大數據咨詢業

⑴ 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

大數據工作實際上就是一個數據統計的行業，從各種數據里邊兒進行檢索匯總，從而可以提煉出自己所需要的數據。可以為企業或者單位的發展確定一個方向，提供一個參考的數據值。

⑵ 大數據專業的發展前景怎麼樣

前景很不錯。一方面國家大力支持大數據行業的發展，已經上升為國際戰略的今天，大數據人才正在擁有更多的發展機會。另一方面許多的領域都是缺乏這方面的人才，騰訊阿里等互聯網大廠都是高薪招聘相關人才。

大數據的擇業崗位有：

1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等;

3、大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。

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⑶ 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯系。

⑷ 有了大數據，咨詢業的定性研究還有價值嗎

1 大數據興起預示「信息時代」進入新階段 1.1 看待大數據要有歷史性的眼光 信息時代是相對於農業和工業時代而言的一段相當長的時間。不同時代的生產要素和社會發展驅動力有明顯差別。信息時代的標志性技術發明是數字計算機、集成電路、光纖通信和互聯中國（萬維中國）。盡管媒體上大量出現「大數據時代」的說法，但大數據、雲計算等新技術目前還沒有出現與上述劃時代的技術發明可媲美的技術突破，難以構成一個超越信息時代的新時代。信息時代可以分成若干階段，大數據等新技術的應用標志著信息社會將進入一個新階段。 考察分析100年以上的歷史長河可以發現，信息時代與工業時代的發展規律有許多相似之處。電氣化時代與信息時代生產率的提高過程驚人地相似。都是經過20~30年擴散儲備之後才有明顯提高，分界線分別是1915年和1995年。筆者猜想，信息技術經過幾十年的擴散儲備後，21世紀的前30年可能是信息技術提高生產率的黃金時期。 1.2 從「信息時代新階段」的高度認識「大數據」 中國已開始進入信息時代，但許多人的思想還停留在工業時代。經濟和科技工作中出現的許多問題，其根源是對時代的認識不到位。18-19世紀中國落後挨打，根源是滿清政府沒有認識到時代變了，我們不能重犯歷史性的錯誤。 中央提出中國進入經濟「新常態」以後，媒體上有很多討論，但多數是為經濟增速降低做解釋，很少有從時代改變的角度論述「新常態」的文章。筆者認為，經濟新常態意味著中國進入了以信息化帶動新型工業化、城鎮化和農業現代化的新階段，是經濟和社會管理的躍遷，不是權宜之計，更不是倒退。 大數據、移動互聯中國、社交中國絡、雲計算、物聯中國等新一代信息技術構成的IT架構「第三平台」是信息社會進入新階段的標志，對整個經濟的轉型有引領和帶動作用。媒體上經常出現的互聯中國、創客、「第二次機器革命」、「工業4.0」等都與大數據和雲計算有關。大數據和雲計算是新常態下提高生產率的新杠桿，所謂創新驅動發展就是主要依靠信息技術促進生產率的提高。 1.3 大數據可能是中國信息產業從跟蹤走向引領的突破口 中國的大數據企業已經有相當好的基礎。全球十大互聯中國服務企業中國佔有4席（阿里巴巴、騰訊、網路和京東），其他6個Top10 互聯中國服務企業全部是美國企業，歐洲和日本沒有互聯中國企業進入Top10。這說明中國企業在基於大數據的互聯中國服務業務上已處於世界前列。在發展大數據技術上，我國有可能改變過去30年技術受制於人的局面，在大數據應用上中國有可能在全世界起到引領作用。 但是，企業的規模走在世界前列並不表示我國在大數據技術上領先。實際上，國際上目前流行的大數據主流技術沒有一項是我國開創的。