至于哪些公司需要大数据人才，只要公司有数据量非常大的业务，都需要大数据人才，比如阿里巴巴、腾讯、百度、头条、美团等等互联网公司。目前国内大的互联网公司都有大数据相关岗位的招聘，同样，很多小的互联网公司其实也在使用大数据技术，所以你完全没必要担心大数据的就业前景不好。
企业数据化管理怎么做？
企业数据化管理是近几年受众多老板欢迎的新管理理念，毕竟最主要的是减少里企业的管理成本，提高了企业的业绩，对老板来说就是赚钱！这是最关键的原因。一套管理想导入企业当中，最大的阻碍不是金钱，而是最直接关联的受管理者——员工。记得有看过一则新闻，某公司因为想导入压迫式的管理方法，严重损害了员工的利益，导致全体员工罢工抗议，罢工近半个月，而后不得不搁浅。
可以看出，被管理者是不可忽视的重要因素之一！那近几年让老板和员工所接受的数据化管理它是怎么做的？什么又是数据化积分管理呢？我们一起解析：数据化积分管理简单的说就是用积分对人的能力、热情、综合表现进行量化排名，用积分作为员工的导向，引导员工往企业想要的结果方向去走，到达企业最终的 目的。那怎样做？第一步：根据每个岗位量化不同员工的工作，设置标准的积分规则，设置薪酬体系，跟积分挂钩，例如企业文化的考核：薪酬当中有一定的薪资是拿出来做企业文化考核，解决了企业墙上贴满标语而员工不为所衷的糗境，落实了客户第一等企业价值观，形成良好的企业氛围和文化，让企业拥有灵魂，助力去也走得更远更长，打造百年企业。
积分跟工资、奖金、晋升、涨薪等一切福利待遇挂钩，打造一切动作看积分，加工资看积分、涨薪资看积分、晋升看积分、年终奖看积分等良好的争分环境，让员工重视积分，主动挣积分，爱上积分。积分越高，其地位、荣誉、心理等得到的满足是金钱无法操作比拟的，真能操作也是成本大大的增加，增加了企业的管理成本，企老板将不堪负重。
大数据开发主要做哪些工作？
大家好，我是Lake，专注大数据技术、程序员经验、互联网科技见解分享。作为一个软件工程师，我个人目前从事的就是大数据方向。目前大数据可以分成很多具体的方向：大数据平台开发、大数据分析师(BI)、大数据运维、大数据处理(ETL)、大数据组件开发(偏大数据组件底层)。不同的工作方向，其工作内容还是有一定差异的，下面我来说下不同工作岗位具体的工作内容：大数据平台开发更偏向对整体数据平台功能性开发，比如离线计算平台、实时计算平台、算法推荐平台等等。
平时用的较多的语言是Java，其更偏向于Java开发。如果用户是上层用户，大数据相关组件作为最低层，大数据平台就桥接着用户和大数据组件，方便用户使用大数据组件的功能。大数据分析师(BI同学)更多的是对我们已有的线上数据进行价值分析，从相关的线上用户所产生的数据中，发现出一些潜在的商业价值，能够更好的去辅助决策层的战略决定。
BI需要对数据敏感、细心，善于从数据中发现业务价值，平常很多工作就是数据可视化、简单化、深入化、PPT化。大数据运维同学主要是保障公司相关机器集群的稳定，使得它们不能出现故障。当申请到新的机器时，会在新机器上面部署各种大数据组件组成的集群。同样，当有业务同学需要用到机器时，可以给大数据运维同学提需求。
当大数据组件集群突然因为什么变得集群不稳定时，运维同学需要去定位问题和解决问题，运维同学平时用的较多的Linux Shell脚本和命令行等，其职位更偏向于为其他同学提供机器稳定保障。ETL同学(数仓同学)则是对我们的线上数据进行数据加工，形成DWD层(公共明细层)、DWS层(公共汇总层)，形成统一的指标口径。
ETL同学会根据不同的业务需求，一般使用SQL进行数据指标的加工，指导业务同学更好的运营相关业务。同时ETL同学更关注业务指标的口径，在指标开发的过程中，使用数仓模型对业务数据进行建模，便于开发的指标数据更加统一，减少口径偏差。大数据组件开发，更多的是结合公司业务，对大数据基础组件进行定制化开发、性能优化、BUG修复等等。
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