中國大數據技術與產業發展白皮書pdf

⑴ 大數據在智慧城市中的應用及其發展

作者 | 網路大數據

來源 | raincent_com

城市大數據是指在城市運行過程中產生或獲取的數據，是其與信息收集、處理、利用和通信能力相關的活動要素組成的有機系統，是國民經濟和社會發展的重要戰略資源，簡單易懂的公式可以表述為：城市大數據=城市數據+大數據技術+城市職能。

城市大數據的數據資源來源豐富多樣，廣泛存在於經濟、社會各個領域和部門，是政務、行業、企業等各類數據的總和。同時，城市大數據的異構特徵顯著，數據類型豐富、數量大、速度增長快、處理速度和實時性要求高，且具有跨部門、跨行業流動的特徵。

按照數據源和數據權屬不同，城市大數據可以分為政務大數據、產業大數據和社會公益大數據。政務大數據指的是政務部門在履行職責過程中製作或獲取的，以一定形式記錄、保存的文件、資料、圖表和數據等各類信息資源。產業大數據指的是在經濟發展中產生的相關數據，包括工業數據、服務業數據等。

此外，還有一些社會公益大數據。當前，城市大數據多數為政務大數據和產業大數據，所以城市大數據的主要推動者應為一個城市的政府和相關的具有一定數據規模的企業。

為保障城市運轉的安全高效，智慧城市建設需要對海量的數據資源進行收集、整合、存儲與分析，並使用智能感知、分布式存儲、數據挖掘、實時動態可視化等大數據技術實現資源的合理配置。因此，城市大數據是實現城市智慧化的關鍵支撐，是推動「政通、惠民、興業」的重要引擎。

數據驅動的新型智慧城市發展面臨諸多問題。白皮書認為，雖然當前各級地方政府和企業都在積極探索智慧城市建設，但仍存在著特色不明、體驗不佳、共享不足等問題。究其根源在於，未能實現城市大數據資源與城市業務的良好融合。

具體而言，挑戰包括三個方面：一是信息系統煙囪林立，阻礙數據共享;二是數據治理普遍薄弱，價值大打折扣;三是數據管理水平不一，缺乏整體聯動。

如何應對新型智慧城市建設中的困難和挑戰?白皮書認為城市大數據平台的建設能夠發揮積極作用，具體表現在三個方面。

一、通過數據匯集加速信息資源整合應用

第一，城市大數據平台建立了數據治理的統一標准，提高數據管理效率。通過統一標准，避免數據混亂沖突、一數多源等問題。通過集中處理，延長數據的「有效期」，快速挖掘出多角度的數據屬性以供分析應用。

通過質量管理，及時發現並解決數據質量參差不齊、數據冗餘、數據缺值等問題。第二，城市大數據平台規范了數據在各業務系統間的共享流通，促進數據價值充分釋放。通過統籌管理，消除信息資源在各部門內的「私有化」和各部門之間的相互制約，增強數據共享的意識，提高數據開放的動力。通過有效整合，提高數據資源的利用水平。

二、通過精準分析提升政府公共服務水平

在交通領域，通過衛星分析和開放雲平台等實時流量監測，感知交通路況，幫助市民優化出行方案;在平安城市領域，通過行為軌跡、社會關系、社會輿情等集中監控和分析，為公安部門指揮決策、情報研判提供有力支持。

在政務服務領域，依託統一的互聯網電子政務數據服務平台，實現「數據多走路，群眾少跑腿」;在醫療健康領域，通過健康檔案、電子病歷等數據互通，既能提升醫療服務質量，也能及時監測疫情，降低市民醫療風險。

三、通過數據開放助推城市數字經濟發展

開放共享的大數據平台，將推動政企數據雙向對接，激發社會力量參與城市建設。一方面，企業可獲取更多的城市數據，挖掘商業價值，提升自身業務水平。

另一方面，企業、組織的數據貢獻到統一的大數據平台，可以「反哺」政府數據，支撐城市的精細化管理，進一步促進現代化的城市治理。

白皮書認為，當前我國城市大數據平台的建設仍處於起步階段，且各地在管理機制、業務架構和技術能力等方面各有優劣，不利於城市大數據平台的長遠發展。對於建設城市大數據平台的具體路徑，白皮書提出了六點建議。

