빅 데이터의 특성과 기능은 무엇입니까?

< P > 우리는 과학기술이 급속히 발전하는 시대에 살고 있으며, 인터넷은 이미 우리의 생활과 밀접한 관련이 있으며, 우리는 매일 인터넷에서 대량의 데이터를 생성하는데, 이 데이터는 인터넷에 흩어져 있는 것처럼 보이지 않지만, 이 데이터는 체계적인 처리를 거쳐 통합하는 것은 확실히 매우 가치가 있다.

하나,? 빅 데이터 기술의 개발은 생산성을 향상시킬 수 있습니다 < P > 빅 데이터 기술은 기업에서 성공적인 사용 사례가되었습니다. 많은 애플리케이션 개발자와 대기업이 빅 데이터 기술을 사용하여 빅 데이터 프로젝트를 확장합니다. 빅 데이터 기술은 데이터 마이닝을 통해 가장 필요한 데이터가 무엇인지, 이러한 데이터를 통해 더 많은 생산성을 얻고 생산성을 높이며 기업에 더 많은 비즈니스 가치를 제공할 수 있습니다. 현재 많은 기업들이 데이터 마이닝 분석을 통해 문제를 해결하고 있으며, 기존의 데이터 분석보다 큰 데이터 분석이 빠르고 "재활용" 할 수 있는 정보 트래픽을 확보하여 업계 생산성을 높이고 있습니다.

둘,? 빅데이터 기술을 개발하면 마케팅 의사결정을 개선할 수 있다. < P > 최근 몇 년간 데이터 양이 폭증했고, 데이터 수익성도 미래 수입의 주요 원천이 될 가능성이 높다. 빅데이터 기술은 방대한 데이터 분석에서 가장 적합한 기업 마케팅 전략을 찾아 데이터 분석을 통해 기업에 더욱 현명한 전략을 제공한다.

빅 데이터 엔지니어는 고객의 데이터에 대한 정교한 분석을 통해 업계 내 트렌드를 분석하고 보다 적합한 제품이나 서비스를 맞춤화함으로써 가격 테스트 및 분석을 통해 고객 충성도를 효과적으로 평가함으로써 대용량 데이터를 사용하여 마케팅 의사 결정을 적시에 개선하고 기업에 가치 있는 데이터 의사 결정을 제공합니다.

