大数据咨询业

⑴ 大数据到底是什么行业啊，具体是干什么的啊

大数据工作实际上就是一个数据统计的行业，从各种数据里边儿进行检索汇总，从而可以提炼出自己所需要的数据。可以为企业或者单位的发展确定一个方向，提供一个参考的数据值。

⑵ 大数据专业的发展前景怎么样

前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。

大数据的择业岗位有：

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。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。

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⑶ 大数据到底是什么行业啊，具体是干什么的啊

大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。

⑷ 有了大数据，咨询业的定性研究还有价值吗

1 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段 1.1 看待大数据要有历史性的眼光 信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联中国（万维中国）。尽管媒体上大量出现“大数据时代”的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。 考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。 1.2 从“信息时代新阶段”的高度认识“大数据” 中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。 中央提出中国进入经济“新常态”以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述“新常态”的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。 大数据、移动互联中国、社交中国络、云计算、物联中国等新一代信息技术构成的IT架构“第三平台”是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联中国、创客、“第二次机器革命”、“工业4.0”等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。 1.3 大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口 中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联中国服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、网络和京东），其他6个Top10 互联中国服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联中国企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联中国服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。 但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。 2 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度 2.1 数据文化是一种先进文化 数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。 有人将“上帝与数据共舞”归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。 提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。 2.2 理解大数据需要有正确的认识论 历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，“科学始于观察”成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。 20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为“证伪主义”的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例“证伪”，因而他否定科学始于观察，提出“科学始于问题”的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但“科学始于问题”的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。 大数据的兴起引发了新的科学研究模式：“科学始于数据”。从认识论的角度看，大数据分析方法与“科学始于观察”的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调“相关性”的时候不要怀疑“因果性”的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：“采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识”。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的“针”是什么？这海里究竟有没有“针”？也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，“科学始于数据”与“科学始于问题”应有机地结合起来。 对“原因”的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到“终极真理”。在科学的探索途中，人们往往用“这是客观规律”解释世界，并不立即

⑸ 传统咨询业必死，拥抱大数据才是未来

移动互联网时代，产品服务都在快速迭代，对颠覆式创新有着极高的要求。更重要的是，咨询业的竞争优势也在逐渐消失，很难再满足快速发展的企业。而基于大数据的解决方案，不仅能够快速找到“发力点”，还蕴藏着无限的商机。

移动互联网时代炮制了“新、平、快”三招，对传统咨询业进行花式虐打。

移动互联时代，大数据、物联网、云计算等技术应用的日新月异，对传统咨询业服务方式也提出了更高的要求。市场调研过去用的是访谈、问卷调查，focus group等手段，而现在呢，不用爬虫抓取、海量数据的量化分析都不好意思说自己在做调研。如何快速掌握新技能、新工具，对大部分咨询从业人员来说都是巨大的挑战。移动互联时代，连咨询公司自己都在苦苦寻求出路，又谈何为他人指路？

互联网的本质就是创新，这让咨询业没有办法依靠行业经验作靠山。传统企业正转型正处萌芽阶段，过去的行业经验明显无法利用。即便摸索出一条路子，新的经验也需要时间沉淀，才能加以利用。万一天色一变，一场风雨过后，后面的人已经没法按着原来的模式去走。企业也往往并不满足于跟随别人的步伐，追求另辟蹊径，“弯道超车”。

首先是信息不对称逐渐消失。你可以通过网络、知乎轻松地了解任何一个概念；无数的资讯平台，能在2小时内把地球另一边最新鲜的资讯送到你手中。无论是免费渠道，还是现在越来越盛行的付 费内容，人们获取资讯、信息、知识的平等程度大大地提高。过去传统咨询业引以为傲的方法论、稀缺资讯，以前是稀缺品，而现在已经是平常人家桌上菜。

同时，浓厚的商业气氛驱使下，商业教育大大地普及，更是让大部分人都能掌握知识工具。罗辑思维不仅每周给大家分享他的商业思考，还带着一帮企业家一起干。原来咨询顾问价值3000元一小时的一对一面谈，可能还只能让你一知半解，现在在家看视频都已经能让你拍案叫奇。

互联网时代，不是大鱼吃小鱼，是快鱼吃慢鱼。很多APP每周迭代更新，才能捉住机会抢占市场，过了窗口期，便很难再有机会把已经养成习惯的用户抢回来。微信快人一步抢占了市场，来往、易信无论烧多少钱，都没有办法撼动微信的地位。

