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大数据分析与应用职业技能等级标准（2020年2.0版）阿里巴巴（中国）有限公司制定2020年3月发布目次﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍II123456﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍1﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍1﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍1﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍4﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍16前言GB/T1.1-2009声明：本标准的知识产权归属于阿里巴巴（中国）有限公司，未经阿里巴巴（中国）有限公司同意，不得印刷、销售。II1范围本标准规定了大数据分析与应用职业技能等级对应的工作领域、工作任务及职业技能要求。本标准适用于大数据分析与应用职业技能培训、考核与评价，相关用人单位的人员聘用、培训与考核可参照使用。2规范性引用文件下列文件对于本标准的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本标准。凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本标准。GB/T35295-2017信息技术大数据术语GB/T5271.1-2000信息技术词汇第1部分：基本术语GB/T33745-2017物联网术语GB/T36326-2018信息技术云计算云服务运营通用要求GB/T35589-2017信息技术大数据技术参考模型GB/T35274-2017信息安全技术大数据服务安全能力要求3术语和定义GB/T35295-2017界定的以及下列术语适用于本标准。3.1大数据bigdata具有体量巨大、来源多样、生成极快、多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。[GB/T35295-2017,定义2.1.1]13.2数据data信息的可再解释的形式化表示，以适用于通信、解释或处理。[GB/T35295-2017,定义2.2.1]3.3大数据服务bigdataservice基于大数据参考体系结构提供的数据服务。[GB/T35295-2017,定义2.1.15]3.4数据处理dataprocessing数据操作的系统执行。[GB/T35295-2017,定义2.2.2]3.5数据处理dataprocessing数据操作的系统执行。[GB/T35295-2017,定义2.2.2]3.6数据管理datamanagement在数据处理系统中，提供对数据的访问，执行或监视数据的存储，以及控制输入输出操作等功能。[GB/T35295-2017,定义2.2.3]3.7大数据系统bigdatasystem2实现大数据参考体系结构的全部或部分功能的系统。[GB/T35295-2017,定义2.1.14]3.8分布式计算distributedcomputing一种覆盖存储层和处理层的、用于实现多类型程序设计算法模型的计算模式。[GB/T35295-2017,定义2.1.22]3.9结构化数据structureddata一种数据表示形式，按此种形式，由数据元素汇集而成的每个记录的结构都是一致的并且可以使用关系模型予以有效描述。[GB/T35295-2017,定义2.2.13]3.10非结构化数据unstructureddata不具有预定义模型或未以预订方式组织的数据。[GB/T35295-2017,定义2.1.25]3.11数据仓库datawarehouse在数据准备之后用于永久性存储数据的数据库。[GB/T35295-2017,定义2.1.35]3.12数据治理datagovernance对数据进行处置、格式化和规范化的过程。[GB/T35295-2017,定义2.1.43]33.13数据集dataset数据记录汇聚的数据形式。[GB/T35295-2017,定义2.1.46]3.14元数据metadata关于数据或数据元素的数据（可能包括其数据描述），以及关于数据拥有权、存取路径、访问权和数据易变性的数据。[GB/T35295-2017,定义2.2.7]3.15数据挖掘datamining从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。[GB/T35295-2017,定义2.2.9]4适用院校专业中等职业学校：计算机应用、计算机网络技术、软件与信息服务、物联网技术应用、市场营销、电子商务、统计事务、大数据应用、数据管理。高等职业学校：电子信息工程技术、物联网应用技术、计算机应用技术、计算机信息管理、软件与信息服务、软件技术、云计算技术与应用、大数据技术与应用、物联网工程技术、信息统计与分析、电子商务技术、商务数据分析与应用。应用型本科学校：电子信息工程、电子科学与技术、信息工程、计算机科学与技术、软件工程、物联网工程、信息管理与信息系统、市场营销、数据科学与大数据技术。45面向职业岗位（群）【大数据分析与应用】(初级)：主要面向互联网企业以及向互联网转型的政府、企事业单位的数据产品咨询顾问、数据技术类客服、数据管理监控、数据分析等部门及岗位，主要完成数据类产品的销售与咨询服务、基本的数据查询、数据清洗、数据分析、数据可视化等工作。【大数据分析与应用】(中级)：主要面向互联网企业以及向互联网转型的政府、企事业单位的数据管理、数据分析、数据挖掘、数据运营等部门及岗位，主要完成数据分析处理、数据挖掘预测、数据治理、数据可视化、数据大屏制作、数据分析报告撰写、大数据平台使用问题处理等工作。