今天给大家聊到了区块链的数据分析岗位，以及区块链的数据分析岗位是什么相关的内容，在此希望可以让网友有所了解，最后记得收藏本站。
最重要还是数据治理和数据分析的能力！
近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。
国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。
在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。
而说到数据治理，没有一个行业能比金融行业更加依赖，几乎所有的环节都与数据息息相关。银行业信息化已发展30多年，早期的数据基本上都是交易的副产品，很少得到利用。近年来，商业银行逐渐开始利用数据进行更为精准的客户营销，风险管理、运营优化等等。但这一过程并非一帆风顺，数据管理体制不健全、统计数据不完整、数据分布零散化等诸多问题都是阻碍银行业进一步数字化转型的“拦路虎”。银行业加强数据治理工作已势在必行，只有做好数据治理工作，才能实现从数据向价值的升华，真正为银行提升经营管理水平和市场竞争能力。
数据治理是银行运营安全的需要
数据已经是银行的重要资产之一，银行需要安全地保管自身及客户的信息。各类涉及商业秘密和敏感数据信息在处理、使用过程中面临被违规、非法使用或信息泄露的风险，会给银行带来不可估量的损失。在良好的数据治理环境下，可以规范数据的管理和使用，更好地适应经营过程中的不确定性因素。
数据治理是银行风险管控的需要
随着金融科技（Fintech）的发展应用，商业银行运用大数据、数据挖掘、机器学习、反欺诈、区块链等技术来对风险进行综合评估。但这些都有赖于数据能够良好地运用于数据模型。数据的一致性、完整性可以保障银行风险管控的良好运作，有效地管理和降低风险。
数据治理是银行业务创新的需要，
银行历来会被冠以“传统”二字，随着市场竞争的加剧，在客户、产品、渠道、营销等方面都面临巨大挑战。在大数据环境下，银行需要对历史和现有的业务数据进行挖掘、分析，在传统的业务运营基础上推出各种创新业务，提高客户体验、提升银行竞争力。
数据治理是政策和监管的要求
2018年5月21日，中国银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范了银行业金融机构的数据管理活动。这也标志着银行已经全面进入数据治理时代。然而，在2019年底，安徽凤阳农商行因“未能根据要求有效开展数据治理工作，数据治理存在严重缺陷，严重违反审慎经营规则”被银保监会处罚。也反映出了银行数据治理体系亟待完善的问题。
各家银行近年来也纷纷将数据治理提升到全行战略层面，开展一系列工作。
2014年，建设银行将信息中心更名为数据管理部，作为总行一级管理部门，牵头推动全行数据管理和应用能力建设，负责制定企业级数据规范，统筹管理内外部数据资源，实现信息共享；统筹管理集团数据需求，为集团内各机构提供数据服务，推动全行大数据应用。
2018年3月，南京银行正式成立了数字银行管理部，牵头全行数据治理和推进全行数字化转型。
……
不过，据《中小银行金融科技发展研究报告（2019）》统计，91%的中小银行仍没有建立完善有效的数据治理体系，各银行开展全面数据治理工作已迫在眉睫，但目前我国银行金融业数据治理还处于发展阶段，在制度、数据、技术、人才等各方面都面临较大的问题。尤其是在人才方面，缺乏专业化、成体系的数据治理、数据分析人才队伍。
CDA数据分析师经过五年研发、三年内训实践，重磅推出“金融数字化转型人才训练营”，在原有CDA认证体系基础上，突出金融行业的数据应用特点，同时与国际知名企业架构Togaf、数据管理和治理体系DMBOK、IT治理COBIT认证体系相融合，培养学员建立起金融数据应用的理论框架和实操落地能力，为金融从业者提供个人数字化转型的解决方案，转型成为组织内部数字化赋能者。
在本课程中，你可以收获：
一、数据资产规划和管理
企业数字化转型是以数据价值深挖为手段，辅助企业流程再造，提高企业应对变革的能力。需要企业制定明确的数字化战略，不断提升数据资产管理能力。数据产品分为数据模型、数据质量、数据工具、数据应用、数据算法这五类产品。其中数据应用产品是供企业业务流程优化使用的复杂劳动的产出物，其劳动对象是伴随业务运营而积累的原始数据和外部获取的较初级数据产品。从操作层面来讲，企业数字化战略等同于数据产品组合战略，需要根据企业业务战略目标制定数据应用规划，进而决定数据产品组合；数据资产管理的目的是以最经济的方式将数据转化为数据应用产品；而数据中台则是数据应用产品的加工厂，与AI中台交互，为业务提供输入；数据治理是数据应用产品的质量保障体系，最终服务于业务指标分析和数据挖掘模型应用。
二、 智能客群运营
全球著名管理咨询公司麦肯锡报告指出，预计2020年中国将成为仅次于美国的全球规模第二大的零售银行市场，新形势下得零售者得天下。随着移动互联技术、大数据技术、人工智能技术、区块链技术的日益成熟和深度运用，未来银行将呈现“五化”：入口场景化、运营数字化、风控智能化、人才跨界化、服务普惠化。
