認識大數據趕上時代的風口

未來的企業與社會無法離開大數據的支持

對于“大數據”（Bigdata），研究機構Gartner給出了這樣的定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

一、發展建議

你適合從事數據分析嗎?近年來，越來越多的人選擇大數據行業，只看到了大數據行業前景不錯、薪資待遇不錯，而且培訓項目、機構眾多，各大名企對于大數據人才的需求也不斷上漲。

但是沒有對崗位和自身進行合理評估，求職或者入職之后或許才發現其實跟自己想的也許不一樣。在入行數據分析或者任何一行之前，你都要好好思考這些問題：我希望進入哪些行業呢?這行業有前景嗎?需要什么樣的知識結構?符合我的興趣方向嗎?

1、職業愛好：分析需求、寫代碼、與人溝通、探索未知是你喜歡的嗎?

2、思考能力：如何根據數據推演、分析、提出解決方案，這常常需要你腦洞大開。

3、學習能力：數據分析與IT行業一樣，是需要持續保持學習狀態的，這你能堅持么。

4、溝通合作能力：數據分析師需要與業務部門、研發部門等頻繁溝通和合作，這你擅長么。

5、性格：動要能溝通、吵架，靜要能分析寫代碼，這隨意切換可以么?

二、行業機會與威脅分析

1、行業情況：毋庸置疑，大數據是21世紀很火熱的行業之一，已經滲透到每一個行業和業務職能領域。

2、企業情況：這家企業重視數據嗎?有數據基礎么?數據有所為么?

3、崗位就業情況：只要你練好真本事，數據分析相關職業是個高薪職業，而且人才缺口較大。

4、崗位要求：需要發現問題、分析問題、解決問題的能力，你需要懂商業、提取處理分析數據、提出解決方案，最終目標是創收。

大數據培訓班出來以后好找工作嗎？

1、業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，后續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

上面就是關于大數據培訓班出來以后的工作方向以及在學習中需要養成的能力習慣。