첫째,? 빅 데이터 기술을 개발하면 생산성을 높일 수 있다.
빅 데이터 기술은 이미 기업에서 매우 성공적인 사례가 되었다. 많은 응용 프로그램 개발자와 대기업이 대형 데이터 기술을 사용하여 대형 데이터 프로젝트를 확장합니다. 빅 데이터 기술을 사용할 때, 우리는 데이터 마이닝을 통해 어떤 데이터가 가장 필요한지 알 수 있으며, 이러한 데이터를 통해 더 많은 생산성을 얻고 생산성을 높이며 비즈니스에 더 많은 비즈니스 가치를 제공할 수 있습니다. 현재 많은 기업들이 데이터 마이닝 분석을 통해 문제를 해결하고 있다. 반면 대용량 데이터 분석은 기존 데이터 분석보다 빠르며 "재활용 가능한" 정보 흐름을 확보하여 업계 생산성을 높일 수 있습니다.
둘째,? 빅 데이터 기술을 개발하면 마케팅 결정을 개선할 수 있다.
최근 몇 년 동안 데이터 양이 폭발적으로 증가하면서 데이터 수익이 미래 수입의 주요 원천이 될 가능성이 높습니다. 빅 데이터 기술 대용량 데이터 분석에서 가장 적합한 엔터프라이즈 마케팅 전략을 찾고 데이터 분석을 통해 기업에 보다 현명한 전략을 제공합니다.
빅데이터 엔지니어는 고객의 데이터를 교묘하게 분석하고, 업계 트렌드를 분석하고, 보다 적합한 제품이나 서비스를 맞춤화하고, 가격 테스트 및 분석을 통해 고객 충성도를 효과적으로 평가하고, 빅데이터를 적시에 활용하여 일련의 개선 마케팅 결정을 내리고, 기업에 가치 있는 데이터 결정을 내립니다.
셋째,? 빅 데이터 기술 개발의 미래 이점
빅 데이터 산업의 부상으로 많은 개발 기업들은 업계에서 계속 발전하려면 빅 데이터 기술을 활용하여 기업의 브랜드 가치를 높이고 업계 경쟁에서 더 많은 경쟁 우위를 모색해야 한다는 것을 깨달았습니다. 마이크로소프트 아마존 등 대형 다국적 기업들은 현재 큰 데이터를 사용하여 문제를 해결하고 소비자에게 더 나은 서비스를 제공하고 있다.
현재 많은 업종과 기업들이 이미 빅 데이터 기술의 단맛을 맛보았다. 미래에는 빅 데이터 기술을 사용하는 산업이 점점 더 많아질 것이다. 현재 빅 데이터의 발전 속도로 2020 년 빅 데이터의 시장 규모는 2030 억 달러에 이를 것으로 전망된다. 많은 기업들이 더 넓은 범위의 대규모 데이터 프로젝트를 기대하며 애플리케이션을 통해 더 많은 관심 공간을 창출합니다.
빅 데이터 기술은 생산성을 높이고, 마케팅 결정을 개선하고, 기업에 더 나은 발전 전망을 가져다 줄 수 있다. 현재, 빅 데이터 기술의 발전은 초기 단계에 있지만, 발전의 기세는 매우 강하다. 미래에는 더 많은 업계가 빅 데이터 기술의 응용과 관련될 것이며, 빅 데이터 기술의 미래 발전 형태는 훌륭할 것이다!
현재 빅 데이터 고용에는 세 가지 주요 방향이 있습니다. 하나는 데이터 분석을 위한 빅 데이터 인재, 두 번째는 시스템 개발을 위한 빅 데이터 인재, 세 번째는 애플리케이션 개발을 위한 빅 데이터 인재입니다. 그들의 기본 직책은 대형 데이터 시스템 R&D 엔지니어, 대형 데이터 애플리케이션 개발 엔지니어 및 대형 데이터 분석가입니다. 체계적으로 프로그래밍을 배우고 싶다면 나를 찾아와도 된다.
구직자에게 큰 데이터는 경력의 한 방향일 뿐, 전문직은 무엇을 할지 결정하는 것이다. 빅데이터 종사자/구직자는 자신의 기술과 취미에 따라 자신에게 적합한 빅데이터 관련 직업을 선택할 수 있다. 다음은 빅 데이터와 관련된 10 가지 인기 작업입니다.
