大数据工程师需了解的大数据智能分析能力有哪些?

【导语】社会数字化的形成仍需一定的时间，大数据智能分析要达到我们梦想的高度，紧跟大数据技术发展，更应当注重当前数字化背景下，大数据智能分析的特性以及所需具备的能力，那么大数据工程师需了解的大数据智能分析能力有哪些呢?

1、多源大数据的采集和处理能力

只有实现对大量不同结构的原始数据准确、实时的采集，并实现对不同结构数据的融合标准化处理，才能保证大数据智能分析的源头“正本清源”。

2、数据挖掘算法能力

数据挖掘和算法将集群、分割、孤立的分析，通过内部探讨和挖掘，通过各类工具，能够从文档、照片等非结构数据中提取智能数据信息，解决好数据量和速度的问题，成为大数据智能分析的内核助力。

3、预测分析能力

数据挖掘算法让数据分析能够更好的理解数据，通过建模对数据挖掘结果进行可预测性的判断尤为重要。可以说，预测分析能力是大数据智能分析的本身要义。

4、数据质量管理能力

通过对不同平台、不同结构、不同类型的有效智能管理和实践，从而构建合理的不同类型的数据库，是进行大数据智能分析的关键。

5、可视化能力

数据可视化是大数据智能分析最基本的要求，通过可视化可以直观的展示数据，让数据动起来，让数据自己说话。

6、智能分析技术产品化能力

数据产业发展至今，数据分析技术已不再是护城河。未来数据是竞争要点，应用场景是关键，当务之急是技术服务化、服务平台化、平台产品化，让智能分析技术尽快实现商业化落地。

关于大数据工程师需了解的大数据智能分析能力，就给大家说明到这里了，未来社会是信息社会、智能化社会，所以大数据在未来也会发挥更加重要的作用，希望大家抓住机会。