大数据采集和分析-大数据采集和分析用到的技术是

编辑整理：整理来源：抖音，浏览量：103，时间：2022-12-12 18:07:01

大数据采集和分析，大数据采集分析技术，大数据采集分析技术

前沿：大数据采集和分析

他们都属于数据分析领域。
网络数据采集：专门采集网络的数据，比如爬虫。
数据分析：通过已有的数据进行分析，挖掘数据的价值。
数据来自挖掘：指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
机器学习：通过批量数据进行算法训练，达到智能的功能。
深度学习：主要应用于人脸识别，指纹等等领多级域。

---

上面几篇文章聊到了大数据行业的发展、企业的大数据岗位能力以及大数据毕业生的情况，接下来的两篇文章就介绍一下大数据专业人才的需求和大数据这个专业对大数据产业的一个支撑情况。

1、大数据人才需求

大数据资源被公认为国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。2020年以来，各国数据战略布局加快。国务院在4月印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中将“数据”上升为与土地、劳动力、资本、技术并称的生产要素，数据要素市场化已上升为国家战略，对我国经济社会发展产生深远影响。

我国数据战略的发展情况

数据具有基础性战略资源和关键性生产要素的双重身份。作为资源，数据推动与催生了众多数字经济新产业、新业态、新模式。作为生产要素，数据区别与其它类型要素，具有乘数作用，能够放大劳动力、资本等各要素在价值链条流转中产生的价值。社会需要善用数据，从而更有效率地解放与发展生产力，推动数字经济与实体经济深度融合，实现高质量发展。需要具有一个规模庞大、发展良好的大数据产业对其进行支撑。

大数据产业是以数量巨大、来源分散、格式多样的数据及数据所蕴含的信息价值作为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，是数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。随着移动互联网、物联网、人工智能等产业的发展，各项大数据国家战略的加速落地，我国的大数据产业体量呈现持续性增长态势，大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显。

企业是组成产业的主体，根据中国信通院监测统计，当前我国活跃的大数据企业共有3242家，主要分布在、、、等经济发达省份。受政策环境、人才创新、资金资源等因素影响，大数据产业实力雄厚，大数据企业数量最多（约全国总数的35%）。依托东北大数据综合试验区，、、、、等地大数据产业蓬勃发展，分布形成了大数据平台服务、应用开发、智能制造、旅游大数据等创新企业聚集中心，在信息产业领域形成了竞争优势。

我国大数据企业地域分布

人才是支撑产业发展的基础，据研究统计，过去5年从事大数据行业的岗位人才数量翻了一倍有余，但接下来5年人才缺口仍有150-180万之巨。另一方面，从各大招聘网站数据中分析，由于产业发展导致业务需求不断增加，企业需要根据自身需求对数据进行各种定制化处理分析，因此产生大量围绕大数据采集、处理、分析、管理、应用、展示的数据核心流程的岗位需求，使得大数据行业从业人员的薪资也达到了一个较高的水平。部分企业对于没有工作经验的大数据人才的薪资也能够开出1万/月以上，同时招聘的门槛较低。

我国互联网产业典型岗位平均薪资

2、职业岗位介绍

新职业是学生就业的面向目标，国家通过定义新职业引导学生就业方向。2019年由国家人力资源和社会保障部发布的新职业定义中，包含大数据工程技术人员，其职业定义如下：

大数据工程技术人员职业定义：从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

围绕职业定义的主要工作任务划分，可以将大数据工程技术人员大体定义为以下7种类型：以研究大数据技术为主的技术研发人员；以研究大数据架构体系为主的架构设计人员；以开发大数据软硬件应用为主的应用开发人员；以对大数据进行整合加工处理的数据开发人员；以维护大数据系统运行为主的运维管理人员；以治理数据并维护数据安全为主的数据治理人员；以提供大数据咨询服务为主的营销咨询人员。

技术研发人员：主要工作任务体现为对大数据相关技术的研发，如对底层计算引擎的研发，对并行分布式计算算法的研究，对数据存储策略以及资源缓存等方面的设计等等，这类人员所从事的工作任务主要集中在算法开发、技术预研、组件二次开发等等任务上，属于研发型人才。典型岗位有大数据算法研发工程师、流式计算研发工程师等。