開源社區和眾包是發展大數據技術和產業的重要途徑，但我們對開源社區的貢獻很小，在全球近萬名社區核心志願者中，我國可能不到200名。我們要吸取過去基礎研究為企業提供核心技術不夠的教訓，加強大數據基礎研究和前瞻技術研究，努力攻克大數據核心和關鍵技術。 2 理解大數據需要上升到文化和認識論的高度 2.1 數據文化是一種先進文化 數據文化的本質是尊重客觀世界的實事求是精神，數據就是事實。重視數據就是強調用事實說話、按理性思維的科學精神。中國人的傳統習慣是定性思維而不是定量思維。目前許多城市在開展政府數據開放共享工作，但是發現多數老百姓對政府要開放的數據並不感興趣。要讓大數據走上健康的發展軌道，首先要大力弘揚數據文化。本文講的數據文化不只是大數據用於文藝、出版等文化產業，而是指全民的數據意識。全社會應認識到：信息化的核心是數據，只有政府和大眾都關注數據時，才能真正理解信息化的實質；數據是一種新的生產要素，大數據的利用可以改變資本和土地等傳統要素在經濟中的權重。 有人將「上帝與數據共舞」歸納為美國文化的特點之一，說的是美國人既有對神的誠意，又有通過數據求真的理性。美國從鍍金時代到進步主義時期完成了數據文化的思維轉變，南北戰爭之後人口普查的方法被應用到很多領域，形成了數據預測分析的思維方式。近百年來美國和西方各國的現代化與數據文化的傳播滲透有密切關系，我國要實現現代化也必須強調數據文化。 提高數據意識的關鍵是要理解大數據的戰略意義。數據是與物質、能源一樣重要的戰略資源，數據的採集和分析涉及每一個行業，是帶有全局性和戰略性的技術。從硬技術到軟技術的轉變是當今全球性的技術發展趨勢，而從數據中發現價值的技術正是最有活力的軟技術，數據技術與數據產業的落後將使我們像錯過工業革命機會一樣延誤一個時代。 2.2 理解大數據需要有正確的認識論 歷史上科學研究是從邏輯演繹開始的，歐幾里得幾何的所有定理可從幾條公理推導出來。從伽利略和牛頓開始，科學研究更加重視自然觀察和實驗觀察，在觀察基礎上通過歸納方法提煉出科學理論，「科學始於觀察」成為科學研究和認識論的主流。經驗論和唯理論這兩大流派都對科學的發展做出過重大貢獻，但也暴露出明顯的問題，甚至走入極端。理性主義走向極端就成為康德所批判的獨斷主義，經驗主義走入極端就變成懷疑論和不可知論。 20世紀30年代，德國哲學家波普爾提出了被後人稱為「證偽主義」的認識論觀點，他認為科學理論不能用歸納法證實，只能被試驗發現的反例「證偽」，因而他否定科學始於觀察，提出「科學始於問題」的著名觀點[3]。證偽主義有其局限性，如果嚴格遵守證偽法則，萬有引力定律、原子論等重要理論都可能被早期的所謂反例扼殺。但「科學始於問題」的觀點對當前大數據技術的發展有指導意義。 大數據的興起引發了新的科學研究模式：「科學始於數據」。從認識論的角度看，大數據分析方法與「科學始於觀察」的經驗論較為接近，但我們要牢記歷史的教訓，避免滑入否定理論作用的經驗主義泥坑。在強調「相關性」的時候不要懷疑「因果性」的存在；在宣稱大數據的客觀性、中立性的時候，不要忘了不管數據的規模如何，大數據總會受制於自身的局限性和人的偏見。不要相信這樣的預言：「採用大數據挖掘，你不需要對數據提出任何問題，數據就會自動產生知識」。面對像大海一樣的巨量數據，從事數據挖掘的科技人員最大的困惑是，我們想撈的「針」是什麼？這海里究竟有沒有「針」？也就是說，我們需要知道要解決的問題是什麼。從這個意義上講，「科學始於數據」與「科學始於問題」應有機地結合起來。 對「原因」的追求是科學發展的永恆動力。但是，原因是追求不完的，人類在有限的時間內不可能找到「終極真理」。在科學的探索途中，人們往往用「這是客觀規律」解釋世界，並不立即

⑸ 傳統咨詢業必死，擁抱大數據才是未來

移動互聯網時代，產品服務都在快速迭代，對顛覆式創新有著極高的要求。更重要的是，咨詢業的競爭優勢也在逐漸消失，很難再滿足快速發展的企業。而基於大數據的解決方案，不僅能夠快速找到「發力點」，還蘊藏著無限的商機。

