大數據是干什么的

大數據通常指的是海量、多樣化、快速變化的數據集，它能夠通過分析和處理來揭示模式、趨勢和關聯(lián)，從而為決策提供支持。大數據的應用非常廣泛，包括但不限于以下幾個方面：

1. 商業(yè)智能：企業(yè)通過分析大數據來優(yōu)化業(yè)務流程、提高運營效率、增強客戶服務和體驗。

2. 市場分析：通過分析消費者行為、市場趨勢等數據，企業(yè)可以更好地理解市場需求，制定有效的市場策略。

3. 風險管理：金融機構利用大數據來評估信用風險、市場風險等，以降低潛在的金融風險。

4. 健康醫(yī)療：醫(yī)療行業(yè)利用大數據進行疾病預測、個性化治療、藥物研發(fā)等。

5. 供應鏈管理：通過分析供應鏈中的數據，企業(yè)可以優(yōu)化庫存管理、物流配送等。

6. 智慧城市：城市管理者利用大數據來改善交通管理、能源使用、公共安全等方面。

7. 環(huán)境監(jiān)測：通過收集和分析環(huán)境數據，可以更好地監(jiān)測和預測自然災害，保護環(huán)境。

8. 個性化推薦：在線平臺如電商、視頻網站等利用用戶數據提供個性化的商品或內容推薦。

9. 教育：教育機構可以通過分析學生的學習數據來提供個性化的教學方案。

10. 政府決策：政府機構利用大數據來優(yōu)化公共服務、提高政策制定的科學性和有效性。

大數據的潛力巨大，但同時也伴隨著隱私保護、數據安全等挑戰(zhàn)。正確地管理和利用大數據，可以為社會帶來巨大的價值。

大數據靠什么賺錢

大數據行業(yè)通過多種方式實現(xiàn)盈利，主要包括以下幾個方面：

1. 解決方案部署：為政府、企業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)提供大數據系統(tǒng)架構、維護和升級服務，收取構建和部署費用以及年度維護/升級服務費用。

2. 提供基礎設施：包括數據庫、數據源、數據清洗、數據處理工具等，企業(yè)可以按需、按月、按年或按量付費使用這些服務。

3. 數據工具/產品化服務：提供移動統(tǒng)計分析工具、第三方數據服務、數據分析服務等，通過免費和付費功能結合的方式，按需購買服務。

4. 行業(yè)應用：大數據與醫(yī)療、教育、零售等行業(yè)結合，通過大數據獲得行業(yè)洞察，實現(xiàn)收益，如智慧醫(yī)療系統(tǒng)、工業(yè)4.0等。

5. 數據交易：通過數據交易所進行數據的買賣，但需注意數據的合法性和隱私保護。

6. 廣告/營銷：利用大數據分析用戶行為和偏好，為廣告主提供精準的廣告投放策略，提高廣告效果和轉化率。

7. 直接出售數據：將收集到的數據直接銷售給需要的企業(yè)或個人，這些數據可能經過脫敏處理。

8. 報告或解決方案銷售：為客戶提供定制化的報告或解決方案，如市場調研、用戶畫像、業(yè)務優(yōu)化等。

9. 數據征信評價：利用大數據進行信用評估和風險控制，為金融等行業(yè)提供服務。

10. 云計算軟件：提供數據挖掘和分析的云計算軟件，幫助企業(yè)處理和分析大量數據。

11. 咨詢分析服務：提供專業(yè)的大數據分析和咨詢服務，幫助企業(yè)優(yōu)化決策和運營。

12. 政府決策咨詢：為政府提供決策支持，利用大數據分析提高政策制定的科學性和效率。

13. 自有平臺分析：大型企業(yè)利用自有數據進行內部分析，優(yōu)化運營和決策。

14. 投資工具：開發(fā)基于大數據分析的投資工具，如基金等。

15. 線上交易平臺：創(chuàng)建線上平臺進行數據交易，提供數據分析結論。

16. 非營利性數據征信：建立數據征信評價機構，提供信用評估服務。

這些盈利模式體現(xiàn)了大數據在不同領域的應用和商業(yè)價值，同時也指出了大數據行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，如人才稀缺、技術門檻高、數據源獲取困難、數據歸屬和隱私問題等。隨著技術的發(fā)展和市場的成熟，大數據行業(yè)的盈利模式將更加多樣化和成熟。

大數據工作能掙多少錢

大數據行業(yè)的薪資水平受多種因素影響，包括地區(qū)、工作經驗、技能、職位級別等。大數據相關崗位的薪資情況如下：

1. 數據分析師：作為基礎人才，數據分析師的薪資會但平均月薪通常在一定范圍內。

2. 大數據開發(fā)工程師：在北京，大數據開發(fā)工程師的平均工資較高，而且占比是100%，表明這是一個需求穩(wěn)定的職位。

3. Hadoop開發(fā)工程師：同樣在北京，Hadoop開發(fā)工程師的薪資也相對較高。

4. 數據挖掘工程師：數據挖掘工程師的薪資在北京也表現(xiàn)出較高的水平。

不同城市的平均薪資有所差異，深圳、北京、上海、杭州、蘇州等城市的平均薪資水平較高。工作經驗的增長通常伴隨著薪資的提高。例如，擁有5年以上工作經驗的大數據崗位平均月薪可達到41285元。

在大廠如華為、阿里、字節(jié)跳動、騰訊等，職級薪酬體系也有所不同，晉升和薪資增長通常與個人績效、技術能力以及對公司的貢獻密切相關。例如，華為的員工級別分為13-22級，薪酬包括基本工資、年終獎和分紅，而字節(jié)跳動的職級研發(fā)序列一共10級，薪資結構可能包括基本工資、獎金和股票期權。

總體來看，大數據行業(yè)的薪資水平相對較高，但也存在一定的地區(qū)和職位差異。對于想要進入這個行業(yè)的人來說，提升技能和積累經驗是提高薪資的重要途徑。