一、強化平台頂層設計

科學合理的頂層設計是城市大數據平台建設的關鍵，需從落實國家宏觀政策出發，結合地方實際需求，統籌考慮平台目標、數據主權、關鍵技術、法制環境、實現功能等各個方面，以「高起點、高定位、穩落地」開展平台的頂層設計，保障城市大數據平台建設有目標、有方向、有路徑、有節奏地持續推進，並且根據項目進展狀況，不斷迭代更新、推陳出新。

二、完善平台配套保障機制

城市大數據平台建設與運營須有相應的配套保障機制，並充分發揮保障機制的導向作用和支撐作用，以確保平台規劃建設協調一致和平台整體效能的實現。

如建立城市大數據資源管理機制，明確數據內容的歸口管理部門、數據採集單位和共享開放方式等;建立城市大數據平台運行管理機制，明確平台使用中數據、流程、安全等各項內容和管理標准，保障平台持續穩定運行。

三、加強數據管理

加強城市大數據管理，實現數據從採集環節到數據資產化的全過程規范化管理。明確數據權屬及利益分配，以及個人信息保護、數據全生命周期的管理責任問題。明確數據資源分類分級管理，健全數據資源管理標准。

分類指的是通過多維數據特徵准確描述政府基礎數據類型;分級是指確定各類數據的敏感程度，為不同類型數據的開放和共享制訂相應策略，完善數據採集、管理、交換、架構、評估認證等標准，推動數據共享與開放的基本規范和標准出 台。

以資源目錄匯編、資源整合匯聚、交換共享平台為三大標准步驟，堅持「一數一源」、多元校核，統籌建設政務信息資源目錄體系和共享交換體系。建立一套科學合理的數據分類體系，將不同領域、多種格式的數據整合在一起，通過多元的檢索途徑、分析工具與應用程序，方便用戶查找和利用數據內容。

四、因地制宜開展平台建設與運營

城市大數據平台的建設與應用要結合，避免出現重平台建設輕平台使用的現象。政府、產業和城市的數據資源極其龐雜，需要明確平台數據資源的權屬性，保障數據所有權的歸屬。

政府擁有政府數據資源所有權，互聯網企業往往掌握著先進的數據技術和擁有互聯網思維的專業隊伍，本地企業對當地的人才資源、市場環境、產業發展等因素有更清晰、更准確的認識，需要充分盤活政府、互聯網企業、本地企業等各方資源，參與平台的建設與運營。

城市大數據平台的數據治理和運營體系相當復雜，平台建設的模式和路徑沒有固定模式，需要發揮各方的主觀能動性，因地制宜，挖掘地方優勢，突出地方特色，為城市大數據決策提供有力的支撐。

五、開展城市大數據綜合評價

各省市大數據主管部門應制定平台長效運行機制和考評辦法，建立完善的上報、檢查、考評機制，設計量化考核內容和標准，加強平台數據質量管控，管好用好城市大數據平台。

加強對城市大數據平台項目的後評價和項目稽查，強化對數據資源建設以及數據共享開放、數據質量和安全的審計監督。科學構建城市大數據平台綜合評價指標體系，開展城市大數據平台建設成效綜合評價工作，引導各地城市大數據平台建設工作，不斷提升城市大數據平台建設應用成效。

六、加強平台數據安全保障

城市大數據平台包含大量政務和產業數據，涉及國家利益、公共安全、商業秘密、個人隱私，具有高度敏感性，因此必須加強平台數據安全保障能力建設。

落實等級保護、安全測評、電子認證、應急管理等基礎制度，建立數據採集、傳輸、存儲、使用、開放等各環節的安全評估機制，明確數據安全的保護范圍、主體、責任和措施。研究制定數據權利准則、數據利益分配機制、數據流通交易規則，明確數據責任主體，加大對技術專利、數字版權、數字內容產品、個人隱私等的保護力度。

⑵ 大數據未來的發展前景怎麼樣

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據產業鏈、產業規模、應用市場結構、競爭格局、發展前景預測等