移動互聯網時代炮製了「新、平、快」三招，對傳統咨詢業進行花式虐打。

移動互聯時代，大數據、物聯網、雲計算等技術應用的日新月異，對傳統咨詢業服務方式也提出了更高的要求。市場調研過去用的是訪談、問卷調查，focus group等手段，而現在呢，不用爬蟲抓取、海量數據的量化分析都不好意思說自己在做調研。如何快速掌握新技能、新工具，對大部分咨詢從業人員來說都是巨大的挑戰。移動互聯時代，連咨詢公司自己都在苦苦尋求出路，又談何為他人指路？

互聯網的本質就是創新，這讓咨詢業沒有辦法依靠行業經驗作靠山。傳統企業正轉型正處萌芽階段，過去的行業經驗明顯無法利用。即便摸索出一條路子，新的經驗也需要時間沉澱，才能加以利用。萬一天色一變，一場風雨過後，後面的人已經沒法按著原來的模式去走。企業也往往並不滿足於跟隨別人的步伐，追求另闢蹊徑，「彎道超車」。

首先是信息不對稱逐漸消失。你可以通過網路、知乎輕松地了解任何一個概念；無數的資訊平台，能在2小時內把地球另一邊最新鮮的資訊送到你手中。無論是免費渠道，還是現在越來越盛行的付 費內容，人們獲取資訊、信息、知識的平等程度大大地提高。過去傳統咨詢業引以為傲的方法論、稀缺資訊，以前是稀缺品，而現在已經是平常人家桌上菜。

同時，濃厚的商業氣氛驅使下，商業教育大大地普及，更是讓大部分人都能掌握知識工具。羅輯思維不僅每周給大家分享他的商業思考，還帶著一幫企業家一起干。原來咨詢顧問價值3000元一小時的一對一面談，可能還只能讓你一知半解，現在在家看視頻都已經能讓你拍案叫奇。

互聯網時代，不是大魚吃小魚，是快魚吃慢魚。很多APP每周迭代更新，才能捉住機會搶占市場，過了窗口期，便很難再有機會把已經養成習慣的用戶搶回來。微信快人一步搶佔了市場，來往、易信無論燒多少錢，都沒有辦法撼動微信的地位。

如果還按照訪談、問卷調查、焦點小組的整套流程來做產品調研，項目沒做完產品可能就先死掉。要快刀斬亂麻，要切實可行，要立竿見影。而傳統咨詢業偏偏只擅長抽絲剝繭，由表及裡，再用理論指導實踐。

除了外部沖擊，國內的傳統咨詢業自身也積弱多時：

人才外流與後繼無人，形成了一個虛有其表的怪圈

頭腦產業最重要的是從業人員的素質。國外咨詢業的從業者，很多曾經都是企業高管，身經百戰，閱人無數。而國內咨詢業則是一個虛有其表的怪圈。

我們不否認業內的確有一部分優秀且資深的咨詢顧問，但是人才外流和後繼無人的問題在不斷顯現。不論是前景還是薪資，互聯網行業無疑更具有吸引力。

資深的咨詢顧問都紛紛跳槽做產品經理、企業高管。而在招聘端，也沒以前那麼容易招到特別優秀的畢業生。留在咨詢業的人，可能自己大多都沒有真正實踐過。

正所謂讀萬卷書不如行萬里路，行萬里路不如閱人無數，閱人無數不如高人指路。讀萬卷書對現代人來說並不是門檻，而當所謂咨詢顧問自身都沒有辦法做到行萬里路、也不曾閱人無數，又談何給別人指路呢？

進步慢，突破少，跟不上時代的步伐

咨詢業發展至今，從技術咨詢到管理咨詢，從管理咨詢專為IT咨詢，從未發生過主動性的變革。即便經歷了技術大爆炸的三十年，管理咨詢對於技術使用仍然停留在 三十年前：Excel用做所謂的模型和寫PPT。這招的確好用，對付三十年前的問題綽綽有餘，但要對付三十年後的問題呢？

