2015年是大數據分析

1. 大數據分析行業前景如何

簡單的說就是海量數據同完美計算能力結合的結果，確切的說是移動版互聯網、物聯網產生了權海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。

互聯網最熱職位人才報告指出，產品研發工程師、產品經理，人力資源、市場營銷、運營及數據分析是當下需求最旺盛的六類人才職位。

數據分析包含不同的角度分工：

第一類，側重於網站分析的分析師，包括營銷分析師、網站分析師、SEO分析師等。

第二類，側重於業務分析師，包括運營分析師、數據分析師等。

第三類，側重於技術走向的，例如數據挖掘工程師、數據科學家、數據工程師等。

從收入看，第一類最低，中間的次之，第三類最高。原因如下：

1.中國普遍技術取向，涉及到IT、編程、開發類的工資高;

2.業務價值認知，網站分析類或業務類分析師的輔助對象一般都是業務部門，這些人的能力和視野決定了分析的價值落地型，因此限制較高。

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2. 大數據時代 大學哪些專業涉及大數據技術與應用

大數據時代 大學哪些專業涉及大數據技術與應用

早在1980年，未來學家阿爾文？托夫勒在 《第三次浪潮》一書中，就將大數據譽為「第三次浪潮的華彩樂章」。現在的大數據更是站在互聯網的風口浪尖上，是公眾津津樂道的熱門詞彙。同時這股熱潮也催熱了大學里的大數據專業。

到底什麼是大數據？本科專業中哪個專業是和它相對應的？一般開設在哪些院系？對外經濟貿易大學信息學院副院長華迎教授詳解這個大家關注的熱門專業。

一、專業解析

什麼是大數據？

進入互聯網時代，中國的網民人數已超7億，大數據的應用涉及到生活的方方面面。例如，你在網站上買書，商家就會根據你的喜好和其他購書者的評價給你推薦另外的書籍；手機定位數據和交通數據可以幫助城市規劃；甚至用戶的搜索習慣和股市都有很大關系。

在談到大數據的時候，人們往往知道的就是數據很大，但大數據≠大的數據。對外經濟貿易大學信息學院副院長華迎教授介紹：「現在的大數據包括來自於多種渠道的多類數據，其中主要來源網路數據。數據分析不是新的，一直都有，但是為什麼叫大數據呢？主要是因為網路數據的格式、體量、價值，都超出了傳統數據的規模。對這些海量信息的採集、存儲、分析、整合、控制而得到的數據就是大數據。大數據技術的意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些數據進行專業化處理，通過『加工』實現數據的『增值』，更好地輔助決策。」

數據科學與大數據技術專業

本科專業中和大數據相對應的是「數據科學與大數據技術」專業，它是2015年教育部公布的新增專業。2016年3月公布的《高校本科專業備案和審批結果》中，北京大學、對外經濟貿易大學和中南大學3所高校首批獲批開設「數據科學與大數據技術」專業。隨後第二年又有32所高校獲批「數據科學與大數據技術」專業。兩次獲批的名單中顯示，該專業學制為四年，大部分為工學。

「數據科學與大數據技術是個交叉性很強的專業，很難說完全歸屬於哪個獨立的學科。所以，不同的學校有的是信息學院申報，有的.是計算機學院牽頭申報，有的設在統計學院，還有的在經管學院。像北京大學這個專業是放在理學下，授予理學學位。大多數是設在工學計算機門類下，授予的是工學學位。」華迎教授說：「數據科學很早就存在，是個比較經典的學科，現在和大數據技術結合形成了這個專業。目前教育部設定的本科專業名稱為『數據科學與大數據技術』，專科名稱是『大數據技術與應用』。」

數據科學與大數據技術學什麼？

以對外經濟貿易大學該專業為例，專業知識結構包括數學、統計、計算機和大數據分析四大模塊，具體課程設置如下：

數學：數學分析一、數學分析二、高等代數、離散數學。統計學：概率論與數理統計、多元統計分析、隨機過程。計算機：數據結構、計算機組成原理、操作系統、資料庫系統原理、C++程序設計、Java程序設計、Python與大數據分析、科學計算與Matlab應用、R語言等。大數據分析：數據科學導論、機器學習與數據挖掘、信息檢索與數據處理、自然語言處理、智能計算、推薦系統原理、大數據分析技術基礎、數據可視化、大數據存儲與管理、大數據分析實踐等課程。

