数仓精品理论-做大数据还有没有前途？

做大数据还有没有前途？

先说，答案是肯定的，但一定要记住三要三不要。

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大数据三要三不要

要 重点研究每个业务指标的用途，也就是谁用它干什么；

不要 太迷恋指标加工的ETL逻辑，因为在日渐SQL化的计算引擎技术下，指标提取不是难点

要 重点研究数据是怎么组成的，也就是主题建模方法；

不要 太在意数据集的大小，因为在hadoop分布式存储技术下，规模不是要害。

要 尽可能的离数据治理近，这有机会让你通览全局，还便于跳槽平移；

不要 太青睐报表开发，因为数据可视化在BI工具一大堆下的现状下，价值太卑微。

我来讲讲大数据前景

大数据生态技术架构在当今世界的数据驱动时代中扮演着重要的角色，并且仍然具有广阔的前景

用几个点来阐述一下

1. 不断增长的数据量
   • 随着数字化程度的提高和各种数据源的增多，数据量将 继续呈现爆炸式增长。
   • 这意味着大数据领域仍然需要专业人才来处理、管理和分析这些海量数据。
2. 智能决策和预测分析
   • 大数据分析可以帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的见解，并基于这些见解作出智能决策。
   • 通过大数据分析，可以进行趋势分析、预测分析和模式识别，从而在市场竞争中获得优势。
3. 个性化和精准营销
   • 大数据分析可以帮助企业了解消费者的需求、喜好和行为模式，从而实现个性化和精准的营销策略。
   • 通过深入了解客户，企业可以提供定制化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
4. 创新和新兴技术
   • 大数据领域不断涌现出新的技术和工具，如机器学习、人工智能、深度学习和自然语言处理等。
   • 这些技术的发展为大数据分析提供了更多的可能性和创新机会
5. 数据驱动的业务决策
   • 越来越多的企业和组织意识到数据的价值，并将数据驱动的决策作为核心战略。大数据分析有助于揭示隐藏的模式和关联，帮助企业作出更明智、更具洞察力的决策。

​ 尽管大数据领域面临一些挑战，如数据隐私和安全性、技术复杂性和数据治理等，但随着技术的不断发展和创新，大数据仍然具有广阔的前景和无限的潜力。对于那些具备相关仅能和专业知识的人才来说，大数据领域提供了丰富的职业机会和发展空间。