셋,? 빅 데이터 기술 개발의 미래 이점 < P > 빅 데이터 산업의 부상, 많은 개발업체들은 산업 내에서 끊임없이 발전하려면 빅 데이터 기술을 활용하고 자신의 기업 브랜드 가치를 높여야 한다는 것을 깨닫고, 업계 경쟁에서 더 많은 경쟁 우위를 모색하고 있습니다. 마이크로소프트 아마존 등 대형 다국적 기업들은 현재 빅 데이터를 사용하여 문제를 해결하고 소비자에게 더 나은 서비스를 제공하고 있습니다. < P > 현재 많은 업종과 기업들이 빅 데이터 기술의 단맛을 맛보고 있다. 앞으로 빅 데이터 기술을 활용한 산업이 점점 더 많아지고 있다. 현재의 빅 데이터 발전 속도로 볼 때 22 년 빅 데이터의 시장 규모는 23 억 달러에 이를 것으로 보인다. 많은 기업들이 빅 데이터 프로젝트가 더 넓은 범위를 이용할 수 있기를 희망하고 있다. 그리고 운용을 통해 더 큰 이익 공간을 창출한다. < P > 빅 데이터 기술은 산업에 생산성 향상, 마케팅 의사 결정 개선, 기업에 더 나은 발전 전망을 제공할 수 있습니다. 현재 빅 데이터 기술 발전은 초급 단계에 있지만 발전 추세가 치열합니다. 앞으로도 더 많은 산업 분야가 빅 데이터 기술 운용에 참여할 것입니다. 빅 데이터 기술의 미래 발전 형식은 매우 좋습니다! < P > 현재, 빅 데이터 취업은 주로 데이터 분석류 빅 데이터 인재, 시스템 R&D 류 빅 데이터 인재, 애플리케이션 개발류 빅 데이터 인재 등 세 가지 방향으로 이뤄지고 있다. 그들의 기본 위치는 대형 데이터 시스템 R&D 엔지니어, 대형 데이터 애플리케이션 개발 엔지니어, 대형 데이터 분석가입니다. 시스템 학습 프로그래밍을 원하시면 저에게 와보세요. < P > 구직자에게 큰 데이터는 종사하는 사업의 한 방향일 뿐, 직업직은 무엇을 하기로 결정했는가? 빅데이터 종사자/구직자는 자신이 배운 기술 및 관심 특징에 따라 자신에게 적합한 빅데이터 관련 일자리를 선택할 수 있다. 빅 데이터와 관련된 1 가지 인기 게시물을 소개하겠습니다. < P > 1, ETL R&D < P > 기업 데이터의 종류와 출처가 늘어나면서 데이터 통합 및 처리가 점점 어려워지면서 기업은 데이터 통합 능력을 갖춘 인재가 절실히 필요합니다. ETL 개발자 이것은 이 수요에 기초하여 탄생한 직업직입니다. ETL 인재가 빅 데이터 시대에 가장 핫한 이유 중 하나는 기업 빅 데이터 응용 프로그램의 초기 단계에서 Hadoop 은 가난한 사람들의 ETL 일 뿐이라는 것입니다. < P > 둘째, Hadoop 개발 < P > 데이터 규모가 커짐에 따라 기존 BI 의 데이터 처리 비용이 너무 많이 드는 기업의 부담이 가중되고 있습니다. Hadoop 의 저렴한 데이터 처리 능력이 다시 발굴되고 기업 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 빅 데이터 인재가 습득해야 하는 기술이 되었습니다. < P > 3, 시각화 도구 개발 < P > 시각화 개발은 시각화 도구에서 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스에서 인터페이스 요소를 조작하여 시각화 개발 도구가 관련 애플리케이션 소프트웨어를 자동으로 생성하여 여러 리소스와 계층에 걸쳐 모든 데이터를 쉽게 연결할 수 있도록 하는 것입니다. 과거에는 데이터 시각화가 비즈니스 인텔리전스 개발자 범주에 속했지만, Hadoop 이 부상하면서 데이터 시각화는 독립적인 전문 기술과 일자리가 되었습니다. < P > 넷째, 정보 아키텍처 개발 < P > 빅데이터는 마스터 데이터 관리 열풍을 재차 불러일으켰다. 기업 데이터를 최대한 활용하고 의사 결정을 지원하려면 매우 전문적인 기술이 필요합니다. 정보 설계자는 핵심 요소를 정의 및 아카이빙하는 방법을 이해하고 가장 효율적인 방식으로 데이터를 관리 및 활용할 수 있도록 해야 합니다. 정보 설계자의 핵심 기술로는 마스터 데이터 관리, 비즈니스 지식, 데이터 모델링 등이 있습니다. < P > 5. 데이터 웨어하우스 연구 < P > 는 기업 의사 결정을 용이하게 하기 위해 분석적 보고 및 의사 결정 지원을 위해 생성된 데이터 웨어하우스 연구 직책은 모든 유형의 데이터에 대한 전략적 모음입니다. 시간, 비용, 품질 및 제어를 개선하고 모니터링하는 비즈니스 프로세스를 안내하는 비즈니스 인텔리전스 서비스를 기업에 제공합니다. < P > 6, OLAP 개발

OLAP 온라인 분석 개발자는 관계형 또는 비관계형 데이터 소스에서 데이터를 추출하여 모델을 만든 다음 데이터 액세스를 위한 사용자 인터페이스를 만들어 고성능의 사전 정의된 쿼리 기능을 제공합니다. < P > 7, 데이터과학연구 < P > 데이터과학자는 기업의 데이터와 기술을 기업의 상업적 가치로 바꿀 수 있는 새로운 직종이다. 데이터학이 진행됨에 따라 점점 더 많은 실제 작업이 데이터를 직접 대상으로 진행될 것이며, 이를 통해 인간은 데이터를 인식하고 자연과 행동을 인식할 수 있습니다. < P > 8, 데이터 예측 분석 < P > 마케팅 부서는 예측 분석을 사용하여 사용자 행동을 예측하거나 대상 사용자를 잠그는 경우가 많습니다. 예측 분석 개발자의 일부 장면에는 기업 역사 데이터를 바탕으로 가설을 통해 임계값을 테스트하고 미래의 성과를 예측하는 유사한 데이터 과학자가 있습니다. < P > 9, 엔터프라이즈 데이터 관리 < P > 기업은 데이터 품질을 향상시키기 위해 데이터 관리를 고려해야 하며, 이를 위해 데이터 집사 직책을 설립해야 합니다. 이 직위는 다양한 기술 도구를 활용하여 기업 주변의 대량의 데이터를 수집하고 데이터 정리 및 표준화를 통해 데이터를 데이터 웨어하우스로 가져와 사용 가능한 버전으로 만들 수 있어야 합니다.

1, 데이터 보안 연구

기업 내 대규모 서버, 스토리지, 데이터 보안 관리 및 네트워크, 정보 보안 프로젝트 계획, 설계 및 구현을 담당하는 데이터 보안 직책. 청두 가미곡 대데이터 훈련 기관은 대데이터 인재 양성에 주력하고 있다.

도움이 되었으면 합니다! ~