轉型大數據有哪些

1. 大數據都體現在哪些方面

首先，對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。其次，做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。再者，面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

2. 大數據時代 如何轉型為大數據工程師 都需要具備哪些條件

就是對資料庫進行開發和(或)維護
需要具備超強的邏輯思維
精通各種語言
需要有相當好的毅力和耐心
能坐得住。

3. 大數據時代有哪些趨勢

數據驅動。實施國家大數據戰略。大數據時代的到來，讓「數據驅動」成為新的全球大趨勢。《政府工作報告》

4. 生活中有哪些大數據

網路日誌、感測器網路、社會網路、社會數據、互聯網文體和文件、呼叫詳細記錄、天文學、醫療記錄，籃球比賽中利用大數據對球員的個人在比賽場上的數據分析。

通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒；通過對城市交通數據的收集處理，大數據技術能實現城市交通的優化。這些都是大數據在生活中的應用。

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。

2、 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

5. 大數據的發展趨勢有哪些

——更多數據來源及分析請參考於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

大數據與AI、5G、IoT等應用為公有雲創造了巨大的需求，扮演著大數據基礎設施服務提供者的角色，在大數據核心訴求的存儲和計算能力上給予不可或缺的支撐。

大數據又賦能公有雲行業的發展，將更好地參與到行業應用與數據變現的發展，催生大量的行業應用，為雲服務未來擴充發展提供想像空間。積極的國家政策將持續推動各行業企業積極上雲，擁抱數字化轉型，公有雲服務應用場景特別是數據應用不斷拓寬。

近幾年我國雲計算行業的市場規模和滲透率均在持續增長，使得我國公有雲市場進入了一個新的發展階段。除此之外，在5G商用以及AI等技術發展的推動下，我國公有雲市場規模始終保持高速增長趨勢，根據中國信息通信研究院的數據統計，2018年，中國公有雲市場規模達到437.4億元，較2017年增長65.2%。

2012-2018年中國公有雲市場規模統計及增長情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

6. 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！

7. 想轉型學大數據，需要有哪些基礎

大數據學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，

然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

對於沒接觸的人來說，大數據的學習可能會有些難，但大數據學習的門檻並不高，只要肯用心學習，0基礎的人當然也可以學會。

0基礎想轉行的人，培訓是一條不錯的選擇。在0基礎、不熟悉、沒門路的情況下，有一個老師引導你系統的學習大數據比自己摸索著學習快很多。建議零基礎的朋友選擇線下小班課程比較有保障。

8. 常見大數據應用有哪些

大數據早已成為流行詞，但究竟何為大數據，卻不是人人都能說清楚的。簡而言之，大數據就是需要利用專業的處理工具進行分析，從而有利於做出更科學，更合理決策的信息資產。大數據的應用已深深嵌入到我們的日常生活中，影響著我們生活的方方面面，本文將列舉幾個方面，一起管中窺豹，讓人們對大數據有更直觀的認識。

一、購物營銷

當我們打開淘寶，京東等購物APP時，總是會發現，這些APP比我們自己還懂自己，能夠未卜先知地知道我們最近需要什麼。

籃球迷在湖人贏了比賽的時候打開淘寶，會發現詹姆斯的球衣就在首頁;

一個懷孕的媽媽，打開京東，發現進口的奶粉已經在召喚她購買;

一個經常聽神曲的大媽，廣場舞音響的推薦總在眼前。

這就是商家通過手機瀏覽的數據分析，知道我們近期的需求，之後精準地向我們進行推銷。

如今人們網路購物的行為越來越頻繁，網路購物的體驗也越來越好。而影響網路購物體驗的一個最重要的方面就是物流的速度。

雙11十多年前就火爆中國，但人們記憶猶新的就是雙11買的物品很長時間才能拿到，少則一周，多則半個月，嚴重影響購物者的體驗。而如今雙十一的成交量增加了上百倍，但送貨的速度卻提升了不少。很多物品能保證晚上下單，第二天就送達，即使購買的是新疆的葡萄乾，也能在24小時到貨。

速度提升的背後，離不開大數據的賦能。物流倉儲與購物平台合作，通過分析用戶的瀏覽數據，購物車，下定金情況，預知某一地區的購買量，進行提前備貨。當用戶付款之後，貨物是從離用戶100公里內的倉儲中心發貨，而不是千里之外的新疆發貨。

通過大數據中心的調控，物流分揀系統能最科學合理的進行裝車。在智慧系統的指引下，快遞員也能按照最優的線路進行高效的配送。

二、交通出行

如今網路地圖、高德地圖已經成了我們出行必不可少的工具。沒了地圖，很多時候我們將寸步難行。有了地圖，即使在九曲回腸的復雜道路中，也可以順利的抵達我們想去的一個網紅美食店。

