A. 大數據具體是做什麼有哪些應用
大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。
2. 政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。
3. 金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。
B. 大數據是幹嘛的
大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯系。
大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。
(2)大數據公司是干什麼的擴展閱讀：
大數據應用舉例
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
C. 大數據公司具體做什麼
主要業務包括數據採集，數據存儲，數據分析，數據可視化以及數據安全等，這些是依託已有數據的基礎上展開的業務模式，其他大數據公司是依靠大數據工具，對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技 術發展。這類公司里天雲大數據在市場應用里更加廣泛
D. 數據公司一般都是做什麼的
大數據公司通常是指有獲取大數據能力的公司。這類公司可以完整地實現大數據的採集、分析、處理，為各大企業提供高端信息技術咨詢服務，還可通過構建一個數據資產分享和交易平台把數據或信息作為資產直接進行銷售，面向個人提供基於數據分析結果的服務。
應答時間：2021-02-01，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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E. 大數據從事於什麼工作
大數據從事的是開源工作，更傾向於「研發」，由於大數據屬新興領域，專業人才比較缺乏，高端人才更是企業爭搶的對象。薪資上升容易，職業發展潛力巨大。
大數據職業發展的方向：大數據開發、數據分析挖掘
大數據開發
主要負責大數據的大數據挖掘，數據清洗的發展，數據建模工作。大數據數據開發工程師偏重建設和優化系統。
大數據分析師
一種偏向產品和運營，更加註重業務，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等；
另一種則更注重數據挖掘技術，門檻較高，需要扎實的演算法能力和代碼能力。同時薪資待遇也更好。
F. 數據公司具體是做什麼的
隨著大數據產業迎來了發展的黃金期，越來越多的互聯網公司轉型為大數據公司。為促進大數據公司的健康發展，解決發展中遇到的問題，從大數據公司的概念及業務內容等入手，剖析大數據公司因有著不同於傳統企業的復雜業務，在發展中不斷遇到新問題而更需要構建內部控制。基於大數據公司的業務特點及出現的問題，認為內部控制環境、風險控制和內控監督、信息與溝通等要素是公司內部控制的重點，應構建適於大數據公司特點的企業發展戰略、誠信的生態系統及文化理念、勝任大數據業務的人力資源戰略、實時風險防控和監督體系等內部控制策略。[1]
大數據的概念
《大數據的沖 擊》一書中將大數據通俗定義為「用現有的一般技術難以管理的大量數據的集合」，並廣義地定義為「大數據是一個綜合性概念，它包括因具備多、高速、多樣的特徵而難以進行管理的數據，對這些數據進行存儲、處理、分析的技術以及能夠通過分析這些數據獲得實用意義和觀點的人才和組織。因此，大數據這一概念不僅指規模龐大的數據對象，也包含對這些數據對象的處理和應用活動，是數據對象、技術與應用三者的統一。[1]
大數據公司的概念及業務范圍
大數據公司通常是指有獲取大數據能力的公司。已經具備獲取大數據能力的公司即數據型的大數據公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭以及華為、浪潮、中興等國內企業，這類大數據公司通常是與人們日常生活密切相關的，涵蓋了數據採集、數據存儲、數據分析、數據可視化以及數據安全等領域。
大數據公司的業務范圍主要涉及：一是為電商企業提供個性化推薦引擎的大數據公司，包括推薦引擎、分析引擎和營銷引擎等，覆蓋大數據全產業鏈的實現路徑。二是大數據分析技術提供商，面向企業或者政府部門提供數據分析的結果。這類公司可以完整地實現大數據的採集、分析、處理，為各大企業提供高端信息技術。三是為傳統企業提供大數據技術平台搭建和大數據驅動的SaaS應用的大數據公司，整合高性能的計算和存儲能力，為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台，實現大數據存儲統一管理，能夠幫助企業精準預測和構建用戶特徵，搭建以用戶為中心的大數據運營體系。
可見，大數據公司有著不同於傳統企業的復雜業務，更需要構建內部控制。[1]
G. 大數據所從事什麼工作
大數據技術專業可以從事的工作有這些：
視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類，熱門崗位有：
1.大數據系統架構師
大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。
2.大數據系統分析師
面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。
3.hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4.數據分析師
不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
5.數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合
6.大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄
大數據可視化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。3、 依據方案和技術選型製作可視化樣例。4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例組件化。
想了解更多大數據從事工作的問題， 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。
