为什么要进行大数据分析

本篇文章给大家分享为什么要有大数据架构技术，以及为什么要进行大数据分析对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

商业智能分析师：大数据学毕业生可以成为商业智能分析师，利用大数据技术和工具，对企业内外部的数据进行分析，帮助企业做出战略决策和业务优化。数据架构师：大数据学毕业生可以成为数据架构师，设计和规划数据系统的结构和组织，确保数据的有效存储、访问和处理。

学习大数据后，可以从事以下几种职业：大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。

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大数据学出来，可以从事大数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、大数据运维工程师、大数据可视化工程师等工作。大数据分析师大数据分析师是大数据专业中的一种职业，需要对海量的大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息为决策提供支持。

大数据学出来后，可做的工作推荐有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工程师、Hadoop开发工程师等等。数据分析师从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。

1、大数据基本架构基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。

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2、Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。特点：Hadoop的高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性，是Hadoop的优势所在，在十多年的发展历程当中，Hadoop依然被行业认可，占据着重要的市场地位。

3、数据资源规划是大数据系统体系建设的基础。在这一规划中，需要明确数据的来源、存储、处理和分析策略。要确定哪些数据是关键的，哪些数据是必要的，以及如何整合和管理这些数据。同时，还需要考虑数据的生命周期管理，包括数据的***集、存储、访问控制、数据质量管理和数据淘汰等。

1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

2、传统大数据架构之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。

3、在数字化时代，数据已成为关键资产，大数据系统作为核心驱动力，扮演着至关重要的角色。它是一个复杂的技术体系，主要由数据***集、存储、处理、管理、分析和可视化六个部分构成，帮助处理大规模、高速和多样化的数据。首先，数据***集从多个渠道汇集各种类型的数据，包括结构化与非结构化的数据。

业界趋向于湖仓一体，旨在结合数据湖的灵活性和数据仓库的高效性。这种架构通常将热数据（高查询频率）放在优化过的数据仓库中，冷数据则存放在数据湖以降低成本。通过远程访问和弹性计算，保证查询性能不受影响。

业界湖仓一体的出现，旨在简化架构，降低成本，提高效率。其基本模式是将热数据（频繁查询）存放在高效计算的仓库，冷数据存放在成本更低的数据湖中，通过数据仓库访问湖中的数据。如阿里云的MaxCompute+Hologres、华为云湖仓一体等都是实例。

湖仓一体的核心优势在于简化交付流程，加速数据获取，降低大数据分析的复杂性和成本。它通过构建统一的数据管理平台，提升了数据科学家的创新空间，为数据驱动的决策提供了有力支持。

湖仓一体技术的引入，不仅解决了数据冗余、时效性差、数据一致性问题和运维难度大等传统架构的问题，还为大数据分析提供了更加高效、灵活和统一的数据处理平台，为企业的数据分析工作提供了有力的支持。

湖上建仓，需要通用的OLAP引擎支持湖仓一体生态，同时具备本地存储+计算能力。StarRocks在1版本后支持Delta Lake和Iceberg，实现高性能查询和真正的湖仓融合。数据冷热分离。

湖仓一体架构在机器学习覆盖各行各业的时代，可以从根本上简化企业数据基础架构并加速创新。Lakehouse 为用户提供了数据版本控制、治理、安全性和 ACID 属性，即使对于非结构化数据也是如此。Lakehouse 降低了成本，同时保留了简单、成本效益高和能服务于各种数据应用程序的核心属性。

关于为什么要有大数据架构技术，以及为什么要进行大数据分析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。