手機地圖能夠做到精準的導航和實時的路況預測得益於大數據的分析。

一是地圖公司有自己數據採集車，前期採集了海量的數據存儲在資料庫中。

二是每一個使用地圖的用戶，都共享了自己的位置，貢獻了自己的數據。通過對同一時間段同一路段用戶的使用情況進行分享，地圖很容易就能得知哪裡堵車，哪裡暢通，提前告知使用者。

三、政務處理

大數據在助力政府的政務處理方面同樣發揮著重要的作用。近年來精準扶貧是各級政府的首要工程，扶貧如何做到精準，考驗著政府的執政能力。

精準扶貧首先要做到的就是精準，貧困戶是不是真正的貧困戶，這在過往是一件很難解決的難題。上級政府只有依靠下級政府的統計上報進行撥款，於是關系戶成了貧困戶，真正貧困的人卻難以得到實質性的幫助。

現如今有了大數據的加持，政府通過建檔立卡，通過網路數據分析，對每一個貧困戶進行核實。家裡老人的就醫記錄，子女的工資水平，養殖等副業的收入等等都將進行評估，以確保精準扶貧落實到位。

電信詐騙無孔不入，但當電信詐騙遇上大數據，詐騙分子也將插翅難逃。如今利用大數據分析，詐騙簡訊，詐騙網站很容易被識別攔截。通過分析詐騙分子的「偽基站」地址，登錄網址等信息也能很快鎖定詐騙分子的藏身之處。

四、信用體系

俗話說民無信不立，國無信不強。可見信用對於個人，對於國家都有非常重要的意義。但如何識別一個人是否有信用，卻不是一件容易的事。

在熟人社會里，我們可以通過一個人過往的表現，言行來判斷他的信用。但在陌生人社會里，想要判定一個人是否有信用就很難了。這也影響了整個社會的運行，例如信用系統不完善，個人去銀行貸款很難，網路購物也難以發展。

但如今有了大數據，這些難題都迎刃而解了。例如支付寶的芝麻積分，就是通過分析用戶的學歷、存款、購物行為、交友特徵、履約歷史等等數據來賦予用戶對應的分數，表示用戶的信用等級，同時將特定的特權開放給對應等級的用戶。

現在支付寶、微信等信用數據都已並入央行主導的國民信用體系裡，成為國家隊。中國也正式建立了自己的信用體系，真正實現了有信用走遍天下都不怕，無信用則寸步難行。

20世紀最重要的資源是石油，誰掌握了石油，誰就統治了世界。21世紀最重要的資產則是數據，誰能在數據這座金礦中挖出黃金，誰就能掌握話語權，造福社會，創造財富。

9. 如何轉型成為大數據工程師

隨著大數據技術體系的逐漸成熟，大數據產業鏈上需要大量的大數據工程師，由於不同崗位面臨著不同的任務，所以大數據工程師的知識結構也會有所不同。目前大數據領域內的主要工作崗位涉及到大數據採集工程師、大數據分析工程師、大數據開發工程師和大數據運維工程師，如果想轉型為大數據工程師，可以根據自身的知識結構和能力特點選擇一個具體的發展方向。

大數據採集工程師主要的工作任務是完成數據的採集、整理和存儲，雖然整體的技術含量並不算太高，但是涉及到的知識面卻比較廣泛。由於目前大數據的主要數據採集渠道包括物聯網、互聯網和傳統信息系統，所以大數據採集工程師也需要掌握這些相關技術，比如要掌握如何通過程序設計來完成網路信息提取等。另外，數據的整理和存儲還需要掌握各種資料庫知識(包括NoSql資料庫)，以及雲計算相關知識。對於具有網路基礎的IT行業從業者來說，轉型大數據採集工程師或者大數據運維工程師是不錯的選擇。
大數據分析工程師主要的工作內容是進行大數據分析和呈現，大數據分析目前有兩種主要方式，分別是統計學方式和機器學習方式，所以要想從事大數據分析工程師崗位，需要具有扎實的數學基礎和程序設計基礎。不少數學專業和統計學專業的職場人，可以考慮轉型大數據分析工程師崗位，目前該崗位的人才需求量還是比較大的。
大數據開發工程師主要完成兩方面任務，其一是進行大數據平台開發，其二是進行大數據應用開發。在當前大數據技術體系逐漸成熟的情況下，大數據應用開發的崗位需求量會更大一些，相對於大數據平台開發來說，大數據應用開發更注重與應用場景的結合。對於廣大程序員(Java程序員、Python程序員)來說，轉向大數據開發工程師崗位會更容易一些。