我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。我们传统的数据处理方式已经不能支撑这么庞大的数据量，所以大数据技术就出现挑起了大梁。大数据技术已经成为各个行业和企业竞争的优势，很多企业都明白，只要通过大数据技术挖掘有效利用的数据价值信息，就可以加强企业的竞争力，带大家来了解一下，发展大数据技术有什么优势?我国大数据行业有什么发展优势?

一、 发展大数据技术可以提高生产力

大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。

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目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。

二、 发展大数据技术可以改善营销决策

近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。

大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。

三、 发展大数据技术的未来优势

大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。

目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。

大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。