㈠ 大數據行業情況，企業為什麼需要大數據
深圳遠標為你解答;
這是大數據的時代，也是大數據人才缺乏的時代，權威市場調研機構Gartner的最新報告顯示，大數據帶動全球IT支出340億美元。對大數據的要求在逐漸由差異化發展為信息管理實踐和技術的「最低門坎」。每個行業都必定用到大數據技術，而那些非「數據驅動型」的企業將面臨被產業和市場淘汰的命運；相應地，每個行業都需要大數據人才，沒有大數據技術支撐的企業，可能很容易被時代淘汰。
目前大數據行業的情況是：大數據需求旺盛與人才短缺並存。全球領先的咨詢公司麥肯錫發布的調查報告指出，對大數據人才的需求正在世界范圍內升溫。僅在美國，在「深度分析人才」方面將面臨14萬至19萬的人才缺口；在「能夠分析數據幫助公司做出商業決策」方面的人才需求超過150萬。由於人才缺口大，各企業對大數據人才無論是招聘的還是再培訓的都需要，因此大數據人才的薪酬可能是同崗位的中最高的，掌握了大數據技術，工資可能將提升40%左右。
在中國，大數據也正迅速成為行業和市場的熱點。專注與亞太及中國市場的市場調查機構泛亞咨詢發布的調研數據顯示，目前出現在各類招聘平台上與數據分析相關的招聘需求比去年同期相比，增長率高達67%；大數據相關高級職位的薪酬與其他同類技術職位相比平均高出43%以上。無論是世界范圍內還是在中國，大數據浪潮正在深刻改變著各行各業，而各行各業對大數據人才的需求，以及技術從業者希望躋身大數據高級人才的需求也變得越來越強烈。很多企業想要走在時代的前頭，做大數據行業的領軍企業，但是大數據人才高度缺乏，招人困難。這時候企業內訓或許是個辦法。
㈡ 大數據就業前景怎麼樣
近年來大數據迅速發展，成為工業界，學術界，甚至世界各地政府，高度關注的熱點。
著名管理咨詢公司麥肯錫就說：數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。
美國政府2012年宣布投資2億美元啟動大數據研究和發展計劃。
對數據的佔有和控制，將成為國家間和企業間新的爭奪焦點。
大數據正在成為繼雲計算之後的新的熱詞，大數據時代已然來臨，大數據背後，隱匿著巨大的商機。
包括IBM，微軟，谷歌，亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金這一市場。
國內企業也是看到了這股淘金熱潮。
比如說阿里巴巴積極搭建數據流通收集和分享底層架構。
華為正在為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台。
網路正式發布大數據引擎，將在政府，醫療，金融，零售，教育等傳統領域率先開展對外合作。
浪潮互聯網大數據採集中心已經採集超過2PB數據。
騰訊利用用戶關系數據和社交數據正在打通QQ空間微信電商等產品的後端數據。
中興通訊推出聚焦ICT服務的高效數據中心整體服務解決方案。
中科曙光推出XData大數據一體機。
神州數碼啟動了智慧城市戰略布局。
用友在商業分析大數據處理等領域進行研發。
東軟大數據戰略以醫療行業為突破口，憑借在社保醫療行業積累的資源搭建智慧醫療平台。
高德與阿里將在地圖搜索產品商業化，數據共享，雲計算等領域展開合作，而且高德作為提供導航地圖地理信息系統軟體建設的內容提供商，現在已嘗試使用大數據為政府部門提供決策。
對國家來講，大數據是未來的新石油。對企業來講大數據正是他們夢想的藍海。而對於生活在大數據時代的你，如果你還不懂大數據那你就真的out了!
