大數據發展前景怎麼樣

⑴ 大數據的就業前景怎麼樣

大數據的就業前景還是很不錯的。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。

著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。

企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生：

（1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

（2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

（3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

（4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

（5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

（6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

⑵ 大數據未來的發展前景怎麼樣

目前，我國大數據企業分布在產業鏈各個環節，包括大數據基礎的硬體、軟體支撐與大數據服務。行業龍頭企業均專注其重點布局領域，在各個方向擁有明顯的特有優勢。在區域分布方面，中國大數據企業較為集中，主要分布在京津冀與東部沿海地區。

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據、競爭層次、產業結構、應用領域分布、區域集中度、業務競爭力、五力模型分析等

1、中國大數據行業產業鏈各環節競爭情況

目前，我國的大數據產業尚處於初級建設階段，從其細分領域來看，大數據產業可劃分為大數據基礎支撐設施、應用軟體以及大數據服務三大子行業。中國大數據代表性企業分布在各個子行業，基礎支撐層主要代表廠商有同有科技與歐比特等;專門研發大數據相關軟體的代表性企業有常山北明、思特奇與四維圖新等;科創信息與神州泰岳等企業則專注於大數據服務。另外，行業的龍頭企業如美亞柏科與易華錄等，業務布局覆蓋整條大數據產業鏈。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

⑶ 大數據發展前景如何

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。無論是國家、企業還是社會公眾，都越來越認識到數據的價值。因此，近年來，各地紛紛成立大數據發展局，企業紛紛推動數據資產治理，大數據輻射的行業也從傳統的電信、金融逐漸擴展到工業、醫療、教育等。一時間，彷彿各行各業都在談大數據，人人都在談大數據。但也有聲音說大數據迎來了「七年之癢虛爛世」，面對大數據熱潮也需要一些「冷思考」。我國大數據究竟發展得如何？未來我國大數據發展還有哪些機遇和挑戰？

