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法律研究大資料職業？——邁出一大步
大資料無處不在，迫切需要收集和儲存所有生成的資料。我們還發現，人們越來越擔心錯過一些重要的事情。大資料分析變得至關重要，它有助於改善業務、決策並提供超越競爭對手的最大優勢。
術語“大資料”是什麼意思？
術語“大資料”可以描述為每天湧入企業的龐大資料量，這些資料既有結構化資料，也有非結構化資料。資料無處不在，但組織如何利用這些資料才是大問題！
術語“大資料”是新詞嗎？
術語“大資料”相對較新，而收集和儲存大量資訊以供最終分析的活動則由來已久。上述概念在 2000 年代初獲得了發展勢頭，當時行業分析師 Dough Laney 闡述了大資料的現今主流定義，即三個 V。
大資料可以被分析以獲得見解，從而帶來更好的決策和戰略業務舉措。
**容量** - 企業從各種來源收集資料，包括業務交易、社交媒體以及來自感測器或機器到機器的資料。
**速度** - 資料以空前的高速流入，應及時處理。RFID 標籤、智慧計量、感測器正在推動對近即時處理海量資料的需求。
**多樣性** - 資料以各種格式出現，從傳統資料庫中的結構化數字資料到非結構化文字文件、影片、電子郵件、音訊、股票行情資料和金融交易。
**可變性** - 除了資料速度和多樣性不斷增加外，資料流也可能高度不一致，並出現週期性峰值。如果某些內容在社交媒體上成為趨勢？每日、季節性和事件觸發的峰值資料負載也可能難以管理。對於非結構化資料尤其如此。
**複雜性** - 如今，資料來自多個來源，這使得跨系統連結、匹配、清理和轉換資料變得困難。但是，連線以及關聯關係、層次結構和多個數據連結至關重要，否則您的資料可能會迅速失控。
大資料的巨大潛力
在全球範圍內建立和儲存的資料量幾乎難以想象，而且還在不斷增長。這意味著，從業務資訊中獲取關鍵見解的潛力更大。然而，只有極少一部分資料被分析。這對企業意味著什麼？他們如何更好地利用每天流入其組織的原始資訊？
大資料的重要性
大資料的重要性不在於您擁有多少資料，而在於您如何利用它。您可以從任何來源獲取資料並對其進行分析以查詢答案，它使之成為可能。
- 降低成本
- 縮短時間
- 新產品開發和最佳化產品
- 明智的決策。
當您將大資料與強大的分析相結合時，您可以完成與業務相關的任務，例如 -
您可以立即重新計算整個風險投資組合。
可以根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券。
近即時確定故障、缺陷和問題的根本原因。
在欺詐行為影響您的組織之前檢測到它。
在當今世界，大資料
大資料以及組織如何從中獲取和管理見解。它正在改變世界使用商業資訊的方式。
為什麼大資料是最佳職業選擇？
- 對大資料分析專業人員的需求激增
- 巨大的就業機會
- 對資料分析技能的強烈需求有助於提高合格專業人員的工資。
- 大資料是眾多組織的首要任務
- 大資料的採用正在增長
- 大資料：決策的關鍵因素
- 非結構化和半結構化資料分析的興起
- 大資料被廣泛應用
- 大資料正在超過市場預測和預期
獲得大資料工作需要哪些技能？
如果您正在尋找大資料工作，那麼以下技能將為您贏得工作機會。
Apache Hadoop - 瞭解 Hadoop 堆疊核心元件（如 Flume、Oozie、MapReduce、NoSQL：Pig、Hive、Yarn 和 HBase）的人員將非常搶手。
Apache Spark：對於 Spark，需要具備程式設計和執行的技術專業知識，從而
提供就業機會。NoSQL - 在移動應用程式以及 Web 上，NoSQL 資料庫通常是 Hadoop 中資料處理的來源，也是在從 Hadoop 中獲取見解後實施應用程式更改的目標。
機器學習和資料探勘 - 大資料專業人員可以利用機器學習技術來構建和訓練預測分析應用程式，例如分類、推薦和個性化系統。他們非常搶手，可以在就業市場上獲得高薪。
資料視覺化 - 我們發現大資料可能難以理解，但在某些情況下，實際上用肉眼觀察資料是不可替代的。
大資料可能難以理解，但在某些情況下，實際上用肉眼觀察資料是不可替代的。
創造力和解決問題 - 無論個人掌握了多少先進的分析工具和技術，都無法替代思考解決問題的能力。
大資料在職位名稱和分析型別方面提供了眾多選擇.
從職業角度來看，我們發現，在工作領域和性質方面有許多選擇。由於分析被應用於不同的領域，因此有許多職位名稱可供選擇 -
- 大資料工程師
- 大資料分析師
- 大資料分析架構師
- 大資料業務顧問
- 商業智慧和分析顧問
- 分析師助理
- 指標和分析專家
大資料應用於不同行業
大資料幾乎影響著每個行業的組織。不同的行業都受益於這種資訊湧入。
- 銀行
- 教育
- 政府
- 醫療保健
- 製造業
- 零售
所以，為什麼還要等待，所有希望做出明智選擇的人都可以選擇大資料作為自己的職業。當您選擇這個利潤豐厚的職業時，您將有機會在不同的行業工作。
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