架构设计人员主要工作任务体现为对大数据系统的整体架构进行布局及设计，如对接口规范的制定，对存储系统的选型，对计算集群的规划等方面。这类人员所从事的工作岗位属于在企业中较为高级的岗位，属于研发型人才。典型岗位如大数据架构师、大数据高级开发工程师、大数据平台研发工程师、数据库研发工程师等。

应用开发人员主要工作任务体现为对大数据软硬件系统进行编码开发，主要的工作任务还是以应用开发为主，如使用web技术将大数据平台的接口进行对接，使大数据系统的计算、存储功能能够集成到软件应用上。这类人员主要分布于众多有开发自身大数据产品为主的互联网企业公司，属于应用型人才。典型岗位有大数据开发工程师、数据库开发工程师、大数据集成工程师、大数据前端工程师等。

数据开发人员主要工作任务体现为整合各个数据系统中的业务数据，并对其进行清洗、整合等预处理以及根据业务需要，对其进行计算、分析、挖掘等操作。企业将其定位为应用型人才，其中数据开发人员又因其自身的技术特征，分为了两大类从业人员，一类是集中于使用大数据并行计算引擎，对数据进行采集、清洗、计算以及应用展示的数据处理人员。典型岗位有大数据爬虫工程师、大数据ETL工程师、大数据报表开发工程师、数据仓库工程师、大数据建模工程师等。另一类则是使用数据分析算法、数据挖掘模型，对数据进行深度分析处理，挖掘数据特征的数据分析人员。典型岗位有大数据分析师、大数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。

运维管理人员主要工作任务体现在搭建大数据平台，并对其进行维护管理，主要的工作任务围绕着搭建大数据集群环境、开发集群运维脚本、配置集群高可用性以保障集群的稳定

运行。这类人员主要以技能型人才为主。典型岗位有大数据测试工程师、大数据运维工程师、数据库管理工程师、大数据运维工程师、技术支持工程师等。

数据治理人员主要工作任务体现在对数据本身的治理和管控，主要工作任务围绕着元数据管理、数据安全管理、数据质量管理等方面，是保障数据隐私，规范数据权限的重要环节。这类人员所从事的工作岗位属于在企业中较为高级的岗位，属于研发型人才。典型岗位如数据治理工程师、大数据安全工程师、大数据安全分析师、信息安全工程师

营销咨询人才主要工作任务体现在向企业客户提供技术相关的咨询及产品所涉及技术体系和理念的介绍，主要工作任务围绕着以产品介绍、客户营销等方面为主。因其岗位的特殊性，主要的工作任务较少涉及到工程技术方面的实操，在企业中常被定义为售前、顾问人才。典型岗位有解决方案工程师、大数据项目经理、大数据需求分析师、大数据产品经理等。

这七个岗位基本上涵盖了大数据方向的就业岗位，现在距离19年国家设立大数据专业三年多，目前这批学生基本是在疫情的情况下进行的学习，相比较而言学生得到的锻炼较少，导致就业状况也受到了影响。市场上和企业中的相关工作人员还是由其他专业转行的比较多。

---

补充拓展：大数据采集和分析

数据抽取

针对大数据分析平台需要采集的各类数据，分别有针对性地研制适配接口。对于已有的信息系统，研发对应的接口模块与各信息系统对接，不能实现数据共享接口的系统通过ETL工具进行数据采集，支持多种类型数据库，按照相应规范对数据进行清洗转换，从而实现数据的统一存储管理。

数据预处理

为使大数据分析平台能更方便对数据进行处理，同时为了使得数据的存储机制扩展性、容错性更好，需要把数据按照相应关联性进行组合，并将数据转化为文本格式，作为文件存储下来。

数据存储

除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计算和存储能力。

关于大数据采集与存储的基本步骤有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

行业热门话题：

【大数据采集和分析用到的技术是】【大数据采集和分析英文】【大数据采集和分析是做什么的】【大数据采集和分析的区别】【大数据采集和分析是什么】【大数据采集和分析的关系】【大数据采集分析技术】【大数据采集分析逆向开发】【大数据采集分析的实训报告】【大数据采集分析是什么】