工作3年，月薪20k+的大数据开发人员，突然说我不想只做Hadoop、Spark、Flink层面的技

工作3年，月薪20k+的大数据开发人员，突然说我不想只做Hadoop、Spark、Flink层面的技

“不管国内或全球“新冠”疫情有多严重、还得持续多久，我只想先保住我的工作，如果降薪，我也能在短时间找到待遇更好的下一个东家”。——《大数据就业特训营》23期学员李斌2014年做大数据培训至今，已有5年之多，可以说大数据技术的发展变化速度之快，用“突飞猛进”来说毫不夸张。就单从计算引擎领域的发展来说，2014年之前，想必都还在使用MapReduce来做离线计算，速度虽然慢，但能处理TB级别的数据规模，还是相当兴奋的。2014-2018，Spark以其基于内存计算，速度更快等优势强势入场，大部分大数据人员又一窝蜂的转向Spark及其生态体系的开发。2017至今，随着实时应用场景的需求扩大，Flink以其真正的实时计算终于在沉默中爆发，人们又开始转向Flink及其生态体系的开发。那么，数据人下一步可能转向的领域在哪里？是什么呢？大批往期学员是这样说的 “我不想只做Hadoop、Spark、Flink层面的技术开发，我想深入到数仓体系构建、数据资产管理等核心领域”。我也在想，随着Hadoop、Spark、Flink开发人员越来越多，企业对数据资产管理的重视程度越来越高、企业数据化转型的要求越来越迫切，围绕数据资产管理的大数据开发将注定会成为一个新的方向，这个方向也将会发展更持久、能力要求更高、薪资待遇更好、发展前景更优。借此机会，结合企业真实应用场景为大家梳理出“5大体系11步流程，掌握打造数据中台数据资产管理平台方法论”。

打造数据资产管理平台，做到“家底清、底数明”

五大体系十一步流程，逐步打造数据资产池

第1步：业务数据盘点，理清数据台账

第2步：数据接入，灵活的多源异构数据接入与存储

第3步：数据勘探，精准定位数据质量问题

第4步：数据预处理，清洗脏数据

第5步：数据标准体系

第6步：数据标准化

（1）数据标准体系落地

（2）数据标准化效果对比

第7步：数据仓库建设，标准规范、数据集中、面向业务

第8步：数据加工处理，逐步贴近业务需求

第9步：元数据管理，数据信息的导航图

第10步：数据资源目录，让平台数据不再是黑盒子

第11步：数据开放共享，实现数据能力共享

全域数据安全屏障，真正实现管的了控得住

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。