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    大數據應用開發與大數據分析在企業中分別擔任著什么角色?

    2019-11-20

    在數據時代,任何IT公司本質上都是數據公司,其中核心的技能就是大數據技術。了解并掌握大數據分析與應用開發,贏取更多機會。那么,大數據應用開發與大數據分析在企業中分別擔任著什么角色?兩者之間有何關系呢?立洋眾創空間帶你了解一下。

    大數據開發:

    開發類的崗位對工程能力有要求,意味著需要有編程能力、語言能力、解決問題的能力,大數據開發會涉及到大量的開源的東西。

    大數據分析:

    分析類需要對業務能夠快速的了解、理解、掌握,通過數據感知業務的變化,通過對數據的分析來做業務的決策,在技術上需要有數據處理能力。

    大數據開發工程師分兩種:一是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序;二是對大數據處理系統本身進行開發。對理論和實踐要求的都更深一些,也更有技術含量。

    大數據分析師分兩類:一種偏向產品和運營,更加注重業務,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,需要扎實的算法能力和代碼能力。同時薪資待遇也更高。

    大數據分析

    大數據開發類的崗位對于code能力、工程能力有要求,這意味著你需要有編程能力,有語言能力,然后就是解決問題的能力,因為大數據開發會涉及到大量的開源的東西,而開源的東西坑比較多,所以需要你能夠快速的定位問題解決問題,適合有開發基礎,或者0基礎但是對于新東西能夠快速掌握。

    如果是大數據分析類的職位,在業務上,需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握,通過數據感知業務的變化,通過對數據的分析來做業務的決策,在技術上需要有數據處理能力,比如一些腳本的使用、sql數據庫的查詢,execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上,變動的范圍比較少,主要還是業務的理解能力。但并不意味著不是科班的你就不能學習大數據。

    當前,大數據引人關注的一個方面是預測分析。企業可以利用數據中隱藏的模式、識別各種風險和機遇,比如交叉銷售和升級銷售的目標客戶、客戶流失傾向、經濟預測、信用評級和保險承保等。 大數據應用開發與大數據分析開發具有緊密的聯系,通常來說二者并不分家,只是側重點有所不同。大數據開發主要的工作內容集中在三方面,其一是已有軟件的大數據化;其二是在大數據平臺體系下搭建具體的業務實現;其三是完成大數據采集、存儲等具體任務。

    大數據的應用能給企業帶來諸多便利,實現了以往常規技術手段無法實現的目標。但也要認識到大數據在制造業大規模運用的時間還不是很長,很多企業應用經驗相對缺乏。為了確保大數據在實際運用中能夠發揮其應有的效果。大數據要形成數據決策力。數據決策力就是基于數據進行科學決策,并且讓數據發揮價值的能力。在大數據時代,這種能力已經變成跟以往的財務能力、生產能力等一樣不可或缺的能力。隨著產生、存儲、分析的數據量越來越大,隱私問題在未來的幾年也將愈加凸顯。

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