目前大數據技術作為壹種新興技術，被很多互聯網公司所需要，以華為為例。
1，華為雲推出大數據審計方案，解決逃費。
很多朋友可能會發現，壹些省收費站在減少，而ETC通道在增加，高速公路的出行體驗比以前更加順暢。然而，在公眾體驗到節約成本、便捷通行的優勢的同時，高速公路的管理運營單位卻被新的情況所困擾。
部分車主逃費方式多樣化，包括換卡、車頭與拖車分離、切換電子標簽、ETC車道和汽車逃費等。與此同時，逃費行為演變成專業化、團夥化，給高速運營單位帶來了大量的經濟損失和嚴峻的挑戰。
目前，傳統的審計方法仍然主要用於收費站。傳統的方式通常是基於車輛行駛的初步異常信息，如頻繁進站等，但很難發現大量逃費的情況。主要問題是:
大數據分析應用少，缺乏數據深度分析。
基本上是以收費數據為主，視頻/圖片等支持證據不足。
依靠大量的人工審核效率低下。
針對傳統審計方式的不足，華為雲正式推出高速公路大數據審計解決方案。
該方案基於華為在雲行業領先的雲數字平臺，結合華為在高速公路行業的深厚積累，利用大數據、人工智能、雲計算等技術，實現了海量交通記錄數據的逃費自動分析，結合入口攝像頭抓拍的圖像記錄，實現了對逃費車輛的精準識別，保證了高速車主的收益。
華為雲大數據審計解決方案包括三個平臺:
AI邊緣審核平臺，基於華為自主研發的鯤鵬920和盛騰310芯片+智能邊緣平臺IEF邊緣架構，實現30+車輛特征的實時處理和數萬種車型的識別、審核場景、車輛通行照片的存儲；
大數據審計平臺主要包括基礎設施層、平臺層、使能層和應用層；
基礎設施層:提供計算、存儲、網絡等基礎資源。
平臺層:提供智能數據湖平臺大禹、AI開發平臺ModelArts、邊緣管理平臺IEF、數據庫、中間件等通用平臺和組件。
使能層:提供車輛識別算法、地圖搜索、路徑恢復等基本能力。
應用層:包括審計系統、客服系統等公共服務系統，其中審計系統主要實現逃費模型、流量記錄分析、證據鏈管理、信用管理、黑白名單管理等審計相關功能。
車輛特征培訓開發平臺，實現新車型識別和車輛特征識別能力的持續提升，車輛異常通行照片的持久化存儲；其中，ModelArts是壹站式AI訓練開發平臺，提供海量數據預處理和車輛模型、車輛特征的半自動標註、大規模分布式訓練、車輛識別模型的自動生成、模型在雲上的按需部署。
2.華為大數據工程師
華為雲致力於為客戶提供高可信的業務運營環境、易於獲取、按需使用、靈活擴展的雲安全服務，幫助客戶保護雲上的應用系統和重要數據。華為雲已獲得CSA STAR、ISO安全體系等20余項安全合規認證，並於2018通過同等安全的四級測評。
目前，包括騰訊、阿裏等互聯網頭部企業在內的大公司都在積極利用大數據、雲計算等技術為產品賦能。
比如最早利用大數據技術進行個性化音樂推薦的網易雲音樂，以及電商平臺常用的商品推薦功能，都是基於大數據技術應用的代表。
以華為為例。華為給1-3年經驗的大數據開發工程師開出了高達4萬的月薪。在其他大廠招聘30-60 K大數據開發工程師，只需要1-3年工作經驗。可以說，大數據和雲計算仍然是目前的紅利陣地。
希望我的回答對妳有幫助！