大数据平台发展趋势

㈠ 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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㈡ 浅述大数据技术的发展历程与未来发展趋势

大数据技术的发展历程与未来发展趋势：

从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。

然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用(即信息化)，推动数据(信息)成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。

大数据于2012、2013年达到其宣传高潮，2014年后概念体系逐渐成形，对其认知亦趋于理性。大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统，并持续发展和不断完善，其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移。

经过多年来的发展和沉淀，人们对大数据已经形成基本共识是大数据现象源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用以及信息技术的不断低成本化。大数据泛指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行获取、管理和处理的巨量数据集合，具有海量性、多样性、时效性及可变性等特征，需要可伸缩的计算体系结构以支持其存储、处理和分析。

㈢ 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。

㈣ 大数据的发展方向都有什么

说到大数据我们不能不提到人工智能，这个近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家科普什么是人工智能到现在产业普遍探讨如何落地问题，人工智能几乎霸屏各行各业。

大数据时代势不可挡。 一方面，为了实现降本增效，企业纷纷在寻求数字化、智能化转型。以期利用新技术带来结构性增长；；另一方面国家释放推动“新基建”加速经济建设信号，对于信息数字化 科技 产业的重视程度空前高涨。企业内部发展刚需和国家政策红利，人工智能化必然是新经济环境下的大势所趋。

人工智能的三大核心要素：算法、算力、数据缺一不可。 其中大数据更像是水电煤般的基础设施的存在。数据沉淀将变成未来企业搭建壁垒的核心竞争力。而具体来看大数据的发展方向也是涵盖多个方面，举例来说：

>> 新零售

新零售的新就在于将“零售数据化”，通过大数据重新定义“人货场”概念。传统零售下，通常是“人找货”，卖场提供什么样的商品用户就只能买到什么。而在大数据加持下的新零售时代，则是相反的“货找人”，零售平台将用户的“数据”和货的“数据”进行匹配。用户“数据”例如：用户的性别、年龄、兴趣品类、性格标签、消费能力、购物频次、浏览时长……等等；货的“数据”包含了：商品价格、促销优惠、品类细分、品质、产地、库存……等等。通过数据赋能、精准匹配，商家能比用户自己更了解用户。

>>在线教育

教育的线上化在这次疫情的驱动下变得十分必要，传统教育一个老师面对多个学生或者一对一的私教，老师的精力无法顾及所有学生，而通过技术手段可以沉淀学生、老师及课程的数据，从而更好地服务好双边体验。例如：AI识别学生上课状态，是否打瞌睡是否专注上课；智能批改作业，实时反馈学习成绩和遗漏知识点；知识点查漏补缺，根据学生个人情况定制测试作业……大数据智能协助提高效率的同时，也减轻人工成本，解放老师“管理”的时间，花更多时间精力备课。

>>直播

直播行业的大数据更是其生存之本，用户侧的“数据”有：内容喜好、观看时段、浏览时长等等，内容侧的“数据”有：什么样的主播在什么时段播什么类型的什么内容、转赞评数据等等。有了这样的双边数据后，平台自然可以实现“千人千面”的算法推荐内容，从而增强用户对平台的粘度。而直播的最直接的变现手段带货，大数据的则能进行智能跳转，快速结算。

大数据赋能下的行业有着不同的新业态，未来大数据必然会成为产业、生活必不可少的工具，涵盖我们生活的各个方面，帮我们更便捷高效的生活。

大数据是未来人工智能领域一项非常重要的基础。而随意人工智能的发展，需要的大数据将会在广度和深度两个方向同步扩展。从广度来看，大数据最终会扩展到 社会 的所有环节；从深度来看，大数据最终会深入到每个人从生到死全过程。

大数据的未来:万物皆可互联，世界鲜有隐私！

第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化 社会 赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。

第二：大数据推动 科技 领域的发展。大数据的发展正在推动 科技 领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化 社会 的基础。

第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

第四：产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡，产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业，可以说产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。

通过以上分析可以得出，未来大数据领域的发展空间还是比较大的，而且目前大数据领域的人才缺口比较大。

大数据的发展趋势总的来说应该体现在以下几个方面：

第一：互联网逐渐大数据化。随着大数据技术的逐渐成熟，互联网将成为大数据首先落地的领域，大数据将在电子商务等互联网应用平台得到广泛的应用。互联网 科技 公司也是推动大数据技术发展的中坚力量，在大数据发展的过程中会起到重要的作用，通过大数据技术在互联网领域的应用也能积累大量的应用经验。