華迎教授介紹：「數據科學與大數據技術是一門實踐性很強的新興交叉復合型學科，無論是開設在哪個學院下，數學、統計學、計算機三大塊課程是必須得有。各高校在這幾門背景學科的基礎上，交叉融合其他的專業知識技能。如我校在數學、統計學、計算機知識體系模塊中又增加了體現學校特色的財經類行業應用和外語模塊，以提升學生的行業應用能力和國際化水平。根據各校偏重的專業方向，課程設置有所差異，感興趣的同學可以具體查看各校的專業和課程設置情況。」

二、專業與就業

行業增速快 人才缺口180萬

隨著移動互聯網和智能終端的普及，信息技術與經濟社會的交匯融合，引發了數據迅猛增長。新摩爾定律認為，人類有史以來的數據總量，每過18個月就會翻一番。而海量的數據蘊含著巨大生產力和商機。

2011年至2014年四年間，我國大數據處於起步階段，每年均增長在20%以上。2015年，大數據市場規模已達到98.9億元。2016年增速達到45%，超過160億元。預計2020年，我國大數據市場規模將超過8000億元，有望成世界第一數據資源大國。但數據開放度低、技術薄弱、人才缺失、行業應用不深入等都是產業發展中亟待解決的問題。

根據領英發布《2016年中國最熱職位人才報告》顯示，有六類熱門職位的人才當前都處於供不應求狀態，稀缺程度各有不同，其中，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。

中國商業聯合會數據分析專業委員會資料顯示，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。

大數據主要就業方向

2015年9月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作。《綱要》明確提出了七方面政策機制，其中第六條就是加強專業人才培養，建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系。目前，大數據主要有三大就業方向：大數據系統研發類、大數據應用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。」

三、報考指南

院校開設情況

教育部關於公布2015年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知教育部關於公布2016年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知在「教育部2015年度普通高等學校本科專業備案和審批結果」中北京大學、中南大學、對外經貿大學成為首批開設 「數據科學與大數據技術」本科專業的高校，隨後中國人民大學、北京郵電大學、復旦大學等32所高校成為第二批成功申請該專業的高校。目前，我國已有35所高校獲批「數據科學與大數據技術」本科專業，第三批申請結果也即將公布。

數據科學與大數據技術是個交叉性強、跨學科的專業，很難說是完全歸屬與那個獨立的學科。高校牽頭申報的學院不同，培養重點和授予的學位可能不一樣。因為課程來自於不同的學院，也有高校是聯合一些學院單獨成立機構來申報。從名單可以看出，在大部分開設院校中該專業都屬於工學類，有個別院校將其歸屬在理學門類，授予理學學位。

有志於學習數據科學與大數據技術專業的學生，可以從大學的傳統優勢領域和行業背景考慮選擇。比如，復旦大學的大數據技術本科專業是設在大數據學院下；北京大學是在數學院開設了該專業，偏數學的內容更多一些。對外經濟貿易大學該專業設在信息學院，因為財經是學校傳統優勢，專業還會偏重經濟、金融等相關學科領域的知識。

錄取分數不低

從2017年數據科學與大數據技術專業的錄取情況看，該專業的錄取分數還是比較高的。以對外經濟貿易大學和重慶理工大學為例，2017年對外經貿大學數據科學與大數據技術專業在京理科一批錄取最高分653分，最低分646分，平均分650分，平均分高出北京一本批次線113分。

重慶理工大學理學院院長李波介紹，學校理學院有金融數學、數學與應用數學、信息與計算科學、應用統計學、應用物理學、新能源科學與工程專業，數據科學與大數據技術是2017年獲批後開設的。盡管該專業屬於本科二批招生，但首批數據科學與大數據技術專業所招73名學生的平均分超一本線20分左右，並且第一志願錄取率達百分之百。

