哪些行業有大數據

A. 國內大數據行業有哪些比較知名的公司

海鰻雲旅遊大數據平台，就是專業做旅遊大數據的公司，擁有自己的旅遊大數據平台。

B. 國內做大數據的公司有哪些

1、上海市大數據股份有限公司（簡稱「上海大數據股份」），是經上海市人民政府批准成立的國有控股混合所有制企業。

致力於成為智慧城市建設的主力軍、國內大數據應用領域的領軍企業和全球領先的公共大數據管理和價值挖掘解決方案提供商，滿足政府對公共數據治理和提升城市管理及公共服務水平的要求，構建公共大數據與商業數據服務、以及政企數據融合的橋梁，促進社會經濟發展。

2、輝略(上海)大數據科技有限公司，目前在中國交通（城市智能信號燈優化模型與平台，交通預算決策系統模型等）、環境（PM2.5污染檢測和治理）、醫療（醫院WIFI定位模型，病歷匹配模型等）、汽車（用戶購買轉化率模型）等領域進行大數據項目運營與模型開發。

3、成都市大數據股份有限公司成立於2013年，作為成都市實施國家大數據發展戰略的載體，2018年完成股份制改革並掛牌新三板，成都產業集團全資持股，主要涉及數據運營、投資並購、信息技術三大業務方向。

(2)哪些行業有大數據擴展閱讀：

大數據發展的一些趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

C. 大數據可以應用在哪些行業

1）第一大類是互聯網和營銷行業。
互聯網行業是離消費者距離最近的行業，同時擁有大量實時產生的數據。業務數據化是其企業運營的基本要素，因此，互聯網行業的大數據應用的程度是最高的。與互聯網行業相伴的營銷行業，是圍繞著互聯網用戶行為分析，以為消費者提供個性化營銷服務為主要目標的行業。
2）第二大類是信息化水平比較高的行業。
如金融、電信等行業。它們比較早地進行信息化建設，內部業務系統的信息化相對比較完善，對內部數據有大量的歷史積累，並且有一些深層次的分析類應用，目前正處於將內外部數據結合起來共同為業務服務的階段。
3）第三類是政府及公用事業行業。
不同部門的信息化程度和數據化程度差異較大，例如，交通行業目前已經有了不少大數據應用案例，但有些行業還處在數據採集和積累階段。政府將會是未來整個大數據產業快速發展的關鍵，通過政府及公用數據開放可以使政府數據在線化走得更快，從而激發大數據應用的大發展。
4）第四類是製造業、物流、醫療、農業等行業。
它們的大數據應用水平還處在初級階段，但未來消費者驅動的 C2B 模式會倒逼著這些行業的大數據應用進程逐步加快。

D. 大數據有關的工作有哪些

1、數據挖掘工程師

數據建模、機器學習和演算法實現；商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求

2、數據架構師

需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署；高級演算法設計與優化；數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。成都加米穀大數據培訓機構，大數據開發，數據分析與挖掘。

3、資料庫開發

設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等

4、資料庫管理

資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等

5、數據科學家

數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法；利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換

6、數據產品經理

把數據和業務結合起來做成數據產品；平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用

E. 大數據都有哪些就業方向

大數據是IT行業的新寵，前景好，薪資高，越來越多的人想要轉行大數據，開始學習大數據，但是對於轉型著來說，面對全新的行業，它的就業前景怎麼樣呢，學了大數據又能從事哪些工作呢？

大數據行業人才稀缺，市場需求量大。目前大數據行業人才僅為50萬，而實際上整個行業人才需求超100萬，可謂人才缺口巨大。而且，大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廣泛。大數據在金融、醫療、交通、電商、農業等多個行業都有應用。近年來人工智慧、物聯網也是迅速發展，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的基石。

大數據行業的薪資也是普遍較高的。IT行業本就是薪資較高的行業，而大數據作為IT行業的新寵，高薪也是很常見的。目前，大數據行業的平均月薪能夠在15K-20K左右，非常優秀的大數據人才月薪30K也是有的，所以說大數據也是個高薪的職業。

對於大數據的就業方向，實際上可以劃分為三個大類，一、大數據開發；二、系統研發；三、大數據分析。而對應的基礎崗位為：一、大數據開發工程師；二、大數據系統研發工程師；三、大數據分析師。

