大數據未來展望

❶ 大數據科學新發展展望 四大趨勢不可阻擋

大數據科學新發展展望：四大趨勢不可阻擋但無論技術熱點如何變換，我們能看到的是，隨著行業沉下心來進行實質的落地，大數據生態也越來越細分。今天就我和大家來談談大數據領域的一些新變化、新趨勢。就發展趨勢而言，這個可以放在第一位來講講。多年來，數據已經在企業中不斷快速積累。物聯網(IoT) 更是不斷加速數據的生成。對於許多企業來說，大數據的解決方案就是利用類似於開源的Apache Hadoop等技術作為基礎支持，創建數據湖(DataLake)，即創建整個企業的數據管理平台，用於以本機格式存儲企業的所有數據。數據湖將通過提供一個單一的數據存儲庫來消除信息孤島，整個組織都可以使用該存儲庫來進行業務分析、數據挖掘等各種應用。當有了數據湖之後，大家會傾向於認為這東西將會成為一個全方位和萬能的大數據集，例如點擊流數據、物聯網數據、日誌數據等都會被要求進入這個湖中，而這些數據很難處理的問題卻會被忽略。但是，除非你知道數據湖裡具體有什麼，並且能夠訪問到合適的數據進行分析，否則數據湖再大也沒有意義。因此，最後大家都會意識到許多數據湖是表現不佳的資源，人們不知道其中存儲著什麼內容，如何進行訪問，或者如何從這些數據中獲取洞察力。但是，方便地找到想要的東西、同時管理好許可權並不容易。除了數據湖以外，治理的另一個主題是以安全的、可審計的方式為任何人提供對可靠數據的便捷訪問。所以，站在管理並使用好公司數據資產的角度而言，數據治理猶如公司的頂層制度和宣言一樣需要被重視，並且用相應的策略、流程等來進行落實。最終目的是通過實現數據治理，來提升數據管理、確保數據質量、形成開放共享的新局面等。此外，數據治理也是決策、職能以及操作流程有機組合的系統，並且人們對這些數據資產承擔責任。在大多數大型企業里，大數據的採用是從少數獨立項目開始的，個推也是如此：譬如這里做一點Hadoop集群，那裡用一用分析工具，跑一個簡單業務模型，以及意識到需要設立一些新的職位（數據科學家、首席數據官）等等。現在，業務場景越來越豐富，異質性也越來越突出，各種各樣的工具在整個企業范圍內得到了使用。在公司的組織范圍內，集中化的「數據科學部門」正在逐漸讓位於更加去中心化的組織，原因在於集中化的部門越來越走向瓶頸，也更容易造成資源的流失。這個由數據科學家、數據工程師以及數據分析師組成的群體，正日益嵌入到不同的業務部門里。因此，對於平台來說需求已經很明顯了，那就是要讓一切都能協作到一起來，因為大數據的成功正是建立在設立一條由技術、人以及流程組成的裝配線基礎之上的。因此，一些全新的協作平台類型（譬如Jupyter等）正在加快出現，引領著所謂的DataOps（與DevOps對應）領域的發展。數據科學家(DataScientist)依然是市場上炙手可熱的爭奪對象。但是我們在周圍卻很少見到這類人，哪怕是財富前1000強的公司也為無法招到更多「數據科學家」而感到困擾。而在一些組織里，數據科學部門正在從使能者演變為瓶頸。與此同時，AI的大眾化以及自服務工具的蔓延使得數據科學技能有限的數據工程師，甚至是數據分析師在執行一些基本操作時變得更加容易了，而這些操作直到最近仍然是數據科學家的領地。在自動化工具的幫助下，企業大量的大數據工作，尤其是那些簡單枯燥的工作，將由數據工程師和數據分析師進行處理，而不必麻煩有著深厚技術技能的數據科學家。當然，即便如此，數據科學家目前還不需要太過「恐懼」。在可預見的未來里，自服務工具和自動化模型將會「增強」數據科學家而不是消滅他們，會解放他們，讓他們把焦點放在需要判斷、創造力、社會化技能或者需要垂直行業知識的任務上，那樣才能更加體現科學家的名號。大數據管理員(BDA)也對標於資料庫管理員(DBA)，雖然兩個英文字母只是變換了一下順序，但是其內涵相差甚遠。一個非常明顯的趨勢是，企業將對一個新崗位角色產生需求，即大數據管理員。DBA大家已經非常熟悉，但它與大數據時代下的數據管理員，有非常大的差別。數據管理員處於數據使用者和數據工程師之間。為了取得成功，數據管理員在進行大數據系統的維護工作之外，還必須了解數據的含義以及掌握應用於數據中的一些技術。數據管理員需要清楚整個組織內需要執行的數據分析類型，哪些數據集非常適用於這項工作，以及如何將數據從原始狀態轉換為數據使用者執行這項工作所需的形態和形式。數據管理員應使用像自助服務數據平台這樣的系統來加快數據使用者訪問基本數據集的端到端流程，而無需製作無數的數據副本。以上四個方面是數據科學在實踐發展中提出的新需求，誰能在這些方面得到好的成績，誰便會在這個大數據時代取得領先的位置。從2012年開始，幾乎人人（至少是互聯網界）言必稱大數據，似乎不和大數據沾點邊都不好意思和別人聊天。從2016年開始，大數據系統逐步開始在企業中進入部署階段，大數據的炒作逐漸散去，隨之而來的是應用的蓬勃發展期，一些代表成熟技術的標志性IPO在國內外資本市場也不斷出現。轉眼間，大數據幾年前經歷的泡沫正在無可爭議地轉移到人工智慧身上。可以說，在過去的一年，AI所經歷的共同意識「大爆炸」與當年的大數據相比，有過之而無不及。最近風口又轉移到區塊鏈上了，某種程度上也成為業內人士焦慮的一種誘因了。

