Ⅰ 大數據的發展方向都有什麼
說到大數據我們不能不提到人工智慧,這個近幾年非常火的一個新技術方向,從幾年前大家科普什麼是人工智慧到現在產業普遍探討如何落地問題,人工智慧幾乎霸屏各行各業。
大數據時代勢不可擋。 一方面,為了實現降本增效,企業紛紛在尋求數字化、智能化轉型。以期利用新技術帶來結構性增長;;另一方面國家釋放推動「新基建」加速經濟建設信號,對於信息數字化 科技 產業的重視程度空前高漲。企業內部發展剛需和國家政策紅利,人工智慧化必然是新經濟環境下的大勢所趨。
人工智慧的三大核心要素:演算法、算力、數據缺一不可。 其中大數據更像是水電煤般的基礎設施的存在。數據沉澱將變成未來企業搭建壁壘的核心競爭力。而具體來看大數據的發展方向也是涵蓋多個方面,舉例來說:
>> 新零售
新零售的新就在於將「零售數據化」,通過大數據重新定義「人貨場」概念。傳統零售下,通常是「人找貨」,賣場提供什麼樣的商品用戶就只能買到什麼。而在大數據加持下的新零售時代,則是相反的「貨找人」,零售平台將用戶的「數據」和貨的「數據」進行匹配。用戶「數據」例如:用戶的性別、年齡、興趣品類、性格標簽、消費能力、購物頻次、瀏覽時長……等等;貨的「數據」包含了:商品價格、促銷優惠、品類細分、品質、產地、庫存……等等。通過數據賦能、精準匹配,商家能比用戶自己更了解用戶。
>>在線教育
教育的線上化在這次疫情的驅動下變得十分必要,傳統教育一個老師面對多個學生或者一對一的私教,老師的精力無法顧及所有學生,而通過技術手段可以沉澱學生、老師及課程的數據,從而更好地服務好雙邊體驗。例如:AI識別學生上課狀態,是否打瞌睡是否專註上課;智能批改作業,實時反饋學習成績和遺漏知識點;知識點查漏補缺,根據學生個人情況定製測試作業……大數據智能協助提高效率的同時,也減輕人工成本,解放老師「管理」的時間,花更多時間精力備課。
>>直播
直播行業的大數據更是其生存之本,用戶側的「數據」有:內容喜好、觀看時段、瀏覽時長等等,內容側的「數據」有:什麼樣的主播在什麼時段播什麼類型的什麼內容、轉贊評數據等等。有了這樣的雙邊數據後,平台自然可以實現「千人千面」的演算法推薦內容,從而增強用戶對平台的粘度。而直播的最直接的變現手段帶貨,大數據的則能進行智能跳轉,快速結算。
大數據賦能下的行業有著不同的新業態,未來大數據必然會成為產業、生活必不可少的工具,涵蓋我們生活的各個方面,幫我們更便捷高效的生活。
大數據是未來人工智慧領域一項非常重要的基礎。而隨意人工智慧的發展,需要的大數據將會在廣度和深度兩個方向同步擴展。從廣度來看,大數據最終會擴展到 社會 的所有環節;從深度來看,大數據最終會深入到每個人從生到死全過程。
大數據的未來:萬物皆可互聯,世界鮮有隱私!
第一:大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開,數據價值化將開辟出廣大的市場空間,重點在於數據本身將為整個信息化 社會 賦能。隨著大數據的落地應用,大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域,大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。
第二:大數據推動 科技 領域的發展。大數據的發展正在推動 科技 領域的發展進程,大數據的影響不僅僅體現在互聯網領域,也體現在金融、教育、醫療等諸多領域。在人工智慧研發領域,大數據也起到了重要的作用,尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面,大數據正在成為智能化 社會 的基礎。
第三:大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展,大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈,包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用,眾多企業開始參與到大數據產業鏈中,並形成了一定的產業規模,相信隨著大數據的不斷發展,相關產業規模會進一步擴大。
第四:產業互聯網將推動大數據落地。當前互聯網正在經歷從消費互聯網向產業互聯網過渡,產業互聯網將利用大數據、物聯網、人工智慧等技術來賦能廣大的傳統產業,可以說產業互聯網的發展空間非常大,而大數據則是產業互聯網發展的一個重點,大數據能否落地到傳統行業,關乎產業互聯網的發展進程,所以在產業互聯網階段,大數據將逐漸落地,也必然落地。
通過以上分析可以得出,未來大數據領域的發展空間還是比較大的,而且目前大數據領域的人才缺口比較大。
大數據的發展趨勢總的來說應該體現在以下幾個方面:
第一:互聯網逐漸大數據化。隨著大數據技術的逐漸成熟,互聯網將成為大數據首先落地的領域,大數據將在電子商務等互聯網應用平台得到廣泛的應用。互聯網 科技 公司也是推動大數據技術發展的中堅力量,在大數據發展的過程中會起到重要的作用,通過大數據技術在互聯網領域的應用也能積累大量的應用經驗。
第二:傳統產業逐漸大數據化。隨著互聯網發展到產業互聯網階段,未來產業互聯網將深入到整個傳統行業中,而大數據技術作為產業互聯網的核心技術之一必然會深入到傳統行業中,所以未來傳統行業大數據化將是一個重要的趨勢。通過大數據相關技術不僅能夠促進傳統行業的信息化建設,包括物聯網、雲計算建設等,更是能夠通過大數據來為傳統行業創新帶來幫助。
第三:人才大數據化。大數據的發展必然需要大量的大數據人才,不僅需要專業的大數據開發人才(大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析、大數據運維等),也需要大量的大數據應用型人才(基於大數據工具開展大數據分析等工作),所以人才大數據化也是未來一個重要的趨勢。對於職場人來說,掌握一定的大數據知識會提升自身的崗位競爭力。
