⑴ 大数据行业发展前景如何
作为人口大国和制造大国,我国数据产生能力巨大,大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进,各行业的数据资源采集、应用能力不断提升,将会导致更快更多的数据积累。预计到2020年底,我国数据总量预计将占全球数据总量的21%,将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。
大数据行业发展前景很好,大数据作为一门基础科学,无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域,都有着核心技术和职位诉求,主要来说的话,当下,大数据方面的就业主要有三大方向:一是数据分析类大数据人才,二是系统研发类大数据人才,三是应用开发类大数据人才。
⑵ 大数据未来发展趋势如何
趋势一:数据的资源化
什么是数据的资源化,它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并且已经成为大家争夺的焦点。因此,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。
趋势二:与云计算的深度结合
大数据离不开云处理,云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自从2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。
另外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三:数据科学和数据联盟的成立
未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
⑶ 大数据未来的发展方向
预计2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点
当前,我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进,到2025年,其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展,预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间,到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。
——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
⑷ 大数据未来的发展趋势
趋势一:数据的资源化
什么是数据的资源化,它指的是大数据成为企业和社会关版注的重要战略资权源,并且已经成为大家争夺的焦点。因此,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。
趋势二:与云计算的深度结合
大数据离不开云处理,云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自从2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。
另外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三:数据科学和数据联盟的成立
未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。
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⑸ 大数据技术的发展趋势有哪些
大数据行业主要上市公司:易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据:大数据应用领域分布 互联网大数据、金融大数据、政府大数据市场规模 应用场景等
应用领域分布:互联网、政府、金融为大数据主要应用领域
从具体行业应用来看,互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展,合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高,研发力量雄厚,在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节,与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外,工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域,数据量大、产业链延展性高,未来市场增长潜力大。
互联网大数据领域
——互联网大数据应用场景
在互联网行业,除了社交、B2C业务之外,像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等,也是未来潜在应用场景。
——大数据在互联网领域的应用占比过半,2021年市场规模有望突破3000亿
面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系,如何从中提取有价值信息,建立用户模型,针对不同用户提供针对性产品,以此来提高用户体验,增加用户粘性,是当前互联网行业面对的主要挑战之一。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站,用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面。
根据赛迪数据,我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为45.2%。据测算,2017年,中国互联网大数据产业规模达1604.7亿元,2020年约为2887.4亿元。
注:上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得,仅供参考。
政府大数据领域
——政府大数据应用场景
中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设,管理好政府的数据资产,完善政府决策流程,将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用,从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。
——2020年政府大数据市场规模超900亿元
根据赛迪数据,我国大数据产业在政府领域的应用占比约为14.5%。据此测算,2017年以来,我国政府大数据规模逐年增加。2017年,中国政府大数据产业规模达514.8亿元,2020年约为926亿元左右。
注:政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得,仅供参考。
金融大数据领域
——金融大数据应用场景
过去几年,金融大数据带来了重大的技术创新,为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前,中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。
——大数据在金融领域的应用空间巨大,2020年市场规模已超600亿
金融数据是大数据商业应用最早的数据源,早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法,对抵押贷款用户进行统计分析,帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行,基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。
根据赛迪数据,我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算,2017年,中国金融大数据产业规模达333.7亿元,2020年约为600亿元。
注:金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得,仅供参考。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
⑹ 大数据主要发展趋势
趋势一:提升企业竞争力随着互联网时代的飞速发展,大数据产业已经成为这个时代发展不可或缺的因素,同时也是提升企业竞争力的强力资源。大数据行业有着巨大的价值和资源,只有掌握了大数据,才能有效地控制资源。
趋势二:有效促进技术创新目前,它主要是由开源的,和一个大数据技术框架系统集成多种技术和架构不断形成,因此有必要打造出自主创新和开放源码的组合可供企业使用的新的大数据技术开发的模式。
趋势三:促进其他行业的发展借助强大平台,大数据开发运维一体化模式快速发展,不断更新,使大数据的使用效果更加清晰这一显著的提升在一定程度上促进了大数据的发展。
趋势四:展现数据资产的价值在我国未来的发展中,受到不同类型和形式的码头的影响,使网络功能不断丰富,积累了丰富的数据资产,形成了互联网数据的社会。因此,企业在发展中合理运用大数据挖掘技术,可以展示数据资产的价值,从而支持自身的发展。
趋势五:价值链更加完善,突出优势利用大数据技术,可以在改造传统价值链的同时,从最初的生产驱动到需求驱动。该企业通过了研究开发、设计、生产等环节完善价值链,提高产品服务水平能力,显示其智力和灵活性的发展优势。
⑺ 大数据未来的发展前景怎么样
现在本科院校大数据专业都增加了,可想而知,前景如何。
数据科学与大数据技术专业剖析
同样,这个专业也是属于顺应时代发展,抢占市场先机的“投机”行为,作为新兴的、交叉的专业,不可能有成熟的概念、培养方案,各高校都是在黑暗中摸索前行,培养方案也是五花八门,但无论怎样变都是统计学、数学、计算机、软件工程等专业的“大杂烩”,核心是统计学+计算机。
看一看相关介绍就知道了:数据科学与大数据技术专业毕业生通过掌握计算机理论和大数据处理技术,从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新,从事大数据研究和开发应用。 也是很笼统很空虚,为什么?因为新啊,前无古人啊,没有经验可遵循啊。
再看一下主要课程:数学、C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计,大数据算法、人工智能、应用统计(统计学)、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理、大数据管理、大数据实践等课程。
统计学知识和计算机知识是核心点,加一点数学、数据科学课程。
⑻ 大数据未来四大发展方向
近几年,互联网行业发展风起云涌,“大数据”炙手可热,对处于初始阶段的大数据而言,很多企业都不会错失机会。那么,大数据未来的发展前景和应用策略如何?本文将结合融信教育多年来经验为大家解析:
趋势一数据的资源化
何谓资源化,是指大数据成为企业和 社会 关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。
趋势二:与云计算的深度结合
大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三:科学理论的突破
随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
趋势四:数据科学和数据联盟的成立
未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。
另外,大数据作为一种重要的战略资产,已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门,其深度应用不仅有助于企业经营活动,还有利于推动国民经济发展。它对于推动信息产业创新、大数据存储管理挑战、改变经济 社会 管理面貌等方面也意义重大。
现在,通过数据的力量,用户希望掌握真正的便捷信息,从而让生活更有趣。对于企业来说,如何从海量数据中挖掘出可以有效利用的部分,并且用于品牌营销,才是企业制胜的法宝。
目前来看大数据时代已经产出是新的工作岗位:大数据开发工程师,大数据分析师,新媒体运营师,人工智能开发工程师等,新兴行业岗位。
⑼ 大数据技术的发展方向有哪些
1、在大数据采集与预处理方向
这方向最常见的问题是数据的多源和多样性,导致数据的质量存在差异,严重影响到数据的可用性。针对这些问题,目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。
2、在大数据存储与管理方向
这方向最常见的挑战是存储规模大,存储管理复杂,需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向,尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。
3、大数据计算模式方向
由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapRece)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana),而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。
4、大数据分析与挖掘方向
在数据量迅速膨胀的同时,还要进行深度的数据深度分析和挖掘,并且对自动化分析要求越来越高,越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生,如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapRece开发的数据挖掘算法等。