第二：传统产业逐渐大数据化。随着互联网发展到产业互联网阶段，未来产业互联网将深入到整个传统行业中，而大数据技术作为产业互联网的核心技术之一必然会深入到传统行业中，所以未来传统行业大数据化将是一个重要的趋势。通过大数据相关技术不仅能够促进传统行业的信息化建设，包括物联网、云计算建设等，更是能够通过大数据来为传统行业创新带来帮助。

第三：人才大数据化。大数据的发展必然需要大量的大数据人才，不仅需要专业的大数据开发人才（大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等），也需要大量的大数据应用型人才（基于大数据工具开展大数据分析等工作），所以人才大数据化也是未来一个重要的趋势。对于职场人来说，掌握一定的大数据知识会提升自身的岗位竞争力。

大数据的发展方向我认为…每个人的生活轨迹习惯喜好，每个企业的需求和全方位信息，每个行业的发展方向布局，每个国家的综合状态，通过大数据统计分析，做出你所想要的结论！

大数据未来发展趋势将从以下几个方面体现：

按需提供的大数据基础设施

一切皆有弹性。基于云的数据库和存储可以根据使用情况双向伸缩，用户只需购买和使用其需要的东西。

大数据边缘计算

当数据传输变得更快数据量更大时，边缘计算的智能化可以避免消耗更大的云存储空间和远端基础设施。

大数据硬件更加商品化

大数据硬件更加廉价，同时越来越多的智能化软件替代硬件功能。云时代，硬件越来越廉价。

大数据带来新的数据结构

平面文件和表结构将继续存在，同时会出现更多的空间数据、图形和网络数据。

大数据带来“大分析”

数据的价值决定于数据如何处理。引用舍恩伯格《大数据时代》中的一句话， 大数据带来的“不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相互关系。”你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。

法律检索大数据是目前发展方向之一。法律 科技 新秀律宝AI大脑，导入最新最全的司法大数据，把人工智能技术运用在法律检索、案件信息提取与分析上，律师只需输入文字或语音识别录入事情经过或案件事实，系统将会自动进行信息提取和数据匹配，输出精准的法律检索结果和详细的案件分析报告，节省了律师办案时间。

【大数据检索】又新又全的司法大数据，输入关键词即可一键检索获取法规、案例、工商信息、司法观点等，方便律师进行检索。

【类案大数据】律宝能根据律师录入的案件详情，通过大数据智能检索匹配同类型案件和适用法条，给律师提供办案思路。

1、智慧城市

智慧城市(英语：Smart City)是指利用各种信息技术或创新意念，集成城市的组成系统和服务，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。

用途范围

用途分为十大智慧体系，分别为：智慧物流体系、智慧制造体系、智慧贸易体系、智慧能源应用体系、智慧公共服务、智慧 社会 管理体系、智慧交通体系、智慧 健康 保障体系、智慧安居服务体系、智慧文化服务体系。

2、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)

增强现实技术(Augmented Reality，简称 AR)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术1990年提出。VR是Virtual Reality的缩写，中文为虚拟现实。虚拟现实技术是一种能够创建和体验虚拟世界的计算机仿真技术， 它利用计算机生成一种交互式的三维动态视景，其实体行为的仿真系统能够使用户沉浸到该环境中。

3、人工智能(Artificial Intelligence)

英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

用途范围

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

国内外大数据标准化现状及发展方向

https://www.toutiao.com/i6605430386438701572/

数据工程师、数据分析师、架构设计师 ----------河南新华

㈤ 大数据未来发展8大态势 -《数据要素：全球经济社会发展的新动力》

本文摘自：《数据要素：全球经济 社会 发展的新动力》

作者：赵刚博士

（1）数据化：所有能数据化的都将被数据化

从狭义上讲，数据化就是将事物及其运动转化为机器可以识别的信息的过程。从广义上讲，数据化是指人类利用数据全面认知并优化改造客观世界的过程。未来，机器会获取越来越多的数据，人类认识和改造世界的能力也会大大增强。