只招理科生 注意大類招生

考生報考時要注意，目前獲批開設的院校並非在所有省都有招生計劃，還有的高校是按大類招生。如北京郵電大學該專業2017年本科就是按計算機大類招生。隨著各省高考改革的實施，越來越多的省份加入新高考的序列，未來會有更多的高校施行按大類招生。

值得注意的是，數據科學與大數據技術只招理科生，但女生的比例並不低。據華迎教授介紹：「第一年招生時，我們以為這純工科專業絕大部分都會是男生報考，錄取後發現女生還是很多的，女生比例大概佔了這個專業總人數的一半兒。」 重慶理工大學2017年的首批73名學生中，男生45人，女生28人，女生比例占總人數38%。

3. 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

4. 現在大數據分析的發展前景怎麼樣

觀察大數據行業的發展歷程，可以看到大數據行業的興起速度，他迅速滲透進各行內各業，改變著我容們的生活，如今各行各業在日常運營過程中都會產生並積累海量數據，數據維度豐富多樣：無論哪個行業，每時每刻，每分每秒都在產生數據。大數據已經成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點，就業率也隨之提高。

5. 從大數據分析來看 木門互聯網營銷7大趨勢

從大數據分析來看 木門互聯網營銷7大趨勢

互聯網營銷對於木門行業一直有一種微妙的牽扯。亦或者說木門行業對互聯網營銷一直處於一種明明想靠近，卻又不知道如何接近的狀態。

說到互聯網營銷時，或許沒有哪一個領域的發展或變化要比內容更快或更頻繁的了。從寫好一篇宣傳軟文到被瀏覽，中間時間甚至只需要幾分鍾。網路營銷對於何為有效何為無效，這背後的觀念一直在不斷變化——通常是往更好的方向變化。2015年，木門企業在內容營銷上的成功將取決於門企能在多大程度上緊跟趨勢的變遷。

從大數據分析來看 木門互聯網營銷7大趨勢

一、數據背後的發展

有市場調查公司對600名讀者進行了民意測試，結果顯示29.6%的受訪者認為內容將是他們今年的頭號數字營銷工具。有意思的是，內容營銷排在了大數據、營銷自動化和移動營銷的前面。它還大幅領先於社交媒體營銷、搜索引擎優化(SEO)、付費廣告和一眾其它營銷活動。

內容是如此有價值的一個工具，原因在於它的廣泛用途和覆蓋范圍。根據內容營銷學會收集的調查數據，在談到為他們的客戶製作和傳播內容時，內容營銷人員為2015年設定了8大目標：客戶關系/忠誠度、互動、品牌知名度、銷售額、客戶福音傳播、導引性銷售、潛在需求培養和向上/交叉銷售。

沒人質疑未來幾個月里內容的重要性——它將繼續為各類規模的企業和各行各業帶來良好的回報。然而，大多數人好奇的是內容營銷在未來將會如何變化。

二、營銷的七種變化

有數據知名，在2015年木門企業營銷正在發生七種變化。

1.內容創作方面的開支增加。很明顯的是，數字營銷已成為大多數B2C和B2B私營企業的支柱。在內容營銷成為大多數此類企業首要任務的情況下，花在高質量內容創作上的開支將隨著數字營銷預算水漲船高，這並不讓人意外。實際上，有篇報道指出，平均而言，各企業品牌計劃將其營銷預算中高達15%的部分撥給內容創作。不願相應調整預算的公司可能會發現，在一個已經充斥大量內容的市場中很難開展競爭。

2.更加註重個性化。更加註重內容個性化有兩個主要原因：(1)社交網站和不斷發展的科學技術為營銷人員提供了極為完備的數據和深刻的洞見，(2)網頁上的內容已如此飽和，企業被迫尋找出路以便讓自己和競爭對手有所區分。有內業人士表示：「我們通過第一手信息發現，在我們網站提供高度個性化的內容，而非前幾年那種泛泛的網文後，我們病人對內容的響應程度大幅提高。」不同行業中的眾多其他企業將在未來幾個月內重申這一觀點。

