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大數據顧問

發布時間: 2021-01-24 13:13:41

Ⅰ 全球知名的咨詢公司（）最早提出了「大數據時代」的概念

全球知名咨詢公司【麥肯錫】最早提出「大數據時代」的到來

Ⅱ 管理咨詢公司可以提供哪些大數據核心咨詢業務

以國內比較知名的中大咨詢為例，它提供的大數據核心咨詢業務包括：
1.大數據戰略咨詢
根據客戶業務需求和戰略目標，通過設計大數據策略路線圖，幫助企業確定流程和數據選擇的優先順序，分析評估其對業務的影響，構建起最佳數據架構，獲取大數據價值。

2.大數據系統建設
根據客戶的業務目標，設計、開發和交付為客戶量身定做的解決方案，以滿足客戶對生產經營系統以及外部環境的數據服務需求。

3.大數據分析科學
中大咨詢的數據分析專家團隊依託於多年的數據挖掘實踐經驗，可以幫助客戶完成對現存的業務問題從數據可視化向管理圖像化的描述與刻畫，並運用前沿的數據分析技術，創新的數據分析方法，發掘全新的商業機會。

4.大數據管理和培訓
通過各種形式的大數據分析與大數據系統管理的培訓，助力企業提高數據分析效率和洞察力。中大咨詢大數據研究中心擁有強大的專家團隊資源，以授人以漁的方式致力於為客戶和合作夥伴提供系統化的人才培養服務，幫助企業實現數據驅動的業務轉型。

Ⅲ 大數據會搶了咨詢公司飯碗嗎

大數據不會搶了咨來詢公司的飯碗，自過去不會，將來也不會。
咨詢公司是較早使用大數據的，他們只會更加用好大數據這個利器，同時促進大數據行業發展。
大數據時代，掌握數據成為核心競爭力，而咨詢公司很多都掌握大量數據。

Ⅳ 大數據這個行業裡面的全部崗位都有什麼_要全部的

細分的有20多個
大數據在全球范圍內的IT就業市場佔有越來越重要的影響。根據Gartner公司提供的數據，截至到2015年將有440萬的IT工作來支持大數據，僅美國就會有190萬的IT工作產生。看看我們列出的排名前20位的大數據職位及其職責列表。

首席數據官Chief DataOfficer
職責：
a. 與行政人員，數據所有者和數據管理員共同為內部和外部的客戶創建數據管理策略並且實現數據的准確性和制定工作流程的需求目標。
b. 引導EIM程序，業務數據管理員和數據服務供應商提供數據管理活動。
c. 建立數據政策，標准，組織並且督促EIM概念的組織成立。
b. 監督組織內的數據質量工作的監管，並且為不能被數據治理委員會解決的數據管理問題提供幾種治理。
e. 建立數據供應商管理策略，並通過CIO/CTO和IT組織的協調來監督完善EIM項目。
f. 領導創建程序的業務定義，數據管理目標和EIM計劃執行的原則。
g. 負責企業的信息/數據管理預算和數據相關的系統活動。

數據分析師Data analyst
職責：
a. 協調客戶和員工之間的關系，提供所有的數據分析和支持。
b. 對所有結果進行數據分析，並為客戶准備演講。
c. 對數據進行審核並且為客戶解決業務相關的問題。
d. 與工程和產品管理團隊進行協調，並確定所有交接的准確性，並准備好總結。
e. 進行數據分析並且傳遞給終端客戶。
f. 監督所有的客戶問題，並為經理和主管的協調和交接提供幫助。
g. 監督和管理所有和客戶發票並且對所有的支付問題進行及時的評價。
h. 管理客戶發票的所有數據，並提供公司的指標。
i. 監督並解決所有客戶的發票數據問題，並和各供應商協調和管理所有以前的平衡合作關系。
j. 管理所有的數據消耗異常狀態，確定數據的漏洞後准備相應的決議。
k. 監督流程管理工具，並確保遵守所有周期的指導方針。
l. 維護和管理發票文檔庫，並解決所有問題。
m. 執行內部設計和准備所有的發票，並確定更進流程的質量。