1、大數據產業進展顯著
過去幾年，大數據理念已經深入人心，「用數據說話」已經成為所有人的共識，數據也成了堪比石油、黃金、鑽石的戰略資源。五年來，我國大數據產業政策日漸完善，技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。
在政策方面，我國從中央到地方的大數據政策體系已經基本完善，目前已經進入落地實施階段。自從2014年「大數據」這個詞寫入政府工作報告以來，我國大數據發展的政策環境掀開了全新的篇章。在頂層設計上，國務院《促進大數據發展行動綱要》對政務數據共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務信息資源共享管理暫行辦法》《大數據產業發展規劃（2016-2020）》等文件也都已經出台。十九大報告中提出「推動大數據與實體經濟深度融合」，「十三五」規劃中提出「實施國家大數據戰略」。衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出台了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初，所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃，十幾個省市設立了大數據管理局，8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說，大數據的政策體系已經基本搭建完成，目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。
在技術方面，我國大數據技術發展屬於「全球第一梯隊」，但國產核心技術能力嚴重不足。我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式，促進了大數據領域技術創新速度和能力水平，處於國際領先地位。在技術全面性上，我國平台類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究；在應用規模方面，我國已經完成大數據領域的最大集群公開能力測試，達到了萬台節點；在效率能力方面，我國大數據產品在國際大數據技術能力競爭平台上也取得了前幾名的好成績；在知識產權方面，2018年我國大數據領域專利公開量約佔全球的40%，位居世界第二。但我國大數據技術大部分為基於國外開源產品的二次改造，核心技術能力亟待加強。例如，目前國內主流大數據平台技術中，自研比例不超過10%。
在產業方面，我國大數據產業多年來保持平穩快速增長，但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年，我國大數據產業延續多年來的增速，繼續保持相對高速的增長。根據中國信息通信研究院的歷槐測算，2018年我國大數據產業整體規模有望達到5400億元，同比增長15%。然而，綜合國內外環境、新興技術發展等多種因素，大數據產業的增速出現了下滑。我國的大數據產業也面臨著從高速發展向高質量發展的關鍵轉型期。
在應用方面，大數據的行業應用更加廣泛，正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大數據工具的門檻降低以及企業數據意識的不斷提升，越來越多的行業開始嘗到大數據帶來的「甜頭」。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融差肢業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等，行業應用「脫虛向實」趨勢明顯，與實體經濟的融合更加深入。
2、產業的五大困局
雖然我國大數據總體發展形勢良好，也面臨難得的發展機遇，但仍然存在一些困難和問題。
一是，涉及核心技術的產業發展薄弱，未能有效提升我國核心技術競爭力。核心技術的影響力在大數據產業有著極高的重要性。由於大數據企業在完成產品開發後，可以近乎零成本無限制的復制，因此擁有核心技術的大企業，很容易將技術優勢轉化為市場優勢，即憑借具體的信息產品贏得海量用戶獲得壟斷地位。當前，從大數據技術與產品的供給側看，我國雖然在局部技術實現了單點突破，但大數據領域系統性、平台級核心技術創新仍不多見。大數據處理工具都是「他山之石」，大部分企業用的都是國外的數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化技術，自主核心技術突破還有待時日。尤其是開源產品的技術標准方面，我國的影響力尚亟待提升。
二是，數據孤島和壁壘降低了大數據產業資源配置效率。大數據產業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。無論是政府數據、互聯網數據還是其他數據，數據擁有者往往不願對其進行開放流通。受制於前期信息基礎設施建設，目前我國政府數據往往還存在著諸多「數據孤島」和「數據煙囪」，數據價值難以發揮。
三是，數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險。大數據技術為經濟社會發展帶來創新活力的同時，也使數據安全、個人信息保護乃至大數據平台安全等面臨新威脅與新風險。海量多源數據在大數據平台匯聚，來自多個用戶的數據可能存儲在同一個數據池中，並分別被不同用戶使用，極易引發數據泄露風險。利用大數據技術對海量數據（21.90 -5.19%,診股）進行挖掘分析所得結果可能包含涉及國家經濟社會等各方面的敏感信息，需要對分析結果的共享和披露加強安全管理。
四是，產業壟斷與惡性競爭現象頻發，「劣幣驅逐良幣」現象明顯。由於資源型產業門檻低、利潤高，新興的大數據企業往往首先將目光盯在獲取數據資源上面。大量依託數據資源優勢的企業誕生，為大數據產業帶來了低附加值的壟斷經濟模式，使得依靠技術壁壘打江山的企業不得不面對殘酷的市場競爭，放緩了技術研發的步伐。同時，數據壟斷問題也愈發明顯。少數互聯網巨頭企業擁有巨大數據，不但對產業發展不利，甚至存在巨大的數據聚集隱患。
五是，各地發展同質化嚴重，普遍存在重存儲輕應用的現象。由於缺乏統一的大數據產業分類統計體系和產業運行監測手段，各地大數據產業的定位相似，同質化競爭加劇。而盲目的重復建設，更是可能導致大數據產業過剩。同時，由於部分地區信息化發展程度有限，大數據應用場景不夠豐富，更是以數據中心等大數據存儲設施的建設作為發展大數據產業的關鍵，且規模巨大，目標動輒以百萬台計，後期若無法有效利用，將造成巨大的資源浪費。

⑷ 大數據就業前景

最近幾年，大數據這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等互聯網公司的戰略規劃中，昆明電腦帆鬧穗培訓http://www.kmbdqn.cn/發現在我國國務院和其他國家的政府報告中多次提及大數據，大數據態卜無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。

馬雲的無人超市」，「看李彥宏如何談AI」等新聞熱點，都展示出了人工智慧的快速發展，人工智慧突飛猛進的進展是這些年來大數據發展的結果。

那麼大數據就業前景怎麼樣呢？

一、大數據就業前景

《大數據人才報告》指出,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內將會出現高達150萬的大數據人才的缺口。

《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，當下中國互聯網行業需求最多的六類人才職位為研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析。其中需求量最大的是研發工程師，而最為稀缺的是數據分析人才。領英報告表明，高度稀缺的是數據分析人才，其供給指數最低，僅為0.05，。並且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

根據中國商業聯合會數據分析專業委彎爛員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將高達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

二、大數據就業方向

1.Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等

2.數據挖掘、數據分析&機器學習方向

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等

3.大數據運維&雲計算方向

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

⑸ 大數據行業發展前景如何

行業內主要企業：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：中國大數據行業市場規模、中國大數據產業下游分布

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

2021年市場規模接近900億元

近年來我國大數據行業取得快速發展，賽迪CCID統計仿賀帶，我國大數據市場規模由2019年的619.7億元增長至2021年的863.1億元，復合年增長率達到18.0%，大數拍答據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我國經濟率先復甦並總體保持恢復態勢，伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。