因此，本课程目标上：主要针对运营数字化，实现智慧客户运营管理，从如何发现问题到如何解决问题。
本课程内容上，主要从“道”、“术”、“器”三个层面，分为；理论篇、实现篇和工具篇
1、理论篇，主要介绍从旧的4P理论到新的4P理论演变，以及数字化运营和数字化营销的理论和概念及其在银行业的实践；
2、实现篇，主要介绍三大策略：一是基于NES的客群运营监控、二是数字化的营销体系（模型、标签和CRM系统等）、三是数字化的营销闭环。
3、工具篇，着重通过案例，介绍具体算法在数字化运营中的应用。
一是介绍聚类算法及其在客群细分中的应用；
二是介绍协同过滤算法及其产品推荐中的应用；
三是介绍社区发现及其交易圈在银行营销中的应用。
三、智能信用风控
本课程以当前国内崛起的消费金融，互联网金融为主要场景，介绍消费金融在贷前、贷中、贷后流程中信用风险管理中的数据应用，力图在深入实际场景的基础上为学员提供全面的数据驱动的风险管理知识，课程围绕信贷场景中贷前、贷中、贷后三个板块，通过介绍相关业务背景，结合实际的的风控需求，以讲解与案例的形式介绍数据分析、数据挖掘应用。
第一部分重点介绍常见消费类贷款产品要素，风险点，智能自动化审批基本框架，数据驱动的贷款准入、规则的制定，申请信用评分卡的构建及基于风险差异化的授信定价。第二部分介绍履约客户的管理，包括行为评分模型的构建以及相应额度策略的制定。第三部分介绍催收环节中催收评分卡的建立与催收策略的制定。
四、 智能操作风控
近年来随着金融风控案件的频发和监管部门政策的不断收紧，提升机构风控能力以降低内外部风险已成为众多银行和其他金融机构工作的的重中之重。作为新巴赛尔协议中三种风险之一，操作风险包含常见的反欺诈、反洗钱、反舞弊等场景。综合运用多种手段，针对这“三反”场景进行风险治理防控，成为当前众多金融机构开展工作的重要抓手。
在2天的课程中，首先会对操作风险的概念和常见子场景进行剖析，力求让学员对操作风险有清晰完整的认识。紧接着介绍为应对操作风险，应该建设怎样的防控体系，并从制度、人才、数据、技术等角度进行剖析。尤其在技术手段这个环节中，会就操作风险的机器学习建模面临的几大问题和解决方案进行重点介绍。在一天半的实战案例环节，安排了反信用卡盗刷欺诈、反洗钱、反营销薅羊毛这三个典型的Python建模案例，力求通过案例强化风控建模常见流程、覆盖建模技术难点，切实提升学员的风控建模实战能力。
五、 数据和AI中台
随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。
本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。
前景非常好。进军区块链领域的企业越来越多，区块链技术的人才却很少，于是企业出现了“高薪招不到人才”的窘境，而那些少数的区块链人才也遭到各个企业的高薪争抢。
Boss直聘研究院数据显示，与区块链相关的岗位招聘需求自2017年下半年开始快速增长，2017年11月成为第一个明显的爆发点;2018年1-2月，区块链相关人才的招聘需求已达到2017年同期的9.7倍，发布区块链相关岗位的公司数量同比增长4.6倍。
截至2018年2月，区块链相关岗位占到互联网行业总岗位量的0.41%，但专业区块链技术人才的供需比仅为0.15，供给严重不足。
不平衡的供需比也拉高了区块链人才的平均薪资。数据显示，2017年11月之前，区块链相关岗位的平均招聘薪资为2.32万元。2017年11月之后，区块链相关岗位的平均招聘薪资达到2.58万元。
其中，平均月薪在2万至3万元区间的区块链人才占比最高，达到41.7%;平均月薪在1万至两万元的区块链人才占比达30.9%;仅有4.4%的区块链人才平均月薪低于万元，也就是说，超过9成的区块链人才的薪资都是“万元户”。
要想通过学习区块链技术实现就业，可以重点关注以下几个学习方向：
第一：金融领域。金融领域是区块链技术重点的落地应用场景，所以可以重点关注一下区块链在金融领域应用的相关知识。随着未来区块链技术在金融领域的落地应用，整个金融体系会释放出大量的相关人才需求。
第二：大数据领域。从区块链自身的技术特点来看，未来大数据和区块链的结合是一种发展的必然。大数据当前正处在落地应用的初期，未来大数据在工业互联网领域将会发挥出越来越重要的作用，因此区块链在大数据领域的应用场景也会逐渐得到扩展。
从近几年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据岗位正在逐渐增加，如果掌握一定的区块链技术会在一定程度上提升自身的岗位竞争力。
第三：边缘计算领域。在工业互联网时代，“云+边”的处理方式将成为一个重要的发展趋势，在5G通信的推动下，边缘计算也将起到越来越重要的作用，而区块链技术和边缘计算的结合也具有一定的“天然性”，所以边缘计算领域也将成为一个重要的区块链落地应用场景。
第一：技术迭代。随着当前云计算技术的落地应用，未来企业会越来越关注于数据价值的挖掘，而数据分析岗位是数据价值化过程中的核心岗位之一，所以数据分析岗位未来的岗位需求潜力还是非常大的，但是在人工智能、区块链等技术的影响下，企业对于数据分析岗位也有区块链的数据分析岗位了更高的要求，这就要求女性从业者要积极应对技术迭代。