❷ 人工智慧和大數據的前景和未來

人工智慧和大數據的前景和未來如下：

人工智慧產業鏈可分為基礎層、技術層和應用層。基礎層方面：包括AI晶元市場、大數據服務市場提高。以自主為中心的雲生態建設，制定標准實現大數據交流共享，大數據產業信息安全。

隨著人工智慧的日益成毀歲熟，它將會陸續普及到其他領含余晌域，繼續深入發展，從未來發展趨勢看，人工智慧的發展前景是十分廣闊的。目前，我國互聯網正處於從消費互聯網轉向工業互聯網的發展進程之中，通過綜合應用物聯網、

大數據和人工智慧等新一代技術手段來賦能傳統產業後，中國工業將會展現出一個全新的產業互聯網。而由於人工智慧的大量運用，必然會在產業升級過程中釋放出大量的就業崗位，與此同時，也將淘汰許多落後產能，使用現代化人工智慧生產線後，將可以節省大量勞動力。

❸ 保險 大數據未來前景

展望未來，保險行業發展前景誘人，其主要動力包括：龐大的人口規模、較快的老齡化趨勢與較高的儲蓄率；經濟持續發展、居民收入不斷提高；政策法規大力支持；風險保障意識得到根本性加強；終身福利系統的瓦解；投資環境大大改善。
保險產品的主要特徵
傳統壽險產品
傳統壽險產品提供保險的最基本功能——生存和養老風險保障。具體劃分為終身和定
期壽險、終身和定期兩全保險、終身和定期年金保險等。其主要特徵是：投保人確定的義務和權利均在保險合同中明確約定，與未來保險公司的經營狀況並不直接相關。
新型壽險產品
由於分紅保險和非傳統保險（投連險、萬能險等）在中國市場剛出現時間較晚，所以
也稱作新型產品。新型產品的主要特點是，使利率風險在保險人和被保險人之間進行分擔，這類產品正在逐漸成為國際壽險市場的主流產品。
目前分紅產品已是國際保險市場的主流產品之一，也是東南亞地區最受客戶歡迎的產
品之一。在北美地區，80%以上的產品具有分紅功能；在香港，這一比例更高達90%；在德國，分紅保險占人壽保險市場的85%。
中國保險產品發展空間巨大
2005年中國人身險保費中，壽險佔有89%的絕對份額，健康險和意外險分別只佔8%和3%。在壽險中，分紅險佔比60%，普通險佔比21%，其他險種佔8%。中國保險產品在分散利率風險方面做得比較到位，但在營銷渠道和專業化發展方面才剛剛起步，具有廣闊發展空間。
中國保險業正進入上升周期
中國是全球最具可持續增長潛力的保險市場
2005年中國保險密度為47美元，保險深度為2.7%，其中壽險深度仍僅有2.03%，密度只有35美元/人，遠低於世界平均水平，具有很大的上升空間。
2006-2015年「人口紅利」孕育壽險業發展黃金期
2006-2015年是我國人口負擔系數不斷創新低和中青年勞動力人口創新高時期，也是我國建立覆蓋全民養老和醫療保障體系關鍵時期，商業保險在承擔社會管理功能的同時將得到飛躍式發展，稅收優惠政策實施將成為行業跨越式發展的重要推手。
中等收入階層快速崛起將大幅提升壽險和投資性產品配置比例
根據測算，到2015年我國城市中等收入家庭數量將增加到近2億戶，年均收入增長20%以上。而目前我國居民金融資產有近90%以銀行儲蓄形態存在，購買壽險比例不足6%，處在社會轉型期的中等收入階層對保險有著更為強烈的需求，也有實際的購買力。
中國保險市場是亞洲僅次於日本和韓國的第三大保險市場，同時也是世界第九大保險市場。根據保監會數據，中國的壽險保費收入及財險保費收入在2000年至2006年期間年均復合增長率分別為26.4%和17.3%，成為世界上增長最快的保險市場之一。
中國保險深度和保險密度明顯低於世界平均水平，發展潛力巨大。2006年中國壽險保險深度為1.7%，遠低於4.5%的世界平均保險深度；壽險密度為34.1美元，相當於世界平均保險密度330.6美元的10.3%。2006年中國產險深度僅為1.0%，低於3.0%的世界平均保險深度；產險密度僅為19.4美元，相當於世界平均保險密度224.2美元的8.65%。
隨著GDP持續快速穩定的增長、保險深度和保險密度的提升、人口紅利、居民消費升級，以及政府對保險行業的大力扶持，我國保險行業將步入快速發展時期，未來10年保費收入年復合增長率將有望超過15%。

