大数据未来展望

❶ 大数据科学新发展展望 四大趋势不可阻挡

大数据科学新发展展望：四大趋势不可阻挡但无论技术热点如何变换，我们能看到的是，随着行业沉下心来进行实质的落地，大数据生态也越来越细分。今天就我和大家来谈谈大数据领域的一些新变化、新趋势。就发展趋势而言，这个可以放在第一位来讲讲。多年来，数据已经在企业中不断快速积累。物联网(IoT) 更是不断加速数据的生成。对于许多企业来说，大数据的解决方案就是利用类似于开源的Apache Hadoop等技术作为基础支持，创建数据湖(DataLake)，即创建整个企业的数据管理平台，用于以本机格式存储企业的所有数据。数据湖将通过提供一个单一的数据存储库来消除信息孤岛，整个组织都可以使用该存储库来进行业务分析、数据挖掘等各种应用。当有了数据湖之后，大家会倾向于认为这东西将会成为一个全方位和万能的大数据集，例如点击流数据、物联网数据、日志数据等都会被要求进入这个湖中，而这些数据很难处理的问题却会被忽略。但是，除非你知道数据湖里具体有什么，并且能够访问到合适的数据进行分析，否则数据湖再大也没有意义。因此，最后大家都会意识到许多数据湖是表现不佳的资源，人们不知道其中存储着什么内容，如何进行访问，或者如何从这些数据中获取洞察力。但是，方便地找到想要的东西、同时管理好权限并不容易。除了数据湖以外，治理的另一个主题是以安全的、可审计的方式为任何人提供对可靠数据的便捷访问。所以，站在管理并使用好公司数据资产的角度而言，数据治理犹如公司的顶层制度和宣言一样需要被重视，并且用相应的策略、流程等来进行落实。最终目的是通过实现数据治理，来提升数据管理、确保数据质量、形成开放共享的新局面等。此外，数据治理也是决策、职能以及操作流程有机组合的系统，并且人们对这些数据资产承担责任。在大多数大型企业里，大数据的采用是从少数独立项目开始的，个推也是如此：譬如这里做一点Hadoop集群，那里用一用分析工具，跑一个简单业务模型，以及意识到需要设立一些新的职位（数据科学家、首席数据官）等等。现在，业务场景越来越丰富，异质性也越来越突出，各种各样的工具在整个企业范围内得到了使用。在公司的组织范围内，集中化的“数据科学部门”正在逐渐让位于更加去中心化的组织，原因在于集中化的部门越来越走向瓶颈，也更容易造成资源的流失。这个由数据科学家、数据工程师以及数据分析师组成的群体，正日益嵌入到不同的业务部门里。因此，对于平台来说需求已经很明显了，那就是要让一切都能协作到一起来，因为大数据的成功正是建立在设立一条由技术、人以及流程组成的装配线基础之上的。因此，一些全新的协作平台类型（譬如Jupyter等）正在加快出现，引领着所谓的DataOps（与DevOps对应）领域的发展。数据科学家(DataScientist)依然是市场上炙手可热的争夺对象。但是我们在周围却很少见到这类人，哪怕是财富前1000强的公司也为无法招到更多“数据科学家”而感到困扰。而在一些组织里，数据科学部门正在从使能者演变为瓶颈。与此同时，AI的大众化以及自服务工具的蔓延使得数据科学技能有限的数据工程师，甚至是数据分析师在执行一些基本操作时变得更加容易了，而这些操作直到最近仍然是数据科学家的领地。在自动化工具的帮助下，企业大量的大数据工作，尤其是那些简单枯燥的工作，将由数据工程师和数据分析师进行处理，而不必麻烦有着深厚技术技能的数据科学家。当然，即便如此，数据科学家目前还不需要太过“恐惧”。在可预见的未来里，自服务工具和自动化模型将会“增强”数据科学家而不是消灭他们，会解放他们，让他们把焦点放在需要判断、创造力、社会化技能或者需要垂直行业知识的任务上，那样才能更加体现科学家的名号。大数据管理员(BDA)也对标于数据库管理员(DBA)，虽然两个英文字母只是变换了一下顺序，但是其内涵相差甚远。一个非常明显的趋势是，企业将对一个新岗位角色产生需求，即大数据管理员。DBA大家已经非常熟悉，但它与大数据时代下的数据管理员，有非常大的差别。数据管理员处于数据使用者和数据工程师之间。为了取得成功，数据管理员在进行大数据系统的维护工作之外，还必须了解数据的含义以及掌握应用于数据中的一些技术。数据管理员需要清楚整个组织内需要执行的数据分析类型，哪些数据集非常适用于这项工作，以及如何将数据从原始状态转换为数据使用者执行这项工作所需的形态和形式。数据管理员应使用像自助服务数据平台这样的系统来加快数据使用者访问基本数据集的端到端流程，而无需制作无数的数据副本。以上四个方面是数据科学在实践发展中提出的新需求，谁能在这些方面得到好的成绩，谁便会在这个大数据时代取得领先的位置。从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期，一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间，大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说，在过去的一年，AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比，有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了，某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。