產業概況

1、定義：大數據產業覆蓋范圍廣

根據中國信通院發布的《大數據白皮書》，大數據產業是以數據及數據所蘊含的信息價值為核心生產要素，通過數據技術、數據產品、數據服務等形式，使數據與信息價值在各行業經濟活動中得到充分釋放的賦能型產業。不同機構對大數據的定義也有所不同，具體如下：

2、產業鏈剖析：大數據產業鏈龐大

大數據產業鏈覆蓋范圍廣，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;

大數據產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;

大數據產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。

大數據產業上游基礎設施具體包括IT設備、電源設備、基礎運營商及其他設備，相關代表企業華為、中興通訊、艾默生、三大運營商等。

中游大數據領域可以細分為數據中心、大數據分析、大數據交易與大數據安全等子行業，相關代表企業包括寶信軟體、數據港、久其軟體、拓爾思、上海數據交易中心、貴陽大數據交易所與華雲數據等。

在下游應用市場，我國大數據應用范圍正在快速向各行各業延伸，除發展較早的政務大數據、交通大數據外，在工業、金融、健康醫療等眾多領域大數據應用均初見成效。

產業發展歷程：十年來大數據產業高速增長，信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

產業政策背景：優化升級數字基礎設施，鼓勵大數據產業發展

2014年，大數據首次寫入政府工作報告，大數據逐漸成為各級政府關注的熱點，政府數據開放共享、數據流通與交易、利用大數據保障和改善民生等概念深入人心。此後國家相關部門出台了一系列政策，鼓勵大數據產業發展。

當前，隨著5G、雲計算、人工智慧等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展，數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。數據中心作為大數據產業重要的基礎設施，其快速發展極大程度地推動了大數據產業的進步。在2021年3月發布的「十四五」規劃中，大數據標准體系的完善成為發展重點。

產業發展現狀

1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於金融和政府領域

——大數據產業規模：2021年超過800億元

近年來我國大數據行業取得快速發展，賽迪CCID統計，我國大數據市場規模由2019年的619.7億元增長至2021年的863.1億元，復合年增長率達到18.0%，大數據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。

——大數據市場結構：產業整體以大數據服務為主，應用領域以金融和政府領域為主

從產業結構來看，目前，我國的大數據產業進入高質量發展階段，大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升，大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位，

CCID統計，2021年我國大數據市場結構中，大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為40.5%、25.7%和33.8%。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降，大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

從應用領域來看，大數據分析產品及服務已經從最早的為電信領域客戶提供經營分析、為銀行領域客戶提供風控管理等輔助性經營決策，發展到目前的為金融、電信、政府、互聯網、工業、健康醫療、電力等多個行業領域客戶提供預測性分析、自主與持續性分析等，以實現企業決策與行動最優化。大數據分析產品及服務應用已經十分廣泛，但由於各下游領域業務特點的不同，決定了其對大數據分析產品及服務的具體需求存在一定差異。

CCID統計，2021年我國大數據分析市場下遊行業中，金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名，市場佔比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合計超過60%;其他重點應用領域主要包括健康醫療、交通運輸、工業、電力等。

2、細分市場一：金融大數據

——金融大數據需求：金融業務規模不斷擴大，帶動大數據需求提升

從金融領域需求來看，近年來，中國金融領域業務規模不斷擴大，其中中國銀行業金融機構不斷積極擁抱金融科技，推動數字化轉型，整體行業規模擴大;保險業和證券業的收入也隨著市場經濟的發展而提升。

近年來，隨著新一代信息技術加速突破應用，以移動金融、互聯網金融、智能金融等為代表的金融新業態、新應用、新模式正蓬勃興起，我國金融業開始步入一個與信息社會和數字經濟相對應的數字化新時代，金融數字化轉型成為金融行業轉型發展的焦點。2019年，人民銀行印發《金融科技發展規劃(2019-2021年)》，構建起金融科技「四梁八柱」的頂層設計，明確了金融科技發展方向和任務、路徑和邊界。2022年1月，人民銀行再次發布《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出，從戰略、組織、管理、目標、路徑以及考評等方面將金融數字化打造成金融機構的「第二發展曲線」。隨著金融業務規模不斷擴大，加之新一代信息技術的發展，大數據在金融領域的需求將不斷提升。