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❹ 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據專業就業前景
1、大數據開發工程師，大數據開發主要是基於大數據服務平台，很多大中型業務應用包括企業級應用和各類網站。能夠進行構建大數據應用程序平台和開發分析應用程序。
2、大數據分析師，大數據分析師主要負責數據挖掘，使用Hive，Hbase等技術，專門為從事行業數據收集、整理、分析和基於數據的專業人士進行行業研究、評估和預測。通過使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新數據可視化工具能夠實現數據的數據可視化和數據呈現。

❺ 展望大數據在新能源汽車行業未來發展趨勢怎麼樣

新能源汽車的動力來源於電子或氫燃料，在使用過程中沒有化石燃料的燃燒，不會污染環境，因此得到了世界各國政府的鼓勵和支持，以下是新能源汽車未來十大發展趨勢。

1、產銷量螺旋上升目前，我國新能源汽車產銷規模全球領先，過去三年連續成為全球新能源汽車產銷量第一大國，累計產銷量已超過180萬輛。其中，2018年我國新能源汽車產銷分別達到79.4萬輛和777萬輛，同比分別增長53.8%和53.3%，市場佔比為2.7%，比上年提高了0.9個百分點。

雖然質疑聲難免，但是在政策支持之下，新能源汽車大勢已定，只會繼續向前。從數據來看，中國新能源汽車市場需求螺旋式上升，2017年50萬輛、2018年80萬輛。

而2019年預計達100萬輛以上，2020年規劃為200萬輛。100萬的產銷量小目標對於我國新能源汽車產業有著標志性意義，如果實現則代表著新能源汽車產業鏈條開始可以支撐起百萬量級的規模。

2、新能源汽車行業風雲變幻新能源汽車行業格局正在形成。廣汽、北汽、比亞迪、吉利等傳統車企強勢領跑，同時,以蔚來、威馬、小鵬為代表的造車新勢力更是裹挾資本與技術果斷進入，走著完全不同的路。

傳統車企加速轉型布局，2019年比亞迪新能源車全球覆蓋城市將由200個擴大到400個,主推10萬元以下微型電動車。此外,明年比亞迪將增加3萬個充電配套設施。北汽新能源發布「擎天柱計劃」。

計劃2019年～2022年，以北京、廈門、廣州等城市輻射展開，組建各城市公共出行運營平台和梯次儲能運維平台，建成換電站1000座,運營車輛10萬台。吉利將開發多款電動車型、混動車型和插電式混動車型。

