大数据主要涉及的内容有哪些？可以从事哪些岗位？

记得大学毕业的第一份工作，我们公司的业务就是做BI产品研发。哪时候互联网没有今天这样火热，也没有大数据、移动互联网的概念。记得有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本ja

大数据是IT行业的专业数据，目前被大家片面的理解为“很多很多的数据”，这是一个错误的认知！

大数据是人工智能时代的基础特点之一，根据《大数据时代》一书介绍，大数据需要具备以下五个特点：

1、大量（Volume）2、告诉（Velocity)3、多样（Variety）4、低价值密度（Value）5、真实性（Veractiy）

大数据之所以被称之为“大”，主要是指数量比较大。只有数据体量达到PB级别以上，才能被称为大数据。我们日常听到的部分企业建个数据库，收集了几个GB的图像或用户信息，就称为大数据，要知道1PB=1024TB=1024*1024GB，也就是说，这些企业建设的数据量，很多连大数据的零头都算不上！

从以上几个特点，我们可初步分析出大数据的应用场景，然后再从应用场景去分析大数据主要涉及的内容和在这些应用场景中的岗位有那些。

场景1、大数据量的交易。如互联网行业的大型电商平台，需要通过交易大数据进行客户行为分析、商品广告分析等；

场景2、大数据量加工。如供应链、生产过程优化、生产计划等；

场景3、服务智能分析。人类衣食住行方面的服务场景非常多，如：娱乐、城市出行、服装、餐饮等，对这些数据进行综合清洗，从人的维度、货的维度、交易的维度来进行分析，可提升服务价值和优化服务方向；

场景4、科技智能化处理。如生物技术、基因技术、医疗技术等科技领域，会产生大数据了的基础数据，通过对基础数据的解读和处理，来提升生命科技的研究；

其他场景还可根据不同的行业做细分，此处不一一列举，感兴趣的读者可通过下面的大数据应用矩阵图进行分析：

从上面的应用场景，我们不难看出和大数据相关的一些岗位：

1、大数据工程师。从事大数据系统实现的开发工程师，通过脚本、SQL、编程语言等方式加工处理原始收集到的大数据，使原本杂乱无章的大数据变得系统化、结构化；

2、大数据管理员。对已经沉淀的大数据进行管理和维护，使数据访问性能得到最大化，存储最优化；

3、数据架构师。通过大数据平台（如Hadoop），对数据需求分析、技术架构设计、应用开发设计等进行指导和实现，该职位要求从业者精通大数据相关算法，并掌握大数据平台相关重要组件；

4、数据分析师。需要精通所在行业业务，能按照业务需求进行大数据归纳整理，并掌握基本的数据分析工具，然后对数据分析形成具有行业指导意见的分析报告；

5、商业智能分析师。和数据分析师类似，但商业智能分析师毕数据分析师更加有针对性和具体性，如：市场竞争需求的商业智能分析；某一产品发展前景的商业智能分析等。

大数据分析在信息技术日益发展和广泛应用的今天，随着数据产生爆发式增长，涉及大数据相关工作将越来越渗透到我们日常生活中，大数据相关岗位也将越来越得到尊重。