『壹』 大数据未来的发展前景怎样
大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融,协力构建了完整的大数据产业链。
从大数据产业链上下游来看,大数据行业上游是基础支撑层,主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应,此外,相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;
大数据行业中游立足海量数据资源,围绕各类应用和市场需求,提供辅助性的服务,包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全,以及基于数据的IT运维等;
大数据行业下游则是大数据应用市场,随着我国大数据研究技术水平的不断提升,目前,我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
在上游领域,基础设施层是整个大数据产业的引擎和基础,它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施,资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。相关代表企业有紫光集团、联想、中兴通讯、阿里云、腾讯云、华为、中科曙光等。
在中游大数据服务领域,数据服务层是大数据市场的未来增长点之一, 随着5G商用的全面推广,数据采集和预处理需求将快速上升;此外,随着数字技术日益复杂,提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大,相关代表企业有久其软件、拓尔思、太极股份、荣联科技等。
『贰』 中国目前在大数据行业的发展情况如何
我国大数据产业开始已进入深化阶段
中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系,已走过将近10个年头。“十四五”开局之年,大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破,大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面,信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破,大数据技术领域逐渐补齐短板,并进一步强化长板。
—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
『叁』 大数据未来的发展前景怎么样
大数据分析专职岗位有:大数据分析师,大数据分析员,大数据分析主管等,为内企业决策层提容供详细和准确的数据依据。
首先来说人才缺口,未来3至5年,中国需要200万+大数据人才,目前大数据从业人数不足50万,市场需求远远得不到满足。总结来说就是,未来大数据人才缺口会越来越大,缺的人多了,自然好就业。
然后来看职位薪资,普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+,一般入职薪资13000元左右,3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。
接着来看行业前景,2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币,预计2018年将突破5700亿元,未来大数据与云计算、AI相结合,将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观,未来可期。
最后看看最实际的问题,企业需求,BAT、滴滴、今日头条重金招贤纳士,急寻大数据人才,校招年薪水平均再30万以上,80%中小型企业大数据建设已经起步,需求量大增。有大企业需求,未来的就业前景自然不言而喻。
大数据发展前景是非常不错的
『肆』 大数据在哪些领域有应用前景
1、电商行业
电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业,它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理,这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中,大数据在行业中的数据量变得越大,并且种类非常多。在未来的发展中,大数据在电子商务中有大多的想象,其中主要包括预测趋势,消费趋势,区域消费特征,顾客消费习惯,消费者行为,消费热点和影响消费的重要因素。
2、金融行业
大数据在金融行业的使用是非常广泛的,主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻,并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。
3、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用,这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程,并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物,还可以利用遗传技术培育人体器官,消灭细菌等。
『伍』 大数据产业链,大数据的商业机会在哪
