數據管理好了還能做什麼

⑴ 數據可以做什麼

1、提到大數據，先要說下商務智能BI，BI用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。BI作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。 為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。
2、把BI看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

3、企業導入BI的優點
1）隨機查詢動態報表
2）隨時隨地掌握指標管理
3）隨時線上分析處理
4）最終用數據協助運營規劃

4、企業導入BI的目的
1）促進企業決策流程：增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

2）降低整體營運成本：改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。

3）協同組織目標與行動：加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。

5、商業智能的主要功能
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

BI系統應具有的主要功能：
1）數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。

2）數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。

3）數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。

4）分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。

6、典型的商業智能系統有：
客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。

⑵ 現在大數據學會可以做什麼吃香嗎

在雲計算和大數據異常火爆的今天，很多人也只是知道他的名字，並不知道他是做什麼的，干這個的相對來說還是比較少的，未來還需要大量大數據人才來填補市場空缺，所以學這個跟其他的行業來比還是比較吃香的。

⑶ 學財稅大數據應用專業畢業後可以從事什麼工作,有前途嗎

很多同學擔心學了財稅大數據應用專業畢業後不知道做什麼工作，其實每個專業都有自己的對口工作，不然教育部也不會開設此專業。如果考生確實喜歡某個專業，建議根據自己的興趣來選擇。不要人雲亦雲隨大流。本文我幫大家整理了財稅大數據應用專業畢業後可以從事的工作有哪些，一起來看看吧。

一、財稅大數據應用專業畢業後可以從事什麼工作

主要面向財政、稅收、銀行與非銀行金融機構、基層行政事業單位和其他經濟管理部門， 從事財稅金融管理工作。

二、財稅大數據應用專業好不好有前途嗎

在之前的就業數據報告中，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷和數據分析等是很多互聯網公司需求量最大崗位，並且研發工程師的需求量是非常大的，數據分析是非常稀缺的。在大數據中，可以從事的崗位是非常多的，並且處於高度稀缺的情況。大數據行業的就業方向。

主要崗位包括大數據項目實施工程師、大數據平台運維工程師、大數據平台開發工程師等。

大數據技術與應用培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

⑷ 學大數據可以從事什麼工作

1、數據規劃師

在一個產品設計之前，為企業各項決策提供關鍵性數據支撐，實現企業數據價值的最大化，更好地實施差異化競爭，幫助企業在競爭中獲得先機。

2、數據工程師

大數據基礎設施的設計者、建設者和管理者，他們開發出可根據企業需要進行分析和提供數據的架構。同時，他們的架構還可確保系統能夠平穩運行。

3、數據架構師

擅長處理散亂數據、各類不相乾的數據，精通統計學的方法，能夠通過監控系統獲得原始數據，在統計學的角度上解釋數據。

4、數據分析師

職責是通過分析將數據轉化為企業能夠使用的信息。他們通過數據找到問題，准確地找到問題產生的原因，為下一步的改進找到關鍵點。

5、數據應用師

將數據還原到產品中，為產品所用。他們能夠用常人能理解的語言表述出數據所蘊含的信息，並根據數據分析結論推動企業內部做出調整。

6、數據科學家

大數據中的領導者，具備多種交叉科學和商業技能，能夠將數據和技術轉化為企業的商業價值。

⑸ 學習完大數據可以從事什麼方面的工作

大數據的崗位可以分為三大類：大數據系統研發人員、大數據應用開發人才和大數據分析人才；最普遍同時需求也大的是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。

大數據架構工程師：

負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優；負責數據對接和對外服務設計、開發和維護； 負責大數據框架和大數據應用的程序設計、開發和維護；負責基於大數據技術對海量數據的自動分析處理和挖掘工作；

大數據開發工程師：

基於hadoop、spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務；輔助管理Hadoop集群運行，穩定提供平台服務；基於Spark技術的海量數據的處理、分析、統計和挖掘；基於Spark框架的數據倉庫的設計、開發和維護

大數據運維工程師：

負責大數據基礎平台的運維,保障平台的穩定可用；負責應用產品部署、上線及維護；負責大數據平台資源管理、性能優化和故障處理；深入研究大數據業務相關運維技術，持續優化集群服務架構;參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具

⑹ 大數據學習都能幹什麼

學習大數據後主要的職位有大數據分析師、大數據挖掘師、大數據工程師、大數據運維工程師、大數據倉庫工程師、大數據產品經理、大數據架構師等。如需大數據培訓推薦選擇【達內教育】。

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⑺ 計算機可以從事的行業有哪些

行業見下面：
軟體工程師指的就是從事軟體開發的人們，還可以從事企事業單位的數據管理工作，或者做三維動畫設計專業的工作，室內三維設計以及室內廣告設計，負責相關網站的信息編寫以及更新的工作。
要掌握熟練的計算機操作技能，可以在上崗之後，熟練的使用計算機技術開展一系列的工作。

⑻ 女生學商務數據分析與應用以後可以做什麼工作

商務數據分析與應用專業就業方向有數據分析經理、數據管理經理、數據統計經理、市場預測經理、客戶經理、市場分析經理、互聯網數據分析經理、APP運營工程師等。

商務數據分析與應用專業就業方向

典型企業（組織）：INTEL、LENOVO、DEC、SIEMENS、OPPO、阿里巴巴、京東、騰訊、北京位元組跳動科技公司、今日頭條網、聚美優品網

當前典型崗位：數據分析經理、數據管理經理、數據統計經理、市場預測經理、客戶經理、市場分析經理、互聯網數據分析經理、APP運營工程師

未來（5-10年）行業崗位預測：媒體平台分析師、互聯網平台分析師、互聯網運營師、知識產權分析師、金融數據分析師、知識OTC

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