㈢ 你覺得做數據分析有前景嗎
隨著大數據技術在各行各業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，數據分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做數據分析，因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而數據分析師，在大數據時代，迎來了黃金就業期。
數據分析師，這是數據分析職業的起點。有些企業則會根據自身所處行業特點，賦予數據分析師一些更具體的崗位名稱，例如業務分析師、運營分析師、資料庫分析師和財務數據分析師等。除了所處的行業不同、業務不同，對於技術來說萬變不離其宗，所有數據分析師的最主要職能都是針對業務或運營問題或需求，去獲取、清洗、分析數據，並呈現數據分析結果，輔助企業做出判斷或決策。
從銷售、市場，到運營、產品經理、用戶研究等，都試圖從各種繁雜數據中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。
通過搜索BOSS直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個數據分析師職位空缺，其中絕大部分是互聯網行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多數據分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘JD中，給出「具備數據分析能力」這樣的招聘條件。
2019年全國大數據人才需求是2015年的12倍，從數據可以看出，2020年乃至未來，數據分析師將是職業發展的一個重要方向。
㈣ 大數據人才發展前景如何
1. 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，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14萬到19萬之間，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150萬。
2. 就業薪水
根據調查，目前北京地區大數據人才的平均工資為13680，月薪在15K以上的佔41.4%。月薪6k-10k的佔52.1%。
㈤ 應對大數據人才短缺的四種方式
應對大數據人才短缺的四種方式_數據分析師考試
在一份關於大數據增長趨勢的調研報告中，IDC表示，較之其他的商業智能(BI)工具，可視化數據發現工具在市場上的增長要比前者快2.5倍;而基於雲的大數據和分析(BDA)解決方案的開銷增速將是其他類型的企業內部部署解決方案的三倍。
然而，在未來幾年大數據領域仍將繼續面臨人才的嚴重缺乏尷尬境地。IDC預測，到2018年，僅在美國就有181000個深度數據分析師的角色 空缺，而這一空缺將是與數據管理相關或解釋需要相關技能職位空缺的五倍。然而，市場缺沒有足夠多合格的申請者來填補這些職位空缺。
Gartner表示，今年，大數據的需求將在全球范圍內創造440萬個就業機會，但卻只有三分之一的崗位能夠招到合適的人才。
這是因為大數據分析所需要的技能不僅僅是使用儀錶板監控數據流。該領域的人才需要在數據科學方面具備高水平的技能來設置相應的搜索和參數，以設 計濾波演算法(filtering algorithms)。這類人才需要碩士學位甚至博士學位，沒有相關的技能，無法獲得相應的行業資質認證。
根據Burtch在2013年的調查發現，近九成的大數據專業人員具有諸如統計學，應用數學，運籌學或經濟學等相關學科碩士以上學歷。
而根據來自麥肯錫全球研究所的另一項調查顯示，預計到2018年，美國將面臨大約150萬大數據專家的短缺。
那麼，如果你企業無法招聘到具備相關高學歷背景的大數據專家的話，您企業要如何應對呢?本文接下來的部分，我將為您介紹四種可供選擇的方法，以幫助您企業發現、發展和留住相關的大數據人才。
1、從真正熟悉您企業業務的人開始著手
「我非常認可大數據技能非常緊缺這一評估，」Gartner信息管理研究室主任Nick Heudecker表示。「許多企業客戶甚至不知道他們需要從什麼技能開始著手，更不用說如何才能這些技術。他們對於自己企業將面臨怎樣的問題，以及亟待 解決的分析技能是無意識的。」
企業往往認為他們需要一個具有先進的數據科學或數學博士學位的專業人士，但Heudecker表示，一個替代的方法是找一個真正熟悉您企業的業務的人員，並教給這些人員相關的分析能力。
