『壹』 大數據行業怎麼樣
大數據挺好的，也是個大趨勢，但目前來說學了後基本都是在一線崗位多，二線城市基本上很少，所以看個人需求去學
『貳』 明年大數據行業的趨勢會是哪些
大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要通過新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
我國大數據產業市場規模
據前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2017年中國大數據行業市場規模為3615億元，同比增長30%，其中大數據核心產業規模為236億元人民幣，增速達到40.5%，隨著一系列政策的出台，大數據國家戰略正在加速落地，大數據行業將持續增長，預計2018年中國大數據行業市場規模將近6000億元，達到5979億元。到2020年技術先進、應用繁榮、保障有力的大數據產業體系基本形成，大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元，年均復合增長率保持30%左右。
大數據產業發展必須與市場相融合才能使產業發展環境進一步優化
據前瞻產業研究院統計，我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手中，數據開放度低;企業手中的數據也呈現壟斷現象，數據積累普遍分散、不足，很難真正讓大數據供需自由對接，制約著大數據產業的發展。現在，公共信息資源開展了開放試點，而全球首個大數據交易所，貴陽大數據交易所已經摸索出大數據交易的一些規律，促進了大數據交易的發展。大數據產業和規范的市場交易相結合，可以打破數據的壟斷，盤活各類有價值的數據資源，促進大數據的積累和社會化利用。
大數據產業和先進技術的融合則可以有助於克服大數據產業面臨的技術難題
數據智能並非簡單的「大數據+產業」。大數據來源眾多、數量巨大、形式各異，要使其發揮效應，獲得一目瞭然的有效信息，就需要和先進技術加以融合，這是一個漸進的過程。有關分析顯示，我國交通、零售、地產、醫療、智能製造、金融服務六個行業存在著大量的非結構化數據，而這些數據對於整個行業發展起到至關重要的作用。因此，在大數據處理和分析利用中，對人工智慧技術的需求也十分強勁。隨著數據共享、數據開放的推進，在數據應用中處理好數據安全、網路空間治理等也成為挑戰，這些除了需要設定相應的政策規則外，還需要有相應的技術支持。
中國大數據產業的發展還要和世界先進各國加強融合發展。產業發展越深入，就可能遇到越來越多難題，要把握好大數據發展的重要機遇，處理好數據安全、網路空間治理等方面的挑戰，和世界先進國家加強交流互鑒、深化溝通合作必不可少。
總之，「數化萬物，智在融合」，構建良好的大數據產業生態，需要多維度做好大數據產業的融合。我們相信，隨著社會各界對大數據融合發展的認識越來越深化，大數據產業一定會快速發展，迎來廣闊的產業空間。
『叄』 大數據未來的發展前景怎麼樣
國家大數據戰略實施以來，地方政府紛紛響應聯動、積極謀劃布局。國家發改委組織建設11個國家大數據工程實驗室，為大數據領域相關技術創新提供支撐和服務。發改委、工信部、中央網信辦聯合批復貴州、上海、京津冀、珠三角等8個綜合試驗區，正在加快建設。各地方政府紛紛出台促進大數據發展的指導政策、發展方案、專項政策和規章制度等，使大數據發展呈蓬勃之勢。
一是大數據治理體系尚待構建。首先，法律法規滯後。目前，我國尚無真正意義上的數據管理法規，只在少數相關法律條文中有涉及到數據管理、數據安全等規范的內容，難以滿足快速增長的數據管理需求。其次，共享開放程度低。推動數據資源共享開放，將有利於打通不同部門和系統的壁壘，促進數據流轉，形成覆蓋全面的大數據資源，為大數據分析應用奠定基礎。我國政府機構和公共部門已經掌握巨大的數據資源，但存在「不願」、「不敢」和「不會」共享開放的問題。例如：在「最多跑一次」改革中，由於技術人員缺乏，政務業務流程優化不足，涉及部門多、鏈條長，長期以來多頭管理、各自為政等問題，導致很多地區、鄉鎮的綜合性窗口難建立、數據難流動、業務系統難協調。同時，由於辦事流程不規范，網上辦事大廳指南五花八門，以至於同一個縣市辦理同一項事件，需要的材料、需要集成的數據在各鄉鎮的政務審批系統里卻各有不同，造成群眾不能一次性獲得准確的相關信息而需要「跑多次」。