大数据的技术成熟期

文章阐述了关于大数据的技术成熟度，以及大数据的技术成熟期的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、既然现在大数据入门的门槛不高,为什么薪酬普遍还不低呢?
• 2、DSMM数据安全能力成熟度认证你必须要知道的知识点
• 3、大数据生命周期的多个阶段分析
• 4、DCMM数据管理能力成熟度评估流程

既然现在大数据入门的门槛不高,为什么薪酬普遍还不低呢?

1、首先，当前大数据领域的岗位附加值确实比较高，不仅算法岗的待遇比较高，开发岗和运维岗的待遇也相对比较高，原因主要有三点，其一是大数据领域的人才缺口比较大，其二是IT互联网行业对于新技术更敏感，其三是大数据领域的价值空间大。

2、个人觉得这种现象很正常，行政人员属于职能部门包含助理，文员，人事等岗位，这些人工作虽然没有创造太大价值但却非常重要，没有为公司直接创造很高效益所以就不能开很高工资，可少了他们公司运营无***常进行，这对招聘人员的要求自然就高了。

3、UI设计前景。互联网行业在蓬勃发展，它的发展自然也会带动相关岗位的发展，所以属于互联网行业中必不可少的UI设计也会有着非常不错的行业前景。此外，一个行业的薪资待遇也能侧面反映出这个行业的前景如何。

4、Java更好一点，因为Java应用广泛，除非有一项很大的技术突破能够替代Java。在当下，Java被使用的场景非常多，网站、游戏、办公软件、新零售、云计算、芯片技术、数字经济等多个互联网领域都不开Java，拥有很好的就业前景。

5、国家大力支持首先国家在2015年发布了《促进大数据发展行动纲要》，其上升为国家战略，提出到2020年，大数据产业突破1万亿，加快建设数据强国 产业进入爆发阶段根据信息网近几年的统计，大数据行业发展爆发趋势，大量企业涌入，大数据行业规模在2020年以后突破万亿。

6、——持证者薪资普遍高 以全国TOP10城市为例，对比求职市场上数据分析职位CDA持证人与非持证人的月薪，发现系统学习并获等级认证者月薪均高于未考证人群，这样的情况并不局限于一线城市，在二三线城市也较明显。

DSMM数据安全能力成熟度认证你必须要知道的知识点

1、DSMM数据安全能力成熟度评估遵循国家标准和《数据安全能力建设实施指南V0》。评估内容覆盖组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四大方面，分为5个成熟度等级、30个数据安全能力过程域，共计576个基本实践，旨在全面评估组织的数据安全能力。

2、首先，DSMM标准是基于国家标准《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019），由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心等权威机构共同编写，于2019年8月30日发布，并于2020年3月1日起正式实施。

3、DSMM与ISO27001和等保的区别？等保侧重网络系统安全，ISO27001关注信息安全管理，DSMM聚焦数据全生命周期防护，四个安全能力维度。DSMM的意义？为组织提供数据保护建设分级指南，促进数据安全提升，保障安全交换与共享，充分发挥数据价值。

4、DSMM模型由四个能力维度（组织建设等）、七个过程维度（数据***集安全等）和五个能力等级构成，初次申请可根据企业实际情况选择，常见的是2级，而更高级别的认证则针对特定发展阶段的组织。参与DSMM认证的企业需各部门协作，包括数据安全、信息安全部门等。

5、技术工具：考察组织是否有效运用安全技术手段和自动化工具来保障数据安全。人员能力：关注执行数据安全工作的人员是否接受过专业培训和安全意识教育。人员能力要求评估师需熟悉相关法律、评估程序，理解GB∕T 37988标准，具备计算机、信息安全等背景。

6、等级提升：在能力成熟度等级维度中，企业每提升一级，表示在数据安全方面迈上新台阶。等级越高，企业的数据安全能力越强。认证机构：目前，DSMM认证工作暂由国家认监委授权的认证机构执行。认证机构需在认监委备案后才可进行认证审核。认证有效期：DSMM认证证书的有效期为3年。

大数据生命周期的多个阶段分析

1、数据生命周期涵盖了数据的诞生到消亡的整个过程，可以细分为以下几个关键阶段： 数据***集：这是数据生命周期的起点，涉及从多个来源，如传感器、数据库、日志文件和社交媒体等，搜集数据并将其转移到适当的位置。

2、通过评估企业的数据应用成熟度，可以更好地规划发展路径。通常，企业的数据应用成熟度可分为初始期、探索期、发展期和成熟期四个阶段。这一评估有助于明确企业在数据管理方面的优势和劣势，从而有针对性地制定战略。 大数据战略制定 大数据战略是整个生命周期的核心，它指导着企业的大数据发展。

3、大数据生命周期的九个阶段是企业建立大数据战略的基础，包括大数据组织、现状评估、战略制定、数据定义、数据收集、数据处理与分析、数据呈现、审计治理与控制，以及持续改进。大数据的组织 成立专门负责大数据规划、建设和运营的组织，包括高层领导、数据管理委员会、项目组等，利用RACI模型明确成员角色和职责。

4、数据安全生命周期管理主要包括五个阶段：数据生成与收集、数据存储、数据处理、数据共享与交换、数据销毁。在数据生成与收集阶段，这是数据安全生命周期的起点。这一阶段涉及到数据的创建、记录和收集，可能包括各种形式的数据输入，如用户输入、传感器***集等。

5、大数据生命周期的正确阶段应为：***集、存储、处理（包括分析和清洗）、展示与可视化、以及日常维护。 在大数据的***集与预处理阶段，数据来源通常分为四类：管理信息系统、网络信息系统、物理信息系统和科学实验系统。 企业所涉及的数据集可能具有不同的结构，例如文件、XML、关系表等。

DCMM数据管理能力成熟度评估流程

1、DCMM评估流程 DCMM评估流程分为三个阶段：准备阶段、正式评估阶段和结果评议阶段。准备阶段，企业需建立数据管理体系，进行差距分析与能力建设；正式评估阶段，评估机构接收申请，全程参与审核，出具评估报告并给出等级推荐；结果评议阶段，对评估结果进行合规性审查，并正式公示颁证。

2、DCMM数据管理能力成熟度评估流程大致分为两个阶段：申请与准备阶段：企业首先需要向相关评估机构提出DCMM评估的申请。评估机构将指导企业准备评估所需的材料，包括企业数据管理现状的描述、相关政策和流程文档等。企业需组建评估团队，包括管理人员和技术人员，以配合评估机构的工作。

3、任何企业都可以申请DCMM评估。评估流程大致分为两个阶段，具体评估周期约为1至2个月，取决于DCMM专家委员会的审核周期。在DCMM评估过程中，企业需要投入一定数量的人员参与。数据战略和治理主要需要管理人员的参与，其余6个能力域则需要技术人员的支持。

4、评估依据与标准 依据：DCMM数据管理能力成熟度评估方法严格遵循GB/T360732018国家标准。 标准：该标准提供了全面、细致的评估框架，确保评估过程的科学性和公正性。评估等级与计算 等级划分：评估等级基于8个能力域的平均等级确定，并划分为不同的成熟度等级。

5、持续监控和改进：定期评估数据管理的实施情况，及时发现和解决问题，持续提高数据管理能力。需要注意的是，DCMM数据管理成熟度评估是一个持续的过程，需要企业不断地进行自我评估、制定改进***并实施改进措施，以不断提高自身的数据管理能力。

关于大数据的技术成熟度，以及大数据的技术成熟期的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。