從理解您企業的業務開始要比從對於機器學習的理解開始來得更為重要。企業可以教給員工進行數據處理和統計，或找到具備編程背景學位的人。企業可以通過對這些人實施更多培訓，並讓這些人員加入到您企業的大數據和先進的分析團隊，他說。
2、培養您企業自己的超級巨星
領先的大數據軟體提供商Tamr公司的現場工程技術負責人Min Xiao說，在過去的五年裡，他已經面試過大約500人，並實際招募了約40至50人，他同意找到合適的大數據分析人才是很難的，但他也有自己尋找人才的方法。
「我的訣竅是找到那些當前還不是超級巨星，但要具備潛在的成長為超級巨星潛力的人才。我嘗試聘請過很多從未從事過數據科學家相關工作的年輕人， 但我可以看到他們有這方面的潛力;或是那些目前尚只有中級或中高級水平的潛力，目前也沒有做過數據科學相關工作，但具備成長成為該領域實力巨匠潛力的人 才。」他說。
他所看重的潛力主要是教育，包括學歷和學校。他所考察的人才主要來自統計學，計算機科學等相關專業，有時包括物理專業。當然物理專業的人才可能不會是數據分析工作崗位的首選學位，但Xiao說他跟那些人合作得都很好。
「首先，如果他們有物理學位，說明他們很聰明。他們接受過數學課程的訓練，而現代物理課程還需要他們做大量的編程。所以他們即使可能沒有接受過正式的計算機科學的訓練，但卻已經具備了數據科學家角色所需的計算機技能，他們中的許多人甚至在這方面很擅長。」他說。
他著重考察的另一方面是應聘人才的畢業院校是否強調數學和科學，諸如像麻省理工學院，卡耐基梅隆大學，斯坦福大學，布朗和約翰·霍普金斯大學。」一些院校的畢業門檻非常高，所以從這些院校畢業的人工作努力程度很高，工作的態度很好。」Xiao說。責任編輯：qxcpw24895.com
3、尋找Excel專家
The Hershey Company人才分析部門經理Jason Chavarry在另一個不尋常的領域找到了大數據人才：微軟Excel用戶。
「Excel可以說是一份沃土，很多人從中獲得有大數據的能力，他們往往被人們請教，以幫助其他的工作，」他說。
他補充說，Excel是一個入門級的管道里的人學習，是在大數據的分析，發現其基本的功能。」每個人都是用大量的基本功能。你如何制定出一個報 告或電子表格，你創造什麼樣的規則。Excel穿過所有的人。你可以使用它的基礎水平的統計，基本的數據分析和可視化，」他補充道。
他補充說，Excel是學習大數據分析基本功能的一款入門級的學習管道。「我們每個人一般都只是大量了其一些基本功能。例如製做出一份報告或電子表格。但其實我們可以通過其創造一些相應的規則。通過利用其基礎的統計功能，實現一些基本的數據分析和可視化。」他補充道。
但Chavarry指出，針對不同規模的項目也需要不同的工具。對於有5000行數據的分析項目，採用諸如SAS或R這樣的工具無疑將是矯枉過 正，但若採用Excel的將是非常完美的。而若是有20萬行的數據，Excel的功能就明顯不夠強大了。這時，你就需要大數據軟體和編程知識，但並不拘泥 於一種特定語言。
「你真的不需要特定拘泥於關心採用哪種語言。如果有員工能夠用一種語言來實現，那麼其必然有能力以別的語言來實現。因此，你企業尋找的是具備學習能力的人才。」 Chavarry說。
4、自行培養人才
鑒於大數據人才的稀缺，大多數企業的解決方案將是採用自行培養人才的方式。據大數據軟體集成公司Talend的CMO Ashley Stirrup稱，該公司通過建立一個導師計劃，讓有經驗的專家來培訓年輕人才，取得了良好的結果。
「有一類人能夠作為嫁接其業務部門和新興技術之間的橋梁。」Stirrup說。「通常，企業業務部門的人員還沒有意識到的新技術對於業務進展的潛力，而對於一些高科技，他們也不知道如何使用。」
不幸的是，留住人才是相當困難的。Talend公司的客戶說，他們培訓了一些人，讓他們接受新技術，然後這個人很可能會被其他公司以50%或更高的漲薪誘惑挖走，所以他們很難找到合適的人才，也更難找針對這些人才實施培訓之後，將它們留住。
那麼，企業應該如何留住這些人才呢，簽訂短期性約束力的合同協議可能有損與員工的關系? 「關鍵在於想讓這些經過專業培訓的人才展示出他們能夠在您的企業充分使用並展示他們的技能，而且，他們留在您的公司會更具有價值潛力。此外，企業需要設置 一定的期望，而不要看合同，」 Stirrup說。
Xiao也正遭遇同樣的人才爭奪的問題。他說，他所在的Tamr公司試圖激發所雇傭人才的團隊意識，並激勵他們尋找在該公司的價值。「當他們找 到與自己有『共同語言』的同事，員工通常會認可這便是自己在未來幾年將要心甘情願合作的團隊。鑒於市場競爭是如此激烈，我們真誠的希望員工能夠在外面公司 獲得成功，否則我們將無法吸引到更好的人才。」他說。