當前，我國的政務數據共享開放進程，相對於《行動綱要》明確的時間節點，已明顯落後，且數據質量堪憂。不少地方的政務數據開放平台，仍然存在標准不統一、數據不完整、不好用甚至不可用等問題。政務數據共享開放意義重大，仍需要堅持不懈地持續推進。此外，在數據共享與開放的實施過程中，各地還存在片面強調數據物理集中的「一刀切」現象，對已有信息化建設投資保護不足，造成新的浪費。第三，安全隱患增多。近年來，數據安全和隱私數據泄露事件頻發，凸顯大數據發展面臨的嚴峻挑戰。在大數據環境下，數據在採集、存儲、跨境跨系統流轉、利用、交易和銷毀等環節的全生命周期過程中，所有權與管理權分離，真假難辨，多系統、多環節的信息隱性留存，導致數據跨境跨系統流轉追蹤難、控制難，數據確權和可信銷毀也更加困難。
二是核心技術薄弱。基礎理論與核心技術的落後導致我國信息技術長期存在「空心化」和「低端化」問題，大數據時代需避免此問題在新一輪發展中再次出現。近年來，我國在大數據應用領域取得較大進展，但是基礎理論、核心器件和演算法、軟體等層面，較之美國等技術發達國家仍明顯落後。在大數據管理、處理系統與工具方面，我國主要依賴國外開源社區的開源軟體，然而，由於我國對國際開源社區的影響力較弱，導致對大數據技術生態缺乏自主可控能力，成為制約我國大數據產業發展和國際化運營的重大隱患。
三是融合應用有待深化。我國大數據與實體經濟融合不夠深入，主要問題表現在：基礎設施配置不到位，數據採集難度大；缺乏有效引導與支撐，實體經濟數字化轉型緩慢；缺乏自主可控的數據互聯共享平台等。當前，工業互聯網成為互聯網發展的新領域，然而仍存在不少問題：政府熱、企業冷，政府時有「項目式」、「運動式」推進，而企業由於沒看到直接、快捷的好處，接受度低；設備設施的數字化率和聯網率偏低；大多數大企業仍然傾向打造難以與外部系統交互數據的封閉系統，而眾多中小企業數字化轉型的動力和能力嚴重不足；國外廠商的設備在我國具有壟斷地位，這些企業紛紛推出相應的工業互聯網平台，搶占工業領域的大數據基礎服務市場。
----摘取
十三屆全國人大常委會專題講座第十四講
大數據：發展現狀與未來趨勢
國家現在也大力支持大數據的發展。
『肆』 大數據領域崗位職業發展你知道嗎
大數據領域崗位職業發展你知道嗎
方法/步驟
國家信息中心《2017中國大數據產業發展報告》對我國大數據產業發展的人才、政策、投融資、創新創業、產業發展、區域潛力、機構和人物影響力等多個維度進行了全面分析。結果顯示，我國大數據發展總體處於起步階段。但大數據領域資本熱度依然堅挺，並逆勢上揚，大數據企業融資總額及單個項目平均融資金額呈加速上升態勢，大數據領域成為資本藍海。
從崗位來看，由大數據開發、挖掘、演算法、分析、到架構。從級別來看，從工程師、高級工程師，再到架構師，甚至到科學家。而且，契合不同的行業領域，又有專屬於這些行業的崗位衍生，如涉及金融領域的數據分析師等。
大數據的相關工作崗位有很多，有數據分析師、數據挖掘工程師、大數據開發工程師、大數據產品經理、可視化工程師、爬蟲工程師、大數據運營經理、大數據架構師、數據科學家等等，下面就講講其中的幾個崗位。
數據分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數,第二是報表的需求分析，第三是業務專題分析。
數據挖掘工程師：日常工作內容主要有五類。第一是用戶基礎研究,第二是個性化推薦演算法,第三是風控領域應用的模型,第四是產品的知識庫,第五是文本挖掘、文本分析、語義分析、圖像識別。
數據產品經理：日常工作內容：第一是大數據平台的建設，讓獲取數據、使用數據更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提升應收水平；第二是數據需求分析，形成數據產品，對內可以提升效率，控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值的變現。
大數據研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是數據的採集，比如爬蟲、日誌採集等；第二是數據預處理、ETL工作，比如數據清洗、轉換、集成、規約等；第三是大數據應用和可視化的開發。
此外，現在越來越多的行業領域也涉獵大數據,通常來說它們可以被大致分為兩類：大數據工程與大數據分析。而這些領域互相獨立又互相關聯。
