우리는 급속한 기술 발전의 시대에 살고 있습니다. 오늘날 인터넷은 우리 삶과 밀접하게 연관되어 있습니다. 아무런 효과가 없지만, 이 데이터는 체계적인 처리와 통합을 거쳐 정말 가치가 높습니다.
1. 빅데이터 기술을 개발하면 생산성이 향상됩니다.
빅데이터 기술은 기업에서 매우 성공적인 사례가 되었습니다. 많은 애플리케이션 개발자와 대기업에서는 빅데이터 프로젝트를 확장합니다. . 빅데이터 기술을 활용하면 데이터 마이닝을 통해 어떤 데이터가 가장 필요한지 알 수 있으며, 이러한 데이터를 통해 생산성을 높이고, 생산 능력을 향상시키며, 기업에 더 많은 비즈니스 가치를 가져올 수 있습니다. 현재 많은 기업에서는 데이터 마이닝과 분석을 통해 문제를 해결하고 있습니다. 상대적으로 빅데이터 분석은 기존 데이터 분석보다 빠르며, "재활용" 가능한 정보 흐름을 확보하고 업계 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
2. 빅데이터 기술을 개발하면 마케팅 의사결정도 향상될 수 있다
최근 데이터 양이 급격히 증가해 데이터 수익이 미래 수익의 주요 원천이 될 가능성이 크다. 데이터 기술은 방대한 데이터 분석을 통해 가장 적합한 기업 마케팅 전략을 모색하고, 데이터 분석을 통해 기업에 보다 스마트한 전략을 제시합니다.
빅데이터 엔지니어는 업계의 트렌드를 분석하고 탁월한 고객 데이터 분석을 통해 보다 적합한 제품이나 서비스를 맞춤화하고, 가격 탐지 및 분석을 통해 고객 충성도를 효과적으로 평가하는 일련의 빅데이터를 활용합니다. 적시에 마케팅 결정을 개선하고 기업에 귀중한 데이터 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 빅데이터 기술 개발의 미래 이점
빅데이터 산업이 성장하면서 많은 개발 회사는 업계에서 계속 발전하려면 기업의 브랜드 가치를 높이고 업계 경쟁에서 더 많은 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터를 활용해야 합니다. 현재 마이크로소프트, 아마존 등 대형 다국적 기업은 빅데이터를 활용해 문제를 해결하고 소비자에게 더 나은 서비스를 제공하고 있습니다.
현재 많은 산업과 기업이 빅데이터 기술의 혜택을 맛보고 있다. 현재의 빅데이터 발전 속도로 보면 앞으로는 빅데이터 기술을 활용하는 산업이 점점 더 많아질 것이다. 데이터 시장 규모는 2,030억 달러에 달할 것입니다. 많은 기업들이 빅 데이터 프로젝트의 적용 범위가 더 넓어지고 적용을 통해 더 큰 수익 공간을 창출할 것을 기대하고 있습니다.
빅 데이터 기술은 생산성을 높이고 마케팅 결정을 개선하며 기업에 더 나은 개발 전망을 제공할 수 있습니다. 비록 빅 데이터 기술의 개발은 현재 초기 단계에 있지만 강력한 개발 모멘텀을 갖고 있으며 계속해서 발전할 것입니다. 앞으로는 더 많은 산업이 빅데이터 기술의 적용에 참여하게 될 것이며, 빅데이터 기술의 미래 발전은 엄청날 것입니다!
현재 빅데이터 채용에는 세 가지 주요 방향이 있습니다. 하나는 다음과 같습니다. 데이터 분석 분야의 빅데이터 인재, 시스템 R&D 빅데이터 인재, 세 번째는 애플리케이션 개발 빅데이터 인재입니다. 기본 직책은 빅데이터 시스템 연구개발 엔지니어, 빅데이터 애플리케이션 개발 엔지니어, 빅데이터 분석가 등 프로그래밍을 체계적으로 배우고 싶다면 저에게 오시면 됩니다.
구직자에게 빅데이터는 경력의 한 방향일 뿐이라면, 전문직은 무엇을 할지 결정하는 것이라면 빅데이터 실무자/구직자는 자신의 기술과 관심에 따라 큰 것을 선택할 수 있습니다. 자신에게 맞는 데이터 관련 직위. 빅데이터와 관련된 10가지 인기 직위는 다음과 같습니다.
