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    大數據就業的三大方向和十種崗位

    大數據就業的三大方向和十種崗位
    <p><span>2017年,大數據已經從概念走向落地;2018年,中低端IT工程師緊隨浪潮加速向大數據轉型,企業對大數據人才爭奪直接進入白熱化階段。因此,對于零基礎想學IT技術的人而言,直接選擇學習大數據技術是符合潮流和就業需求的選擇。</span></p> <p>當下,大數據方面的就業主要有三大方向:一是數據分析類大數據人才,二是系統研發類大數據人才,三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。</p> <p>對于求職者來說,大數據只是所從事事業的一個方向,而職業崗位則是決定做什么事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特征,選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。</p> <p>一、ETL研發</p> <p>企業數據種類與來源的不斷增加,對數據進行整合與處理變得越來越困難,企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是:在企業大數據應用的早期階段,Hadoop只是窮人的ETL。</p> <p>二、Hadoop開發</p> <p>隨著數據規模不斷增大,傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘,企業需求持續增長。并成為大數據人才必須掌握的一種技術。</p> <p>三、可視化工具開發</p> <p>可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上,通過操作界面元素,有可視化開發工具自動生成相關應用軟件,輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去,數據可視化屬于商業智能開發者類別,但是隨著Hadoop的崛起,數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。</p> <p>四、信息架構開發</p> <p>大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據并支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素,確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。</p> <p>五、數據倉庫研究</p> <p>為方便企業決策,出于分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務,指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。</p> <p>六、OLAP開發</p> <p>OLAP在線聯機分析開發者,負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型,然后創建數據訪問的用戶界面,提供高性能的預定義查詢功能。</p> <p>七、數據科學研究</p> <p>數據科學家是一個全新的工種,能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展,越來越多的實際工作將會直接針對數據進行,這將使人類認識數據,從而認識自然和行為。</p> <p>八、數據預測分析</p> <p>營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家,即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現。</p> <p>九、企業數據管理</p> <p>企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理,并需要為此設立數據管家職位,這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據,并將數據清洗和規范化,將數據導入數據倉庫中,成為一個可用的版本。</p> <p>十、數據安全研究</p> <p>數據安全這一職位,主要負責企業內部大型服務器、存儲、數據安全管理工作,并對網絡、信息安全項目進行規劃、設計和實施。</p> <p><span>&nbsp;</span></p>

    大數據的陰暗面

    大數據的陰暗面
    <p>數據無疑是企業創新的關鍵,為企業做出明智商業決策提供了巨大的機會。但是,當企業采用大數據時,他們也應該考慮大數據的陰暗面。</p> <p>大數據具有巨大力量來改變企業及其經營的方式。今天,企業正在貪婪地尋找在日益激烈競爭環境中脫穎而出的方法,大數據為他們實現目標鋪平了道路。如果分析得當,大數據可以揭示隱藏的模式和信息洞察力,幫助企業提高運營效率。美國53%的公司已經采用大數據分析來利用大數據力量,該統計數據表明大數據正在成為主流。雖然我們看到大多數公司都在利用大數據,但這些公司也必須考慮大數據對我們的潛在危害。我們可能很難相信,但現實是,大數據也存在陰暗面。</p> <p>探索大數據的陰暗面</p> <p>1. 數據安全</p> <p>互聯網用戶越來越多。互聯網的好處之一是為用戶提供便利,我們使用互聯網瀏覽資訊、在線支付、登錄社交網站以及做更多事情。我們每次上網都會留下痕跡,我們的機密信息被困在數字空間中,我們只是沒有注意到。此外,在這個數字世界的某個角落里,還有&ldquo;騙子&rdquo;們正在熱切地等待竊取我們的個人信息。我們當然不愿分享我們的細節信息,可我們花在網上的時間越多,我們就越容易被欺騙透漏我們的信息,例如,你點擊&ldquo;免費優惠券立即使用&rdquo;的省錢信息后,登陸一個虛假網站,并透露你的敏感信息,然后就成為受害者。</p> <p>2. 數據隱私</p> <p>隨著現代技術的出現,你不覺得你的隱私受到了損害嗎?物聯網連網設備的爆發也導致了竊取私人數據的嚴重問題。可穿戴設備、可植入設備、智能家居、智能車輛以及許多這樣的日常物聯網連網設備通過傳感器實時收集有用數據,收集到的數據可幫助企業評估我們的行為模式,從而使他們能夠改進或創新服務,以便在競爭激烈的世界中占領和擴大市場。</p> <p>3. 數據質量</p> <p>大數據有多種來源,企業從這些來源收集與我們有關的信息,例如,社交媒體平臺、物聯網數據、我們上網時的點擊等。企業應該突出考慮只收集有意義和高質量的數據,為什么?如果企業更注重數據的數量而不是質量,那么他們將不得不對數據進行復雜的數據分析。數量越多,數據包含的無用信息就越多。此外,收集低質量數據也會對我們造成傷害,例如,我們都知道人工智能(AI)算法因其&ldquo;不偏不倚&rdquo;結果而聞名,那么,如果該企業收集的數據包含認知或性別偏見,該怎么辦?當然,開發人員會用壞數據來訓練人工智能模型,開發出一個&ldquo;有偏見的&rdquo;人工智能模型。因此,企業必須找到一種只收集有用、清晰和高質量數據的方法。</p> <p>總結</p> <p>企業應采用適當而嚴格的大數據治理策略,確保消費者數據不受損害。無論如何,有了正確的基礎架構、有意義的數據和IT專家,企業可以將大數據的優勢發揮到最佳水平。</p>