3.更好地利用視覺內容。門企需要做的就是看看社交媒體的發展方向，以便了解內容的未來在哪裡。過去幾年來，互聯網用戶對圖像、視頻和圖形的熱情不斷高漲，這一趨勢看起來是永久性的。視覺內容比靜態文本更受歡迎，內容營銷領域將被迫迎合這類需求。這一趨勢還伴隨著這樣一種變化：內容成為講述故事的載體。視覺內容在講述品牌故事時比文字更加形象，這意味著今年視頻和信息圖的重要性將進一步上升。

4.更多的評估工具。分析行業的從業者以極大的熱情期待著未來幾個月的到來，其中很大一部分原因在於內容營銷人員愛上了評估和測試工具。具體說，就是內容營銷人員對A/B測試的喜好。好消息是A/B測試相當容易——而得出的結果非常精細。市面上有幾十種經濟實惠的選擇，全都易於掌握。

5.內容將趨於本地化。谷歌相當直白地表達過他們要迎合移動用戶的願望，2015年將是一個主要的轉折點。內容將不再是僅僅針對移動用戶而進行調整，而是在創作時就考慮到移動用戶。內容營銷人員將把很大一部分預算用於將內容推送給本地用戶，當他們外出購物、乘坐公交車或吃午餐的時候。最終結果就是內容將更為個性化，更為獨特。

6.內容營銷和社交媒體之間的界線將模糊。內容營銷和社交媒體已彼此緊密交織，以至於要將兩者區分開很有難度，但2015年內容營銷與社交媒體間的這些界線將變得模糊並消失。精明的市場營銷人員知道，社交媒體給內生增長提供了絕佳的機會，並將投入重金發展品牌的忠實粉絲，他們分享、點『贊』並與內容互動。我通過我最近創立的公司Due，對此予以了大量關注。由於近來社交媒體成為關注的焦點，門企的企業在網上取得成功是非常重要的。

7.合作營銷勢頭重燃。第7點也是內容營銷未來幾個月將要經歷的最後一個重大變化，與合作營銷有關。雖然2014年很多木門品牌不再推行客座文章這種方式，但有些木門品牌今年重拾對合作營銷的信心，並計劃重新投入資金和精力，與其他社交媒體用戶、博客、網站和行業出版物建立雙向關系。這一變化值得關注，因為谷歌將繼續打擊指向垃圾信息的鏈接，但該變化對維系了良好感情紐帶的企業和品牌來說可能是個好消息。

傳播內容的新軟體、技術和媒體層出不窮，內容營銷正以極快的速度發展變化著。試圖放慢腳步或稍事休息不會帶來什麼好處。緊跟變化的腳步，學會順應消費者需求和偏好將讓門企事半功倍。當門企在2015年向前進發的時候，請記住這七大變化，以便最大程度實現內容營銷的效果。

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6. 大數據分析前景好嗎

大數據分析的產生旨在於IT管理，企業可以將實時數據流分析和歷史相關數據相結版合，然後大數據權分析並發現它們所需的模型。反過來，幫助預測和預防未來運行中斷和性能問題。進一步來講，他們可以利用大數據了解使用模型以及地理趨勢，進而加深大數據對重要用戶的洞察力。他們也可以追蹤和記錄網路行為，大數據輕松地識別業務影響;隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長;同時跨多系統收集數據發展IT服務目錄。

7. 哪些大學開設了大數據專業

現在的我們已經從IT時代步入了DT時代，不少學校隨著社會的變革順勢開設了大數據專業，那麼您知道哪些大學開有大數據專業么？下面就讓我來給大夥介紹一下。

從2014年的時候，清華大學數據研究院就開設了第一個大數據專業，也就是在這一年，他們已經開始招收報讀這類專業的學生了。

此外，北京大學和中國人民大學等五所高校一起建立了大數據分析碩士培養協同創新平台，也是在2014年這一年開設了大數據分析專業。

隨後，到了2015年，復旦大學計算機科學技術學院也緊跟時代發展的潮流，開設數據交通專業。

其實很多學校剛開始都是在2014年到2015年這段時間設立的大數據專業，不過當時候已經來不及招生了，只能採取抽調的方式從別的學院那裡招生了。

8. 大數據處於爆發階段 規模將保持40%增漲

大數據處於爆發階段 規模將保持40%增漲

「大數據」已經成為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。在國內，大數據也受到安防企業的高度關注。

