大数据工作内容主要包括以下几个部分：
1. 数据采集：这是大数据分析的基础，包括从各种数据源（如数据库、文件系统、网络、传感器等）采集数据。数据采集工具和技术有很多种，如ETL工具、数据抓取工具、数据聚合工具等。
2. 数据存储：收集到的数据需要存储起来，以便后续的分析和处理。大数据技术中的分布式存储系统可以有效地解决这个问题，如Hadoop、Spark等。
3. 数据处理：对采集的数据进行清洗、转换和整合，使其符合分析的需求。数据处理工具和技术也有很多，如SQL、Python、R等。
4. 数据分析：通过统计方法和机器学习算法，对数据进行深入的分析，提取出有价值的信息。数据分析工具和技术有很多，如R、Python、Tableau等。
5. 数据可视化：将数据分析的结果以图形的方式展示出来，使非专业的人也能理解。数据可视化工具和技术也有很多，如Tableau、Power BI、D3.js等。
6. 数据挖掘：从大量的数据中找出隐藏的模式、关联和趋势，为决策提供支持。数据挖掘工具和技术也有很多，如Apriori算法、决策树、聚类算法等。
7. 数据安全与隐私保护：在处理大量敏感数据时，如何保证数据的安全和用户的隐私是一个重要问题。这需要使用到加密技术和访问控制策略等。
8. 数据治理：对数据的全生命周期进行管理，包括数据的采集、存储、处理、分析、可视化和销毁等。数据治理工具和技术也有很多，如数据目录、数据质量管理、元数据管理等。
9. 数据服务：将分析结果以API的形式提供给其他系统或应用，实现数据的共享和服务。数据服务工具和技术也有很多，如RESTful API、GraphQL等。
10. 数据架构设计：设计和规划整个大数据系统的架构，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化和数据服务等各个部分的架构设计。数据架构设计工具和技术也有很多，如UML、DesignPatterns等。
