先说,答案是肯定的,但一定要记住三要三不要。
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要 重点研究每个业务指标的用途,也就是谁用它干什么;
不要 太迷恋指标加工的ETL逻辑,因为在日渐SQL化的计算引擎技术下,指标提取不是难点
要 重点研究数据是怎么组成的,也就是主题建模方法;
不要 太在意数据集的大小,因为在hadoop分布式存储技术下,规模不是要害。
要 尽可能的离数据治理近,这有机会让你通览全局,还便于跳槽平移;
不要 太青睐报表开发,因为数据可视化在BI工具一大堆下的现状下,价值太卑微。
大数据生态技术架构在当今世界的数据驱动时代中扮演着重要的角色,并且仍然具有广阔的前景
用几个点来阐述一下
尽管大数据领域面临一些挑战,如数据隐私和安全性、技术复杂性和数据治理等,但随着技术的不断发展和创新,大数据仍然具有广阔的前景和无限的潜力。对于那些具备相关仅能和专业知识的人才来说,大数据领域提供了丰富的职业机会和发展空间。