第壹，？發展大數據技術可以提高生產力。
大數據技術已經成為企業中非常成功的案例。許多應用程序開發人員和大公司使用大數據技術來擴展大數據項目。在使用大數據技術時，我們可以通過數據挖掘知道哪些數據是最需要的，並通過這些數據獲得更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前很多企業通過數據挖掘分析來解決問題。相對而言，大數據分析比傳統數據分析速度更快，可以獲得“可回收”的信息流，提高行業生產率。
第二，？發展大數據技術可以改善營銷決策。
近年來，數據量呈爆炸式增長，數據盈利很可能成為未來收入的主要來源。大數據技術在對海量數據的分析中，尋求最適合的企業營銷策略，通過數據分析為企業帶來更明智的策略。
大數據工程師巧妙地分析客戶的數據，分析行業流行趨勢並定制更適合的產品或服務，通過對定價的檢測和分析有效評估客戶忠誠度，並及時利用大數據進行壹系列改進營銷決策，為企業帶來有價值的數據決策。
第三，？發展大數據技術的未來優勢
隨著大數據行業的興起，許多開發企業已經意識到，要想在行業中繼續發展，就必須利用大數據技術提升自身企業的品牌價值，在行業競爭中尋求更多的競爭優勢。微軟亞馬遜等大型跨國公司目前正在采用大數據來解決問題，為消費者提供更好的服務。
目前，很多行業和企業已經嘗到了大數據技術的甜頭。未來，運用大數據技術的行業會越來越多。以目前大數據的發展速度，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元。很多企業都期待更大範圍的大數據項目，進而通過應用產生更大的利潤空間。
大數據技術可以提高生產力，改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景。目前，大數據技術的發展雖然處於起步階段，但發展勢頭非常強勁。未來會有更多的行業涉及到大數據技術的應用，大數據技術未來的發展形態會很棒！
目前大數據就業主要有三個方向:壹是數據分析的大數據人才，二是系統研發的大數據人才，三是應用開發的大數據人才。他們的基本職位是大數據系統R&D工程師、大數據應用開發工程師和大數據分析師。如果妳想系統的學習編程，可以來找我。
對於求職者來說，大數據只是職業生涯的壹個方向，而專業崗位則是決定做什麽。大數據從業者/求職者可以根據自己的技能和興趣選擇適合自己的大數據相關工作。以下是十個與大數據相關的熱門工作。
壹. ETL研究和開發
隨著企業數據的種類和來源越來越多，數據的集成和處理變得越來越困難，企業迫切需要壹個具有數據集成能力的人才。ETL開發人員這是基於這種需求而誕生的專業崗位。大數據時代ETL人才炙手可熱的原因之壹是，在企業大數據應用初期，Hadoop只是窮人的ETL。
二、Hadoop開發
隨著數據規模越來越大，傳統BI的數據處理成本過高，企業負擔加重。Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的技術。
第三，可視化工具的開發
可視化開發是指在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視化開發工具自動生成相關的應用軟件，所有的數據可以很容易地跨多個資源和層次進行連接。以前數據可視化屬於商業智能開發人員的範疇，但是隨著Hadoop的興起，數據可視化已經成為壹個獨立的專業技能和崗位。
第四，信息架構開發
大數據重新點燃了主數據管理的熱潮。充分利用企業數據，支持決策，需要非常專業的技能。信息架構師必須知道如何定義和歸檔關鍵元素，以確保以最有效的方式管理和利用數據。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模。
動詞 （verb的縮寫）數據倉庫研究
為了便於企業決策，為分析報告和決策支持而創建的數據倉庫研究職位是所有類型數據的戰略性集合。為企業提供商業智能服務，指導業務流程改進，監控時間、成本、質量和控制。
第六，OLAP發展
OLAP在線分析的開發人員負責從關系或非關系數據源中提取數據以建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面以提供高性能的預定義查詢功能。
七、數據科學研究
數據科學家是壹種全新的工作類型，可以將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據科學的發展，越來越多的實際工作將針對數據，這將使人類能夠理解數據，從而理解自然和行為。
八、數據預測與分析
營銷部門經常使用預測分析來預測用戶行為或目標用戶。預測分析開發人員的壹些場景似乎類似於數據科學家，即通過基於企業歷史數據的假設來測試閾值和預測未來的業績。
九、企業數據管理
為了提高數據質量，企業必須考慮數據管理，設立數據管家職位。這個崗位的工作人員需要能夠利用各種技術工具收集企業周圍的大量數據，對數據進行清洗和標準化，並將數據導入數據倉庫成為可用版本。
X.數據安全研究
數據安全崗位主要負責企業大型服務器、存儲、數據安全的管理，以及網絡與信息安全項目的規劃、設計和實施。成都嘉米谷大數據培訓機構專註於大數據人才的培養。
希望對妳有幫助！~