¿Cuál es la diferencia entre desarrollo de big data y análisis de datos?
1. Diferencias técnicas
Los puestos de desarrollo de Big Data tienen ciertos requisitos de capacidad de codificación y capacidad de ingeniería, lo que significa que es necesario tener cierta capacidad de programación y cierta capacidad de lenguaje. la capacidad de resolver problemas.
Debido a que el desarrollo de big data implicará muchas cosas de código abierto, y las cosas de código abierto tienen muchos inconvenientes, es necesario poder localizar y resolver problemas rápidamente. Si es de base cero, es adecuado. tener una cierta base de desarrollo. Entonces podrás dominar rápidamente cosas nuevas.
Si se trata de un puesto de análisis de big data, en términos de negocios, debe poder comprender, comprender y dominar rápidamente el negocio, detectar cambios en el negocio a través de datos y tomar decisiones comerciales a través de análisis de datos.
Técnicamente es necesario tener ciertas capacidades de procesamiento de datos, como el uso de algunos scripts, consultas a bases de datos SQL, el uso de execl, sas, r y otras herramientas, etc. A nivel de herramienta, el alcance de los cambios es relativamente pequeño, principalmente la capacidad de comprender el negocio.
2. Diferencia salarial
Como "panda gigante" entre las profesiones de TI, se puede decir que los ingresos y beneficios de los ingenieros de big data están en la cima de la categoría. Entre la contratación nacional de TI, comunicaciones e industria, el 10% está relacionado con big data, y la proporción sigue aumentando.
En Estados Unidos, el salario medio anual de los ingenieros de big data llega a los 175.000 dólares. El salario de los ingenieros de desarrollo de big data es relativamente alto en las ciudades de primer nivel y en las ciudades de desarrollo de big data.
Análisis de big data: el análisis de big data también es un puesto técnico de altos ingresos y el salario no es mucho mejor. Además, podemos ver que el salario de los talentos con 3 a 5 años de experiencia técnica puede ser mayor. llegar a más de 30K.
3. Almacenamiento de datos diferente
El análisis de datos tradicional tiene una cantidad menor de datos y es relativamente más fácil de procesar. No es necesario pensar demasiado en el almacenamiento de datos. Los datos involucrados en big data tienen las características de masividad, diversidad, alta velocidad y variabilidad. Por lo tanto, se requieren herramientas de almacenamiento especializadas.
4. Los métodos de extracción de datos son diferentes.
El análisis de datos tradicional generalmente utiliza extracción o recopilación manual. Frente al big data, la inteligencia artificial ya no puede lograr el objetivo final, por lo que se necesitan más tecnologías de big data para lograr la extracción de datos final, como los rastreadores.