大數據行業產業鏈

『壹』 大數據未來的發展前景怎樣

大數據產業是以數據採集、交易、存儲、加工、分析、服務為主的各類經濟活動，包括數據資源建設、大數據軟硬體產品的開發、銷售和租賃活動，以及相關信息技術服務。數據服務、基礎設施和融合應用相互交融，協力構建了完整的大數據產業鏈。

從大數據產業鏈上下游來看，大數據行業上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;

大數據行業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;

大數據行業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。

在上游領域，基礎設施層是整個大數據產業的引擎和基礎，它涵蓋了網路、存儲和計算等硬體基礎設施，資源管理平台以及各類與數據採集、預處理、分析和展示相關的方法和工具。相關代表企業有紫光集團、聯想、中興通訊、阿里雲、騰訊雲、華為、中科曙光等。

在中游大數據服務領域，數據服務層是大數據市場的未來增長點之一， 隨著5G商用的全面推廣，數據採集和預處理需求將快速上升;此外，隨著數字技術日益復雜，提供第三方數據分析、可視化和安全服務的市場也將持續壯大，相關代表企業有久其軟體、拓爾思、太極股份、榮聯科技等。

『貳』 中國目前在大數據行業的發展情況如何

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。

—— 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》

『叄』 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據分析專職崗位有：大數據分析師，大數據分析員，大數據分析主管等，為內企業決策層提容供詳細和准確的數據依據。
首先來說人才缺口，未來3至5年，中國需要200萬+大數據人才，目前大數據從業人數不足50萬，市場需求遠遠得不到滿足。總結來說就是，未來大數據人才缺口會越來越大，缺的人多了，自然好就業。
然後來看職位薪資，普通大數據開發工程師的基本崗位薪資起步即1萬+，一般入職薪資13000元左右，3年以上工作大數據開發工程師薪資高達30000元/月。
接著來看行業前景，2017年中國大數據產業總體規模為4700億元人民幣，預計2018年將突破5700億元，未來大數據與雲計算、AI相結合，將締造數百個就業新崗位。說白了就是行業前景可觀，未來可期。
最後看看最實際的問題，企業需求，BAT、滴滴、今日頭條重金招賢納士，急尋大數據人才，校招年薪水平均再30萬以上，80%中小型企業大數據建設已經起步，需求量大增。有大企業需求，未來的就業前景自然不言而喻。
大數據發展前景是非常不錯的

