大數據技術還處於起步階段

Ⅰ 工業大數據市場現狀及前景調研

我國工業大數據處於起步階段

工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的數據，是工業互聯網的核心，是工業智能化發展的關鍵。工業大數據是基於網路互聯和大數據技術，貫穿於工業的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節，使工業系統具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。

工業大數據從類型上主要分為現場設備數據、生產管理數據和外部數據。

更多數據來來源及分析請參考於前瞻產業研究院《中國工業大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅱ 目前國內大數據產業發展到什麼地步了呢

“大數據”作為一種概念和思潮由計算領域發端，之後逐漸延伸到科學和商業領域。大數據與物聯網、雲計算、人工智慧等技術有較為密切的關系，從大數據行業發展來看，目前大數據處在落地應用的初期，未來大數據的發展空間依然非常大。

大數據相關技術、產品、應用和標准不斷發展，逐漸形成了包括數據資源與API、開源平台與工具、數據基礎設施、數據分析、數據應用等板塊構成的大數據生態系統，並持續發展和不斷完善，其發展熱點呈現了從技術向應用、再向治理的逐漸遷移。

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。

Ⅲ 目前大數據正處於什麼階段

目前大數據技術正處在落地應用的早期階段，根據Gartner報告顯示，大數據和雲計算的相關技羨頌逗術在2016年已經相對成熟，未來面臨的重要問題是如何落地應用並創造價值。

大數據落地應用在不同行業有不同的表現，進展的速度也有較大的差異。在互聯網領域，大數據的相關應用還是比較迅速的，包括電子商務平台、社交平台、咨詢平台、出行平台等等，這些互聯網企業對於大數據的應用還是比較普遍的，而且也積累了大量的應用經驗，未來在大數據落地應用方面，互聯網企業將起到一個先期引領的作用。

當前正處在互聯網發展的第二個階段（下半場），產業互聯網將會創作出大量的發展機會，而產業互聯網的重點之一就是讓廣大的企業、政府和實體機構認識到大數據、人工智慧帶來的機會和發展前景，進一步整合產業資源，打造一個新的互聯網生態。在這個過程中，大數據將起到重要的作用。

在產業互聯網發展的過程中，大數據是一個先頭兵，但是如何打破企業對大數據認知上的壁壘是一個重要的環節。這就要求大數據產業者能把大數櫻褲據技術與產業發展進行緊密的結合，讓企業看到大數據能夠帶來的實實在在的價值，這個才是破除大數據發展壁壘的關鍵，也是產業互聯網發展的一個重要基礎。

企業對於大數據的認知既存在概念上的缺失，也存在實際執行過程中的困難。比如不少企業在談到大數據的時候也比較歡迎，尤其是很多生產企業，對於大數據還是比較渴望的，但是一提到大數據建設的高昂費用就都望而卻步了，所以大數據要想真正落地，就一定要把高昂的建設費用給打下來。

對於很多企業來說，大數據的建設是一個系統的過程，可以兄賣一邊建設一邊使用一邊總結，探索出一條適合自己的大數據建設方案。

作者簡介：中國科學院大學計算機專業研究生導師，從事IT行業多年，研究方向包括動態軟體體系結構、大數據、人工智慧相關領域，有多年的一線研發經驗。歡迎在線咨詢

Ⅳ 你認為大數據科學與技術專業有發展前景嗎

當然是有前景的，我們現在的生活，越來越離不開大數據，不論是營銷還是客戶目標群體的選擇，都要依賴於這方面的技術。

Ⅳ 目前大數據處於什麼發展階段

使用視點

大數據范疇已有很多成功的大數據使用，但就其效果和深度而言，當時大數據使用尚處於初級階段，依據大數據剖析猜測未來、指導實踐的深層次使用將成為發展要點。當時，在大數據使用的實踐中，描述性、猜測性剖析使用多，決議計劃指導性等更深層次剖析使用偏少。

管理視點

大數據管理系統遠未形成，特別是隱私維護、數據安全與數據同享使用功率之間尚存在明顯矛盾，成為限制大數據發展的重要短板，各界已經意識到構建大數據管理系統的重要意義。其間，隱私、安全與同享使用之間的矛盾問題尤為凸顯。一方面，數據同享敞開的需求非常火急;另一方面，數據的無序流通與同享，又或許導致隱私維護和數據安全方面的嚴重風險，必須對其加以標准和限制。

技能視點

數據規模高速增加，現有技能系統難以滿意大數據使用的需求，大數據理論與技能遠未成熟，未來信息技能系統將需求顛覆式創新和變革。近年來，大數據獲取、存儲、管理、處理、剖析等相關的技能已有顯著發展，可是大數據技能系統尚不完善，大數據基礎理論的研究仍處於萌芽期。

