大数据可以应用在哪些方面
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发布时间：2022-03-27 14:36
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时间：2022-03-27 16:05
可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：
1、洛杉矶*局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
扩展资料：
大数据的用处：
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据*，让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术*。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
参考资料：
百度百科--大数据
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时间：2022-03-27 17:23
大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。
1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
10、生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
11、公共安全领域：*利用大数据技术构建强大的*保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。
12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个*数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。
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七个典型的大数据应用案例
1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2、Tipp24 AG针对欧洲*业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过*向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析*数据，发现该顾客是本店的常客，也是*的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6、PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7、 Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
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时间：2022-03-27 18:58
大数据应用于各个行业包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。
制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
公共安全领域：*利用大数据技术构建强大的*保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。
个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个*数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。
扩展资料：
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。
著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。
参考资料：大数据_百度百科
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时间：2022-03-27 20:49
一、电商行业
电商行业是最早利用大数据进行精准营销，它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精细社会大生产。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。
二、金融行业
大数据在金融行业应用范围是比较广的，它更多应用于交易，现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。
三、医疗行业
医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业，面对众多病毒、肿瘤细胞都处于不断进化的过程，诊断时会发现对疾病的确诊和治疗方案的确定是很困难的，而未来，我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。
四、农牧渔
未来大数据应用到农牧渔领域，这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率，也可以精准预测天气变化，帮助农民做好自然灾害的预防工作，也能够提高单位种植面积的高产出；牧农也可以根据大数据分析安排放牧范围，有效利用农场，减少动物流失；渔民也可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼等，同时，也能减少人员损伤。
五、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器，科学家可以借助大数据技术的应用，从而也会加快自身基因和其它动物基因的研究过程，这将是人类未来战胜疾病的重要武器之一，未来生物基因技术不但能够改良农作物，还能利用基因技术培养人类器官和消灭害虫等。
六、改善城市
大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。
七、改善安全和执法
大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。*应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈*易。
在传统领域大数据同样将发挥巨大作用：帮助农业根据环境气候土壤作物状况进行超精细化耕作；在工业生产领域全盘把握供需平衡，挖掘创新增长点；交通领域实现智能辅助乃至无人驾驶，堵车与事故将成为历史；能源产业将实现精确预测及产量实时*。
个人的生活数据将被实时采集上传，饮食、健康、出行、家居、医疗、购物、社交，大数据服务将被广泛运用并对用户生活质量产生*性的提升，一切服务都将以个性化的方式为每一个“你”量身定制，为每一个行为提供基于历史数据与实时动态所产生的智能决策。
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时间：2022-03-27 22:57
近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。
大数据在医疗行业的应用
大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。
而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。
(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。
面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。
(2)有效预防预测疾病。
解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。
大数据在金融行业的应用
随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。
(1) 精准营销。
银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
(2) 风险管控。
应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。
(3) 决策支持。
通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。
(4) 服务创新。
通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与*提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。
(5) 产品创新。
通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。
大数据在零售行业的应用
美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。
之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。
(1) 精准定位零售行业市场。
企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。
(2) 支撑行业收益管理。
大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。
(3) 挖掘零售行业新需求。
作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。
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时间：2022-03-28 01:22
大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别等。
1、物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。
2、智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。
3、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)。AR增强现实(Augmented Reality)技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。
4、区块链。区块链是一个分布式的共享账本和数据库。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
5、语音识别。其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。
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时间：2022-03-28 04:03
大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切*将会展现在我们面前。
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时间：2022-03-28 07:01
大数据技术的应用主要有：定位客户、优化业务流程、提供个性化服务、改善医疗保健和公共卫生、提升机械设备性能、强化安全和执法能力、改善城市和国家建设等。
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时间：2022-03-28 10:16
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
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时间：2022-03-28 14:04
最主要的应用是人群画像，用户行为分析等方面
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时间：2022-03-28 18:08
1、大数据改善校园生活实现“刷脸”结算、实时监控、智能快递。
2、大数据在医疗行业回，改善人民健康状况答。当大数据应用于医疗行业解决民生问题时，可对区域性疾病发生情况提供技术支持。
3、大数据在就业方面，解决失业再就业问题。就业问题是关乎人民群众生计的大问题，大数据能够为*解决民众就业问题提供决策支撑，预测出某一地区的经济状况、收入动态、失业率等情况。
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时间：2022-03-28 22:30
1、首先说说金融交易吧，大数据在金融行业的主要作用体现在金融交易。高频交易是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法帮助人们计算出自己的业务交易的具体信息。这样很多企业都能够掌握到自己的业务的实际情况，从而对未来的发展有所参考。
2、然后说收大数据对城市的改变，大数据还被应用改善我们日常生活的城市。比如说我们所在的城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。但是目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。在不久的将来，大数据会在国内越来越普及。这样每个人都能够对大数据有所了解。
3、其次就是大数据正在不断的改变我们的生活，大数据不单单只是应用于企业中，同样也适用我们生活当中的每个人。现在很多人都戴着智能手表或者智能手环，这些都能够生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。这样能够让我们的生活更加美好。
4、大数据还可以提高医疗和研发。大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以了解到某个DNA的信息。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。大数据可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据还可以通过记录和分析婴儿的心跳，从而监控婴儿的身体情况。从而保证婴儿的健康。
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时间：2022-03-29 08:02
对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
一、ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。 主要涉及的技术有：Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等。
三、可视化工具开发
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项的专业技能和岗位。
四、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。
五、数据仓库研究
为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、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。
七、数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。
八、数据预测分析
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。
九、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。大数据分析培训课程内容有哪些
十、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。
十一、数据分析师
大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名大数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的大数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
十二、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。大数据分析培训课程大纲
AAA教育大数据分析培训课程培养的是德智体美全面发展，具有良好的职业道德和创新精神，且掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业的技术人才。
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;大数据分析12大就业方向
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师;
这三个方向精通任何方向之一者，均会前(钱)途无量。
就目前来看一般都是大企业对大数据挖掘分析的需求更多，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!
