掌握大数据：如何有效管理和利用企业数据？ (掌握大数据库)

在当今这个信息时代，数据是企业最宝贵的资源之一。随着数据的不断增长，大数据已经成为企业中一个不可忽视的话题。如何合理有效地管理和利用企业数据，成为了每一个企业家和管理人员都需要思考的问题。那么对于企业来讲，如何掌握大数据，有效管理和利用企业数据？本文将为您一一道来。

一、大数据的定义和特点

大数据（Big Data）是指因数量巨大、类型繁多而无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据。大数据通常包含结构化数据（如数据库表格中的数据）和非结构化数据（如文本、音频和视频数据）。

大数据具有三个特点：一是数据量大，以至于无法通过传统的技术手段进行处理；二是数据来源广泛，包括了各种传感器、移动设备、社交媒体等多种形态的数据来源；三是数据处理速度要求高，要求在短时间内完成对数据的处理。

二、大数据的管理

在企业中，大数据需要进行管理，以便保证数据的可靠性和完整性，同时让数据对企业的决策产生积极作用。大数据的管理可以从以下几个方面来实现。

1. 数据分类和整合

企业中的数据来源很多，不同的数据有不同的性质，需要进行分类和整合，以便后续的分析和利用。数据分类可以按照数据类型、来源、应用场景等多种方式进行，然后进行整合，形成一张完整的数据地图。

2. 数据清洗和校验

大数据中难免会存在一些噪声数据和错误数据，需要将这些数据进行清洗和校验，以确保数据的准确性和完整性。

3. 数据备份和恢复

在大数据存储过程中，需要进行数据备份和恢复，以保证数据在遭受意外损坏时能够快速恢复。数据备份可以结合云计算技术进行实现，更加方便和可靠。

4. 数据安全和权限控制

大数据中包含的信息较多，安全风险也更高。因此，需要进行数据安全和权限控制，以保证数据的机密性和隐私性。可以采用加密技术、权限控制等多种方式进行保护。

三、大数据的利用

大数据管理好了，企业也需要将数据发挥出更大的作用，进行有效的利用。大数据的利用可以变废为宝，给企业带来更多的机会和挑战。以下是企业利用大数据的几种方式。

1. 数据分析

大数据中蕴含着大量的信息，企业可以采用数据分析技术，进行数据挖掘、预测和模型构建等方法，对数据进行深入分析，从中获取有价值的信息。通过数据分析，企业可以了解客户需求、销售趋势、市场变化等信息，帮助企业做出科学决策。

2. 智能营销

利用大数据的分析结果，企业可以对自身的产品和服务进行精准推销和营销。通过对客户的行为和偏好进行分析，可以有效地制定营销策略，投放广告和优化产品。通过精细化的营销方式，可以提高客户的购买率和客户满意度，增加企业的营收。

3. 数据驱动的创新

通过对大数据进行深入分析，可以发现市场需求的变化和新机会的产生。企业可以依据大数据结果，启动新的业务探索、新产品开发和流程改进等方案。通过数据驱动的创新，企业可以不断提高自身的竞争力和创新能力。

四、大数据的未来发展

大数据是一个新兴的技术领域，涉及到各个行业和领域的应用。在未来的发展中，大数据将会带来无限的机会和挑战，对企业发展和智能化管理产生巨大的影响。以下几个方向是值得企业关注的。

1. 云计算、和大数据深度融合

云计算、和大数据是三大技术领域，将它们进行深度融合，可以大大提高企业的效率和决策的准确性。未来，将会有更多的工具和技术流程来实现这种深度融合。

2. 大数据安全

大数据的安全问题是重中之重。未来，将会有更多的大数据安全技术和解决方案出现，以确保数据的机密性和隐私性。

3. 大数据和物联网的结合

未来的智能化时代，大数据和物联网的结合将会推动企业的转型和升级。通过物联网节点采集大量的数据，再通过大数据技术进行分析和挖掘，可以更好地实现智能化决策和管理。

大数据已经成为企业中一个非常重要的话题，是企业进行决策和管理的必要条件。如何掌握大数据，进行有效的管理和利用，是每一个企业家和管理人员都需要思考的问题。通过对大数据的分类整理、安全管理和智能利用，可以更好地实现企业的决策和管理目标。未来，大数据将会与云计算、、物联网等技术进行深度融合，对企业生产和管理产生更加深远的影响。