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Ⅵ 大數據專業未來的就業前景怎麼樣

大數抄據專業重點培養具有以下素質的人才：

一是理論性的，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。

我國大數據發展整體上仍處於起步階段，雖然快速發展的格局基本形成，但在數據開放共享、核心技術突破、以大數據驅動發展等方面都面臨重重挑戰，需要大量的大數據專業人才。

我國行業大數據總體發展水平較好，在各行業都有應用。其中，金融大數據、政務大數據的應用水平極高，同時交通、電信、商貿、醫療、教育、旅遊等行業大數據的發展水平也有顯著提升。

Ⅶ 現在大數據前景怎麼樣，在校大三學生，想了解學習一下。

所謂大數據，就是量大且復雜到人工無法輕易獲取、整合的數據。
這個「大」的量是個天文數字，而機器可以 獲取、整合、處理，甚至比較精確地分析，能極大效率地提高信息處理速度，讓信息更直觀地呈現在人們眼前，極大地便利了人們進行進一步的分析。
三個特徵：
①整體性。即其大，大數據並不是片面的或者局部的數據，而是全面的數據。這里的全面不是說在後期具體分析運用的時候要用到每一個數據，但是在技術層面我們要盡可能抓取全面的數據供人工選擇。
②數據的混雜性和結果的精確性。
數據的混雜性源於其「大」，覆蓋面廣，涵蓋量大，所以得到的數據並不單純是針對某一個小點的。當然也可以針對某一具體的小點發起探索，但是得到的數據就不能稱其為「大」了，而且也並不屬於大數據的優勢。
結果的精確性指的是得出來的結果會更精準，因為更全面，也便於人工進行篩選和二次分析利用。
③相關性。大數據的各項數據並不是獨立的，也不是平行的，而是交織的，相互聯系的，是關於一個點的線性數據交織成的全面數據，甚至立體化數據。

大數據必然是有其發展前景的，隨著科技的發展和技術的支撐，我們已經進入信息化時代，信息即數據，如果更好地抓取數據、分析數據、利用數據都是大數據領域要解決的關鍵問題。
如果說要投身到大數據領域工作，那你的興趣點和愛好在哪裡也很關鍵。大數據公司並不是只有技術研發人員，人力資源、產品運營、渠道和銷售等等崗位都有。
如果是技術研發，那門檻其實是在不斷提高的，尤其是較大的公司，更希望非常優質的畢業生或者有研發經驗的人員，而這里的優質畢業生並不是說必須名校（當然名校更好），不過你在學校里在這相關領域的實踐活動也一定是加分項。

Ⅷ 中國大數據 行業發展的機遇有哪些

挑戰一：大數據行業發展良莠不濟

我國大數據仍處於起步發展階段，在「萬眾創新，大眾創業」的大環境下，大量的大數據企業不斷涌現，但企業發展良莠不濟。

挑戰二：大數據創新、創業盲目

企業在創新、創業過程，由於缺乏對大數據產業鏈的認識，出現許多跟風扎堆的情況，沒有有效發揮自身優勢，造成巨大的資源浪費。創新的時候，我們往往會看到一些標桿出來。通俗來講，看到人家風光，沒有看到人家背後受罪的時候。往往一窩蜂跟去的時候就會發現全是坑，而且
「此去華山一條道」，滿滿的全是競爭對手。因此我們做這個排行的初衷就是為大家梳理一下，哪些行業、哪些板塊、哪些領域是什麼樣的狀況，精確的找到自己的優勢方向，去做創新和努力。

挑戰三：投資盲目

霍華德.馬克思說過「投資者們明確達成的廣泛共識差不多都是錯的」。究其原因是資本在選擇大數據項目、企業的時候，由於沒有客觀的評價標准，同時也缺乏對產業鏈的整體認知，導致投資市場追逐熱點，存在一定的盲目性，大大降低了資本對大數據行業發展的正向推動力。

挑戰四：監管的盲目性

目前，監管層很難對大數據企業和機構進行有效的監管以及正確引導，要為大數據發展打造一個良性的生態環境就比較困難。其核心原因是對大數據企業的識別評價缺乏標准和規范。

挑戰五：大數據項目建設盲目

由於人才缺乏、大數據咨詢服務還沒有發展起來等原因，用戶很難對大數據項目有全面的認識，容易受到廠商的左右，導致建設內容的盲目;由於缺乏對產業的整體認識和大數據企業評價標准、方法，所以在大數據服務商選擇上也存在一定的盲目性。

Ⅸ 什麼是「大數據,如何理解「大數據

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。乎沖旦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，從工程師判敗、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，形歲擾成數據產品，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。