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哪个公司需要大数据(2023年最新整理)

时间:2023-12-12 本站 点击:0

导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关哪个公司需要大数据的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

2021大数据技术就业方向及前景 干什么工作好

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。

大数据发展前景

(1)技术开源免费

主流的大数据技术都是开源的,大数据开发者可以免费获得。免费的技术和活跃的社区使版本迭代更快。例如Hadoop、Spark、Flink、HBase、Kafka大数据核心技术等。

(2)人才短缺

目前,根据人才市场的相关统计,虽然很多大数据岗位的人才需求很大,但大数据行业的从业人数不足5万人。

可以预测未来3-5年,大数据人才缺口将继续扩大至200W以上。因此,大数据就业前景将极为广阔。

(3)行业高薪

大数据的薪酬高于一般的开发工程师。而且,如果学好大数据技术,将有更多的机会进入大厂。例如阿里巴巴、腾讯等一线互联网公司仍然需要大量大数据人才。

大数据技术就业方向

1.互联网电商方向

作为当前最热门的风口,互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方,也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商,这些技术人才的缺口都比较大。

2.零售金融方向

零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域,但是具体而言,零售电商的范围要小于互联网电商,比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。

3.电子政务服务方向

随着电子政务服务的不断加快,无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用,尤其是在北京、上海、深圳等一线城市,基本上实现了电子政务服务全覆盖。群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作,进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。

4.其他方向

除了专业对口的工作以外,大数据技术与应用专业还可以凭借所学知识可以选择自主创业、考取公务员、从事销售等工作。总的来看,作为新一代信息技术的主流发展方向,大数据技术与应用发展前景十分广阔,所处行业也是朝阳行业,只要努力学习,把专业知识学扎实,毕业后就不用工作问题。

大数据应用于哪些行业?

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:政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系,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“个人大数据”,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

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针对欧洲博彩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推特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,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。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。

以下哪些传统企业最需要大数据服务

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;

做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;

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。

国内有哪些大数据公司?

国内大数据主力阵营:

1、阿里巴巴

阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。

2、华为华为云服务

整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。

3、百度

百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎,将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是: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。

哪些企业需要大数据分析?

大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。

数据蕴藏着各种信息,企业可以通过大量的数据信息总结出很多有用信息,从而依据这些结论来制定相关的决策去帮助企业的运作。因此,各行各业都需要大数据分析,而且大数据分析现在的发展趋势良好。

目前来说,应用大数据分析较多的企业为大型零售商,比如各大型连锁超市;各类银行;各类软件公司比如甲骨文,IBM,微软和SAP等

大数据专业有哪些就业岗位?

1、大数据开发工程师

负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

进行数据搜集、整理、分析,针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

3、数据挖掘工程师

商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据库开发

设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。

最后,不论是从事大数据开发岗位,还是大数据运维和大数据分析岗位,这些岗位对于从业者的要求也都比较高,尤其要注重动手实践能力的培养,所以大数据专业的学生一方面要尽量丰富自身的知识结构,另一方面还需要注重动手实践能力的培养。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于哪个公司需要大数据的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。


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