Heudecker也認為公司應該鼓勵人才，而不是束縛人才。「您企業可能並不需要一個博士團隊。也許只需要一個擁有統計學、計算機科學和工商 管理碩士學位的人。考察一下那些可能只有本科學歷的員工，看看他們是否對於數據分析方面感興趣。公司應該提供激勵性的基礎訓練和方法來確保將員工留在企 業，因為這些技能在現如今的需求都是如此迫切。」他說。
Heudecker說，最終，大數據將成為新的常態，而人才儲備也將擴大。 「如果我們看一下大數據的基礎架構，它非常類似於80年代的RDBMS市場。彼時，其還沒有被廣泛應用，但人們已經在部署建造它們。而同樣的事情將在大數據領域發生。」
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㈥ 大數據時代:數據安全管理是最大風險
大數據時代:數據安全管理是最大風險
大數據時代的來臨，對中國來說面臨安全管理能力、存儲及處理能力、應用能力和人才培養能力等多方面的新挑戰。
大數據的安全管理能力挑戰。數據安全管理問題，是我國應用大數據面臨的最大風險。雖然將海量數據集中存儲，方便了數據分析和處理，但由於安全管理不當所造成的大數據丟失和損壞，則將引發毀滅性的災難。有專家指出：由於新技術的產生和發展，對隱私權的侵犯已經不再需要物理的、強制性的侵入，而是以更加微妙的方式廣泛衍生，由此所引發的數據風險和隱私風險，也將更為嚴重。
當前，我國對大數據的保護能力還十分有限，數據被惡意使用的現象仍然難以掌控。我國個人和企業對於數據資源的保護意識，還比較薄弱。隨著電子商務、社交網路、物聯網、雲計算、以及移動互聯網的全面普及，我國數據資源與全球的數據資源一樣，正在呈現爆發性、多樣性的增長態勢。但是，由於對數據保護認識的不足，以及對個人電腦安全防護的不當，個人或企業的隱私數據暴露在互聯網上的現象十分普遍。2011年，我國最大程序員網站的600萬個人信息和郵箱密碼被黑客公開，進而引發了連鎖的泄密事件。2013年，中國人壽80萬客戶的個人保單信息發現被泄露。這些事件都凸顯出在大數據時代，信息安全管理所面臨的、前所未有的挑戰。
大數據的存儲及處理能力挑戰。當前，我國大數據存儲、分析和處理的能力還很薄弱，與大數據相關的技術和工具的運用也相當不成熟，大部分企業仍處於IT產業鏈的低端。我國在資料庫、數據倉庫、數據挖掘以及雲計算等領域的技術，普遍落後於國外先進水平。
在大數據存儲方面，數據的爆炸式增長，數據來源的極其豐富和數據類型的多種多樣，使數據存儲量更龐大，對數據展現的要求更高。而目前我國傳統的資料庫，還難以存儲如此巨大的數據量。在大數據的分析處理方面，由於針對具體的應用類型，需要採用不同的處理方式，因此必須通過建立高級大數據的分析模型，來實現快速抽取大數據的核心數據、高效分析這些核心數據並從中發現價值，而這些數據分析能力我國還很欠缺。
因此，如何提高我國對大數據資源的存儲和整合能力，實現從大數據中發現、挖掘出有價值的信息和知識，是當前我國大數據存儲和處理所面臨的挑戰。
大數據的應用能力挑戰。我國擁有龐大的人口資源和大數據應用市場，市場復雜度高且變化多端，使我國成為世界上最復雜的大數據國家。我國互聯網用戶，通過利用互聯網上的海量數據來提升自身的商業價值和科研價值。我國企業用戶，也已積累了大量的數據信息資產，如產品數據、運營數據和價值鏈數據等。隨著我國企業信息化系統的深入部署和逐步完善，大數據應用能力所引發的商業模式的改變，將直接影響我國企業的競爭能力。
在政府決策方面，當前我國政府部門的數據規模還很小，多數仍集中在對結構化數據的應用上，而對於非結構化數據的利用則幾乎為空白。利用數據分析來支撐政府決策，我國做得還很不夠。從認識到「大數據能產生價值」，到實現了「從大數據中找到價值」，再到「有效使用大數據產生的價值」，政府目前也只是剛剛起步。當前，如何收集數據、使用數據、開放數據、管理數據和利用數據來支撐決策，是我國面臨的又一新挑戰。
大數據的人才培養能力挑戰。大數據領域技術人才和商業人才的缺乏，是一個全球性的問題。根據麥肯錫的一項研究顯示，僅美國每年就有14萬到19萬名數據科學家的缺口，預計到2018年將達到44萬到49萬，而數據科學家則更是嚴重缺乏。
我國大數據分析專業人才缺口究竟有多大，有專家粗略估算至少需要100萬人。當前，具備綜合掌控數學、統計學、機器學習等方面知識的復合型人才，同時又可承擔數據分析和數據挖掘的數據科學家，在我國尤為奇缺。目前，我國初級的分析人員只能對數據進行簡單的報表和進行描述性分析，而隨著未來大數據應用的不斷增長，我國大數據人才儲備不足的問題將更加嚴重。因此，培養能夠解決大數據問題所需的人才，包括培養大數據分析人才和管理人才，是我們需要面對的又一緊迫問題。
㈦ 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