金融行業是我國大數據產業規模最大的下遊行業

大數據分析行業是指藉助大數據技術對規模巨大的數據進行處理、分析挖掘、應用等，實現大數據價值，並以產品或服務等形式，賦能客戶數字化運營的大數據細分行業。近年來，伴隨下遊行業對全業務流程數字化運營需求的持續廣泛和深入，大數據分析市場取得了良好發展，呈現出高速發展態勢。根據賽迪的數據，2021年我國大數據分析市場下遊行業中，金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名，市場佔比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合計超過60%。

大數據軟體與服務的需求不斷提升

目前，我國的大數據產業進入高質量發展階段，大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升，大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位，2021年我國大數據市場結構中，大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為40.5%、25.7%和33.8%，市場規模分別為349.5億元、221.8億元和291.7億元。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降，大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

不同類型大數據企業競爭程度差異極大

目前，IT產業在發展過程中已經形成了一些層次分布，有做伺服器和底層系統的，有做軟體的，有做應用的，大數據也需要在原有的架構上加以發展。原來做基礎設施的企業，如聯想、華為，也要向大數據轉型，提供低成本、低能耗的大型存儲器，這是大數據產業的基礎。中間層是類似Hadoop、MapRece的數據分析軟體，原有的軟體產業也要轉型，由賣軟體轉為以數據為中心。再往上就是網路、騰訊、阿里巴巴等大數據備蘆應用服務公司，需要增加數據分析的效用。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

⑹ 大數據的工作前景怎麼樣

隨著互聯網時代的飛速發展，當今的時代又被稱為大數據時代，可想而知大數據的就業前景非常不錯，各大互聯網公司都在囤積大數據處理人才，從業人員的薪資待遇也很不錯。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

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⑺ 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。

⑻ 大數據前景怎麼樣

隨著互聯網時代的到來，人們愈發認識到現代科技與計算機技術的重要性，無論是互聯網頭部企業對IT技術的研發應用還是普通企業的發展需要都可以看出IT行業正處於如日中天的發展態勢下，行業競爭同樣十分激烈隨著人工智慧、物聯網的發展、大數據人才急劇增加，所以大數據行業的就業前景一片光明。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

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⑼ 大數據前景怎麼樣

大數據的就業前景是很光明。說到大數據最大的市場，那就是不得不提我們中國了。畢竟我國是人口大國、工業製造大國和互聯網大國，每天都會產生巨量的數據，大數據資源極為豐富。根據IDC最新發布的統計數據，中國的數據產生量約佔全球數據產生量的23%，美國的數據產生量佔比約為21%，EMEA(歐洲、中東、非洲)的數據產生量佔比約為30%，APJxC(日本和亞太)數據產生量佔比約為18%，全球其他地區數據產生量佔比約為8%。中國的大數據市場國模無疑是最大的。而且隨著國家新基建戰略的推進，大數據產業的規模也在不斷增加，比如上海的「大數據局」和貴州的「雲上貴州」，長江三角洲和京津冀還有中西部地區，都在國家的政策下發展得良好。到2025年中國大數據產業規模或將近2萬億元。從中我們可以明顯的看出未來我國的大數據產業一定是朝陽產業，大家的就業前景一定是巨大的。目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。且未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。 更不要說其他中小IT企業，各政府部門了，因此在人才稀缺的情況下，大數據人才是非常容易就業的，且大數據崗位的薪資待遇都是出奇的高。

⑽ 大數據專業就業前景如何

近年來，隨著信息化和數據產業的發展，社會上對大數據相關專業的人才需求量持續上升，但是國內真正的大旅氏陵數據方面的專業人才數量非常少，這樣的供需不平衡就會導致數據行業產生一個較大的人才缺口，大數據工程師將迎來廣闊的就業前景，大數據和IT類似，都是越老越吃香，你的實踐經驗越豐富，你可拆戚以發展的職業生涯也就越長，自我價值也就越大。
大數據的未來發展前景是值得肯定的，現在大數據人才出現了供不應求的情況。大數據行業就業市場較為活躍的地區主要集中在京津冀、長三角、珠三角、成渝等區域，但是從目前招聘數據來看，大數據人才還是不能滿足市場的需求，因此現在學大數據未來的發展前景是非常好的。
大數據產業的發展離不開國家政策的支持，國家對大數據的戰略政策制定和實施，也成為大數據市場不斷發展的有力條件。比如上核散海的「大數據局」和貴州的「雲上貴州」，長江三角洲和京津冀還有中西部地區，都在國家的政策下發展得良好。政策的支持在不斷更新著我們對大數據的認識。
大數據專業要考計算機等級考試證書、大數據工程師認證證書、SAS認證證書、Coursera證書。大數據專業主要是運用數據管理、系統開發等方法