虽说嵌入式难度大，但是学习嵌入式的优势还是很多的，所以在经过比较之后，还是有很多人选择了嵌入式，这对于嵌入式来说就已经是优势了，下面可以来看看从事嵌入式工作有几大优势哦。

从事嵌入式工作有几大优势：

一是工作强度相对较低。开发企业应用软件的IT企业，这个用户的系统搞完了，又得去搞下一个用户的，而且每个用户的需求和完成时间都不同，开发人员往往疲于奔命，重复劳动;

二是工作流程相对固定。搞嵌入式系统的公司，都有自己的产品计划，按自己的节奏行事，所开发的产品通常是通用的，不会因客户的不同而修改，一个产品型号开发完了，往往还有较长一段空闲时间进行充电和休整。

三是职业发展相对顺利。从事企业应用软件的人，工作范围广，项目变化大，日常的积累很难产生质变，容易遭遇职业瓶颈;而从事嵌入式软件的人，所涉及的专业技术范围就是那些，时间长了会越来越有经验。

嵌入式未来发展前景

嵌入式开发领域：嵌入式可以说是当下最有前途的IT应用领域，小到电子词典、手机，大到航空航天设备都是典型的嵌入式系统，因此，通过嵌入式技术人才的职业发展空间是非常大的。

嵌入式技术学习路线

嵌入式技术是各种电子产品的核心技术，也是工业4.0、远程医疗、3D打印等新兴产业的核心技术，具有广阔的发展前景。很多计算机、电子信息类专业的学生都想把嵌入式开发作为自己的职业目标，但是因为嵌入式涉及的知识太多，太杂，太广，很多嵌入式初学者陷入嵌入式知识的海洋中，东学一点，西学一点，找不到学习的方向。 作为过来人，给大家谈谈正确的嵌入式学习路线，供各位嵌入式初学者参考，希望对大家有所帮助。

嵌入式工程师需要掌握的内容非常广泛，主要包括嵌入式软件、嵌入式硬件、以及相关行业、产品的专业知识。作为嵌入式初学者，我们不可能，也没有那么多精力把所有的知识到搞的很精通，我们要学会抓住重点，学会取舍，达到一通百通，事半功倍的学习效果。

以上介绍的就是从事嵌入式工作有几大优势了，不管之前你对嵌入式是个什么态度，在了解了这么多嵌入式工作的优势之后，你还不动心吗？要学习嵌入式的话，还是要早点做决定哦。

 

目前国内应用数字化工作流程的大多是上规模的印刷企业，其中有大型书刊印刷厂、商业印刷厂，以及大型制版公司和出版社内部的输出中心。在这些企业，数字化工作流程的应用点主要集中在印前环节，同时也有一小部分印刷企业将流程延伸到了印刷环节，但也仅限于实现油墨墨量的控制。


提及数字化工作流程的技术优势，大家普遍认为，数字化工作流程给印前工艺带来的最大好处是信息源的数据化，还有效率的提高、出错率的降低以及质量的提升。此外，也使得印刷企业与其客户之间的沟通方式有了质的转变。例如：专业从事书刊印前制作业务的南京理工排版校对有限公司，利用PDF远程校样系统为其前端一些大型出版社的编辑人员提供远程校样服务。


数字化工作流程出现之前，RIP、数码打样、色彩管理、拼大版等都是各自独立的模块，数字化工作流程出现之后将其有机地组合成为一个整体。但从目前的应用现状看，一些用户误将数字化工作流程当作RIP在使用，只是单纯地将其作为制作文件的一个输出软件来考虑，而没有认清数字化工作流程的本质。从某种意义上讲，RIP是数字化工作流程的早期雏形，现在的数字化工作流程已涵盖了RIP的工作，所以RIP只是流程中的一个环节或者一个部分。

XT小灵通  2020-06-27 17:53  阅读 15 次 评论 0 条

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•更精准的决策：在NewVantage Partners公司调查中，36.2%的受访者表示更好的决策是他们大数据分析工作的首要目标。此外，84.1%的受访者表示已开始朝着这一目标努力，59.0%的受访者表示取得了一些可衡量的成功，其总体成功率为69.0%。大数据分析可以为业务决策者提供他们所需的数据驱动的洞察力，以帮助企业开展竞争和业务发展。
•提高生产力：来自供应商Syncsort公司的另一项调查发现，59.9%的受访者使用Hadoop和Spark等大数据工具来提高业务的工作效率。现代大数据工具使分析师能够更快地分析更多数据，从而提高个人生产力。此外，从这些分析中获得的见解通常使组织能够在整个公司内更广泛地提高生产力。
•降低成本：Syncsort公司和NewVantage公司的调查均发现大数据分析正在帮助企业降低成本。近五分之三(59.4%)的受访者表示Syncsort公司的大数据工具帮助他们提高了运营效率，并降低了成本，NewVantage公司的调查中，约三分之二(66.7%)的受访者表示他们已开始使用大数据来降低成本。然而有趣的是，只有13.0%的受访者选择降低成本作为大数据分析的主要目标，这表明对于许多人而言，这只是一个非常受欢迎的附带好处。
•改善客户服务：在NewVantage公司调查的受访者中，改善客户服务是大数据分析项目的第二个最常见的主要目标，53.4%的受访者表示在这方面取得了一些成功。社交媒体、客户关系管理(CRM)系统、其他客户为当今的企业提供了大量有关其客户的信息，他们很自然地会使用这些数据来更好地为这些客户提供服务。
•欺诈检测：大数据分析的另一个常见用途用于欺诈检测，特别是在金融服务行业。依赖于机器学习的大数据分析系统的一大优势是它们在检测模式和异常方面非常出色。这些能力可以让银行和信用卡公司能够发现被盗信用卡或欺诈性购买，并且通常是在持卡人知道出现问题之前发现问题。
•增加收入：当组织使用大数据来改善决策并改善客户服务时，增加收入通常是一个自然的结果。在Syncsort公司的调查中，超过一半的受访者(54.7%)表示他们正在使用大数据工具来增加收入，并根据更好的洞察力加速增长。
•提高灵活性：同样，从Syncsort公司的调查报告中，41.7%的受访者表示大数据的好处之一是能够提高业务/IT敏捷性。许多组织正在使用其大数据来更好地调整其IT和业务工作，并且他们正在使用他们的分析来支持更快、更频繁地更改其业务战略和策略。
•更好的创新：创新是大数据的另一个共同利益，NewVantage公司的调查发现，11.6%的高管正在投资分析，主要是作为创新和颠覆市场的手段。他们认为，如果他们能够收集竞争对手所没有的见解，他们就可以通过新产品和服务领先于其他企业。
•上市速度：在这些方面，很多企业表示将使用大数据来加快产品上市速度。只有8.8%的受访者表示这是大数据的首要目标，但53.6%受访者已经开始朝着这个目标努力，其中54.1%的受访者表示取得了一些成功。大数据的这种优势也可能带来额外的好处，例如更快的增长和更高的收入。

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