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《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》——2.2 大数据职位构建体系

本节书摘来自华章计算机《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》一书中的第2章,第2.2节,作者 吕兆星 郑传峰 宋天龙 杨晓鹏,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.2 大数据职位构建体系 在团队组建过程中,科学地定义职位体系直接影响到大数据实施的效率和质量,由于大数据的创新性和严谨性,会有一批新的岗位,例如首席数据官、大数据解决方案架构师、大数据采集工程师,大数据研究员等;同时,也会强化原有岗位的新生命力,例如网络工程师、算法工程师、系统架构师、咨询顾问、数据库管理与开发等。整个职位架构体系,如图2-5所示。 2.2.1 基础平台类 大数据基础平台共分为硬件平台和软件平台两大类别,硬件平台包括服务器、操作系统和网络维护等工作,主要由网络工程师负责;软件平台包括Hadoop运维、数据仓库管理、软件系统运维等

《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》——第3章 企业大数据解决方案 3.1 企业大数据解决方案实现方式

本节书摘来自华章计算机《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》一书中的第3章,第3.1节,作者 吕兆星 郑传峰 宋天龙 杨晓鹏,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第3章 企业大数据解决方案 企业在开展大数据战略时,往往面临多种实施解决方案的路径可供选择。由于企业需求、背景和环境的不同,所适用的解决方案和实现方式也会有所差异。对大多数企业而言,适合企业的解决方案才是最好的,而非是那些价格最贵、功能最全的。 不同解决方案之间有哪些区别?它们各自对于企业的要求和限制条件是什么?企业应该如何根据自身情况选择最合适的大数据解决方案?本章将重点介绍这些问题。 3.1 企业大数据解决方案实现方式 工欲善其事必先利其器,企业大数据解决方案既包括大数据产品和工具层面,又包括服务层面。企业大数据解决方案根据实现方式的不同可分为完全

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