大數據就業一般工資多少(大數據就業一般工資多少錢一個月)

來源：整理時間：2022-11-30 08:46:55 編輯：上海天氣手機版

原因在于，大數據應用服務商即使能獲得用戶數據，也極其有限、極其不全面。以城市交通信息為例，此類通常掌握在20余部門手中，方案商幾乎不可能全面融合此類數據。而基于不全面的、錯誤的數據源，也就不可能推導出正確，有決策價值的結論。

做大數據真的能賺錢嗎?

當然，基于局部數據，也仍有可能建設出經典的大數據案例。但大數據項目真的賺錢嗎?未必。在諸多大數據企業中，融資進度大多在B輪和C輪之間，尚沒有一家企業完成D輪融資。也就是說，距離賺錢尚早。

而細分技術領域，首先，大數據工具類企業業務模式相對簡單，其只是產業鏈中的一環，實現盈利相對容易。其次，大數據平臺型企業，其盈利模式比較復雜。單純依靠銷售大數據平臺幾乎不可能產生經濟效益，而基于不同的業務出身，其業務模式又可分化為三個流派，一類企業希望以大數據平臺帶動底層硬件產品銷售;而另一類企業，通過提供支持標準的SQL接口，依靠提供數據服務實現盈利。當然，第三類企業比較“野蠻”，希望通過數據，或基于用戶數據的服務直接變現。

而除此之外，業務模式更為“枯燥”的是大數據應用類企業。通常行業方案商的大數據業務范疇包括：數據獲取、整合、治理、應用和展現等，其中尤以數據治理最苦最累，在大數據項目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度學習能解決此類問題，基本還屬于紙上談兵的階段。

問題由此而來，臟活累活總還是要有人干。配備10名數據科學家不能算多吧!月薪1萬元要也不算苛刻吧!如此算下來，稍有實力的方案商大數據部門，年均人力成本就應在250萬元以上。250萬元?要做多少大數據項目，而且前提是要保證每個項目間要有很好地時間銜接，還要保證每個項目的能力需求都要與數據科學家的專長技能相匹配。

同時，與云計算不同，云計算考驗方案商純IT方面能力，而大數據項目則需要方案商數據科學家與行業團隊，以及用戶業務專家緊密結合，合作建立基于應用場景的數據分析模型。由此，每個項目的成功均需具備“天時、地利、人和”。也就是說，單個大數據項目的定制化程度相對較高，達到50%~40%，項目間很難具有可復制性，方案商也因此較難建立成熟的大數據項目盈利模型。

但最后還需說一句，形容中國大數據產業為“蒙面狂奔”，也許言過其實，但諸多桎梏確實擺在眼前。不管是依靠數據服務，還是行業應用定制，中國大數據產業仍需極大的人力消耗，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是現狀，也是必然階段，但衷心希望中國大數據企業再“狂奔”一兩年之后，面紗終能被一縷清風揭去

6. 大數據工資待遇一個月多少錢

現在大數據的話，就業崗位和就業薪資還是不錯的，而且現在的市場對大數據也很友好，現在大數據專業的就業前景很不錯，一方面企業對大數據人才需求大，另一方面國家也在大力度的支持大數據的發展，有很多工作了幾年，想在職提升或者是轉行的，有很多都選擇了尚學堂的線上課程，百戰程序員學習，因為在自己的話，辭職去學，也很冒險，很多基本都是參加的線上學習，而且現在市場線上教育已經成趨勢，現在的工作各方面待遇很可觀，這里的管理制度還是相對較為嚴苛的，老師會關注各個學員的學習狀態，還有專業的職業素養課和就業指導課，教學及就業質量比較靠譜。也有免費的資料可以學習，也可以先看看免費的資料再做決定。

大數據崗位匱乏，正處風口，我國大數據人才需求達到180萬，目前只有不到30萬人，人才缺口還將進一步擴大。在IT技術中，有不少技術因為人才的飽和，就業競爭力已經相對較大。而大數據的人才需求正處于供不應求的狀態，人才的緊缺決定了大數據職位薪資水平，平均8K起步。而從工作經驗來看，69.1%的企業對求職者的要求是經驗不限，這對于正在需求工作，特別是應屆大學生而言，無疑是千載難逢的機遇，當下是學習大數據黃金時間點。

目前國內大數據工程師工作領域大致可分為四類：①數據開發工程師：負責數據接入、數據清洗、底層重構，業務主題建模等工;大數據整體的計算平臺開發與應用;?②數據分析師：在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢，商務智能，出分析報告。③數據挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習算法實現和分析。④科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新算法效率改進及未來應用。