在这场浩浩荡荡的全球战役中，中国率先结束了战斗。除了广大医务人员和全国人民的共同努力，大数据也起到了关键作用。及时追踪疑似病人去了哪里，从10多亿人中筛选出接触者，定时定向最终人员流向，这些都离不开大数据的贡献。
大数据如何为抗疫做贡献
在防控新型冠状病毒感染的肺炎疫情战场上，众多互联网公司充分利用自身的平台优势推出实时更新的“疫情地图”，“发热门诊地图”等，及时发布权威信息以方便公众时刻掌握疫情态势，做好自身防护。与此同时，随时随地可查的疫情信息与数据统计也抑制了不良舆论环境的生成，维护了良好的舆论生态。
开设大数据专业的高校
“大数据技术与应用”专业是高职高专院校新增专业，专业代码。教育部“高等职业教育专业设置备案结果”网站显示：年全国64所高职高专院校登记备案“大数据技术与应用”专业；年所高职高专院校登记备案“大数据技术与应用”专业；年所高职高专院校登记备案“大数据技术与应用”专业。
截止目前，全国高职高专院校申请登记备案“大数据技术与应用”专业信息总量达到条，去除院校重复申报信息，全国共有所高职高专院校成功登记备案“大数据技术与应用”专业。
大数据行业就业指南
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。
一、ETL研发
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
七、数据科学研究
这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
八、数据预测（数据挖掘）分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。
大数据职业的就业前景
随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，年大数据体量呈现爆发式增长态势。大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。
年，中国大数据产业规模达到亿元，同比增长23%;其中，大数据硬件产业的产值为亿元，同比增长39%。数据显示，年我国大数据产业规模突破亿元;随着大数据在各行业的融合应用不断深化，年中国大数据市场产值达到亿元。年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。未来，大数据技术应用将进一步加深，年产业规模有望突破亿元。
热门大数据职业有哪些
数据分析师
岗位职责
协调客户和员工之间的关系，提供所有的数据分析和支持。
对所有结果进行数据分析，并为客户准备演讲。
对数据进行审核并且为客户解决业务相关的问题。
与工程和产品管理团队进行协调，并确定所有交接的准确性，并准备好总结。
进行数据分析并且传递给终端客户。
监督所有的客户问题，并为经理和主管的协调和交接提供帮助。
监督和管理所有和客户发票并且对所有的支付问题进行及时的评价。
大数据解决方案架构师
岗位职责
对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。
在一个团队中，设计并卡发开创性大规模集群的数据处理系统提供了技术和管理的领导。
帮助Xtremeinsights客户指定战略，最大限度地发挥数据的价值。
大数据工程师
岗位职责
收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）。
和我们的工程团队密切合作，并以惊人的创新和算法与我们的生产系统相结合。
将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析。
根据所需要的和专案分析商业决策。