大数据技术还处于起步阶段

Ⅰ 工业大数据市场现状及前景调研

我国工业大数据处于起步阶段

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。

更多数据来来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

Ⅱ 目前国内大数据产业发展到什么地步了呢

“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大数据与物联网、云计算、人工智能等技术有较为密切的关系，从大数据行业发展来看，目前大数据处在落地应用的初期，未来大数据的发展空间依然非常大。

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。

国家大数据战略实施以来，地方政府纷纷响应联动、积极谋划布局。国家发改委组织建设11个国家大数据工程实验室，为大数据领域相关技术创新提供支撑和服务。发改委、工信部、中央网信办联合批复贵州、上海、京津冀、珠三角等8个综合试验区，正在加快建设。各地方政府纷纷出台促进大数据发展的指导政策、发展方案、专项政策和规章制度等，使大数据发展呈蓬勃之势。

Ⅲ 目前大数据正处于什么阶段

目前大数据技术正处在落地应用的早期阶段，根据Gartner报告显示，大数据和云计算的相关技羡颂逗术在2016年已经相对成熟，未来面临的重要问题是如何落地应用并创造价值。

大数据落地应用在不同行业有不同的表现，进展的速度也有较大的差异。在互联网领域，大数据的相关应用还是比较迅速的，包括电子商务平台、社交平台、咨询平台、出行平台等等，这些互联网企业对于大数据的应用还是比较普遍的，而且也积累了大量的应用经验，未来在大数据落地应用方面，互联网企业将起到一个先期引领的作用。

当前正处在互联网发展的第二个阶段（下半场），产业互联网将会创作出大量的发展机会，而产业互联网的重点之一就是让广大的企业、政府和实体机构认识到大数据、人工智能带来的机会和发展前景，进一步整合产业资源，打造一个新的互联网生态。在这个过程中，大数据将起到重要的作用。

在产业互联网发展的过程中，大数据是一个先头兵，但是如何打破企业对大数据认知上的壁垒是一个重要的环节。这就要求大数据产业者能把大数樱裤据技术与产业发展进行紧密的结合，让企业看到大数据能够带来的实实在在的价值，这个才是破除大数据发展壁垒的关键，也是产业互联网发展的一个重要基础。

企业对于大数据的认知既存在概念上的缺失，也存在实际执行过程中的困难。比如不少企业在谈到大数据的时候也比较欢迎，尤其是很多生产企业，对于大数据还是比较渴望的，但是一提到大数据建设的高昂费用就都望而却步了，所以大数据要想真正落地，就一定要把高昂的建设费用给打下来。

对于很多企业来说，大数据的建设是一个系统的过程，可以兄卖一边建设一边使用一边总结，探索出一条适合自己的大数据建设方案。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。欢迎在线咨询

Ⅳ 你认为大数据科学与技术专业有发展前景吗

当然是有前景的，我们现在的生活，越来越离不开大数据，不论是营销还是客户目标群体的选择，都要依赖于这方面的技术。

Ⅳ 目前大数据处于什么发展阶段

使用视点

大数据范畴已有很多成功的大数据使用，但就其效果和深度而言，当时大数据使用尚处于初级阶段，依据大数据剖析猜测未来、指导实践的深层次使用将成为发展要点。当时，在大数据使用的实践中，描述性、猜测性剖析使用多，决议计划指导性等更深层次剖析使用偏少。

管理视点

大数据管理系统远未形成，特别是隐私维护、数据安全与数据同享使用功率之间尚存在明显矛盾，成为限制大数据发展的重要短板，各界已经意识到构建大数据管理系统的重要意义。其间，隐私、安全与同享使用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面，数据同享敞开的需求非常火急;另一方面，数据的无序流通与同享，又或许导致隐私维护和数据安全方面的严重风险，必须对其加以标准和限制。

技能视点

数据规模高速增加，现有技能系统难以满意大数据使用的需求，大数据理论与技能远未成熟，未来信息技能系统将需求颠覆式创新和变革。近年来，大数据获取、存储、管理、处理、剖析等相关的技能已有显著发展，可是大数据技能系统尚不完善，大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。

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Ⅵ 大数据专业未来的就业前景怎么样

大数抄据专业重点培养具有以下素质的人才：

一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；

二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；

三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

我国大数据发展整体上仍处于起步阶段，虽然快速发展的格局基本形成，但在数据开放共享、核心技术突破、以大数据驱动发展等方面都面临重重挑战，需要大量的大数据专业人才。

我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平极高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。

Ⅶ 现在大数据前景怎么样，在校大三学生，想了解学习一下。

所谓大数据，就是量大且复杂到人工无法轻易获取、整合的数据。
这个“大”的量是个天文数字，而机器可以 获取、整合、处理，甚至比较精确地分析，能极大效率地提高信息处理速度，让信息更直观地呈现在人们眼前，极大地便利了人们进行进一步的分析。
三个特征：
①整体性。即其大，大数据并不是片面的或者局部的数据，而是全面的数据。这里的全面不是说在后期具体分析运用的时候要用到每一个数据，但是在技术层面我们要尽可能抓取全面的数据供人工选择。
②数据的混杂性和结果的精确性。
数据的混杂性源于其“大”，覆盖面广，涵盖量大，所以得到的数据并不单纯是针对某一个小点的。当然也可以针对某一具体的小点发起探索，但是得到的数据就不能称其为“大”了，而且也并不属于大数据的优势。
结果的精确性指的是得出来的结果会更精准，因为更全面，也便于人工进行筛选和二次分析利用。
③相关性。大数据的各项数据并不是独立的，也不是平行的，而是交织的，相互联系的，是关于一个点的线性数据交织成的全面数据，甚至立体化数据。