促使这种变化的要素有四个。

一是技术。不仅是大数据技术，与数据相关的新一代信息技术，如互联网、移动互联网、物联网、云计算、3D打印、AR/VR/MR、数字孪生、区块链等，都还在不断发酵、进化、孕育、突破，并一起促进大数据的加速发展。人们常说的数据爆炸才刚刚开始。

二是需求。大数据用得越多，需求也会越来越多。

三是变化。现在已经有大量的大数据改变生产、生活、治理的案例，技术、模式、制度、理念已经出现一些变化，尽管还很初步，但代表了未来的发展方向。

四是政策。数据已经被普遍看成新的生产要素，各地都在采取措施依靠大数据为经济发展打造新动能。这四大要素结合起来，将共同推进大数据向前发展，决定了未来大数据发展的趋势。

数据化可以看作未来大数据发展的第一个大趋势——所有能数据化的都将被数据化。无论是生产还是生活，无论是制造业还是服务业，无论是消费端还是产业端，越来越多的东西将会呈现数据化的态势，新一轮的数据大爆炸不可避免。

（2）数据价值：更多的数据价值将被挖掘出来

数据之所以受到重视，是因为数据本身有价值。在美国物理学家约翰·惠勒看来，“万物源于比特”，世界是由比特构成的，也就是由数据构成的。在大数据者的眼里，所有事物都是数据。所以，同样一种物体，他能看到更多的东西：数据从哪里来？到哪里去？它的生态是什么？它会造成哪些影响？你看到的数据越多，说明你的数据能力越强。机器智能发展到今天，我们可以逐步将隐藏在事物内部、背后的数据挖掘出来，捕捉到它们，并把它们储藏起来，开发出针对它们的应用，这就是大数据的价值。

数据价值的核心是发现新规律。当大数据应用到一定程度时，所有规律都可能被发现，无限接近事实本身。例如，一部手机能告诉我们很多秘密：你每天走了多少路，每天睡了几个小时，去过什么地方，你的兴趣爱好，你的消费水平、消费结构、消费习惯，你的财产状况、交友状况，等等。机器会为我们捕捉到更多数据，并从中发现更多规律和事实，这就是大数据的威力所在。

（3）数据驱动：数据驱动一切成为现实

如今，连老司机如果不用导航都不会开车了。我们到一个地方参加会议，基本就是数据驱动：会议通知是数据化的，日程安排是数据化的，出门叫车是数据化的，走什么路线也是数据决定的。使用网约车时，一次叫车的供需匹配技术上只需要0.12秒，但背后要运算数据576亿次。网约车打败出租车、外卖打败方便面、电子商务打败百货商场等表面上看是跨界经营，背后的区别就在于大数据。

现在每个人的手机上都预装、下载有很多App，它们都在你睡觉时悄悄地更新，这样的迭代创新越来越容易，甚至你根本感受不到。移动支付的发展让我们用的钱也都变成了数字，并让我国率先进入了无现金 社会 。制造业更是如此，原来流水线是把人变成了机器，而将来的智能制造是把机器变得更像人，甚至比人更聪明、更能干、更可靠。数据驱动一切已经越来越成为现实，大大改变了整个世界。

数字已经开始重新定义一切，在你认知的所有事物之前加上“数字”二字，如数字经济、数字政府、数字 汽车 、数字建筑、数字出行等，你就会发现这些东西已经与以前大不一样了。我们可以发现，用数据说话、靠数据决策、依数据行动已变成非常自然的事情。数据驱动一切还带来了另一个重大变化或新的机遇：所有生意都值得重做一遍。用数字化的思维看一看你现在所从事的工作、业务，你会发现完全可以重新来过，而且很可能成为绝活。因此，每一家企业都可以问一下自己：10年后，你的竞争对手是谁？

（4）数据融合：催生新业态

这里要强调一个观点：单一数据的价值有限，而多种数据融合的创新潜力无限。过去，一些政府部门对掌握的数据看得很紧，总能提出很多理由，认为这些数据是不能随便对外开放的。但现在大家已经认识到，如果数据不开放，不让大家使用，它就变得越来越没有价值。现在找到数据的手段、工具、途径比过去丰富多了，远非传统的统计数据可以比拟。不能很好地做到数据开放，就会有新的数据出来，形成覆盖或取代。数据关联起来融合应用会产生更大的价值。网约车的应用就整合了地理大数据、交通大数据、服务大数据、用户大数据、交易大数据、信用大数据等。近年来出现的诸多新业态、新模式，以及由此而成长起来的独角兽企业，几乎都是多种大数据集成应用的结果。未来几年，数据融合还会催生一大批数字新物种，成长出一批新的巨无霸平台型、生态型企业。