——金融大數據應用場景

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

3、細分市場二：政府大數據

——政府大數據需求：互聯網政務服務用戶規模不斷提升

從政府領域需求來看，根據中國互聯網路信息中心(CNNIC)發布的第49次《中國互聯網路發展狀況統計報告》數據顯示，互聯網政務服務發展展現出了巨大潛能。截至2021年12月，我國互聯網政務服務用戶規模達9.21億，較2020年12月增長9.2%，占網民整體的89.2%。「十四五」規劃綱要提出要「推進網路強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」。2021年，我國各省市積極探索、持續推進互聯網政務服務建設發展，努力提升公共服務、社會治理等數字化、智能化水平。截至2021年11月，全國已有20多個省(區、市)相繼出台數字政府建設的有關規劃，為我國互聯網政務服務發展注入新的活力。

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

4、細分市場三：互聯網大數據

——互聯網大數據需求：互聯網行業規模不斷提升

在人工智慧、雲計算、大數據等信息技術和資本力量的助推和國家各項政策的扶持下，2021年，互聯網和相關服務業發展態勢平穩向好。企業業務收入和營業利潤保持較快增長;互聯網平台服務和數據業務實現快速發展，信息服務收入較快增長;多省份保持增長態勢。2021年我國規模以上互聯網和相關服務企業完成業務收入15500億元，同比增長21.2%。

2022年上半年，我國規模以上互聯網和相關服務企業完成互聯網業務收入7170億元，同比增長0.1%。

註：2021年及以前年份，規模以上互聯網和相關服務企業，指獲得《增值電信業務經營許可證》在中國大陸境內經營全國或區域性增值電信業務、上年度互聯網業務收入500萬元及以上的企業。2022年，規模以上互聯網和相關服務企業口徑由互聯網和相關服務收入500萬元以上調整為2000萬元及以上。

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。

產業競爭格局

1、區域競爭：中國大數據企業主要分布在華南和華東沿海地區

根據企查貓數據，截止2022年9月23日，全國大數據產業中「存續」及「在業」的企業多集中分布在華南和華東沿海地區。其中，廣東省的大數據企業最多。

2、企業競爭：技術領域創新和經驗是關鍵，融合應用領域行業龍頭更能獲得青睞

根據大數據產業聯盟調研和發布的2022大數據企業投資價值百強榜單來看，榜單共選取了10個細分領域，涉及大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、商業智能、營銷大數據5個通用領域，以及政府大數據、金融大數據、工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據5個融合應用領域。

大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、數據可視化等，是所有細分行業應用場景的基礎支撐，體現了大數據技術價值和作用。在這些細分領域提供技術解決方案的企業中，技術創新能力較強、在各自的細分領域有較長時間技術積累的廠商是投資機構的關注重點。

政府大數據、金融大數據發展相對成熟，落地實踐案例多和品牌知名度高的企業受市場關注程度較高。工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據等市場仍處於待爆發階段，在各自細分領域建立競爭優勢的企業容易獲得投資機構的青睞。

註：2022年大數據企業投資價值百強榜是從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、產品競爭力、細分市場潛力、領導層能力等多個維度進行綜合評比，同時結合行業專家打分，評選出2022年度大數據領域最具投資價值的100家企業。

產業發展前景：大數據將繼續保持高速增長

大數據作為新一代信息技術的重要標志，對生產製造、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力均產生重要影響。伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。預計2027年我國大數據市場規模將達到2930.9億元，未來六年復合年增長率為22.6%。

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》。。

⑶ 大數據 掌握話語權要關注基礎技術

大數據：掌握話語權要關注基礎技術

《2015年中國大數據交易白皮書》顯示，預計到2020年，中國大數據產業市場規模將是2014年規模的10倍，由2014年的767億元擴大至8228.81億元。全球大數據市場高速增長，已經成為全球IT領域中的增長亮點。在中國盡管大數據仍處於起步階段，但各地發展大數據的積極性較高，行業應用推廣迅速。在這個熱情高漲的大數據市場，中國要想進一步釋放大數據的價值，掌控大數據的技術話語權，必須關注大數據的基礎技術。