而隨著AI（人工智慧）的到來，未來大數據需要依賴於雲計算平台海量的計算能力，同時通過大數據給人工智慧提供內容。所以在未來十年，雲計算，大數據，人工智慧是這個時代對社會影響最深遠的技術，為此我們需要提前做好准備。
『伍』 2017年大數據產業將迎來哪些變化
2017年大數據的變化個人認為將主要在如下幾點：
1.物聯網(IoT)
公司日益期望從所有數據中獲得價值，企業組織將不得不改動技術，以便與物聯網數據銜接起來。這在數據治理、標准、健康保障、安全和供應鏈等方面帶來了無數新的挑戰和機遇。
物聯網和大數據是同一枚硬幣的兩面，數十億與互聯網連接的「物件」將生產大量數據。然而，這本身不會引發另一場工業革命，不會改變日常的數字化生活，也不會提供拯救地球的預警系統。來自設備外部的數據才是企業讓自己與眾不同的方面，結合上下文來捕獲和分析這種類型的數據為公司帶來了新的發展前途。
2.深度學習
深度學習主要用於從大量未標記/未監督的數據當中學習，因而對於從大數據中提取有意義的標識和模式頗具吸引力。比如說，它可以用來識別許多不同類型的數據，比如視頻中的形狀、顏色和對象，或者甚至是圖像中的貓，就像谷歌研製的一個神經網路在2012年所做的那樣。因此，企業可能會看到更多的注意力投向半監督式或未監督式訓練演算法來處理進入的大量數據。
3.內存中分析
不像常規的商業智能(BI)軟體對存儲在伺服器硬碟上的數據運行查詢，內存中技術查詢的是載入到內存中的信息，這可以通過減少或甚至消除磁碟輸入/輸出瓶頸來顯著提升分析性能。就大數據而言，正是由於TB級系統和大規模並行處理，讓內存中分析技術更令人關注。
在現階段，大數據分析的核心其實是發現數據。要是沒有毫秒級延遲，面對數百萬次/數十億次的迭代，運行迭代以查找數據點之間的關聯就不會成為現實。在內存中處理的速度比磁碟上處理要快三個數量級。
4.雲計算
混合雲和公共雲服務越來越受歡迎。大數據成功的關鍵是在彈性基礎設施上運行(Hadoop)平台。我們會看到數據存儲和分析趨於融合，帶來新的更智能的存儲系統，它們將經過優化，用於存儲、管理和排序龐大的PB級數據集。展望未來，我們可以預計會看到基於雲的大數據生態系統將繼續迎來發展，不僅僅局限於「早期採用者」。
5.Apache Spark
Apache Spark在點亮大數據。流行的Apache Spark項目提供了Spark Streaming技術，通過主要採用一種在內存中微批量處理的方法，近實時地處理數據流。它已從Hadoop生態系統的一部分，變成許多企業青睞的一種大數據平台。
『陸』 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
『柒』 淺析未來大數據的發展趨勢
淺析未來大數據的發展趨勢
隨著我國進入大數據時代，很多人對於大數據的發展趨勢還處於懵懂的狀態，充分提升大數據的應用對於我國各個行業，都會有非常重要和有效的指導性作用。那麼，大數據的發展趨勢到底是怎樣的呢?下面，就讓我們一起來了解一下吧。
第一、突破科學理論
大數據的發展十分快速，對於目前已經飛速發展並且極具影響力的互聯網一樣，對於社會的各個行業來說都是一個新的技術革命，其相關技術的普及，對於科學技術上的突破都是非常顯而易見的。
第二、成立數據聯盟和數據科學
在不久的未來，大數據將會成為一個專門的學科，會被更多的人所熟知和了解，並且，大數據相關職業也會逐漸普及，由於大數據的普遍使用，也會催生出更多的行業崗位，數據共享會在企業層面進行擴展，從而成為產業的核心。
第三、數據形成資源化
所謂資源化，就是社會和企業對於已經成為戰略資源的大數據內容，給予了更多的關注的認識，從而使大數據成為了大家所關注和搶奪的焦點，所以，企業將會對大數據資源進行戰略計劃的制定，從而獲得市場的主導。
第四、深度結合雲計算
雲計算的存在為大數據的處理提供了強有效的支撐作用，大數據的運作與運處理是不可分割的，從2013年開始，雲計算技術和大數據處理技術就已經有效的結合，其關系也非常密切，而隨著大數據時代的不斷發展，兩者的關系也會更加的密切和契合。
第五、數據管理成為企業的核心競爭力
企業對大數據處理有了更為明確的定義並且持續發展，從而能夠影響企業的發展和決策。並且，大數據進行的數據處理活動，對於企業的經營業務和管理效率也都會產生直接的影響。
大數據作為現今時代不可忽視的一種數據分析處理技術，是企業能夠對自身充分認識和指導發展的有效手段，其發展趨勢也是不可小覷的。
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