❻ 大數據時代的信息安全和未來展望

大數據時代的信息安全和未來展望
隨著高級可持續性攻擊的出現以及惡意軟體的復雜性與日俱增，企業急需一種突破傳統信息安全保障模式的、靈活的技術和方案來應對未來不斷變化的安全威脅。大數據徹底的改變了信息安全行業，基於大數據分析的智能驅動型安全戰略將幫助信息安全從業人員重獲警惕性和時間的優勢，以使他們更好地檢測和防禦高級網路威脅。
大數據時代信息安全面臨挑戰
在大數據時代，無處不在的智能終端、隨時在線的網路傳輸、互動頻繁的社交網路使得互聯網時時刻刻都在產生著海量的數據。隨著產生、存儲、分析的數據量越來越大，在這些海量數據背後隱藏著大量的經濟與政治利益。大數據如同一把雙刃劍，在我們享受大數據分析帶來的精準信息的同時，其所帶來的安全問題也開始成為企業的隱患。
1、黑客更顯著的攻擊目標：在網路空間里，大數據是更容易被「發現」的大目標。一方面，大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。另一方面，數據的大量匯集，使得黑客成功攻擊一次就能獲得更多數據，無形中降低了黑客的攻擊成本，增加了其「收益率」。
2、隱私泄露風險增加：大量數據的匯集不可避免地加大了用戶隱私泄露的風險。一方面，數據集中存儲增加了泄露風險，而這些數據不被濫用，也成為人身安全的一部分。另一方面，一些敏感數據的所有權和使用權並沒有明確界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題。
3、威脅現有的存儲和防護措施：大數據存儲帶來新的安全問題。數據大集中的後果是復雜多樣的數據存儲在一起，很可能會出現將某些生產數據放在經營數據存儲位置的情況，致使企業安全管理不合規。大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確運行。安全防護手段的更新升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐，就會暴露大數據安全防護的漏洞。
4、大數據技術成為黑客的攻擊手段：在企業用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取商業價值的同時，黑客也在利用這些大數據技術向企業發起攻擊。黑客會最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息，大數據分析使黑客的攻擊更加精準。此外，大數據也為黑客發起攻擊提供了更多機會。黑客利用大數據發起僵屍網路攻擊，可能會同時控制上百萬台傀儡機並發起攻擊。
5、成為高級可持續攻擊的載體：傳統的檢測是基於單個時間點進行的基於威脅特徵的實時匹配檢測，而高級可持續攻擊（APT）是一個實施過程，無法被實時檢測。此外，由於大數據的價值低密度特性，使得安全分析工具很難聚焦在價值點上，黑客可以將攻擊隱藏在大數據中，給安全服務提供商的分析製造很大困難。黑客設置的任何一個會誤導安全廠商目標信息提取和檢索的攻擊，都會導致安全監測偏離應有方向。
6、信息安全產業面臨變革：大數據的到來也為信息安全產業的發展帶來了新的契機，還沒有意識到這場變革的安全廠商將在這場變革大潮中被拋棄。大數據正在為安全分析提供新的可能性，在未來的安全架構體系中，通過大數據智能分析有效的將原來分割的安全產品更好的融合起來，成為不同的安全智能節點，這將是在大數據時代安全產業需要研究突破的重點。
大數據安全未來趨勢展望
據MacDonald預測，到2016年，40%的企業（銀行、保險、醫葯和國防行業為主）將積極地對至少10TB數據進行分析，以找出潛在危險的活動。然而，供應商的產品格局卻無法在短期內進行轉變。現在，企業通常依賴於SIEM系統來關聯和分析安全相關的數據，MacDonald表示目前的SIEM產品無法處理這么大的工作量，大多數SIEM產品提供接近實時數據，但只能處理規范化數據，還有些SIEM產品能夠處理大量原始交易數據，但無法提供實時情報信息。
Gartner公司分析師表示，使用「大數據」來提高企業信息安全不完全是炒作，這在未來幾年內這將成為現實。大數據將為安全團隊帶來新的工作方式，通過了解大數據的優勢、制定切合實際的目標以及利用現有安全技術的優勢，安全管理人員將會發現他們在大數據進行的投資是值得的。
RSA大中國區總經理胡軍表示，「大數據將帶動安全行業方向性的改變，安全與數據互相影響，未來共同促進發展。現今的安全需要更全面和廣泛的可視性，敏捷的分析，可採取行動的情報和可擴展的基礎設施。」
我們可以看到，大數據安全已經成為不可阻擋的趨勢。在未來，不論是從商業需求角度，還是產業技術角度，大數據安全都將成為業界關注的熱點。而在這場大數據安全的盛宴中，也必然會出現新老更替、推陳出新，這一切就讓我們拭目以待吧！