1. ETL R&D
기업 데이터의 유형과 소스가 증가함에 따라 데이터 통합 및 처리가 점점 더 어려워지고 있습니다. . ETL 개발자는 이러한 수요를 바탕으로 탄생한 전문직입니다. 빅데이터 시대에 ETL 인재가 인기를 끄는 이유 중 하나는 기업 빅데이터 애플리케이션 초기 단계에서 하둡은 그저 가난한 사람의 ETL에 불과했기 때문이다.
2. Hadoop 개발
데이터 규모가 계속 증가함에 따라 기존 BI의 데이터 처리 비용이 너무 높아 기업의 부담이 커졌습니다. Hadoop의 저렴한 데이터 처리 기능이 재발견되었으며 기업 수요는 계속 증가하고 있습니다.
그리고 이는 빅데이터 인재들이 반드시 숙지해야 하는 기술이 되었습니다.
3. 시각적 도구 개발
시각적 개발은 시각적 도구에서 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 인터페이스 요소를 조작하고 여러 리소스 및 계층을 쉽게 확장하여 관련 응용 프로그램 소프트웨어를 자동으로 생성하는 것입니다. 모든 데이터를 연결하세요. 과거에는 데이터 시각화가 비즈니스 인텔리전스 개발자의 범주에 속했지만, 하둡의 등장으로 데이터 시각화는 독립적인 전문 기술이자 위치가 되었습니다.
4. 정보 아키텍처 개발
빅데이터가 마스터 데이터 관리 열풍을 다시 불러일으켰습니다. 엔터프라이즈 데이터를 완전히 활용하고 의사 결정을 지원하려면 고도로 전문화된 기술이 필요합니다. 정보 설계자는 데이터를 가장 효과적인 방식으로 관리하고 활용하기 위해 핵심 요소를 정의하고 보관하는 방법을 이해해야 합니다. 정보 설계자의 주요 기술에는 마스터 데이터 관리, 비즈니스 지식 및 데이터 모델링이 포함됩니다.
5. 데이터 웨어하우스 연구
기업의 의사 결정을 용이하게 하기 위해 분석 보고 및 의사 결정 지원을 위해 생성된 데이터 웨어하우스 연구 위치는 모든 유형의 데이터를 전략적으로 수집한 것입니다. . 기업에 비즈니스 인텔리전스 서비스를 제공하여 비즈니스 프로세스 개선을 안내하고 시간, 비용, 품질 및 제어를 모니터링합니다.
6. OLAP 개발
OLAP 온라인 분석 개발자는 관계형 또는 비관계형 데이터 소스에서 데이터를 추출하여 모델을 구축한 다음 데이터 액세스를 위한 사용자 인터페이스를 만드는 일을 담당합니다. 고성능 사전 정의된 쿼리 기능.
7. 데이터 과학 연구
데이터 과학자는 기업의 데이터와 기술을 비즈니스 가치로 전환할 수 있는 새로운 유형의 직업입니다. 데이터 과학이 발전함에 따라 데이터를 직접적으로 활용하는 실무 작업이 점점 더 많아질 것이며, 이를 통해 인간은 데이터를 이해하고 이를 통해 자연과 행동을 이해할 수 있게 될 것입니다.
8. 데이터 예측 분석
마케팅 부서에서는 예측 분석을 사용하여 사용자 행동을 예측하거나 대상 사용자를 타겟팅하는 경우가 많습니다. 예측 분석 개발자는 가설을 사용하여 임계값을 테스트하고 회사의 기록 데이터를 기반으로 미래 성과를 예측한다는 점에서 데이터 과학자와 다소 유사합니다.
9. 기업 데이터 관리
데이터 품질을 향상시키기 위해 기업은 데이터 관리를 고려해야 하며 이 목적을 위한 데이터 관리자 위치를 설정해야 합니다. 다양한 기술을 활용하는 도구는 기업 주변의 많은 양의 데이터를 집계하고, 데이터를 정리 및 정규화하고, 데이터를 데이터 웨어하우스로 가져와 사용 가능한 버전으로 가져옵니다.
10. 데이터 보안 연구
데이터 보안 직위는 주로 기업 내 대규모 서버, 스토리지, 데이터 보안 관리, 기획 및 설계를 담당합니다. 네트워크 및 정보 보안 프로젝트 및 구현. 청두 Jiamigu 빅 데이터 교육 기관은 빅 데이터 인재 교육에 중점을 두고 있습니다.
도움이 되었기를 바랍니다! ~