大数据技术应用专业有哪些?主要做什么?

10/14 13:25
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  大数据概念持续火爆,其核心价值并非仅仅是数据量大,更重要的是在海量的数据背后所体现出来的应用价值。如果把大数据比作一种产业链的话,那么这个产业最终实现价值的关键在于,通过对数据的“加工处理”实现数据的“增值”。因此围绕大数据技术衍生出来大量的应用专业方向。都有哪些大数据技术应用专业呢?他们主要做什么工作呢?下面我们一起来看一下。

  根据大数据的落地应用主要工作不同,将大数据应用专业分为三个大的就业方向,即大数据系统研发类方向、大数据引用开发类方向、大数据分析类方向。我们以这些方向中常见的是个高薪岗位为大家详细介绍。

  1、数据仓库ETL研发

  ETL研发,主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

  2、Hadoop开发

  Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大,而传统BI的数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。

  3、可视化工具开发

  可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据,经过时间考验,完全可扩展的,功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合,以用来构建极其丰富的用户界面。

  4、信息架构开发

  大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

  5、数据仓库研究

  数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

  6、OLAP开发

  OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。

  7、数据科学研究

  数据科学家是分析师、艺术家的合体,需要具备多种交叉科学和商业技能。

  8、数据预测(数据挖掘)分析

  营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

  9、企业数据管理

  企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗 和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。然后,通过报表和分析技术,数据被切片、切块,并交付给成千上万的人。担当数据管家的人,需要保证 市场数据的完整性,准确性,唯一性,真实性和不冗余。

  10、数据安全研究

  数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验,具备运维管理方面的知识和能力,对企业传统业务有较深刻的理解,才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

  除此之外,根据每个技术的应用重点程度不同,会延伸出不同的技术岗位,或者不同的公司对统一们技术从业人员的岗位称呼不同。就目前各大招聘网站数据显示,大数据技术相关的从业人员就业薪资都普遍较高。

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