方案難以落地，結果難以顯性化，沒有人會為沒有效果的方案買單

傳統咨詢行業就像大後方的軍師，紙上談兵而不扛槍上陣。但通常傳統咨詢業給出的框架，仍然解決不了具體的人的問題，企業拿了方案，具體實施通常仍然會有很多問題，甚至無法實施。即便能夠按照方案執行，效果又是如何呢？得到這樣的效果，有多大程度是得益於咨詢顧問的建議，有多少又是其他行為的結果？無從得知。 動輒幾百萬的咨詢項目，已經很少有人願意為之買單。

大數據解決方案具有更快，更直觀、更客觀、更高效精準、更多可能性的優勢。

得益於IT技術的突破與應用，數據獲取比以前更快速，計算運行也更快，有利於處理更多、更全的數據，為進一步分析打下堅實的基礎。這一步的效率提升，直接加快了整個解決方案產生的速度，使得能夠在最快的時間內能得到行之有效的辦法。為後續的「小步試錯，反饋調整」造就了可能性。這正是互聯網訊息萬變對我們的 要求。

一是通過多維度數據來直接反映市場和用戶需求。一切不以數據為基礎的調研都是耍流氓，數據驅動是最大的「以用戶為中心」。用戶有多喜歡你的產品，是否願意為什麼付費，與其跟他聊天，不如看他的實際行動。點擊量，付費金額，不僅能夠定性，還能夠 定量。

二是結果顯性化。對數據的監控的優勢還在於當你改變某一個變數的時候，數據立馬就能給你反饋，告訴你效果。傳統咨詢公司的實施方案太飄了，而大數據則讓市場、需求、實施結果量化、可視化。

沒有數據支撐，很容易走彎路。給某知名互聯網公司做項目的時候，就發現他們在廣告投放策略上犯了經驗主義的錯誤。他們根據主觀經驗判斷，在上海客流量最大的地鐵站和廣州地標性建築重金投放了廣告。而我們通過對數據進行定性、定量的分析，發現這樣的投放策略投產比極低，因為該公司的主要用戶活躍於校園，而非以上提及兩個地點。不用大數據方法和定量的分析，就很容易犯經驗主義錯誤。

這里必須以我們自己的項目作為案例。在給某運營商做外呼中心項目的時候，分析了外呼中心已有銷售數據，精準定位了目標客戶的年齡、性別、居住地、願意接電話

的時間等各種因素，並基於結果建議增派人手在午間時段進行外呼；通過建模預測潛在用戶的外呼成功率，並作為接下來精準營銷的依據。最終，整個外呼中心的外 呼成功率提高了百分之五十。精準的目標客戶定位和基於大數據的建模預測，是此次項目成功的關鍵。

大數據不僅是體量大，更重要的是多樣。當所有數據都進入視線范圍的時候，世界就像慢鏡頭，每一幀都能看得清晰仔細。而當別人都在看視頻的時候，大數據能帶我們看到每一幀畫面的細微之處，其中商機不言而喻。

咨詢業好比是企業身邊的軍師，腦子比較好使，飽讀聖賢書，閱歷豐富。但他只負責在幕後指點，不沖鋒陷陣。大數據就好比勘察兵，深入敵後，刺探軍情。敵軍兵力、布陣，哪裡有陷阱、哪裡准備偷襲都觀察得清清楚楚，能立馬掌握最新戰況、雙方死傷。

過去軍師身上的能力屬於稀缺資源，因此軍師價值非常高；互聯網時代，軍師的經驗不太奏效了，所有人都平等地獲取各種資源，接收各地信息。如此一來，軍師（咨詢業）地位不保是遲早的事，而勘察兵（大數據）必定成為打贏勝仗的排頭兵！傳統咨詢業因承受不住互聯網的沖擊而式微，擁抱大數據，利用大數據的價值，挖掘大數據的商機才是未來。

⑹ 大數據專業就業前景怎麼樣

未來3至5年，中國需要180萬數據人才，但截至目前，中國大數據從業人員只有約30萬人。同時，大數據行業選才的標准也在不斷變化。初期，大數據人才的需求主要集中在ETL研發、系統架構開發、數據倉庫研究等偏硬體領域，以IT、計算機背景的人才居多。隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。
一、大數據主要就業方向
開發類和大數據分析類。具體崗位如：大數據分析師、大數據工程師等。