眼下，雖然中國對大數據的熱情很高，但我們必須看到目前中國在大數據關鍵技術上的布局其實是有所欠缺的。目前世界各國都在搶先布局大數據的關鍵技術、基礎技術，因為從目前的技術架構和技術基礎來看，用現成的技術來解決大數據的問題還面臨諸多的挑戰。不久前，IBM中國研究院院長沈曉衛接受《中國電子報》記者采訪時坦言，我們要想真正從數據中獲得洞察、獲得價值，需要更高效、更智能的數據處理和分析平台，以及相應的工具。其一，傳統的IT技術，需要有更大的突破。比如物聯網處理系統需要一秒鍾處理上百萬信息，比如對非結構化的數據進行存儲和處理，需要新的技術。其二，需要引入物理模型來模擬物理世界。比如對天氣的理解，比如對疾病的風險控制的理解，比如對智能工廠的理解，都需要構建大量的物理模型，並挑出更合適的模型，對物理世界作出更好的模擬和理解。其三，需要更強大的認知計算，要求認知計算有更強大的自然語言的能力、更強的機器學習能力等。

基於對市場需求和技術趨勢的判斷，事實上國外IT巨頭在大數據的關鍵技術上投入了大量人力、物力和財力來進行關於大數據關鍵技術的研發。我們大家都知道現在談及大數據的利用，一定都會提及開源的Hadoop技術，事實上對於大數據的利用僅僅依靠Hadoop是不夠的。我們朝向產業互聯網推進時面臨非常多的挑戰，我們的計算架構、計算模式也面臨很大挑戰。比如傳統的計算機分析和數據整理方式，首先是收集數據，然後儲存在資料庫程序中，然後在收到請求後搜索這些數據。這是一個高效的處理方式，但卻是一個緊綳的結構，而且通常會造成時間的浪費。而在流計算當中，高級軟體的運演算法則在接收流數據時就開始對其進行分析。流計算在實時數據分析領域具有巨大的應用空間，包括天氣、江河、電力、股票交易等等。但目前，中國的IT產業在流計算方面並沒有太多的話語權。面對大數據的挑戰，有非常多類似流計算的新技術，關鍵技術都需要中國IT企業做更多的布局，只有這樣，我們的大數據發展，大數據利用才不會變成「無根」的產業。

事實上不僅僅是在平台和工具等基礎技術維度，中國要想在大數據領域擁有更大的話語權，更好地釋放數據的價值，還必須在數據模型的維度、在數據科學家等維度進行大量的投入。目前全球前1500強的企業都有自己的數據科學家。據國外職業人士社交網站LinkedIn公布的2014年最受僱主喜歡、最炙手可熱的25項技能，統計分析和數據挖掘技能位列榜首。研究機構Gartner預測，2015年，全球將新增440萬個與大數據相關的工作崗位，25%的組織將設立首席數據官職位。

不久前，阿里雲宣布啟動阿里雲大學合作計劃AUCP，聯合國內8所高校開設雲計算與數據科學專業方向，目標是到大學里培養大數據的科學家。應該說阿里巴巴是國內企業中「大數據意識」覺醒比較早的企業。對於大數據這樣的應用學科的人才培養，需要充分藉助企業的資源。在國外企業中，IBM對於全球大數據的人才培養投入了巨大資源，已與全球1000多所大學一同合作，構建一個輸送數據科學家的「通道」。

推進大數據應用需要大量的數據科學家，需要教育體系更重視大數據的人才培養，需要更多的領先企業參與進來，僅僅有阿里巴巴或者是IBM是遠遠不夠的。

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⑷ 大數據前景如何

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

讀研之後在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平台開發，在5G通信的推動下，未來雲計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋，這個過程會全面促進大數據平台的發展。另外，由於人工智慧平台的陸續推出，對於大數據平台也是一種促進。相比於大數據應用開發崗位來說，大數據平台開發崗位不僅薪資待遇更高，職業生命周期也會更長，而且未來也可以獲得更多的發展機會，也會更容易進入雲計算、人工智慧等領域發展。
對於當前在讀的本科生來說，如果不想讀研，那麼應該從以下三個方面來提升自身的就業競爭力：