第二：岗位门槛提升。早期数据分析岗位的门槛并不算高，很多统计学、数学、计算机等专业的本科生就可以从事数据分析岗位，但是当前数据分析岗位的从业门槛有提升的趋势，目前不少数据分析岗位（算法岗）往往都需要具有研究生学历，而且岗位竞争也颇为激烈。对于女性从业者来说，即使当前在从事数据分析岗位，要想在数据分析领域走得更远，还需要考虑进一步提升一下学历。
第三：数据分析边界在不断拓展。早期的数据分析边界往往是比较清晰的，比如有明确的行业场景，有明确的输出要求，以及有明确的分析过程和工具，但是在大数据时代，尤其是智能化时代，数据分析的边界在不断拓展，不仅数据源更加丰富，数据分析过程也在不断变化，同时数据分析的应用对象也逐渐向智能体倾斜，这都增加区块链的数据分析岗位了从业难度，对于女性从业者来说，从业压力还是比较大的。
大数据和区块链两者之间有个共同的关键词：分布式，代表了一种从技术权威垄断到去中心化的转变。
分布式存储：HDFS vs. 区块
大数据，需要应对海量化和快增长的存储，这要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传统技术，能够弹性扩张存储容量。谷歌的GFS和Hadoop的HDFS奠定了大数据存储技术的基础。另外，大数据对存储技术提出的另一个挑战是多种数据格式的适应能力，因此现在大数据底层的存储层不只是HDFS，还有HBase和Kudu等存储架构。
区块链，是比特币的底层技术架构，它在本质上是一种去中心化的分布式账本。区块链技术作为一种持续增长的、按序整理成区块的链式数据结构，通过网络中多个节点共同参与数据的计算和记录，并且互相验证其信息的有效性。从这一点来说，区块链技术也是一种特定的数据库技术。由于去中心化数据库在安全、便捷方面的特性，很多业内人士看好其发展，认为它是对现有互联网技术的升级与补充。
分布式计算：MapReduce vs. 共识机制
大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要巨大的分布式计算能力。节点管理、任务调度、容错和高可靠性是关键技术。Google和Hadoop的MapReduce是这种分布式计算技术的代表，通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力(Scale Out)，在成本和可扩展性上都有巨大的优势。现在，除了批计算，大数据还包括了流计算、图计算、实时计算、交互查询等计算框架。
区块链的共识机制，就是所有分布式节之间怎么达成共识，通过算法来生成和更新数据，去认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。区块链主要包括四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。以比特币为例，采用的是“工作量证明”(Proof Of Work，简称POW)，只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下，才有可能伪造出一条不存在的记录。
互联网/游戏/软件行业人才需求较大
根据猎聘网公布的数据显示，2019年区块链招聘企业中，互联网/游戏/软件行业人才需求占比超77%，遥遥领先其他行业，其次是金融行业，占比为6.5%。
新一线城市人才需求上浮
根据猎聘网公布的数据显示，对比2018年与2019年区块链人才需求地区分布情况可以看出，2019年区块链人才需求主要集中在一线和新一线城市，其中新一线城市包括杭州、成都、南京、武汉、苏州等地区对区块链人才的需求较2018年有所上浮，北京、上海、深圳区块链人才需求占比有所下降，优秀人才可以为行业发展注入鲜活的血液，越来越多的城市也加紧引进区块链人才。
技术类人才需求居首位
从工种分布来看，2019年我国区块链行业人才需求中技术类人才需求占比最多，达44.5%左右，远超过其他类型的工种，与此同时，运营类人才需求有所增加，随着行业的发展和技术的成熟，未来技术类人才需求增速将会有所放缓。
区块链行业薪资竞争力较强
根据猎聘网公布的数据显示，2019年区块链从业者薪酬水平年薪位于20-40万区间的人数占比达43.3%，薪酬水平在75分位以上较高级人才占比达48%，与互联网行业对比，2019年区块链行业技术开发类岗位平均年薪为35.6万元，而互联网行业技术开发类岗位的平均年薪仅为26.9万元，远低于区块链行业，由于区块链行业人才需求较多，目前相应的人才供给较为短缺，同时作为技术密集型行业，区块链行业薪资竞争力较强。
——更多数据请参考前瞻产业研究院《中国区块链行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
写到这里，本文关于区块链的数据分析岗位和区块链的数据分析岗位是什么的介绍到此为止了，如果能碰巧解决你现在面临的问题，如果你还想更加了解这方面的信息，记得收藏关注本站。
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