「大數據分析師是用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，強調的是數據的應用，側重於統計層面內容會多一些。比如做產品經理，可以通過數據建立金融模型，來推出一些理財產品。而大數據工程師則側重於技術，主要是圍繞大數據平台系統級的研發，偏開發層面。」華迎教授介紹：「我們把大數據分析在業務中使用的流程總結起來，分為以下幾個步驟：數據獲取和預處理、數據存儲管理、數據分析建模、數據可視化。在這個應用流程中，畢業生可以根據自己的興趣和特長，在不同的環節選擇就業。」
二、大數據工作領域
目前的大數據工作領域分了以下四大類：
1、數據開發工程師：負責數據接入、數據清洗、底層重構，業務主題建模等工作;大數據整體的計算平台開發與應用;
2、數據分析師：在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢，商務智能，出分析報告。
3、數據挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析。
4、科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。

⑺ 大數據會如何改變管理咨詢行業

咨詢是分很多種的，有很大差異，背後的邏輯也還是有一些共同點。基本思路是收集現場數據事實，根據數據事實來形成診斷，然後進行思考後，針對該問題，給出解決方案，實施方案，調整改善。大數據來了，其中第一步，收集數據事實的方式可能發生很大的變化，因為數據有了，可能更高效全面，傳統的方法顯得低效而片面。但是，第二步起，還是一個模糊判斷的過程。如果這部分也能自動化，那就是高級人工智慧了，而不僅僅是大數據了。任何項目都身處不同的行業，不同的縱向產業鏈，對應的客戶也不一定就是廣大用戶；做過一些項目比如風力發電，燃氣機組，火車軌道等等2B的大機器，這些玩意的大數據有是有，但是用戶要是能收集到這些數據也就沒必要花幾百萬做個咨詢項目了，或者說很多數據是無法採集的，因為用戶群體非常小，可能對應的客戶公司就那麼幾家，電話訪談，focus group足足夠夠了。

⑻ 中國咨詢行業發展前景

大數據、雲計算、人工智慧等技術發展推動IT咨詢業務模式轉變

國內企業對IT咨詢的需求主要集中在ERP系統上(IT咨詢服務項目的70%都是圍繞ERP開展的，其他約30%的咨詢業務則是圍繞CRM、供應鏈管理、電子商務系統、決策支持系統、協同商務、IT戰略、IT整體規劃等方面)。

近年來隨著大數據、雲計算、人工智慧技術的快速發展，企業的經營管理決策進一步發生變化，管理大數據成為企業管理決策的重要數據支撐。IT咨詢管理咨詢業務模式向管理大數據咨詢為核心，結合「互聯網+」、雲計算、人工智慧的多技術平台的融合模式方向發展，實現管理大數據、研發、咨詢、培訓互相融合、互為支撐。

2017年，中國IT咨詢(信息化咨詢)業務收入在2178億元左右，同比增長4.8%。2018-2019年，中國企業數字化轉型加速，政企加速雲化進程，大數據應用於企業管理經營決策，中國IT咨詢市場迎來快速增長期。2019年，中國IT咨詢市場規模為3054億元左右，同比增長19.0%。

——更多數據來請參考前瞻產業研究院《中國IT咨詢行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

⑼ 咨詢管理公司有哪些關於大數據規劃的業務

我之前在中大咨詢的官網了解過大數據的業務，他們的核心咨詢業務包括：
一、大數據版戰略咨詢服權務
根據客戶業務需求和戰略目標，通過設計大數據策略路線圖，幫助企業確定流程和數據選擇的優先順序，分析評估其對業務的影響，構建起最佳數據架構，獲取大數據價值。
二、大數據系統建設服務
根據客戶的業務目標，設計、開發和交付為客戶量身定做的解決方案，以滿足客戶對生產經營系統以及外部環境的數據服務需求。
三、大數據分析科學服務
幫助客戶完成對現存的業務問題從數據可視化向管理圖像化的描述與刻畫，並運用前沿的數據分析技術，創新的數據分析方法，發掘全新的商業機會。
四、大數據管理服務和培訓
通過各種形式的大數據分析與大數據系統管理的培訓，助力企業提高數據分析效率和洞察力。