大数据必然是有其发展前景的，随着科技的发展和技术的支撑，我们已经进入信息化时代，信息即数据，如果更好地抓取数据、分析数据、利用数据都是大数据领域要解决的关键问题。
如果说要投身到大数据领域工作，那你的兴趣点和爱好在哪里也很关键。大数据公司并不是只有技术研发人员，人力资源、产品运营、渠道和销售等等岗位都有。
如果是技术研发，那门槛其实是在不断提高的，尤其是较大的公司，更希望非常优质的毕业生或者有研发经验的人员，而这里的优质毕业生并不是说必须名校（当然名校更好），不过你在学校里在这相关领域的实践活动也一定是加分项。

Ⅷ 中国大数据 行业发展的机遇有哪些

挑战一：大数据行业发展良莠不济

我国大数据仍处于起步发展阶段，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，但企业发展良莠不济。

挑战二：大数据创新、创业盲目

企业在创新、创业过程，由于缺乏对大数据产业链的认识，出现许多跟风扎堆的情况，没有有效发挥自身优势，造成巨大的资源浪费。创新的时候，我们往往会看到一些标杆出来。通俗来讲，看到人家风光，没有看到人家背后受罪的时候。往往一窝蜂跟去的时候就会发现全是坑，而且
“此去华山一条道”，满满的全是竞争对手。因此我们做这个排行的初衷就是为大家梳理一下，哪些行业、哪些板块、哪些领域是什么样的状况，精确的找到自己的优势方向，去做创新和努力。

挑战三：投资盲目

霍华德.马克思说过“投资者们明确达成的广泛共识差不多都是错的”。究其原因是资本在选择大数据项目、企业的时候，由于没有客观的评价标准，同时也缺乏对产业链的整体认知，导致投资市场追逐热点，存在一定的盲目性，大大降低了资本对大数据行业发展的正向推动力。

挑战四：监管的盲目性

目前，监管层很难对大数据企业和机构进行有效的监管以及正确引导，要为大数据发展打造一个良性的生态环境就比较困难。其核心原因是对大数据企业的识别评价缺乏标准和规范。

挑战五：大数据项目建设盲目

由于人才缺乏、大数据咨询服务还没有发展起来等原因，用户很难对大数据项目有全面的认识，容易受到厂商的左右，导致建设内容的盲目;由于缺乏对产业的整体认识和大数据企业评价标准、方法，所以在大数据服务商选择上也存在一定的盲目性。

Ⅸ 什么是“大数据,如何理解“大数据

大数据领域岗位职业发展你知道吗

方法/步骤

国家信息中心《2017中国大数据产业发展报告》对我国大数据产业发展的人才、政策、投融资、创新创业、产业发展、区域潜力、机构和人物影响力等多个维度进行了全面分析。结果显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。乎冲旦但大数据领域资本热度依然坚挺，并逆势上扬，大数据企业融资总额及单个项目平均融资金额呈加速上升态势，大数据领域成为资本蓝海。

从岗位来看，由大数据开发、挖掘、算法、分析、到架构。从级别来看，从工程师判败、高级工程师，再到架构师，甚至到科学家。而且，契合不同的行业领域，又有专属于这些行业的岗位衍生，如涉及金融领域的数据分析师等。

大数据的相关工作岗位有很多，有数据分析师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、大数据产品经理、可视化工程师、爬虫工程师、大数据运营经理、大数据架构师、数据科学家等等，下面就讲讲其中的几个岗位。

数据分析师：日常工作内容有三个方面，第一是临时取数,第二是报表的需求分析，第三是业务专题分析。

数据挖掘工程师：日常工作内容主要有五类。第一是用户基础研究,第二是个性化推荐算法,第三是风控领域应用的模型,第四是产品的知识库,第五是文本挖掘、文本分析、语义分析、图像识别。

数据产品经理：日常工作内容：第一是大数据平台的建设，让获取数据、使用数据更加容易，构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控，提高决策效率，降低运营成本，提升应收水平；第二是数据需求分析，形岁扰成数据产品，对内可以提升效率，控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值的变现。

大数据研发工程师：这个岗位是需求量最大的，日常工作内容有三个方面：第一是数据的采集，比如爬虫、日志采集等；第二是数据预处理、ETL工作，比如数据清洗、转换、集成、规约等；第三是大数据应用和可视化的开发。

此外，现在越来越多的行业领域也涉猎大数据,通常来说它们可以被大致分为两类：大数据工程与大数据分析。而这些领域互相独立又互相关联。

而随着AI（人工智能）的到来，未来大数据需要依赖于云计算平台海量的计算能力，同时通过大数据给人工智能提供内容。所以在未来十年，云计算，大数据，人工智能是这个时代对社会影响最深远的技术，为此我们需要提前做好准备。