I. ETL 연구 개발
기업 데이터의 종류와 출처가 늘어남에 따라 데이터 통합 및 처리가 점점 어려워지면서 기업은 데이터 통합 기능을 갖춘 인재가 절실히 필요합니다. ETL 개발자, 이 수요에 따라 탄생한 전문직입니다. 빅 데이터 시대의 ETL 인재가 가장 핫한 이유 중 하나는 기업 빅 데이터 애플리케이션 초기에 Hadoop 은 가난한 사람들의 ETL 에 불과했기 때문이다.
둘째, Hadoop 개발
데이터 규모가 커짐에 따라 기존 BI 의 데이터 처리 비용이 너무 비싸고 기업의 부담이 가중되고 있습니다. Hadoop 의 저렴한 데이터 처리 능력이 다시 발굴되어 기업 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 빅데이터 인재가 습득해야 할 기술이 되었습니다.
셋째, 시각화 도구 개발
시각화 개발이란 시각화 도구에서 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스에서 인터페이스 요소를 조작하여 시각화 개발 도구에서 관련 애플리케이션 소프트웨어를 자동으로 생성하는 것을 말합니다. 모든 데이터를 여러 리소스와 계층에 쉽게 연결할 수 있습니다. 이전에는 데이터 시각화가 비즈니스 인텔리전스 개발자의 범주에 속했지만, Hadoop 의 등장으로 데이터 시각화는 독립적인 전문 기술과 일자리가 되었습니다.
넷째, 정보 아키텍처 개발
빅 데이터가 마스터 데이터 관리 열풍을 재점화했다. 기업 데이터를 최대한 활용하고 의사 결정을 지원하려면 매우 전문적인 기술이 필요합니다. 정보 설계자는 가장 효율적인 방식으로 데이터를 관리하고 활용할 수 있도록 주요 요소를 정의하고 아카이빙하는 방법을 알아야 합니다. 정보 설계자의 핵심 기술로는 마스터 데이터 관리, 비즈니스 지식, 데이터 모델링 등이 있습니다.
동사 (verb 의 약어) 데이터웨어 하우스 연구
기업 의사 결정을 용이하게 하기 위해 분석 보고서 및 의사 결정 지원을 위해 생성된 데이터 웨어하우스 연구 직책은 모든 유형의 데이터를 전략적으로 모아 놓은 것입니다. 기업에 비즈니스 인텔리전스 서비스를 제공하고, 비즈니스 프로세스 개선을 안내하며, 시간, 비용, 품질 및 통제를 모니터링합니다.
여섯째, OLAP 개발
OLAP 온라인 분석 개발자는 관계형 또는 비관계형 데이터 소스에서 데이터를 추출하여 모델을 만든 다음 데이터 액세스를 위한 사용자 인터페이스를 생성하여 고성능 사전 정의된 쿼리 기능을 제공합니다.
일곱째, 데이터 과학 연구
데이터 과학자는 기업의 데이터와 기술을 기업의 상업적 가치로 바꿀 수 있는 새로운 업무 유형입니다. 데이터 과학이 발전함에 따라 점점 더 많은 실제 작업이 데이터를 겨냥하여 인류가 데이터를 이해하고 자연과 행동을 이해할 수 있게 될 것이다.
여덟, 데이터 예측 및 분석
마케팅 부서에서는 예측 분석을 사용하여 사용자 행동 또는 대상 사용자를 예측하는 경우가 많습니다. 예측 분석 개발자의 일부 시나리오는 데이터 과학자처럼 보입니다. 즉, 기업 내역 데이터를 기반으로 한 가정을 통해 임계값을 테스트하고 향후 성과를 예측합니다.
아홉, 엔터프라이즈 데이터 관리
데이터 품질을 향상시키기 위해 기업은 데이터 관리를 고려하고 데이터 집사 직위를 세워야 한다. 이 직책의 직원들은 다양한 기술 도구를 이용하여 기업 주변의 대량의 데이터를 수집하고, 데이터를 청소하고 표준화하며, 데이터를 데이터 웨어하우스로 가져와 사용 가능한 버전으로 만들 수 있어야 합니다.
X. 데이터 보안 연구
데이터 보안 직책은 주로 기업의 대규모 서버, 스토리지, 데이터 보안 관리, 네트워크 및 정보 보안 프로젝트의 계획, 설계 및 구현을 담당합니다. 청두 가미곡 대데이터 훈련 기관은 대데이터 인재 양성에 주력하고 있다.
너에게 도움이 되었으면 좋겠다! ~