相关问题拓展阅读：

• 学习大数据分析要用到哪些知识？
• 大数据需要什么学历才可以学。

学习大数据分析要用到哪些知识？

首先我们要了解下大数据分析和传统的数据分析在概念上的区别，乱谈大数据分析相较于传统的数据分析，需要掌握更多的技能，对于从业者能力要求提高了。但是贺乱大数据分析哗拍碰的学习门槛并没有太高，学习难度适中，很多人都能够学会大数据分析。

每一个大数据的爱好者应该心目中都有一个数据分析师的梦吧，我们都知道数据分析师是一个非常神秘的职位，看着一堆数据就能洞悉全局，很神奇吧，今天来给大家送福利了，想提高你的数据分析能力吗，看下文吧。

1.Excel是否精钻？

除了常乱败用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。

2.你需要更懂数据库

常用的数据库如做绝MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。

3.掌握数据整理、可视化和报表制作

数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有Excel、R、Python等工具。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.

如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之类的工具做数据可视化，FineBI有推送查看功能，也就是在企业上下建立一套系统，通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。

4.多学几项技能

大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。

现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中哗胡颤来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。

1、需要有应用数学、统计学、汪慎数量经济学专业本科或者工学硕迟裤士层次水平的数学知识背景。

2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中码陵简的一门。

3、至少能够用Acess等进行数据库开发；

4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。

5、至少掌握一门编程语言；

6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

第猜雹一部分 大数据平台：

大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。

1.1采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数穗悄帆据、Flume对于日志型数据采集，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；

1.2储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；

1.3计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会更高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；

1.4应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；

第二部分 大数据分析：

大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换

2.1数据分析方法论：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等

2.2统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等

2.3数据挖掘模型：运搜决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等

【

大数据分析

与行业属性区别】

电商业：推荐系统 ——> 用户画像

金融业：风控系统 ——> 反欺诈

其 他：CTR ——隐闷早> CVR

【灶雀

大数据分析

职业方向】

1、 商业分析师;

2、 数据产罩蚂品经理;

3、 数据分析师;

4、 机器学习算法工程师;

5、 数据科学家

6、 ……

大数据需要什么学历才可以学。

大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集败悔、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。大数据行业从业者的状态是怎样的呢？让我们走进来看看吧！

人才市场需求明显增大，绝大部分集中在一线及新一线城市

在2023年的调查中，发现数据团队的人才储备普遍存在较大缺口；数据人才培养周期长、成效慢。超过50%组织或机构的数据团队人才储备不充足，数据团队普遍存在人才缺口。

从2023年的顶级数据团队调查问卷和数据分析中发现，市场对数据人才的需求仍然呈现明显的上升趋势。

通过采集65000余条各大招聘网站2023年数据领域的招聘信息，相比于去年，该领域人才招聘需求上涨了15.4%。

从城市角度来看，北京、上海、深圳、广州、成都、杭州成为数据人才需求之一梯队，占全国需求的94%以上，其中北京的数据人才需求量全国最多，达到了35%，其次则是上海、深圳，均为18%左右。

开发、测试人员需求量旺盛，对算法、机器学习岗位人员的素质期待更高

在各类职位的招聘中，开发、测试与数据的需求占比超半数，算法与机器学习的人员配置比例并不高，从专访中看出，就算法与机器学习岗位来说，并不在于人多，而在于人员质量高。

微软中国首席计数管韦青曾说过“我们对人才的期待有两激搜个，一个是算法科学家，这个人的能力不只是数学，也要有实际经验，还得有计算机能力，包括电子工程的能力，明枯历得是个全才。

年薪5万—15万职位为主流

对比各类数据从业者的薪资情况，年薪5万—15万人数占比超6成，其次是年薪15万—20万，占比14%，年薪超过20万人数占比约20%。

从数据中看出，随着学历的升高，平均年薪呈现的变化趋势基本呈正相关。不同工作经验的数据从业者的收入水平也呈现较大差异。平均1—3年工作经验平均年薪为14万，5年以上工作经验起薪稳定在28万以上，更高达40万，在各项工作年限区间，薪资基本呈线性增长。

