。

分开来讲就是数据如何产生、数据如何搬运、数据如何存储、数据有效的整理起来方便使用、数据如何进行加工提高价值、数据怎么使用，管理这整个生命周期。

数据的产生：就是数据的源头，我们怎么来生产数据。有业务上用的数据比如MySQL中的用户表，有前端埋点(监控用户的每个操作)，有程序输出的日志数据，有爬虫爬来的数据。这么多数据的源头，我氏卖们需要一个数据该怎么产生数据。

数斗派据接入：数据怎么从这么多源头搬运到数据中心进行统一处理。用什么方法搬运，搭建个管道让它一直进来，还是隔段时间搬运一次，这都是要考虑的。

数据存储：大量数据如何存，才能不会丢，而且读取快。

数据仓库：数据怎么进行有效的管理就是数据仓库该考虑的事情了。

数据计算：大量的数据要进行加工，才能产生价值，那么加工工具的效率就影响着你的效率。

数据应用：数据能用来做什么。

5、大数据是干嘛的?

大数据一种在获取、存储、管理、分纤旦祥析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。大数据主要是毁搏用迟贺于对数据进行收集、存储、分析和应用

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