第一：提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。

第二：掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。

第三：重視平台知識的積累。產業互聯網時代是平台化時代，所以要想提升就業能力應該重視各種開發平台知識的積累，尤其是與行業領域結合比較緊密的開發平台。實際上，大數據和雲計算本身就是平台，所以大數據專業的學生在學習平台開發時也會相對順利一些。

⑸ 為破局而生，情報分析師決勝大數據

大數據時代，誰擁有數據，誰也就擁有財富。

數據服務產業的發展，提高數據的應用水平，所離不開的關鍵核心都是專業的情報分析師。

通常所說的大數據分為三種，企業數據、公權機構數據和開源網路數據。前兩種可供挖掘和應用的價值有限，目前世界上各國所重視的都是開源網路數據。

挖掘大數據價值，獲取目標對象（人物、事件、機構、項目等）精確可靠的信息，需要經由情報分析師充分利用自身的技術、方法、經驗和手段，建立和理清調查任務內在的邏輯關系，通過綜合研判，才能從紛繁冗餘的數據中找出價值。

大數據是座挖不完的「鑽石礦」，隨著科學技術的發展，每個人的生活都與大數據息息相關，同時隨著國家政策對於大數據等前沿技術的愈發重視，大數據行業已逐步形成了一個萬億級別的市場。

截至2018年底，致力於打造「中國數谷」的貴州省會貴陽正推動大數據與相關領域深度融合，全國人大代表、貴陽市市長陳晏表示，貴陽建成大數據產業園10個，大數據企業1632家，全年企業主營業務收入1000億元人民幣。在推動大數據與實體經濟、社會治理等方面，貴陽市「融」出了新動能、新前景、新生活、新效率。貴陽市政府數據已實現100%共享交換，向社會免費開放618餘萬條數據。

基於大數據對各個行業的深入影響，近幾年，美國、歐盟、日本等主要發達經濟體都積極推進各自的大數據戰略。2009年，美國科學家委員會(NSTC)就發布了《開發數字數據的威力》報告，初步提出發展大數據的框架，奧巴馬政府亦對大數據行業大力支持，幫助美國取得世界領先地位。參考《大數據白皮書(2016)》，2016年全球大數據核心產業規模約為300億美元，預計2020年有望達到近600億美元。

中國亦將大數據視為新經濟的重要支撐。2014年「大數據」首次出現在《政府工作報告》，奠定了行業快速發展的政策基礎。2017 年，工信部印發了《大數據產業發展規劃(2016-2020 年)》，全面部署「十三五」時期大數據產業發展工作。發改委、工信部及農業部、運輸部等部委先後頒布相關後續政策，推動大數據產業發展。預計未來將有更多部門出台相應具體政策，推動大數據行業的發展。

根據中國信通院數據顯示，2017年中國大數據產業規模(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)為4700億元人民幣，同比增長30%，且預計2020年這一規模有望趕超1萬億，年均復合增速近30%。其中，大數據核心產業規模2017年為234億元，同比增長39%，預計2018年為329億元。

目前中國金融數據體量位居全球第一，其中金融行業數據量是數據的重要貢獻和使用機構，互聯網金融占據相當大的比重，活躍的交易賬戶和交易事項為金融領域貢獻了大量可供挖掘的有價數據。

受互聯網金融的影響，金融行業大數據也迎來了迅速發展，大數據在金融行業正實現全面普及應用。大數據在金融行業的應用，除了傳統的風險管理、運營管理及業務創新外，近年金融行業大數據應用呈現新的趨勢，主要包括高頻金融交易、小額信貸、P2P放款審核、客戶管理、精準營銷等。