大數據的發展方向我認為…每個人的生活軌跡習慣喜好,每個企業的需求和全方位信息,每個行業的發展方向布局,每個國家的綜合狀態,通過大數據統計分析,做出你所想要的結論!
大數據未來發展趨勢將從以下幾個方面體現:
按需提供的大數據基礎設施一切皆有彈性。基於雲的資料庫和存儲可以根據使用情況雙向伸縮,用戶只需購買和使用其需要的東西。
大數據邊緣計算當數據傳輸變得更快數據量更大時,邊緣計算的智能化可以避免消耗更大的雲存儲空間和遠端基礎設施。
大數據硬體更加商品化
大數據硬體更加廉價,同時越來越多的智能化軟體替代硬體功能。雲時代,硬體越來越廉價。
大數據帶來新的數據結構平面文件和表結構將繼續存在,同時會出現更多的空間數據、圖形和網路數據。
大數據帶來「大分析」
數據的價值決定於數據如何處理。引用舍恩伯格《大數據時代》中的一句話, 大數據帶來的「不是隨機樣本,而是全體數據;不是精確性,而是混雜性;不是因果關系,而是相互關系。」你能獲得的數據量越大,你能挖掘到的價值就越多。
法律檢索大數據是目前發展方向之一。法律 科技 新秀律寶AI大腦,導入最新最全的司法大數據,把人工智慧技術運用在法律檢索、案件信息提取與分析上,律師只需輸入文字或語音識別錄入事情經過或案件事實,系統將會自動進行信息提取和數據匹配,輸出精準的法律檢索結果和詳細的案件分析報告,節省了律師辦案時間。
【大數據檢索】又新又全的司法大數據,輸入關鍵詞即可一鍵檢索獲取法規、案例、工商信息、司法觀點等,方便律師進行檢索。
【類案大數據】律寶能根據律師錄入的案件詳情,通過大數據智能檢索匹配同類型案件和適用法條,給律師提供辦案思路。
1、智慧城市
智慧城市(英語:Smart City)是指利用各種信息技術或創新意念,集成城市的組成系統和服務,以提升資源運用的效率,優化城市管理和服務,以及改善市民生活質量。
用途范圍
用途分為十大智慧體系,分別為:智慧物流體系、智慧製造體系、智慧貿易體系、智慧能源應用體系、智慧公共服務、智慧 社會 管理體系、智慧交通體系、智慧 健康 保障體系、智慧安居服務體系、智慧文化服務體系。
2、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)
增強現實技術(Augmented Reality,簡稱 AR),是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度並加上相應圖像、視頻、3D模型的技術,這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界並進行互動。這種技術1990年提出。VR是Virtual Reality的縮寫,中文為虛擬現實。虛擬現實技術是一種能夠創建和體驗虛擬世界的計算機模擬技術, 它利用計算機生成一種互動式的三維動態視景,其實體行為的模擬系統能夠使用戶沉浸到該環境中。
3、人工智慧(Artificial Intelligence)
英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
用途范圍
機器翻譯,智能控制,專家系統,機器人學,語言和圖像理解,遺傳編程機器人工廠,自動程序設計,航天應用,龐大的信息處理,儲存與管理,執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。
國內外大數據標准化現狀及發展方向
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數據工程師、數據分析師、架構設計師 ----------河南新華
Ⅱ 大數據的發展方向是什麼
一、ETL研發襲
二、Hadoop開發
三、可視化工具開發
四、信息架構開發
五、數據倉庫研究
六、OLAP開發
七、數據科學研究
八、數據預測分析
九、企業數據管理
十、數據安全研究
十一、數據分析師
十二、數據挖掘工程師
大數據分析12大就業方向
Ⅲ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容
技術模型控制、適應傳統管理工作需求 新一代電子政務系統在得出了業務資源及關系模型和業務資源許可權控制模型後,再結合機關單位辦公實際,梳理傳統管理工作需求,把機關單位的傳統管理工作、規章制度通過技術模型的形式固定了。還有像傳統的規章制度中對文件傳閱控制、處理規定等,新一代電子政務系統就通過查詢授權功能在技術上實現。提煉標准模型在創新的業務核心模型基礎上,新一代電子政務系統建設為了保障業務核心模型的有效實現和規劃,再提煉了業務標准模型。統一資料庫結構設計 新一代電子政務系統通過數據標准規范,統一了各子系統的數據結構標准,從數據底層實現了標准統一,為各子系統之間的數據共享和數據整合提供了統一結構基礎。統一系統和基礎信息資源分類 新一代電子政務系統通過統一各業務及應用子系統之間的系統和基礎信息資源分類,實現了信息資源支撐的統一,從而為各子系統之間的數據關聯相互交換提供了統一數據基礎。業務數據標准化保障了業務模型在數據層次的統一,確保了業務模型數據標准。統一主界面布局與統一應用層次 在業務數據標准統一基礎上,為了確保業務核心模型在電子技術實現後的規范和方便應用,新一代電子政務系統又創新實現了系統布局和展示層的標准,還可以為應用層次劃分標准,從而方便用戶對系統的規范使用。制定設計模型創新了業務核心模型,提煉了業務標准後,新一代電子政務系統針對各種辦公業務資源,從業務工作的實際出發,結合實踐經驗,又創新制定了基於業務核心模型基礎上的業務設計模型,業務設計模型的創新又在於歸納可復用各業務功能模塊上面。新一代電子政務系統中,業務設計模型的創新在於提煉可復用各業務功能模塊。以往的電子政務建設,模塊不清晰,系統建設雜亂無章,很多建設工作重復,這不僅僅耗費了大量資金,而且不利於系統的長遠發展和推廣應用。新一代電子政務系統從建設的實踐中,從功能模塊層提煉出了可復用的各業務功能模塊,以方便系統的繼續發展和建設,局部見圖2