    解鎖云計算數據管理的四個關鍵因素

    解鎖云計算數據管理的四個關鍵因素
    <p>根據預測,到2020年,83%的公司將采用公共云。垂直行業的許多公司都已經開始了云計算之旅,并將在未來幾年內將其業務遷移到云平臺中。許多人的目標是利用最新的軟件工具和開發方法更好地開展業務。</p> <p>&nbsp;</p> <p>總會有一些技術人員對采用公共云服務有一些疑惑,但任何這樣的構造轉變都會有新的障礙。</p> <p>在幫助客戶駕馭多云世界時,經常使用混合一詞,在這個世界中,數據可以駐留在公共云、本地數據中心或二者之間。混合性指的是兩種或更多事物的混合,這正是人們在行業中所看到的現狀。數據繼續保留很長一段時間,但不再只是存儲在傳統存儲陣列或磁帶上,而是存儲在云端。</p> <p>企業的內在價值主要在于數據。隨著人們繼續深入研究這個混合世界,以便確保快速、輕松地訪問數據。以下是成功實現云計算數據管理的一些建議:</p> <p>(1)采用聲明性方法減少實際管理時間</p> <p>混合性產生兩種現象:一是應用程序的碎片化,因為組件現在可能駐留在本地或云中,二是數據爆炸。使用現有IT人員預算的唯一方法是使用聲明性的策略驅動的框架來全面管理數據,無論其平臺或位置如何。</p> <p>如果這樣的框架還沒有到位,建議使用組織的云計算之旅作為推動這一過程的主要驅動因素,并將其視為一個成功的關鍵因素。而云計算數據管理與所有平臺和位置的一致性和企業級控制相關,而無論是什么樣的數據集類型。其目的是決定數據管理的邏輯,而不是手動操作如何到達那里的路徑,并結合使用類似方法的工具。</p> <p>(2)使用自動化來強制實現一致性</p> <p>在擴展基礎設施時,一致性至關重要。加大規模不僅增加了額外的工作量,還增加了復雜性。在基礎設施的混合模型中考慮這種因素,如果架構最初不是為這種方法設計的,那么可能很快就會弄得一團糟。與人類不同,計算機每次都以相同的方式執行任務。使用自動化使IT部門更容易建立標準方法和程序,從而減少所需的管理開銷。</p> <p>這種做法是對使用聲明性方法的補充,以保證真正數據移動性所需的一致性。通過利用API、自動化工具,甚至可以與外部業務SLA驅動的系統集成。</p> <p>(3)數據移動性和敏捷性設計</p> <p>管理企業級數據并非易事,無論數據是在數據中心、云端還是混合部署的環境,都是如此。在文中,一致性一直是主題,它也適用于此。數據可能正在公共云中傳輸,或遷移到本地數據中心。一旦組織克服了最初的操作障礙,將不可避免地受到數據移動性和敏捷性要求的影響。</p> <p>組織在設計和采用本地數據中心、公共云或混合環境時,需要花費時間仔細規劃應在何處進行特定數據處理。成功的設計將允許數據輕松地從一個位置遷移到另一個位置。很多客戶現在都創建了具有強大API和數據集成工具集的通用軟件結構。</p> <p>(4)確保事件發生時具有可靠的備份和恢復</p> <p>如今的網絡攻擊變得越來越復雜和智能化,組織采用的保護和恢復工具也隨之改進。混合部署加大了網絡攻擊的范圍。使用旨在保護和恢復本地部署數據中心和云端工作負載并快速恢復數據的工具是有益的。現代解決方案專門用于通過不需要補充工作負載來快速恢復數據。利用此類解決方案可以降低恢復時間目標(RTO),從而帶來積極的業務影響。</p> <p>此外,傳統的備份和恢復工具往往是元數據不足,這使得工具很難滿足要求。隨著公共云的廣泛應用,請考慮尋找能夠跨多個平臺和應用程序訪問、分析和診斷元數據的工具。這種洞察力為必要的工具提供了增值服務。</p> <p>組織可以使用這四個關鍵因素來設計規劃云計算數據管理策略,該策略可以提供最大價值,并使企業的數據和元數據正常工作。無論組織的數據位于何處,都可以采用整體方法以策略驅動的方式進行管理,自動執行任務以確保一致性,創建公共軟件結構以消除數據移動性的工作負載,并確保數據安全。</p>
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