隨著大數據發展和應用的持續推進，未來金融大數據行業中的機構和企業將圍繞建立新的金融環境而競爭，主要表現在圍繞生態圈、戰略和產品三個層面的競爭，並由此確定金融行業企業的市場地位及競爭力。因此，金融機構、互聯網企業都不會局限於某一個層面的發展，更傾向於多維度、多層面的布局。

此外，A股上市公司在大數據產業的各個領域布局廣泛，目前A股大數據概念板塊中，有118個標的，但是在各個子版塊中有較強變現能力的龍頭企業的數量卻很少，對於一些概念炒作，沒有核心技術能力的公司，很容易因為一些市場環境的變化，產生大幅下跌，讓投資者蒙受損失。

由此可見，大數據進一步發展急切需要綜合解決方案提供商，專注於利用當代最先進的IT技術推動企業和政府部門在管理和商業模式上的創新發展，提供綜合解決方案，包括運營支撐、大數據、移動互聯網解決方案等。最終形成電信+政府+金融的大數據全面布局。

內生外延布局金融大數據，業務協同發展。在公共安全、運營商等傳統大數據業務將大數據平台和應用技術研發落地，繼而可將經驗快速復制到金融、農業等其他領域。形成強協同效用。

大數據是未來的發展趨勢，現今人人也都可以談一點大數據，任何行業都可以直接間接的與大數據相關聯，但是真正專業應用大數據技術的公司卻也屈指可數，更難辨別出真正具有大數據業務變現能力的企業。

身處信息爆炸的時代，要想透過大數據去發現背後的真相，也並不是一件易事。

術業有專攻，作為企業方需要有意識培養大數據技術和情報分析師等專業人才，而作為個人也要有意識培養情報分析師思維，如此才能真正將大數據為己所用，如此也才能在未來市場的角逐中不被淘汰出局。

未來，每一個人都離不開對於數據的分析。

⑹ 數字經濟發展現狀及趨勢是怎麼樣的

近些年來，我國數字經濟迅猛發展，創新創業活躍，新業態、新模式層出不窮，成為推動中國經濟高質量發展的新引擎。目前，數字技術與實體經濟融合深入推進，數字經濟正在加快向其他產業融合滲透，提升經濟發展空間。

在數字經濟領域，中美兩國處於領跑地位。據浪潮信息聯合國權威機構IDC發布的《2020全球計算力指數評估報告》顯示，計算力與經濟增長關系十分密切，調查顯示，計算力指數平均提高1個百分點，數字經濟和GDP將分別增長3.3%和1.8%。

並且AI計算占整體計算市場的比例每年都在提高，從2015年的7%增長到2019年的12%，專家預測到2024年將達到23%。而中國在全球對於數字經濟的拉動作用最為明顯，尤其是2015-2019年期間，在樣本國家的AI計算市場支出增長中，有近50%來自於中國的貢獻。

數字經濟給經濟發展帶來了前所未有的機遇，因為它能夠打破阻礙經濟發展的瓶頸，突破障礙，充分證明了「科學技術是第一生產力」這一真理。雖然中國沒有抓住前三次工業革命的機會，但是幸運的是，我國抓住了第四次工業革命的機遇。

⑺ 大數據未來的發展前景怎麼樣

從我國數據產量和存量來看，廣東、北京、浙江、江蘇、上海、等地區數據資源較為豐富，東部地區數據產量和存量均高於西部地區。從省際數據流量來看，東部地區月均互聯網省際出口總流量佔全國比重超過一半。

在以北上廣為代表的東部地區數據資源豐富的背景下，其大數據產業發展水平快於其他地區省份。其中，北上廣大數據企業數量佔全國比重近70%，廣東和北京大數據發展水平較高。

東部地區數據產量整體高於西部，省際數據流量遠高於其他地區

2019年，我國數據產量總規模為3.9ZB。從數據產量的地區分布看，2019年全國數據產量排名前十位的省份為廣東、北京、浙江、江蘇、上海、山東、四川、河南、河北和湖南。

從人均數據產量來看，2019年人均數據產量排名前十位的省份分別是北京、上海、浙江、天津、廣東、內蒙古、西藏、海南、江蘇和遼寧。整體來看，東部地區數據產量和人均數據產量均高於西部地區。

—— 更多數據來請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》