中國信息通信研究院不久前發布的《2015年中國大數據發展調查報告》預測，2015年中國大數據市場規模將達到115.9億元，增速達38%。未來隨著應用效果的逐步顯現，一些成功案例將產生示範效應，預計2016至2018年中國大數據市場規模還將維持40%左右的高速增長。

報告顯示，2014年中國大數據市場規模約為84億元，主要由基於Hadoop、Spark的大數據軟體產值、用於承載大數據應用的硬體產值，以及大數據相關的專業服務產值三部分構成。

從中國大數據市場構成上看，2014年大數據軟體產值為35.6億元，佔比最大，約42%。大數據硬體產值達28.5億元，佔比約為34%。大數據服務產值為19.9億元，佔比約為24%。與國外市場構成相比，國內市場軟體佔比明顯偏高，這主要是由於國內客戶更願意接受軟體版權費，而國外則更多地以收取服務費方式支付費用。

在大數據應用的部署情況方面，報告顯示，超過44%的受訪企業沒有大數據平台部署和大數據應用，24%的企業已經開始部署大數據平台但還未實現應用，32%的企業已經實現了大數據應用。其中，大數據應用水平較高的行業主要分布在互聯網、電信、金融行業，一些傳統行業的大數據應用發展較為緩慢，批發零售業甚至有超過80%的企業並沒有大數據應用計劃。但較為樂觀的是，在大數據應用變化情況調查中，95%的企業大數據應用較上一年度呈增長態勢。

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9. 大數據行業的發展受什麼因素影響

數據爆炸式增長，大數據行業市場規模持續擴大

當前網民增長進入了一個相對平穩的階段，互聯網在易轉化人群和發達地區居民中的普及率已經達到較高水平，下一階段中國互聯網的普及將轉向受教育程度較低的人群以及發展相對落後地區的居民。目前，隨著移動互聯網的繁榮發展，移動終端設備價格更低廉、接入互聯網更方便等特性，為部分落後地區和難轉化人群中的互聯網推廣工作提供了契機。

截至2020年6月，我國網民規模達9.4億，較2019年底增長4000萬，互聯網普及率達67.0%，較2019年底提升3.7個百分點。其中手機網民規模達9.32億，網民中使用手機上網的比例為99.2%，較2020年3月基本持平。

2020年上半年，我國互聯網產業展現出巨大的發展活力和韌性，克服了新冠肺炎疫情帶來的沖擊和困難，在數字基建、數字經濟、數字惠民和數字治理等方面取得了顯著進展，成為我國應對新挑戰、建設新經濟的重要力量。

密集出台的大數據政策表明國家大力推動的意願，環保部、國務院辦公廳、國土資源部、國家林業局、煤工委、交通運輸部、農業部的細則側重指引垂直行業的落地。在政策的推動下，大數據加快了向各行業中的普及，並已全面從理論研究邁向實際應用，通過實際的經濟效益實現，帶動更多的行業開啟大數據應用探索。

具體從產業來看，互聯網、金融、通信、安防等產業目前與大數據融合情況較好，交通、能源、工業等也在快速應用大數據。以工業為例，工業大數據產業規模到2019年有600多億，到2020年，復合增長將達到50%以上，研發設計、生產、供應鏈、銷售、運維等領域數據量越來越大。而醫療行業大數據在某些點上用得不錯，但是要真正替代人，路徑還比較長。