【大数据分析与应用】(高级)：主要面向互联网企业以及向互联网转型的政府、企事业单位的大数据平台架构、数据分析、数据决策等部门及岗位，根据业务需求，实现云上大数据平台的规划、架构设计、部署，并构建完善的数据分析及运营体系，赋能企业业务。6职业技能要求6.1职业技能等级划分大数据分析与应用职业技能等级分为三个等级：初级、中级、高级，三个级别依次递进，高级别涵盖低级别职业技能要求。【大数据分析与应用】(初级)：根据业务需求，在业务主管的指导下，完成基本的数据咨询、数据分析、数据可视化等工作。【大数据分析与应用】(中级)：根据业务需求，独立完成数据分析处理、BI报表及数据大屏制作、数据挖掘预测等工作。5【大数据分析与应用】(高级)：根据业务需求，完成云上大数据系统架构规划、设计及部署，构建完善的数据分析及运营体系等工作。6.2职业技能等级要求描述表1大数据分析与应用职业技能等级要求（初级）工作领域工作任务职业技能要求1.1.1能够在业务主管的指导下解答客户关于大数据基础理论相关的问题。1.1.2能够在业务主管的指导下解答客户关于大数据分析技术相关的问题。1.1.3能够在业务主管的指导下解答客户关于大数据可视化技术相关的问题。1.1.4能够根据实际业务情况，输出大数据技术说明文档。1.2.1能够根据客户需求推荐合适的大数据平台及方案。1.2.3能够根据客户需求推荐合适的大数据存储计算产品。1.2.3能够根据客户需求推荐合适的大数据可视化产品。1.3.4能够解答客户关于大数据平台使用相关的问题。1.3.1能够根据大数据平台使用手册，开通和配置大数据计算平台。1.3.2能够根据大数据平台使用手册，开通和配置大数据可视化服务。1.3.3能够根据大数据平台使用手册，基于大数据计算平台进行基本的操作。1.3.4能够根据大数据平台使用手册，基于大数据可视化服务进行基本的操作。2.1.1能够根据业务需求及数据质量标准要求，对企业数据进行完整性评估。2.1.2能够根据业务需求及数据质量标准要求，对企业数据进行规范性评估。2.1.3能够根据业务需求及数据质量标准要求，对企业数据进行一致性评估。1.1大数据技术咨询处理1.大数据咨询管1.2大数据平台理咨询处理1.3大数据平台管理2.数据分析管理2.1数据质量管理6工作领域工作任务职业技能要求2.1.4能够根据业务需求及数据质量标准要求，对企业数据进行准确性评估。2.2.1能够根据业务需求，使用SQL进行基本的数据清洗。2.2.2能够根据业务需求，使用SQL进行基本的数据分析处理。2.2.3能够在业务主管的帮助下使用大数据平台实现数据库与大数据平台之间的数据迁移。2.2.4能够在业务主管的帮助下，根据业务需求，使用大数据平台实现基本的数据分析处理。2.3.1能够在业务主管的指导下进行数据仓库方案设计。2.3.2能够基于数据仓库方案设计，选择合适的大数据产品进行数据仓库搭建。2.3.3能够在业务主管的指导下使用数据仓库进行数据的ETL（抽取、转化、加载）操作。2.3.4能够在业务主管的指导下使用数据仓库进行数据的分析处理。3.1.1能够根据业务需求，针对不同的数据指标选择不同的图表展现形式。3.1.2能够根据业务需求，进行数据可视化的整体方案设计。3.1.3能够根据数据可视化方案，选择合适的数据可视化工具。3.1.4能够根据业务需求，对数据可视化设计方案进行优化。3.2.1能够根据业务需求使用数据可视化工具对数据进行基本的配置和操作。3.2.2能够使用数据可视化工具将数据以图表的形式进行展示。3.2.3能够根据数据可视化方案和数据分析指标，使用数据可视化工具完成数据BI报表的制作。3.2.4能够根据数据可视化方案和数据分析指标，完成BI报表中的交互体验优化。2.2数据分析处理2.3数据仓库搭建3.1数据可视化方案设计3.数据可视化3.2数据可视化处理7工作领域工作任务职业技能要求3.3.1能够在业务主管的指导下根据数据分析可视化结果，形成有条理、有逻辑的数据分析报告。3.3.2能够通过数据分析可视化结果，得出有效的分析结论，并体现在数据分析报告中。3.3分析报告撰3.3.3能够根据数据分析可视化结果，发现写业务中存在的问题，给出解决建议，并体现在数据分析报告中。3.3.4能够根据数据分析可视化结果，提出对业务有促进的建议，并体现在数据分析报告中。表2大数据分与应用职业技能等级要求（中级）工作领域工作任务职业技能要求1.1.1能够独立解答客户关于大数据基础理论相关的问题。1.1.2能够独立解答客户关于大数据分析技1.1大数据技术术相关的问题。1.1.3能够独立解答客户关于大数据可视化咨询处理技术相关的问题。1.1.4能够根据实际业务情况，输出大数据技术说明文档。1.2.1能够根据业务需求，选择合适的大数据平台及方案。1.大数据咨询管1.2.2能够根据业务需求，选择合适的大数理据存储计算产品。1.2大数据平台1.2.3能够根据业务需求，选择合适的大数据可视化产品。咨询处理1.2.4能够解答关于大数据平台使用相关的问题。1.2.5能够根据业务需求，输出大数据分析解决方案架构图及说明文档。1.3.1能够根据大数据平台使用手册，开通1.3大数据平台和配置大数据计算平台。管理1.3.2能够根据大数据平台使用手册，开通和配置大数据可视化服务。8工作领域工作任务职业技能要求1.3.3能够根据大数据平台使用手册，基于大数据计算平台进行基本的操作。1.3.4能够根据大数据平台使用手册，基于大数据可视化服务进行基本的操作。2.1.1能够根据业务需求构建数据评估体系，对企业数据进行完整性评估。2.1.2能够根据业务需求构建数据评估体系，对企业数据进行规范性评估。2.1.3能够根据业务需求构建数据评估体系，对企业数据进行一致性评估。2.1.4能够根据业务需求构建数据评估体系，对企业数据进行准确性评估。2.1.5能够通过数据质量控制手段，对数据进行治理。2.1.6能够确立数据质量改进目标、评估并制定改善计划，实施改进并评估改善效果。2.2.1能够根据业务需求，使用SQL进行数据清洗。2.2.1能够根据业务需求，使用SQL进行复杂的数据分析处理。2.2.3能够独立使用大数据平台实现数据库与大数据平台之间的数据迁移。2.2.4能够根据业务需求，独立使用大数据平台实现基本的数据分析处理。2.3.1能够独立进行数据仓库方案设计。2.3.2能够基于数