学历要求集中在本科及大专

数据行业对学历要求主要集中在大专及本科学历，占近8成。入门门槛要求硕士或搏士学历的岗位极少，仅占1.6%.而这类岗位主要集中在算法、数据、机器学习这类岗位。高学历人才比例较少也与此类职位可能不通过招聘网站公开招聘有关。

算法与机器学习类职位薪资更高

在人数需求得到满足之后，一些数据团队的管理者也提出了更高的要求。从岗位薪资上也可以看出行业对于各类技能的需求程度。

在所有与数据相关的岗位中，算法岗位工资更高，年薪近30万，其次则是机器学习与产品岗位。

北京数据行业从业者平均薪资更高

在六个数据行业需求最旺盛的城市中，北京的平均薪资更高，其次为上海、杭州、深圳、广州、成都。

在北京、上海、广州、成都，平均薪资更高的岗位依旧时算法，深圳薪资更高则是机器学习。此外，杭州的UI岗位薪资明显高于其他城市。

数据团队相关职位中，算法薪资竞争力最强，运维、数据、运营薪资增长潜力低

分析数据团队相关岗位薪资涨幅与工作年限的关系后发现，在所有数据行业相关岗位中，算法岗位薪资增长幅度更高，在10年工作经验背景下，这是唯一一个平均年薪超过100万的岗位类型。

而3—5年的工作经验情况下，机器学习的薪资水平仅次于算法，但该岗位目前对于5年以上工作经验的从业者需求量很低，长期薪资竞争力无法得到反映。

相反，运维、数据、运营10年以上工作经验的岗位薪资水平垫底。

硕士学历更可能带来高收益

根据分析结果，本科学历求职者虽然在数据行业市场中需求量达，但对于拥有硕士学历的从业者，未来的职业发展潜力更大。随着工作年限的增加，入职门槛为硕士的岗位薪资更高。

希望对您有所帮助！~

学大数据没有学历要求。

1.大数据是指在一定时间范围内，传统腔携软件工具无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策能力、洞察力和发现能力以及流程优化能力。大数据有五个特点：容量、速度、多样性、低值密度和准确性。它没有统计抽样方伍败伏法，只是观察和跟踪发生了什么。大数据的使用往往是预测分析、用户行为分析或其他一些先进的数据分析枯尺方法。.学习大数据技术不需要学历，但要成为初级大数据工程师，你必须拥有至少2年的中专学历；如果你想成为中级大数据工程师，你必须拥有至少4年的中专学历；如果你想成为一名高级大数据工程师，你必须拥有至少6年的中专学历。

目前大多数的招聘企业，对于大数据人才要求必须是大专学历以上，而且大专学历还要求是理工科相关专业的，如果是本科及本科以上的，则对专业要求适当的放宽。大数据学习没有你想象的那么困难，零基础也是可以学习的。同时大数据分为两大方向：大数据开发和数空李激据分析斗袜。

这两大方向的对于基础知识的要求不同，数据分析偏向应用层面，对于编程要求不高，相较而言对于基础知识这块要求低一点。

下面我们结合大数据开发和数据分析的课程内容来具体说明大数据学习要具备什么基础知识。

下面是大数据开发的课程内容：

阶段一：静态网页基础（主要学习HTML和CSS）

阶段二：JavaSE＋javaWEB

阶段三：JAVA高阶应用

阶段四：javaEE

阶段五：Linux和Hadoop

阶段六：大数据数据库

阶段七：实时数据采集

阶段八：Spark数据分析

从上面的课程内容看，大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。

数据分析的课程内容：

阶段一：Mysql

阶段二：Python开发基础

阶段三：Python高阶编程

阶段四：数据分析基础知识

阶段五：

数据挖掘

阶段六：

机器学习

阶段七：业务分析

阶段八：项目实战（挖掘和业务分析）

阶段九：

大数据分析

数据分析课程

跟大数据开发不同，需要掌握的基础知识也不同，数据分析需要掌握的基础有：数据库、python、spss、MongDB、artbi、tableau、r语言以及

数据建模

等知识。

以上就是大数据要掌握的基础知识，只有掌握了这些知识，才能够找到一份好的大数据工作。

大数据技术

可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等扰型等，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

关于掌握大数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？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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