『肆』 大數據在哪些領域有應用前景

1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。

『伍』 大數據產業鏈，大數據的商業機會在哪

近些年，大數據已經和雲計算一樣，成為時代的話題。大數據是怎麼產生的，商業機會在哪？研究機會在哪？這個概念孕育著一個怎樣的未來？昨天在車庫咖啡參加了一個小型的研討活動，就這些問題進行了一些討論，我結合自己的一些理解做一個總結。首先，大數據是怎麼產生的？1）物理世界的信息大量數字化產生的例如劉江老師指出的好大夫網，將醫生的信息，門診的信息等數字化。其實還有很多，比如新浪微博將茶館聊天的行為（弱關系產生信息數字化），朋友聊天的行為數字化（強關系產生信息數字化）。視頻監控探頭將圖像數字化。2）社交網路產生的在雅虎時代，大量的都是讀操作，只有雅虎的編輯做一些寫操作的工作。進入web2.0時代，用戶數大量增加，用戶主動提交了自己的行為。進入了社交時代，移動時代。大量移動終端設備的出現，用戶不僅主動提交自己的行為，還和自己的社交圈進行了實時的互動，因此數據大量的產生出來，並且具有了極其強烈的傳播性。3）數據都要保存所產生的一位嘉賓指出，舊金山大橋保留了百年的歷史數據，在時間跨度上產生了價值，很多網站在早期對數據的重視程度不夠，保存數據的代價很大，存儲設備的價格昂貴，但是時代變了，存儲設備便宜了，用戶自己產生的數據得到了重視，數據的價值被重視了。因此越來越多的數據被持續保存。其次，大數據和大規模數據的區別？big data之前學術界叫very large data,大數據和大規模數據的差距是什麼？我認為在英文中large的含義只是體積上的，而big的含義還包含重量上的，價值量上的。因此我認為：1）大數據首先不是數量上的堆砌，而是具有很強的關聯性結構性。比如有一種數據，記錄了世界上每一顆大樹每年長高的程度，這樣的數據不具有價值，因為只是簡單堆砌。如果數據變成，每一個大樹記錄它的，地點，氣候條件，樹種，樹齡，周邊動植物生態，每年長高的高度，那麼這個數據就具有了結構性。具有結構性的數據首先具有極強的研究價值，其次極強的商業價值。在比如，淘寶的數據，如果只記錄一個交易的買家，賣家，成交物品，價格等信息，那麼這個商業價值就很有限。淘寶包含了，買家間的社交關系，購物前後的其他行為，那麼這個數據將非常有價值。因此，只有立體的，結構性強的數據，才能叫大數據，才有價值，否則只能叫大規模數據。2）大數據的規模一定要大，而且比大規模數據的規模還要大。要做一些預測模型需要很多數據，訓練語料，如果數據不夠大，很多挖掘工作很難做，比如點擊率預測。最直白的例子，如果你能知道一個用戶的長期行蹤數據，上網的行為，讀操作和寫操作。那麼幾乎可以對這個人進行非常精準的預測，各種推薦的工作都能做到很精準。最後，大數據的機會在哪裡？對小公司的機會在哪？圍繞數據的整個產業鏈上，我認為具有以下機會：1）數據的獲得大量數據的獲得，這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業，大量交易數據的獲得，也基本屬於京東，淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。2）數據的匯集例如如果你要能把各大廠商，各大微博，政府各個部門的數據匯集全，這個機會將是極大的。但，這個工作，做大了需要政府行為，做中檔了，要企業間合作，做小了，也許就是一個聯盟或者一個民間組織，比如中國爬盟。3）數據的存儲匯集了數據後，立即遇到的問題就是存儲，這個代價極大，原始數據不能刪除，需要保留。因此提供存儲設備的公司，執行存儲這個角色的公司，都具有巨大的市場機會，但是這也不屬於小公司，或者早期創業者。4）數據的運算在存儲了數據以後，怎麼把數據分發是個大問題，各種API,各種開放平台，都是將這些數據發射出去，提供後續的挖掘和分析工作，這個也需要有大資本投入，也不適合小公司。5）數據的挖掘和分析數據需要做增值服務，否則數據就沒有價值，big也big不到哪裡去，是沒有價值的big.因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值，這個機會屬於小公司，小團體。6）數據的使用和消費在數據做到了很好的挖掘和分析後，需要把這些結果應用在一個具體的場合上，來獲得回報，做數據挖掘和分析的公司，必須得找到這些金主才行，而這些金主肯定也不是小公司。大數據未來的形態，或者產業鏈結構一定是分層的，巨大的，價值的體現發生在各個層次，每個層次都是生態鏈的重要一環，都孕育著巨大的機遇和挑戰，我們能做的唯有努力，做適合自己的工作。責編：孔維維

『陸』 大數據產業鏈都包括哪些環節

物聯網產業鏈很長，其體系構架大致可分為感知層、網路層、應用層三個層面，每個層面又涉及到諸多細分領域。
感知層的功能主要是獲取信息，負責採集物理世界中發生的物理事件和數據，實現外部世界信息的感知和識別。包括傳統的無線感測器網路、全球定位系統、射頻識別、條碼識讀器等。這一層主要涉及兩大類關鍵技術：感測技術和標識技術。感測器網路的感知主要通過各種類型的感測器對物體的物質屬性(如溫度、濕度、壓力等)、環境狀態、行為態勢等信息進行大規模、分布式的信息獲取與狀態識別，它可用於環境監測、遠程醫療、智能家居等領域。標識技術通過給每件物體分配一個唯一的識別編碼，實現物聯網中任何物體的互聯。
網路層主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的傳送和處理。從具體實現的角度，本層由下而上又分為三層：接入網、核心網和業務網。①接入網：主要完威各類設備的網路接入，強調各類接入方式，比如現有蜂窩移動通信網、無線局域/城域網、衛星通信網、各類有線網路等。②核心網：主要是完成信息的遠距離傳輸，目前依靠現有的互聯網、電信網或電視網。隨著三網融合的推進，核心網將朝全IP網路發展。③業務網：是實現物聯網業務能力和運營支撐能力的核心組成部分。
應用層主要是利用經過分析處理的感知數據，將物聯網技術與個人、家庭和行業信息化需求相結台，可向用戶提供豐富的服務內容，大大提高生產和生活的智能化程度，應用前景十分廣闊。其應用可分為監控型(物流監控、污染監控、災害監控)、查詢型(智能檢索、遠程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路燈控制、遠程醫療、綠色農業)、掃描型(手機錢包、ETC)等。