（5）数据经济：无数据不经济

大家对于数字经济已经耳熟能详，其背后实际上是数据经济，是数据在发挥重要作用。狭义的数据经济是指以数据的生产、加工、交易为主要对象的经济活动总和，广义的数据经济是指以数据为基础的经济活动的总和。也许将来所有经济活动都是以数据为基础的，都可以被称为数据经济。所以，我们可以说，“无数据不经济”。

（6）数据能力：未来核心竞争力

未来，谁能够找到大数据，而且用好大数据，这样的企业拥有的竞争力将跟传统企业的竞争力大不一样，其可以轻易完成降维打击。数据能力体现在哪些方面？这里给出一个简单的公式：

数据能力=数据+算法+算力

数据能力将会成为未来的核心竞争力，形成竞争新优势。对于国家、企业是如此，对于每个人也一样。我国提升数据能力有自己的独特优势，在未来几年的数据竞争中可以取得一些优势。我们拥有最多的人口和最多的网民，每个人都是最重要的信息源，每个人用的信息越来越多，创造的数据也越来越多，利用数据创造的价值也会越来越大。过去，由于我们的小数据做得不太好，所以对大数据的依赖就会很强，也使大数据得以快速发展。从创新实践看，目前我国在大数据应用领域不比任何一个国家差，我们培养起来的互联网公司有很多都是国际上的佼佼者。

（7）数据开放：政府和企业会主动推进数据开放

这是一个判断，也是一个期待。

从20世纪80年代起，我们逐步建立了各种各样的信息系统，其中最令人头疼的一个问题就是形成了许多“数据孤岛”。这种状况在未来几年将会有大的改观。大家已经认识到数据价值在什么地方——用的人越用，数据的价值及机构存在的价值越大，创新发展的机遇也越多，反之亦然。数据开放也是发展大数据产业、催生新业态、培育新动能的迫切需要。对于这个问题，舍恩伯格曾经说得很直白：政府不需要补贴和建立所谓新兴产业，只需要开放自己的数据，就能培育一个新的增长点。也就是说，政府把数据开放出来，它产生的价值是巨大的——数据开放可以让数据流动起来，继而释放价值、整合资源。对于掌握大量有用数据的企业而言，开放数据也已经成为企业生态化发展的内在需要。开放的数据越多，得到的数据会更多，生态体系会更完善、更强大。

（8）数据未来：“今天才是第一天”

我比较喜欢凯文·凯利的一句话：“今天才是第一天”。他在《必然》一书中提到了影响未来发展的12个驱动力，包括形成、知化、流动、屏读、使用、共享、过滤、重混、互动、追踪、提问、开始，强调一切才刚刚开始，真正伟大的变革还没有出现。这12个驱动力或12个发展趋势，每一个都会对大数据的应用和发展起到促进作用。

在研究数字经济和数字化转型时，我曾提到过8个演进方向和趋势，包括数字化、网络化、数据化、智能化、平台化、生态化、个性化和共享化，这“八化”中的每一个都与大数据应用息息相关。当然，大数据在发展的同时也会带来一些新的问题。例如，将来数据治理难点和热点都会越来越多，包括数据主权的确认、数据如何进行交易、数据安全和隐私保护、数据跨境流动等，这些都是目前没有研究透，也没有研究好的问题。

大数据不是万能的，数据可以让我们发现越来越多的规律，但数据绝不等于事实本身，需要谨防一些数据陷阱。我们在争取用更多的数据、更好的算法发挥作用的同时，要保持清醒的头脑，不能迷信大数据，更不能用大数据干坏事。基于数据的 社会 变革才刚刚开始，对于每个数据工作者而言都是任重道远。也许，我们能做的唯一正确的事情就是学习。

㈥ 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》。

㈦ 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。

㈧ 大数据的发展前途怎么样

大数据的就业前景目前来看是不错的，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大，大数据领域从业人员薪资水平将持续增长，人才供不应求。
大数据就业方向
1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；

3、大数据运维和云计算方向。对应岗位：大数据运维工程师；

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8k以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。

从近几年招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。