大数据的工作内容主要包括以下几个方面：
数据收集
从各种来源搜集和整合数据，包括社交媒体、日志文件、交易记录等。这些数据量巨大，需要高效的存储和处理技术。
数据存储
将收集到的数据存储在合适的系统中，如分布式文件系统或数据库。设计高效、可扩展的数据仓库架构，包括数据模型、分层结构、ETL过程等，确保数据的高效访问和安全管理。
数据处理
对数据进行预处理，包括数据清洗、去重、格式转换等，以便进行后续的分析和挖掘。这一阶段需要用到各种数据处理技术和工具。
数据分析
使用统计学方法、机器学习算法等技术对数据进行深入分析，揭示数据中的模式、趋势和关联。
数据挖掘
从大量数据中提取出有价值的信息和知识。数据挖掘是大数据工作中最具挑战性的部分，目标可以是预先定义的，也可以是未知的，通过数据挖掘可以发现新的知识和规律。
数据可视化
将分析结果通过图表、仪表板等形式直观展示出来，帮助决策者快速捕捉关键信息。
数据应用
将数据分析的结果应用于实际问题，如市场预测、客户行为分析、风险评估等。
系统维护与开发
负责大数据系统的运维和维护，确保系统的稳定性和高可用性。包括大数据平台的规划、设计、搭建和优化，以及大数据处理和分析工具的创建和维护。
数据安全与隐私保护
保障数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和攻击。关注数据质量和管理规范，确保数据的准确性和可信度。
性能优化
不断优化数据处理和分析的效率，确保系统的高效运行。
总的来说，大数据的主要工作是处理和分析海量数据，从中提取有价值的信息和知识，为决策提供支持和依据。