——以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

10. DT時代，大數據的基本思維主要體現在哪幾個方面

1 大數據思維的整體性
隨著科技的不斷創新，進入大數據時代的同時必然帶動著大數據思維由一元思維升級至二元思維，目前根據人類思維的轉變模式進行分析，其依然進行至多元思維狀態，即追求和諧穩定社會的模式，但是研究大數據思維的發展進程發現，大數據的二元思維模式是一種高效率並適合現今社會發展的思維模式，其追求效率性、相關性、概率性，為創新發展提高了效率。根據當下社會的需求及其社會的快節奏發展，大數據思維已然在各領域發展處於主導地位，由其基本特徵層面分析，大數據思維主要特徵為整體性，整體性的理論基礎在於人類認識世界的能力在自然觀中的不斷變革而體現，現今社會通過人類對於整體數據的整合及分析能力進行體現，大數據時代，整體性大數據思維模式成為解決問題的首選為必然趨勢及結果，其原因在於整體性思維模式能夠更加高效的完成復雜的數據統計及分析。以我國人口普查為例，我國近三次人口普查時間間隔為十年，而面對我國龐大的人口數量，大數據思維在數據統計中佔領了絕對優勢，據悉我國人口普查總投入超過六億元人民幣，以2010年進行的人口普查數據分析，我國耗費了巨大的人力財力以及時間，倘若運用大數據進行人口普查，以其優勢進行僅使用百分之一的抽樣調查進行數據分析，將大大減少人口普查為政府帶來的難題。
2 大數據思維的互聯性
「一切皆可量化。」道格拉斯。相對微觀層面分析大數據思維特徵，較為典型的為切合現今社會及科技發展的量化互聯思維，量化為具體或明確目標的一種表述，而互聯代表著兩種事物間的連接，其作為大數據思維微觀層面的一種表達方式，更加說明大數據思維的重要性，知名投資人孫正義對於大數據時代的發展提出：「要麼數字化，要麼死亡。」直接地表達出大數據思維目前所處的地位，研究發現，數字信息成為時代發展的代表已成為必然趨勢，而量化思維為數字化特徵帶來的必然思維結果，換言之，量化可以解釋為共性語言描述和解釋世界的一種方式，其體現在於充分運用最新技術手段，對於各個領域進行信息全面定量採集以及信息互通，打通信息間隔閡，並進行全新的信息整合，實現分析實用性及數據科學性，創造更據價值的數據應用和信息資產。目前，大數據的運用不僅體現在網路平台當中，同時在人們的細微生活中、就業環境以及生態保護范圍內都做到了廣泛適用，gartner公司於2015年運用大數據分析出當下及未來人們就業環境，其調查結果表明，2015年全球范圍內數據崗位的需求量高達440萬，而2018年全球范圍內僅大數據就業背景管理人員的缺乏將高達150萬人，案例表明，全球范圍的人才緊缺將成為必然趨勢並不斷增加，該案列清晰的體現出大數據環境下大數據思維的量化互聯性，並且為未來就業環境做出了精準的預測。
3 大數據思維的價值性
由大數據思維的本質進行分析，大數據思維具有價值化特徵，大數據時代信息的不斷整合及分析已然使得信息及數據量化及互聯轉變為多維度的發展狀態，換言之，大數據思維滲透至各個領域及行業的不同維度是大數據發展的初始動機和直接目的，現今社會看待其價值化特徵將其價值性總結為大數據思維的本質，同時，萬物的量化互聯性及其整體性使得其價值性影響了多維度的發展，由此凸顯了數據及大數據思維的創造性及重要性。通過對於事實的研究證明，大數據時代背景下，其價值化特徵及其價值性的意義正在不斷演進並處於不斷被挖掘的狀態，各個領域大數據思維模式相繼被接受和適用也是大數據發展帶來的益處之一，隨著大數據思維的不斷開發和研究，其運用不僅在處理數據分析上實行了高效率，也對於事件及數據的預測上實現了精準並具有概率性的分析結果，google公司於2008年運用大數據思維對於流感爆發地點及人數進行准確預測的經典案列分析，大數據思維對於社會發展體現出其必要的價值性，並且改變了社會對於大數據的看法，可謂大數據的運用成功到達了一個全新的高度，Google公司通過對於數十億網路搜索請求的數據整合，對世界各地區的流感做出預測，該項目的成功引起了各國對於大數據的使用，同時帶動了人們的大數據思維及思考模式，將大數據思維上升至被社會認可的高度。
根據現今社會發展現狀分析，客觀角度說明我國以基本進入大數據時代，大數據思維的特徵已然體現在社會各領域當中，並且伴隨著多維度的運用，因此大數據思維全面運用指日可待，高級思維帶動我國科技及經濟的發展勢在必行。隨著人工智慧的不斷推出以及數據分析的不斷升級，並且基於大數據思維為社會帶來的發展前景研究，大數據思維引領我國科技發展已成為未來的必然趨勢。