大數據工商管理
㈠ 本科是電器自動化專業碩士是大數據專業在職碩士工商管理專業利於就業嗎
電氣自動化專業與大數據專業還是存在一定銜接性的所以我認為這個大數據專業比工商管理專業更有優勢。
㈡ 為什麼大數據對企業管理是重要的
企業的大數據管理分為兩個方面：
第一是企業自身的數據管理：
例如企業的客戶，產品，銷售，庫存等數據
第二個是企業的外部信息數據：
這方面的數據包括產品服務的評價，情報信息，行業信息的收集等。
㈢ 大數據專業主要學什麼課程
大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。
以中國人民大學為例：
基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。
必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。
(3)大數據工商管理擴展閱讀：
大數據崗位：
1、大數據系統架構師
大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。
技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。
2、大數據系統分析師
面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。
3、hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4、數據分析師
不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
5、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
㈣ 大數據給現今企業管理帶來哪些好處
記錄——是操作的基礎
備份——保證監督的效果
正是由於大數據的回各個流程中所特有的答流程，才能夠在企業的經營管理過程中，更為有效的對現有行為進行管理，並且，通過大數據的相關流程，對於企業的經營發展才可以進行有效的指引。
㈤ 大數據背景下的企業管理以及大數據可能存在什麼風險
隱私保護
資料庫被入侵
數據被非法利用
數據准確性，被反利用
數據越來泛濫，一體化共享後迅速貶值
等等。
㈥ 大數據傳統的企業管理存在著哪些問題
大數據時代傳統企業管理遇到的問題：
隨著信息化程度不斷提高，互聯網、物聯網、雲計算和智能手機終端等技術的不斷發展，數據的產生、存儲、傳播和分析等，不論從數量、方式方法上都較以往有了天壤之別，大數據時代給各行各業帶來了巨大的沖擊，給傳統的企業管理帶來一系列挑戰。
1、企業決策過程
傳統企業的經營決策往往更多地依靠企業的管理者，依靠管理者的經驗、直覺和魄力，這樣的企業在以前可能會發展壯大，但是缺乏對決策管理過程的監控，缺乏對數據的搜集、提取和分析，沒有明確數據與決策結果的關聯關系。另外，傳統企業的數據分散在各個部門，數據的集中度不高，人們對其關注程度也不高。隨著大數據時代的到來，傳統企業的組織結構和決策過程必將面臨前所未有的考驗。
2、智能化、信息化程度不夠
大數據的「4V」特徵在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面較以往均有本質變化。數據量幾何倍數的增長，對存儲技術提出了挑戰，需要高速信息傳輸能力支持，對非結構化的數據、低密度有價值數據的快速分析和處理能力提出更高要求。據統計，企業中85%的數據都屬於非結構化、低密度的數據，大多數企業現有的數據處理方法和系統無法將大量的非結構化數據進行處理。另外，隨著數據量的快速增長，對數據的存儲、傳輸能力也提出更高的要求，這都將成為企業在大數據時代遇到的難題。
3、信息安全問題
隨著大數據的發展，企業的海量數據中不僅包括業務數據、客戶數據、公司內部數據，也不乏大量個人信息，數據本身的安全及個人隱私面臨著泄露的挑戰。大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，嚴重的將導致企業的商業機密及個人隱私泄露。如何保證商業秘密、個人隱私秘密等安全問題，對企業是一道難題。
4、人力資源匱乏
大數據改變了企業的傳統管理思維，大數據時代的到來企業的管理者和員工都需要重新認識數據的重要性，提高相應的素質才能勝任原有的職位。在大數據時代，對數據的處理和分析已經超出了信息化的范疇，超出了市場營銷的范疇，超出了運營管理的范疇，需要具有綜合能力的人才，需要有相應新的部門來整合數據資源。對大數據的處理需求，必須有專業的數據分析人才運用這些大數據，才能將其轉化為經濟價值，數據人才必須能夠深入了解企業業務與組織，具有統計應用知識、熟悉大數據數據分析工具的運用等，這就要求數據分析人員必須有整合運用3項基本技能的要求，而傳統企業這方面人才非常稀少。