概况:公司将可能花费更少的时间和资金来定义、清理和管理数据和数据仓库结构。相反,他们会将更多时间用于确定如何迅速采集、验证和使用数据,所以这些是需要掌握的技能。
“如今,DBA 和其他 IT 人员花费了大量时间来创建多维数据集并将数据填入它们之中,” IBM 的 IBM InfoSphere Streams 产品经理 Roger Rea 说。“这一现象即将改变。在未来,无需读取数据,进行转换,然后进行加载,您将在查询时尽可能快地加载并转换它。这种新方法更加敏捷,但它意味着我们思考数据的方式的转变。它与依据传统的关系模型来管理数据有很大区别。”
您如何准备抓住新的机会?请考虑以下技能升级:
一些专家预测,数据挖掘软件(比如 BigSheets —— IBM InfoSphere BigInsights 中使用的类似电子表格的界面)将使 IT 专业人员和业务分析师可以更容易地分析大数据。熟悉这些工具和它们的功能可能将为各种 IT 领域的员工带来益处。
许多用于处理大数据的程序(比如 Hadoop 和 MapReduce)都是基于 Java 的,所以了解如何使用 Java 编程是一项重要技能。如果您已经熟悉 Java,您可以开始学习 Hadoop 上的在线教程或图书。
亲和力计划(affinity programs)通过挖掘客户呼叫中心数据和 Twitter 提要等不同资源,探索影响客户忠诚度的复杂因素。理解如何使用不同的数据来源并将它们应用到这些业务问题中,将变得对各种职位(从市场营销到 IT)更加重要。
分析软件的核心是统计基础知识。了解人口、采样和统计意义的基本知识,将有助于您理解有哪些可能性,更好地理解和解释结果的含义。最佳的学习途径是市场营销和业务运营统计课程,这些课程中的材料更可能被迅速应用。
大型数据集的强大用途在很大程度上来源于将专门信息(比如公司收集的销售数据)与公开的数据来源(比如地图信息或政府数据)相结合。只要知道哪些数据可用,常常就会激发关于组合这些信息的可盈利方式的新想法。
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此资源针对大数据技术与应用专业开展的专业技能大赛比赛题目,包含题目要求及所用到的数据集,也可作为大数据专业综合实训项目的实训内容。
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