女生去英国读研学商业分析好就业吗? 北大核刊最新版2020

时间:2021-12-05 04:35:28 作者:admin 84076
北大核刊最新版2020

女生去英国读研学商业分析好就业吗?

谢邀,这样看三方面的情况:

第一:所读的大学的专业水准,越是排名靠前的大学越容易就业;

第二:要看导师的水准,导师如果在这个领域有一定的资源和影响力还是有点帮助的,虽然并不是起决定性作用。

第三:个人能力,其实这才是关键。无论哪个大学毕业,如果自己能力不强,一切都是白搭。

大数据和商业分析相比,哪个前景好?

BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。BD大数据(Big Data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。(参见百度百科)

大数据分析与BI商业智能一定程度上可以相互融合,BI中包含一些企业内部的数据分析,大数据分析中有一种体现为BI商业智能,企业可根据不同发展阶段,使用不同方案。初期阶段通常推荐通过MDM(主数据)、BI来做数据治理分析。所谓大数据分析,顾名思义是对海量数据进行分析,多用于行业、产业、国计民生、社交网络数据,但当前对于绝大多数企业而言,应用集成、数据治理、业务整合都没有做好,甚至信息化系统还存在缺失的情况下,大数据建设对于企业来说显然是为时尚早。

BD大数据涉及的技术更庞杂一些,从4V规模性(Volume)、多样性(Varity)、高速性(Velocity)和价值性(Value)四个方面要求:数据的采集渠道、工具更加多样;加工、存取、处理速度也更快,且海量数据要求存储模式也发生巨大的改变,其中,MPP跟Hadoop是两种典型模式,前者更方便,尤其是对于T/P级没有问题,如果数据量级更大就绕不开Hadoop了。大数据面对的数据格式:格式化、非格式化、半格式化都有,需要涉及更多技术数据处理手段,比如:语音识别、图像识别,以及一系列高级的算法。这些都要求大数据建设需要更高端的人才储备。

对于企业而言数据治理项目、建数仓,对生产、经营、管理数据进行沉淀、加工、分析,在数据量的逐渐增多之后,迁移到基于MPP技术(比如:GreenPlum)数据存储分析平台上,这是一个最佳路径。毕竟,企业内部的生产、经营、管理数据的价值密度,比不同渠道采集过来的所谓大数据价值密度要高很多,做BI或者准大数据项目建设的投入产出比大数据项目建设也要高很多、成功率也相对较高。

至于说两者的前景,两个前景都很好,但如果对于问这个问题的朋友,我建议从数仓、数据治理、BI入手学习,然后再慢慢择机进入大数据领域,练拳不练功到老一场空,到时大数据的落地路径、工具方法、生态体系等也会更加成熟,现在仍有喧嚣没有落下来。

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