如果还按照访谈、问卷调查、焦点小组的整套流程来做产品调研，项目没做完产品可能就先死掉。要快刀斩乱麻，要切实可行，要立竿见影。而传统咨询业偏偏只擅长抽丝剥茧，由表及里，再用理论指导实践。

除了外部冲击，国内的传统咨询业自身也积弱多时：

人才外流与后继无人，形成了一个虚有其表的怪圈

头脑产业最重要的是从业人员的素质。国外咨询业的从业者，很多曾经都是企业高管，身经百战，阅人无数。而国内咨询业则是一个虚有其表的怪圈。

我们不否认业内的确有一部分优秀且资深的咨询顾问，但是人才外流和后继无人的问题在不断显现。不论是前景还是薪资，互联网行业无疑更具有吸引力。

资深的咨询顾问都纷纷跳槽做产品经理、企业高管。而在招聘端，也没以前那么容易招到特别优秀的毕业生。留在咨询业的人，可能自己大多都没有真正实践过。

正所谓读万卷书不如行万里路，行万里路不如阅人无数，阅人无数不如高人指路。读万卷书对现代人来说并不是门槛，而当所谓咨询顾问自身都没有办法做到行万里路、也不曾阅人无数，又谈何给别人指路呢？

进步慢，突破少，跟不上时代的步伐

咨询业发展至今，从技术咨询到管理咨询，从管理咨询专为IT咨询，从未发生过主动性的变革。即便经历了技术大爆炸的三十年，管理咨询对于技术使用仍然停留在 三十年前：Excel用做所谓的模型和写PPT。这招的确好用，对付三十年前的问题绰绰有余，但要对付三十年后的问题呢？

方案难以落地，结果难以显性化，没有人会为没有效果的方案买单

传统咨询行业就像大后方的军师，纸上谈兵而不扛枪上阵。但通常传统咨询业给出的框架，仍然解决不了具体的人的问题，企业拿了方案，具体实施通常仍然会有很多问题，甚至无法实施。即便能够按照方案执行，效果又是如何呢？得到这样的效果，有多大程度是得益于咨询顾问的建议，有多少又是其他行为的结果？无从得知。 动辄几百万的咨询项目，已经很少有人愿意为之买单。

大数据解决方案具有更快，更直观、更客观、更高效精准、更多可能性的优势。

得益于IT技术的突破与应用，数据获取比以前更快速，计算运行也更快，有利于处理更多、更全的数据，为进一步分析打下坚实的基础。这一步的效率提升，直接加快了整个解决方案产生的速度，使得能够在最快的时间内能得到行之有效的办法。为后续的“小步试错，反馈调整”造就了可能性。这正是互联网讯息万变对我们的 要求。

一是通过多维度数据来直接反映市场和用户需求。一切不以数据为基础的调研都是耍流氓，数据驱动是最大的“以用户为中心”。用户有多喜欢你的产品，是否愿意为什么付费，与其跟他聊天，不如看他的实际行动。点击量，付费金额，不仅能够定性，还能够 定量。

二是结果显性化。对数据的监控的优势还在于当你改变某一个变量的时候，数据立马就能给你反馈，告诉你效果。传统咨询公司的实施方案太飘了，而大数据则让市场、需求、实施结果量化、可视化。

没有数据支撑，很容易走弯路。给某知名互联网公司做项目的时候，就发现他们在广告投放策略上犯了经验主义的错误。他们根据主观经验判断，在上海客流量最大的地铁站和广州地标性建筑重金投放了广告。而我们通过对数据进行定性、定量的分析，发现这样的投放策略投产比极低，因为该公司的主要用户活跃于校园，而非以上提及两个地点。不用大数据方法和定量的分析，就很容易犯经验主义错误。

这里必须以我们自己的项目作为案例。在给某运营商做外呼中心项目的时候，分析了外呼中心已有销售数据，精准定位了目标客户的年龄、性别、居住地、愿意接电话

的时间等各种因素，并基于结果建议增派人手在午间时段进行外呼；通过建模预测潜在用户的外呼成功率，并作为接下来精准营销的依据。最终，整个外呼中心的外 呼成功率提高了百分之五十。精准的目标客户定位和基于大数据的建模预测，是此次项目成功的关键。

大数据不仅是体量大，更重要的是多样。当所有数据都进入视线范围的时候，世界就像慢镜头，每一帧都能看得清晰仔细。而当别人都在看视频的时候，大数据能带我们看到每一帧画面的细微之处，其中商机不言而喻。

