针对大数据机会的 5 大技能升级-优快云博客

随着大数据技术的发展，企业和组织正逐步转向更快捷的数据处理方法。未来的数据处理将更加注重实时性和灵活性，减少对传统数据仓库的依赖。为了抓住这一趋势带来的机遇，IT专业人士需要掌握一系列新技能，包括使用新的大数据分析工具、精通Java编程、了解市场营销和业务基础知识、具备基本的统计知识以及掌握如何整合来自不同来源的数据。

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概况：公司将可能花费更少的时间和资金来定义、清理和管理数据和数据仓库结构。相反，他们会将更多时间用于确定如何迅速采集、验证和使用数据，所以这些是需要掌握的技能。

“如今，DBA 和其他 IT 人员花费了大量时间来创建多维数据集并将数据填入它们之中，” IBM 的 IBM InfoSphere Streams 产品经理 Roger Rea 说。“这一现象即将改变。在未来，无需读取数据，进行转换，然后进行加载，您将在查询时尽可能快地加载并转换它。这种新方法更加敏捷，但它意味着我们思考数据的方式的转变。它与依据传统的关系模型来管理数据有很大区别。”

您如何准备抓住新的机会？请考虑以下技能升级：

学习使用新的大数据分析

一些专家预测，数据挖掘软件（比如 BigSheets —— IBM InfoSphere BigInsights 中使用的类似电子表格的界面）将使 IT 专业人员和业务分析师可以更容易地分析大数据。熟悉这些工具和它们的功能可能将为各种 IT 领域的员工带来益处。

在 Java 编程和相关脚本工具中熟练地开发

许多用于处理大数据的程序（比如 Hadoop 和 MapReduce）都是基于 Java 的，所以了解如何使用 Java 编程是一项重要技能。如果您已经熟悉 Java，您可以开始学习 Hadoop 上的在线教程或图书。

了解市场营销和业务基础知识，关注如何使用新数据来源

亲和力计划（affinity programs）通过挖掘客户呼叫中心数据和 Twitter 提要等不同资源，探索影响客户忠诚度的复杂因素。理解如何使用不同的数据来源并将它们应用到这些业务问题中，将变得对各种职位（从市场营销到 IT）更加重要。

基本理解统计知识

分析软件的核心是统计基础知识。了解人口、采样和统计意义的基本知识，将有助于您理解有哪些可能性，更好地理解和解释结果的含义。最佳的学习途径是市场营销和业务运营统计课程，这些课程中的材料更可能被迅速应用。

了解如何组合来自不同来源（尤其是公开来源）的数据

大型数据集的强大用途在很大程度上来源于将专门信息（比如公司收集的销售数据）与公开的数据来源（比如地图信息或政府数据）相结合。只要知道哪些数据可用，常常就会激发关于组合这些信息的可盈利方式的新想法。