大數據觀察員Big DataVisualizer
職責：
a. 通過可視化軟體給商務提供價值增值分析來指導分析和借鑒分析帶來的影響，綜合成清晰的溝通。
b. 理解數據如何在不同的系統中運作來提供有關要求來確定正確的數據輸入組織報告/分析。
c. 與數據質量團隊之間緊密合作，以確保數據的完整性。
d. 發展業務需求為報告流程去推動功能規范化。
e. 在業務和跨職能團隊的合作下，完整地記錄報告流程和系統。
f. 收購，管理和文檔的數據（包括地理空間數據）。
g. 與客戶/客戶服務團一起進行工作計劃，並進行數據分析。
h. 參與提案撰寫，客戶交付成果和研究論文。
i. 對數據、GIS數據分析創建可視化從而列入建議書，報告，論文和多媒體項目數據。

大數據解決方案架構師Big DataSolutions Architect
職責：
a. 對Hadoop解決方案的整個生命周期進行引導，包括需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署。
b. 在一個團隊中，設計並卡發開創性大規模集群的數據處理系統提供了技術和管理的領導。
c. 幫助Xtremeinsights客戶指定戰略，最大限度地發揮數據的價值。
d. 幫助Xtremeinsights在大數據空間通過促進白皮書，技術評論對社區建立思想領導。

大數據工程師Big DataEngineer
職責：
a. 收集和處理大規模的原始數據（包括腳本編寫，網頁獲取，調用APIs，編寫SQL查詢等）。
b. 和我們的工程團隊密切合作，並以驚人的創新和演算法與我們的生產系統相結合。
c. 將非結構化數據處理成適合分析的一種形式，然後進行分析。
d. 根據所需要的和專案分析商業決策。

大數據研究員Big DataResearcher
職責：
a. 從多種關系資料庫中提取數據，操作，使用定量，統計和可視化工具研究數據。
b. 告知適當的建模技術的選擇，以確保使用嚴格的統計過程的測試模型進行開發。
c. 建立和維持有效的流程來驗證並更新預測模型。
d. 分析，建模，預測衛生服務的利用模式/趨勢和創造能力來為醫療保健服務模式模擬假設的情景。
e. 與內部業務，分析和數據戰略合作夥伴共同合作，從而提高效率，為核心的軟體產品增加預測模型的適用性
f. 幫助管理分析的創新性，形成的見解，主張整合新概念到現有的客戶端工具中，幫助翻譯即席分析到可擴展的軟體解決方案。

數據倉庫管理員Data warehousemanager
職責：
a. 指定並實施信息管理策略。
b. 協調和管理的信息管理解決方案
c. 多個項目的范圍，計劃和優先順序安排
d. 管理倉庫的各個方面，比如數據外包，移動，質量，設計和實施。

數據架構師Data architect
職責：
a. 通過採用最佳實踐和工具，包括SOL,SSIS,SSRS和OLAP來設計資料庫，數據模型，ETL過程，數據倉庫應用和商業智能（BI）報告。
b. 根據現有的標准和准則來提供高品質（DA）的相關結果，包括ETL過程，數據倉庫設計和數據系統的改進。
c. 通過提供對數據倉庫的方法和途徑的建議解決程序（DA）的相關問題與業務分析師和技術團隊。
d. 分析（DA），相關業務需要，可與項目工作人員對（DA）的發展未來做出決定和建議。

資料庫管理員Database manager
職責：
a. 提高資料庫工具和服務的有效性。
b. 確保所有的數據符合法律規定。
c. 確保信息得到保護和備份。
d. 與工作團隊做定期報告。
e. 監控資料庫性能。
f. 改善使用的技術。
g. 建立新的資料庫。
h. 檢測數據錄入程序。
i. 故障排除。

