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大數(shù)據(jù)（big data）的發(fā)展前景

數(shù)據(jù)分析/報(bào)告編寫(xiě)人員

主要職責(zé)：

1.分析數(shù)據(jù)系統(tǒng)并將數(shù)據(jù)流匯總成文件；

2.開(kāi)發(fā)自動(dòng)數(shù)據(jù)提取程序；

3.準(zhǔn)備報(bào)告并提供建議；

4.幫助建立事務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)分析/報(bào)告編寫(xiě)人員這一職位來(lái)說(shuō)，RHT認(rèn)為具備強(qiáng)大的分析、量化以及問(wèn)題解決能力，并且對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)理論及實(shí)踐擁有豐富知識(shí)的應(yīng)聘者是好的人選。該職位的工資范圍從67750美元到110000美元（比上年增長(zhǎng)5.3%）。雇主通常要求應(yīng)聘者具有多年使用主流數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)的經(jīng)驗(yàn)，如Microsoft SQL Server、Oracle和IBM DB2。值得一提的是，數(shù)據(jù)分析/報(bào)告編寫(xiě)者需要能夠獨(dú)立地與數(shù)據(jù)系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

大數(shù)據(jù)（big data）的發(fā)展趨勢(shì)

當(dāng)今社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì)，科技發(fā)達(dá)，信息流通，人們的交流越來(lái)越緊密，生活越來(lái)越方便，大數(shù)據(jù)是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。阿里巴巴創(chuàng)始人馬云來(lái)泰在致辭中提到，未來(lái)時(shí)代不是時(shí)代，而是數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)時(shí)代是數(shù)據(jù)技術(shù)數(shù)據(jù)技術(shù)，表明大數(shù)據(jù)對(duì)阿里巴巴集團(tuán)起著決定性的作用。

有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。煤炭按性質(zhì)分為焦煤、無(wú)煙煤、肥煤和貧煤，露天煤礦和深山煤礦的開(kāi)采成本不同。同樣，大數(shù)據(jù)不是“大”而是“有用”。價(jià)值內(nèi)容和開(kāi)采成本比數(shù)量更重要。對(duì)于許多行業(yè)來(lái)說(shuō)，如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)（big data）的發(fā)展趨勢(shì)

理解客戶、滿足客戶服務(wù)需求

了解客戶并滿足客戶服務(wù)要求，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)在是該領(lǐng)域廣為人知的。重點(diǎn)是如何使用大數(shù)據(jù)來(lái)更好地了解客戶及其偏好和行為。企業(yè)非常喜歡收集社會(huì)數(shù)據(jù)、瀏覽器日志、剖析文本和傳感器數(shù)據(jù)，以便更全面地了解客戶。一般來(lái)說(shuō)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型是為了預(yù)測(cè)。例如，美國(guó)著名零售商Target分析大數(shù)據(jù)獲得有價(jià)值的信息，并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶何時(shí)需要孩子。此外，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，電信公司可以更好地預(yù)測(cè)客戶的損失，沃爾瑪可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)哪些產(chǎn)品會(huì)銷售，汽車保險(xiǎn)行業(yè)將了解客戶的需求和駕駛水平，政府也可以了解選民的偏好。

大數(shù)據(jù)（big data）的薪資待遇

這與你工作的公司有很大關(guān)系。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)新畢業(yè)生一次就業(yè)大約是6000。開(kāi)發(fā)和維護(hù)的處理也非常不同。

隨著云時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)通常被用來(lái)描述公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)下載到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析需要花費(fèi)大量的時(shí)間和金錢(qián)。大型數(shù)據(jù)分析通常與云計(jì)算相關(guān)，因?yàn)閷?shí)時(shí)大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce這樣的框架將工作分發(fā)到幾十臺(tái)、數(shù)百臺(tái)甚至數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)上。