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大數(shù)據(jù)（big data）的發(fā)展前景

數(shù)據(jù)建模師

職位要求：

1.分析企業(yè)需求，創(chuàng)建數(shù)據(jù)流模型；

2.與項(xiàng)目負(fù)責(zé)人溝通并提出建議；

3.幫助確保數(shù)據(jù)報(bào)告機(jī)制的可用性；

4.與客戶及管理層共同解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。

數(shù)據(jù)分析和問(wèn)題處理技能對(duì)于數(shù)據(jù)建模人員來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。他們還需要良好的溝通技巧和與其他團(tuán)隊(duì)合作的能力。此外，熟悉數(shù)據(jù)建模工具和解決方案也是至關(guān)重要的，但還需要了解數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)應(yīng)用程序、存儲(chǔ)過(guò)程和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、RHT表示。該職位的起薪范圍為97250美元至1304250美元，預(yù)計(jì)2014年的加薪幅度將達(dá)到5.8%。

大數(shù)據(jù)（big data）的發(fā)展趨勢(shì)

1)為大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)，可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。

2) 中小型企業(yè)可以使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行服務(wù)轉(zhuǎn)換。

3) 面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的壓力，必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)，充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。然而，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重大意義并不意味著它可以取代所有關(guān)于社會(huì)問(wèn)題的理性思考。科學(xué)發(fā)展的邏輯不能在海量數(shù)據(jù)中抹去。著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家路德維希·馮·米塞斯（Ludwig von Mises）曾警告說(shuō)：“今天，許多人忙于無(wú)用的信息積累，以至于他們無(wú)法解釋和解決問(wèn)題來(lái)理解特殊的經(jīng)濟(jì)意義。”這真的需要警惕。

大數(shù)據(jù)（big data）的發(fā)展趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)利用將是提高核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。

各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)” 轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。

大數(shù)據(jù)是大量、高速、多變的信息，它需要新的處理方法來(lái)提高決策能力、洞察力和優(yōu)化處理能力。大數(shù)據(jù)為企業(yè)獲得更深刻、更全面的洞察力提供了前所未有的空間和潛力。

大數(shù)據(jù)（big data）的薪資待遇

風(fēng)控是金融業(yè)的核心業(yè)務(wù)。大數(shù)據(jù)風(fēng)控是對(duì)多維大數(shù)據(jù)量的智能處理，以及批量標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。收集用戶的各種數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行有效的建模和迭代，可以對(duì)用戶的信用狀況進(jìn)行評(píng)估，并決定是否貸款、貸款額度和貸款利率。大數(shù)據(jù)風(fēng)控更適合信息時(shí)代風(fēng)控業(yè)務(wù)的發(fā)展，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈也是當(dāng)今大數(shù)據(jù)風(fēng)控如此火爆的重要原因。例如，淺橙色技術(shù)有自己的風(fēng)控制系統(tǒng)。以風(fēng)控技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)為核心，構(gòu)建了大型數(shù)據(jù)機(jī)學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)。它可以利用先進(jìn)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自主挖掘、迭代更新，為金融機(jī)構(gòu)和用戶提供更專業(yè)、更智能的服務(wù)。