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。

大数据三要三不要

 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

 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。

 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。

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03-15 00:45
已编辑
高德地图_go开发(实习员工)
问的很简单都秒了,但是面试官没开摄像头,疑似kpi,无后续。--------------------3/14更新,3/12通知给了口头offer,3/13发了意向书,已拒。一面(35min)(25/3/6)(无后续)    1、自我介绍    2、介绍一下你的那个Python相关项目(本科毕设,web系统+算法模型提供部分接口)    3、Java面向对象有哪些特点呢?详细说一下。    4、介绍一下hashmap;为什么要把链表转换为红黑树呢?红黑树查找的时间复杂度?1.7和1.8的区别。    5、介绍一下concurrentHashmap。    6、synchronized锁和Lock锁有什么区别?    7、公平锁的一个底层是怎么实现的呢?    8、线程池的核心参数、拒绝策略、提交一个任务执行流程?    9、spring有哪些特点?(ioc/aop)    10、spring中对于循环依赖是怎么解决的?    11、MySQL和redis的区别?    12、MySQL的索引结构是什么?    13、MySQL的事务有哪些特性?怎么保证?    14、MySQL的默认隔离级别?可重复读是怎么做到的呢?    15、介绍一下MVCC和快照读readview。    16、一般在什么场景下会使用redis?    17、对于大量的请求,如果此时缓存中还没有写入数据怎么办?    18、介绍一下redis实现的分布式锁。    19、有用过es和mongo DB吗?(知道,没用过)    20、消息中间件用过吗?说一下你的使用场景?    21、一个场景,如果说有一个接口响应的比较慢,如果说让你排查,你会怎么去排查?(上下游接口、大key问题,只答了两,后面试官补充)    无手撕,反问业务。
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