Ⅳ 傳媒大數據是做什麼的 前景怎麼樣
傳媒大數據主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能,從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)出發,對實際問題進行分析和解決。
就業方向
IT類企業:大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發。
考研方向
大數據系統研發類、大數據應用開發類和大數據分析類、軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學。
1.大數據系統架構師
大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。
2.大數據系統分析師
面向實際行業領域,利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。
3.hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4.數據分析師
不同行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具,提取、分析、呈現數據,實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師,至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門,至少能用Acess等進行資料庫開發,至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建,至少掌握一門編程語言。總之,一個優秀的數據分析師,應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
Ⅳ 大數據就業方向有哪些
大數據時代,很多學校都開設了大數據相關的專業和課程。日前,在教育部公布的高校新增專業名單中,有32所高校成為第二批成功申請扒吵「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。
「大數據」專業學什麼?
方向一:數據挖掘、數據分析&機器學習方向
方向二:大數據運維&雲計算方向
方向三:Hadoop大數據開發方向
精通任何方向之一者,均會「前(錢)」途無量。
三個方向中,大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例,Hadoop入門月薪已經達到了8K以上,工作1年月薪可達到1.2W以上,具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬,一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司,所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑!
「大數據」專業畢業以後干什麼?
事實上,大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛,從國防部、互聯網創業公司到金融機構,到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚,在矽谷,入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
①目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。作為交叉型學科,大數據的相關課程涉及數學、統計和計算機等學科知識,「數據科學與大數據技術」專業也強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。
②該專業重點培養具有含此歷以下三方面素質的人才:
一是理論性談搜的,主要是對數據科學中模型的理解和運用;
二是實踐性的,主要是處理實際數據的能力;
三是應用性的,主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。
大數據人才缺口達150萬
各大高校緊鑼密鼓啟動大數據人才培養,緣於大數據時代催生的大量相關人才缺口。
全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細分析報告顯示,預計到2018年,大數據或者數據工作者的崗位需求將激增,其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間,對於懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000!
盡管目前有很多大數據工作者只是擁有一個本科學士學位,或者僅接受過簡單的訓練,但是在互聯網時代,每天都有海量的數據信息產生,數據的處理變得越來越復雜,很多大公司已經在尋求擁有更高學歷的高手來補充自己的實力