商業智能分析員Businessintelligence analyst
職責：
a. 就工具，報告或者元數據增強來進行傳播信息。
b. 進行或協調測試，以確保情報的定義與需求相一致。
c. 使用商業智能工具來識別或監測現有和潛在的客戶。
d. 綜合目前的商業只能和趨勢數據，來支持採取行動的建議。
e. 維護或更新的商業智能工具，資料庫，儀錶板，系統或方法。
f. 及時的管理用戶流量的商業情報。

數據倉庫分析員Data warehouseanalyst
職責：
a. 了解企業用戶的需求信息，並將其傳送到數據倉庫團隊的其他成員。
b. 指導並實施面試任務。
c. 指導並收集采訪資料。
d. 協助DW數據分析師分析現有的報告並確定整合指標。
e. 指導資料庫需求文件的准備。
f. 協助數據分析師測繪任務。
g. 分析現有的報告。
h. 引導業務指標的鑒定和文獻。
i. 在合適的資源系統專家的指導下確定系統的記錄。
j. 幫助識別潛在的數據來源，資料庫。
k. 負責數據採集過程的試驗和實施。
l. 擔任ETL和前端程序員的顧問。

數據建模師Data modeler
職責：
a. 為標准命名約定和編碼實踐指定最佳的訓練方案，以確保數據模型的一致性。
b. 推薦在新環境中的數據模型的重復使用機會。
c. 對資料庫和SQL腳本執行的物理數據模型進行逆向工程。
d. 評估數據模型和物理資料庫的差異和矛盾。
e. 驗證業務數據對象的准確性和完整性。
f. 分析數據相關的系統的挑戰，並提出相應的解決方案。
g. 根據公司標准制定標準的數據模型。
h. 對系統分析員，工程師，程序員和其他人在項目的限制和能力，性能要求和介面進行指導。
i. 審查修改現有軟體，以提高效率和性能。

資料庫開發員Databasedeveloper
職責：
a. 設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統。
b. 優化資料庫系統的性能效率。
c. 准備設計規范和功能單證的分配資料庫的項目。
d. 對資料庫系統進行空間管理和容量規劃。
e. 建立資料庫表和字典。
f. 參與資料庫設計和架構，以支持應用程序開發項目。
g. 執行數據備份和檔案上定期。
h. 測試資料庫，並進行錯誤修正。
i. 及時解決資料庫相關的問題。
j. 制定安全程序，以保護資料庫免受未經授權的使用。
k. 評估現有的資料庫，並提出改進建議的執行效率。
l. 開發用於資料庫設計和開發活動的最佳實踐。

門戶網站管理員Portaladministrator
職責：
a. 制定所有門戶網站的布局和維護網站的所有功能。
b. 監督所有頁面內容，並提供給所有工作人員和外部組織的幫助。
c. 整合新的技術體系為門戶和網路管理員的協調工作。
d. 維持對所有門戶項目的現狀，並協助解決新的和現有渠道的所有問題和自動化的所有進程。
e. 在所有配置進行測試和升級過程中，實現所有的目標，並保持對所有門戶環境的新技術維護。
f. 確定網站的所有長期目標，並根據指引，建議改進所有內容。
g. 保持高效的門戶網站的文檔系統，並協助安裝所有Web中心互動系統。
h. 分析所有系統的升級和應用程序，並確保遵守所有計劃要求，設計了新的門戶網站所有的解決方案，並協助解決所有的生產問題。
i. 監測和分析所有門戶網站的系統指標，並保持最佳性能。
j. 與管理人員和社區成員協調落實各項業務活動，並確定所有的web伺服器配置。
k. 管理和配置所有的門戶應用程序。
l. 保留所有門戶網站的市場和不斷變化的行業知識。
m. 對全業務運營提供支持，並確保所有的利潤優化。

資料庫管理員Databaseadministrator
職責：
a. 選擇合適的軟體和硬體
b. 管理數據安全和隱私
c. 管理數據完整性
d. 數據備份
e. 資料庫恢復
f. 優化資料庫性能
g. 提高查詢處理性能