咨询业好比是企业身边的军师，脑子比较好使，饱读圣贤书，阅历丰富。但他只负责在幕后指点，不冲锋陷阵。大数据就好比勘察兵，深入敌后，刺探军情。敌军兵力、布阵，哪里有陷阱、哪里准备偷袭都观察得清清楚楚，能立马掌握最新战况、双方死伤。

过去军师身上的能力属于稀缺资源，因此军师价值非常高；互联网时代，军师的经验不太奏效了，所有人都平等地获取各种资源，接收各地信息。如此一来，军师（咨询业）地位不保是迟早的事，而勘察兵（大数据）必定成为打赢胜仗的排头兵！传统咨询业因承受不住互联网的冲击而式微，拥抱大数据，利用大数据的价值，挖掘大数据的商机才是未来。

⑹ 大数据专业就业前景怎么样

未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。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。
一、大数据主要就业方向
开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。

“大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，强调的是数据的应用，侧重于统计层面内容会多一些。比如做产品经理，可以通过数据建立金融模型，来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术，主要是围绕大数据平台系统级的研发，偏开发层面。”华迎教授介绍：“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来，分为以下几个步骤：数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。在这个应用流程中，毕业生可以根据自己的兴趣和特长，在不同的环节选择就业。”
二、大数据工作领域
目前的大数据工作领域分了以下四大类：
1、数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作;大数据整体的计算平台开发与应用;
2、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。
3、数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。
4、科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

⑺ 大数据会如何改变管理咨询行业

咨询是分很多种的，有很大差异，背后的逻辑也还是有一些共同点。基本思路是收集现场数据事实，根据数据事实来形成诊断，然后进行思考后，针对该问题，给出解决方案，实施方案，调整改善。大数据来了，其中第一步，收集数据事实的方式可能发生很大的变化，因为数据有了，可能更高效全面，传统的方法显得低效而片面。但是，第二步起，还是一个模糊判断的过程。如果这部分也能自动化，那就是高级人工智能了，而不仅仅是大数据了。任何项目都身处不同的行业，不同的纵向产业链，对应的客户也不一定就是广大用户；做过一些项目比如风力发电，燃气机组，火车轨道等等2B的大机器，这些玩意的大数据有是有，但是用户要是能收集到这些数据也就没必要花几百万做个咨询项目了，或者说很多数据是无法采集的，因为用户群体非常小，可能对应的客户公司就那么几家，电话访谈，focus group足足够够了。

⑻ 中国咨询行业发展前景

大数据、云计算、人工智能等技术发展推动IT咨询业务模式转变

国内企业对IT咨询的需求主要集中在ERP系统上(IT咨询服务项目的70%都是围绕ERP开展的，其他约30%的咨询业务则是围绕CRM、供应链管理、电子商务系统、决策支持系统、协同商务、IT战略、IT整体规划等方面)。

近年来随着大数据、云计算、人工智能技术的快速发展，企业的经营管理决策进一步发生变化，管理大数据成为企业管理决策的重要数据支撑。IT咨询管理咨询业务模式向管理大数据咨询为核心，结合“互联网+”、云计算、人工智能的多技术平台的融合模式方向发展，实现管理大数据、研发、咨询、培训互相融合、互为支撑。

2017年，中国IT咨询(信息化咨询)业务收入在2178亿元左右，同比增长4.8%。2018-2019年，中国企业数字化转型加速，政企加速云化进程，大数据应用于企业管理经营决策，中国IT咨询市场迎来快速增长期。2019年，中国IT咨询市场规模为3054亿元左右，同比增长19.0%。

——更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国IT咨询行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

⑼ 咨询管理公司有哪些关于大数据规划的业务

我之前在中大咨询的官网了解过大数据的业务，他们的核心咨询业务包括：
一、大数据版战略咨询服权务
根据客户业务需求和战略目标，通过设计大数据策略路线图，帮助企业确定流程和数据选择的优先级，分析评估其对业务的影响，构建起最佳数据架构，获取大数据价值。
二、大数据系统建设服务
根据客户的业务目标，设计、开发和交付为客户量身定做的解决方案，以满足客户对生产经营系统以及外部环境的数据服务需求。
三、大数据分析科学服务
帮助客户完成对现存的业务问题从数据可视化向管理图像化的描述与刻画，并运用前沿的数据分析技术，创新的数据分析方法，发掘全新的商业机会。
四、大数据管理服务和培训
通过各种形式的大数据分析与大数据系统管理的培训，助力企业提高数据分析效率和洞察力。