大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。
这个阶段的重点是把大数据存起来,管起来,能用起来,同时要考虑大数据平台和原有业务系统的互通联合问题。一句话,做好全局数据集成解决数据孤岛问题!要完成大数据基础设施系统建设开发,需要明确数据采集、存储和分析各层核心组件的选型和使用,搭建稳定的大数据集群,或选择私有云方案的服务集群,与生产系统并线运行,使待分析的历史数据和实时数据得以采集并源源不断流入大数据系统。
1、大数据学习要业务驱动,不要技术驱动:数据科学的核心能力是解决问题。
大数据主要有三个就业方向,大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
随着大数据的愈演愈热,相关大数据的职业也成为热门,给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位,但是它们是如何定义的?具体是做什么工作的?需要哪些技能?让我们一起来看看吧。
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
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