首席數據分析師Chief DataAnalyst
職責：
a. 為一部分的基礎整體研究程序員開發新的分析項目
b. 團隊的其他成員來提供技術投入研究項目的發展。
c. 為分析員提供大型調查的收集，編制和分析。
d. 在適當的時候使用Excel，SPSS或者STATA和先進的技術進行統計分析。
e. 對政策專家，相關的投資方和學者進行基礎的增長。

業務系統分析員Business SystemAnalyst
職責：
a. 確定通過研究業務職能業務目；收集信息；評估輸出要求和格式。
b. 設計通過分析要求的新的計算機程序；構建工作流程圖和示意圖；研究系統的能力；書寫規范。
c. 提高通過研究當下實踐系統進行設計修改。
d. 通過識別問題來對控制提出建議，提高寫作流程。
e. 通過定義項目里程碑，階段和要素來形成項目團隊，建立項目預算。

數據挖掘分析師Data mininganalyst
職責：
a. 對優先考慮的賬戶進行統計分析，從而最大限度的成功化。
b. 與主管或客戶端溝通行動計劃，並找出需要改進的地方。
c. 執行戰略數據分析和研究，以支持業務需求。
d. 找准機會從而通過復雜的統計建模提高生產率。
e. 瀏覽數據來認准機會並提高業務成效。
f. 指定業務流程，目標和戰略的理解，以提供分析和解釋。
g. 通過內部討論的理解，在適當情況下獲得業務需求和必要的分析。

數據策略師Data strategist
職責：
a. 定義大數據戰略，包括設計多階段實施路線圖。
b. 獨立工作，或作為一個團隊的一部分，設計和開發的大數據解決方案。
c. 異構數據的數據錯誤，探索和發現新的見解。
d. 知道分析，架構，設計以及數據倉庫和商業只能解決方案的發展。
c. 指導年輕的團隊成員。
f. 協助業務開發團隊提供售前活動和招標書。
g. 幫助評估和計劃項目。

業務數據分析師Business DataAnalyst
職責：
a. 與關鍵投資者的業務分析師和高級管理人員緊密合作，了解他們的經營策略和問題，確定研究需求，幫助設計實驗，並根據結果提出建議。
b. 通過客戶細分，從多個來源的定量和定性派生的發展和應用進行影響的決定。
c. 調整利益相關者和分析師對如何使用研究和分析的想法，以支持業務計劃和戰略的優先試圖（分析路線圖）。
d. 傳動復雜的分析項目，需要分析或利益相關者從開始到結束之間的多團隊協作。
e. 有效地管理多個在建設的項目，確保目標和時間獲得滿足。確定在短期和長期間的權衡和平衡所有投資者的需求。
f. 領導和參與業務討論，提供意見，需要的時候進行一些變革。
g. 關鍵指標與解釋器的討論，推測並提出行動。
h. 與業務夥伴的投資者在制定和優先的業務問題上考慮短期和長期的潛在影響，解釋結果，量化的機遇，並提出了一個觀點合作數據的專家來執行分析操作。
i. 在企業領導的重視下積極主動地帶來新的商機。
j. 知道分析師和股東對事物的知識和流程上，確保它們是可重復的，可持續的和可擴展的。
k. 在所有階段上與多個項目組合作。

Ⅳ 學完大數據分析師出來工資多少

那就看你有多少經驗了，還有能力
剛入門的，大概三四千
有七八年工作經驗的，兩萬也輕松拿到

Ⅵ 大數據時代熱門職業有哪些

大數據時代熱門職業方向有：

（1）演算法工程師，演算法工程師逐漸朝向人工智慧的方向發展。
（2）商業智能分析師，使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。
（3）數據挖掘工程師，數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。
（4）咨詢顧問、網路工程師、移動應用開發工程師等。

Ⅶ 如何成為大數據分析師進階指南

大數據分析師負責了解海量數據集中揭示的趨勢和見解。公司通常聘請大數據分析師來幫助您做出決策或改善業務實踐。本指南逐步介紹了成為大數據分析師的必要步驟，並包含詳細的職位描述，薪資信息和未來的職位前景。

什麼是大數據分析師?