近些年,大数据已经和云计算一样,成为时代的话题。大数据是怎么产生的,商业机会在哪?研究机会在哪?这个概念孕育着一个怎样的未来?昨天在车库咖啡参加了一个小型的研讨活动,就这些问题进行了一些讨论,我结合自己的一些理解做一个总结。首先,大数据是怎么产生的?1)物理世界的信息大量数字化产生的例如刘江老师指出的好大夫网,将医生的信息,门诊的信息等数字化。其实还有很多,比如新浪微博将茶馆聊天的行为(弱关系产生信息数字化),朋友聊天的行为数字化(强关系产生信息数字化)。视频监控探头将图像数字化。2)社交网络产生的在雅虎时代,大量的都是读操作,只有雅虎的编辑做一些写操作的工作。进入web2.0时代,用户数大量增加,用户主动提交了自己的行为。进入了社交时代,移动时代。大量移动终端设备的出现,用户不仅主动提交自己的行为,还和自己的社交圈进行了实时的互动,因此数据大量的产生出来,并且具有了极其强烈的传播性。3)数据都要保存所产生的一位嘉宾指出,旧金山大桥保留了百年的历史数据,在时间跨度上产生了价值,很多网站在早期对数据的重视程度不够,保存数据的代价很大,存储设备的价格昂贵,但是时代变了,存储设备便宜了,用户自己产生的数据得到了重视,数据的价值被重视了。因此越来越多的数据被持续保存。其次,大数据和大规模数据的区别?big data之前学术界叫very large data,大数据和大规模数据的差距是什么?我认为在英文中large的含义只是体积上的,而big的含义还包含重量上的,价值量上的。因此我认为:1)大数据首先不是数量上的堆砌,而是具有很强的关联性结构性。比如有一种数据,记录了世界上每一颗大树每年长高的程度,这样的数据不具有价值,因为只是简单堆砌。如果数据变成,每一个大树记录它的,地点,气候条件,树种,树龄,周边动植物生态,每年长高的高度,那么这个数据就具有了结构性。具有结构性的数据首先具有极强的研究价值,其次极强的商业价值。在比如,淘宝的数据,如果只记录一个交易的买家,卖家,成交物品,价格等信息,那么这个商业价值就很有限。淘宝包含了,买家间的社交关系,购物前后的其他行为,那么这个数据将非常有价值。因此,只有立体的,结构性强的数据,才能叫大数据,才有价值,否则只能叫大规模数据。2)大数据的规模一定要大,而且比大规模数据的规模还要大。要做一些预测模型需要很多数据,训练语料,如果数据不够大,很多挖掘工作很难做,比如点击率预测。最直白的例子,如果你能知道一个用户的长期行踪数据,上网的行为,读操作和写操作。那么几乎可以对这个人进行非常精准的预测,各种推荐的工作都能做到很精准。最后,大数据的机会在哪里?对小公司的机会在哪?围绕数据的整个产业链上,我认为具有以下机会:1)数据的获得大量数据的获得,这个机会基本属于新浪微博等这类大企业,大量交易数据的获得,也基本属于京东,淘宝这类企业。小企业基本没机会独立得到这些用户数据。2)数据的汇集例如如果你要能把各大厂商,各大微博,政府各个部门的数据汇集全,这个机会将是极大的。但,这个工作,做大了需要政府行为,做中档了,要企业间合作,做小了,也许就是一个联盟或者一个民间组织,比如中国爬盟。3)数据的存储汇集了数据后,立即遇到的问题就是存储,这个代价极大,原始数据不能删除,需要保留。因此提供存储设备的公司,执行存储这个角色的公司,都具有巨大的市场机会,但是这也不属于小公司,或者早期创业者。4)数据的运算在存储了数据以后,怎么把数据分发是个大问题,各种API,各种开放平台,都是将这些数据发射出去,提供后续的挖掘和分析工作,这个也需要有大资本投入,也不适合小公司。5)数据的挖掘和分析数据需要做增值服务,否则数据就没有价值,big也big不到哪里去,是没有价值的big.因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值,这个机会属于小公司,小团体。6)数据的使用和消费在数据做到了很好的挖掘和分析后,需要把这些结果应用在一个具体的场合上,来获得回报,做数据挖掘和分析的公司,必须得找到这些金主才行,而这些金主肯定也不是小公司。大数据未来的形态,或者产业链结构一定是分层的,巨大的,价值的体现发生在各个层次,每个层次都是生态链的重要一环,都孕育着巨大的机遇和挑战,我们能做的唯有努力,做适合自己的工作。责编:孔维维
『陆』 大数据产业链都包括哪些环节
物联网产业链很长,其体系构架大致可分为感知层、网络层、应用层三个层面,每个层面又涉及到诸多细分领域。
感知层的功能主要是获取信息,负责采集物理世界中发生的物理事件和数据,实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术:传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、湿度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别,它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码,实现物联网中任何物体的互联。
网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度,本层由下而上又分为三层:接入网、核心网和业务网。①接入网:主要完威各类设备的网络接入,强调各类接入方式,比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网:主要是完成信息的远距离传输,目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进,核心网将朝全IP网络发展。③业务网:是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。
应用层主要是利用经过分析处理的感知数据,将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台,可向用户提供丰富的服务内容,大大提高生产和生活的智能化程度,应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。