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計；精簡到兩類指標就是：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，具體的工作，並不是這么的簡單，還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。

2、Hadoop開發工程師

信息時代數據的爆發式增長，使得數據的規模越來越大，傳統BI（即商務智能）的數據處理成本高漲，加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。

3、信息架構工程師

信息架構師需要懂得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。當然，這也就是信息架構工程師的工作。

4、大數據分析師

大數據分析師需要對海量的大數據做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的信息提取出來為決策提供支持，而大數據分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。大數據分析師不僅要具備數據分析知識，作為高級大數據分析師，還要掌握大數據技術相關知識，如Hadoop、Python等，具備更為綜合的大數據知識體系。

其實這些崗位還只是大數據行業的一部分，由於目前大數據的利用還在不斷探索研究中，未來還將有更多細分領域應用到大數據，也會增加更多的就業機會，所以，讓我們繼續關注大數據行業，拭目以待吧！

F. 目前大數據在哪些行業有案例或者說應用

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
大數據應用案例之：零售業
"我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

G. 大數據可以應用在哪些行業

製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

H. 大數據行業有哪些崗位

一、數據分析師/數據科學家

從本質來說數據分析師和數據科學家是相同的，因為他們做同樣的事情——從數據中獲取價值。價值可以有不同的形式：對於數據分析師來說，價值意味著洞察，而對於數據科學家來說，是在洞察之上的產品發展智能。

數據分析師分析數據以獲得洞察，並幫助形成業務決策。而數據科學家更關心的是使用機器學習和 A / B 測試來驅動和改進產品。

數據科學家專注於前瞻，即做出預測，而數據分析師則更多地聚焦在回顧，如分析歷史數據。

二、數據工程師

沒有數據工程師的幫助，數據科學家就無法做出貢獻。為什麼?由於數據工程師構建了引入數據的數據管道!如同煉油廠閑置，是由於沒有原油進入，最終原因是石油管道還沒有建成。

三、業務分析師(各種職能)

傳統的 BA 引導，記錄業務需求並充當業務和技術之間的聯絡人。相反，我們使用業務分析師的頭銜作為總括頭銜來涵蓋所有具有業務性質(非技術性)且需要重要數據技能的分析師角色。

四、BI分析師/工程師/開發人員

我們還擁有傳統的商業智能( BI )分析師和商業智能工程師角色。一般來說，當我們談論 BI 時，我們指的是使用“定義良好的BI基礎設施”在“大公司”環境中進行數據分析和報告，基礎設施指的是各種企業軟體系統( ERP，CRM 等)以及在他們之上進行連接和報告 BI 工具。

關於大數據行業有哪些崗位，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

I. 大數據在哪些行業有前景

1、醫療器械職業

醫療器械職業有著許多的病案，病理陳述，痊癒計劃計劃，葯品陳述這些。在將來，憑借數據管理平台人們可以收集不一樣病案和治療計劃計劃，及其患者的本質特徵，可以創立關於病症特性的資料庫查詢。

2、生物科技在基因剖析

依據數據管理平台人們可以將自身和植物體基因剖析的結果展開紀錄和儲存，運用創立應用場景雲計算技術的遺傳基因資料庫查詢。這將會加速自身遺傳基因和其他他微生物的遺傳基因的科學研究體系進程。

3、金融業

金融職業對大數據的應用，是有著寬廣的空間的：大數據營銷：依據顧客消費習慣性、所在位置、消費時間展開強烈推薦。風險防控：依據顧客消費和現金流量出示資信評級或股權融資適用，運用顧客社交媒體個人行為紀錄透支卡風控。管理決策適用：運用數據剖析陳述執行產業鏈貸款風險操作。

4、零售業

零售業大數據的應用有2個方面，一個方面是零售業可以掌握顧客消費喜好和發展趨勢，展開貨品的大數據營銷，減少營銷推廣成本費。另一個方面是依據顧客選購商品，為顧客出示將會選購的其他商品，擴張銷售總額，也歸屬於大數據營銷層面。

5、電商職業

電商職業統計數據運用將會有很多的想像空間，包括分折潮流趨勢，消費發展趨勢、區域消費特性、顧客消費習慣性、各種各樣消費者行為的相關性、消費市場、損害消費的要害要素等。

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