大數據分析師可以獲取數據並使用它來幫助公司做出更好的業務決策。大數據分析師獲取有關特定主題的信息，然後進行解釋，分析並在綜合報告中提出發現。許多不同類型的企業使用大數據分析師來幫助收集和分析數據。作為專家，經常需要大數據分析師使用他們的技能和工具來提供有競爭力的分析師並確定行業內的趨勢。

大數據分析師類似於數據科學家，但通常不負責創建用於數據發現和採集的演算法。大數據分析師通常不會發現自己創建數據項目，而是使用現有工具，系統和數據集來解決特定的業務任務。兩種職業都有一個共同的目標：發現如何使用信息來回答問題和解決問題，從而為其業務/行業造福。

大數據分析師做什麼?

大數據分析師將數字，趨勢和軌跡轉化為可消化和可訪問的信息。企業收集數據(即銷售數據，庫存，市場研究，利潤率，物流和運輸成本)。大數據分析師的工作是獲取數據並將其用於幫助公司做出更好的業務決策。通常，大數據分析師的主要目標是解決使公司付出代價的問題，並幫助制定擴展業務的決策。

大數據分析師的基本工作職能包括：1)估計市場份額;2)為市場確定新材料的價格;3)降低運輸成本;4)銷售時間和5)弄清楚何時僱用或減少勞動力。

大數據分析師負責收集，處理和分析數據。大數據分析師使用系統的技術，標准公式和方法來分析相關信息。然後，他們通常會准備報告，詳細說明其分析結果。

大數據分析師可能會執行基本統計信息，例如特定時間段內特定產品的變化和平均值。他們還可以預測產量並解釋一組連續數據的潛在頻率分布。他們在完成任務時會使用標準的收集，分析和報告方法。大數據分析師始終保護組織的數據，確保數據結果產生一致的，可重復使用的指南。

大數據分析師職位描述

1、找出正在詢問的問題，並找出是否可以用數據回答這些問題。

2、通過收集和分析數據以及設計報告來確定技術問題。

3、確定新的數據來源和方法以改善數據收集，分析和報告。

4、收集，分析和報告數據以滿足業務需求。

5、區分趨勢和模式。

6、以全面，可重復的方式報告數據。

成為大數據分析師所需的技能

像業務分析員一樣，數據分析員通常擁有精通的技術技能，並具有豐富的行業知識。他們對組織的各種資料庫和數據源之間存在的關系有完整的了解。他們使用復雜的查詢語句以及高級資料庫工具和技術來獲取信息。

分析技能：大數據分析師處理大量數據，包括：事實，數據和數字分析。他們需要查看數據並進行分析以得出結論。

溝通技巧：大數據分析師介紹他們的發現，並將數據轉換為易於理解的文檔或報告。他們需要清楚地書寫和說話，並能夠將復雜的想法傳達為易於理解的術語。

批判性思維：大數據分析師必須查看數字，趨勢和數據，以便得出結論。

注意細節：數據准確。數據分析人員必須確保自己的分析專心以得出正確的結論。

數學技能：大數據分析師需要數學技能才能處理數字數據。

技術技能/工具：大數據分析師必須具備許多技術技能和計算機程序才能熟練掌握。其中一些包括：SQL，XML，Javascript，R，Python，SAS，Hadoop和其他機器學習程序。

大數據分析師薪水

大數據分析師的平均工資為每年57,261美元。影響工資的因素有很多，包括學歷，工作經驗，證書和專業組織的參與度。在擔任該職位的前五到十年中，薪水有所增加，但是任何其他經驗對薪資影響不大。一旦擁有超過10年的職業經驗，大多數人就會從事其他工作，例如數據工程師，數據架構師或數據科學家。

大數據分析師工作前景

從2014年到2024年，包括大數據分析師在內的計算機和信息研究科學家的就業人數預計將增長11%，快於所有職業的平均水平。計算機科學家可能會享有出色的工作前景，因為許多公司報告稱很難找到這些高技能的工人。許多公司仍在努力全力解決人才短缺問題，並希望在今年趕上其他市場時看到更多的團隊加入。

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