最近有同学拿到大厂大数据研发岗，年薪35万，咨询涛哥后期如何发展，大数据方向钱途。作为前某大厂大数据技术委员会通道评委，今天跟同学们讲讲大数据岗位未来的路怎么走？大数据在大厂有什么用?在当今数字化时代，大数据已经成为国家发展战略的重要组成部分，越来越多的国家开始重视大数据的价值和作用，国家也在近期成立了国家数据局，可见对大数据产业的重视程度。大数据技术对互联网的业务有非常广泛的应用，可以说互联网大厂的各个业务都离不开大数据技术的支撑。常见的一些场景如下： 个性化推荐系统：互联网平台通过收集用户行为数据、兴趣爱好等信息，统一脱敏后，运用大数据分析技术，为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验和平台的黏性。搜索引擎：搜索引擎通过分析网页、文本、图片等数据，提供快速、准确的搜索结果，为用户提供高效的信息检索服务。在线广告投放：通过大数据分析用户的搜索、浏览、购买等行为，为广告主提供精准的广告投放服务，提高广告的转化率和效果。电商平台：电商平台通过大数据分析用户的购买行为、偏好等信息，为用户提供个性化的商品推荐和购物体验，提高用户满意度和平台的销售额。社交网络：社交网络通过大数据分析用户的社交行为、兴趣等信息，为用户提供个性化的社交服务，促进用户之间的交流和互动。 物联网：物联网通过连接各种设备和传感器，收集大量的数据，并通过大数据分析技术，为用户提供智能化的服务，提高生产效率和生活品质。 总之，互联网的各类业务，一定会涉及到大量数据的采集，数据的治理，数据分析，各类数据系统平台等，这些能力已经成为一个业务的标配要求，大量需求就会带来大量的人才岗位需求，这也是大数据岗位招聘较活跃的原因。大数据开发岗位主要做什么?数据平台的建设数据平台的建设，主要包括数据采集系统，如何实现数据快速的采集。数据传输系统，实现数据高效快速的传输，保障数据的高效，安全，不丢不重等核心能力。数据计算系统，解决数据不同实效性下的计算问题，比如实时计算，批量计算等。数据存储系统，解决数据高效存储查询问题，如数据分布式存储，丢失坏块自迁移等核心能力。数据调度系统，解决数据任务复杂调度问题，确保复杂数据流自动化稳定运行。数据治理系统，解决数据标准，元数据，数据血缘，数据脱敏加密等一系列数据管理的能力。有了完备的数据平台能力，就具备了数据从采集，治理，计算，存储，调度等全生命周期的处理能力。数据内容建设有了平台，通常会结合业务实际的数据及场景，来完成数据内容的建设，这里面会涉及到数据建模，数据仓库等数据技术，确保数据内容的标准化，模型的合理性及数据安全性等，达到对数据的高效管理和挖掘。未来怎么走？专业技术线数据架构专家聚焦数据内容建设，熟悉数据仓库及数据治理的核心技术，能对企业或业务完成数据体系的快速架构设计，比如银行存取款业务，涉及近百种数据，如何构建完整的数据全生命周期管理，模型构建，数据指标体系搭建，数据挖掘，数据应用等，数据架构高效支撑银行各类数据智能应用。数据平台专家负责各类数据系统的架构，根据业务实现数据平台的快速架构，比如推荐系统实现亿级别用户实时点击推荐。背后大数据平台需要支撑用户实时数据采集，数据实时处理，计算，查询历史偏好，挖掘，通过服务推荐给用户，整个过程需要在10毫秒内完成。类似各类业务数据平台的架构设计。数据产品经理根据业务需求，设计大数据产品，这类产品一定需要有技术背景的，基本都是技术转产品。优秀的数据产品经理：比较稀缺，属于既懂技术，也懂产品和业务的多维人才。数据方案架构师常见于B端场景，根据客户的实际情况，帮助客户制定完整的大数据方案，以及后续的方案落地全流程，帮助客户大数据业务方案顺利落地及交付。业务线怎么走?C端发展互联网业务本质是信息业务，所有业务离不开数据的支撑。几乎每个事业部都会有自己的大数据部门，团队规模在百人以上。在中台盛行的前些年，公司级的数据中台能达到大几百人规模。同学们在c端业务深耕是一条比较稳的路线。B端发展近些年全行业数字化转型，大数据是必备能力。大量数据智能企业雨后春笋般出现。这些企业为各行业数字化转型提供工具平台，数据治理，数据内容产品。提升企业数字化转型的效率。很多同学投入在B端市场，用技术解决企业大数据问题。也是一条长久发展之路。传统企业也有不少同学在互联网积累了多年经验，带着较先进的技术，进入传统企业，负责数字化转型或数据智能系统的研发，会被传统企业当做技术香饽饽。数字化转型，未来不转型必死已经是全行业企业共识。机会很大。涛哥做过的经典案例作为互联网的老兵，经历了很多经典的大数据案例，背后大数据的技术为业务的实现提供了巨大的支撑作用，带来了巨大的收益，我们使用大数据技术实现了对于用户的各类操作数据，访问数据，经过脱敏后，用于对用户的偏好进行分析，提供看了又看，买了又买的功能，获得了巨大的成功，商品购买及转换各项指标实现了几倍的增长。我们使用大数据技术实现了对于用户位置数据的实时采集，计算，分析，基于海量大数据的计算和分析能力，创新性的实现了对于全国麦当劳店铺周边实时人流的优惠券推送活动，为线下麦当劳的店铺的即时消费带来了巨大流量，提出了一种创新性的线下广告模式。我们基于全国各地的信号系统数据，车流数据，导航数据，实现了路口信号灯倒计时的实时准确挖掘，为交通的拥堵缓解和出行体验带来了颠覆式创新，背后是大量数据工程技术的支撑。 对于已经来临并爆发式发展的AI时代，背后同样需要大数据技术体系的支撑，为AI模型的训练提供大量数据处理，计算，分析，存储，治理等核心能力，有了大数据提供的数据，算力，结合AI的算法才能形成最终的大模型能力。可见大数据技术已经成为了基础设施型的核心数据。涛哥建议作为新人，鼓励大家进入大数据职业领域，在职业的深度和广度上均具有很强的扩展性， 薪资待遇也是属于TOP级别的，同学们结合自己的背景和特长，选择大数据领域合适的职位，提前储备相关技术，为顺利进入大数据领域做好准备！ 大数据技术栈是复杂的一套体系，会涉及大量的技术点，在这里为大家整理了一份大数据技术栈的技术脑图，供大家参考学习。我是涛哥，曾任某互联网大厂技术总监，十年面试过500人，培养新人超百人。24年目标帮助1000人求职和成长。