❷ 人工智能和大数据的前景和未来

人工智能和大数据的前景和未来如下：

人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。基础层方面：包括AI芯片市场、大数据服务市场提高。以自主为中心的云生态建设，制定标准实现大数据交流共享，大数据产业信息安全。

随着人工智能的日益成毁岁熟，它将会陆续普及到其他领含余晌域，继续深入发展，从未来发展趋势看，人工智能的发展前景是十分广阔的。目前，我国互联网正处于从消费互联网转向工业互联网的发展进程之中，通过综合应用物联网、

大数据和人工智能等新一代技术手段来赋能传统产业后，中国工业将会展现出一个全新的产业互联网。而由于人工智能的大量运用，必然会在产业升级过程中释放出大量的就业岗位，与此同时，也将淘汰许多落后产能，使用现代化人工智能生产线后，将可以节省大量劳动力。

❸ 保险 大数据未来前景

展望未来，保险行业发展前景诱人，其主要动力包括：庞大的人口规模、较快的老龄化趋势与较高的储蓄率；经济持续发展、居民收入不断提高；政策法规大力支持；风险保障意识得到根本性加强；终身福利系统的瓦解；投资环境大大改善。
保险产品的主要特征
传统寿险产品
传统寿险产品提供保险的最基本功能——生存和养老风险保障。具体划分为终身和定
期寿险、终身和定期两全保险、终身和定期年金保险等。其主要特征是：投保人确定的义务和权利均在保险合同中明确约定，与未来保险公司的经营状况并不直接相关。
新型寿险产品
由于分红保险和非传统保险（投连险、万能险等）在中国市场刚出现时间较晚，所以
也称作新型产品。新型产品的主要特点是，使利率风险在保险人和被保险人之间进行分担，这类产品正在逐渐成为国际寿险市场的主流产品。
目前分红产品已是国际保险市场的主流产品之一，也是东南亚地区最受客户欢迎的产
品之一。在北美地区，80%以上的产品具有分红功能；在香港，这一比例更高达90%；在德国，分红保险占人寿保险市场的85%。
中国保险产品发展空间巨大
2005年中国人身险保费中，寿险占有89%的绝对份额，健康险和意外险分别只占8%和3%。在寿险中，分红险占比60%，普通险占比21%，其他险种占8%。中国保险产品在分散利率风险方面做得比较到位，但在营销渠道和专业化发展方面才刚刚起步，具有广阔发展空间。
中国保险业正进入上升周期
中国是全球最具可持续增长潜力的保险市场
2005年中国保险密度为47美元，保险深度为2.7%，其中寿险深度仍仅有2.03%，密度只有35美元/人，远低于世界平均水平，具有很大的上升空间。
2006-2015年“人口红利”孕育寿险业发展黄金期
2006-2015年是我国人口负担系数不断创新低和中青年劳动力人口创新高时期，也是我国建立覆盖全民养老和医疗保障体系关键时期，商业保险在承担社会管理功能的同时将得到飞跃式发展，税收优惠政策实施将成为行业跨越式发展的重要推手。
中等收入阶层快速崛起将大幅提升寿险和投资性产品配置比例
根据测算，到2015年我国城市中等收入家庭数量将增加到近2亿户，年均收入增长20%以上。而目前我国居民金融资产有近90%以银行储蓄形态存在，购买寿险比例不足6%，处在社会转型期的中等收入阶层对保险有着更为强烈的需求，也有实际的购买力。
中国保险市场是亚洲仅次于日本和韩国的第三大保险市场，同时也是世界第九大保险市场。根据保监会数据，中国的寿险保费收入及财险保费收入在2000年至2006年期间年均复合增长率分别为26.4%和17.3%，成为世界上增长最快的保险市场之一。
中国保险深度和保险密度明显低于世界平均水平，发展潜力巨大。2006年中国寿险保险深度为1.7%，远低于4.5%的世界平均保险深度；寿险密度为34.1美元，相当于世界平均保险密度330.6美元的10.3%。2006年中国产险深度仅为1.0%，低于3.0%的世界平均保险深度；产险密度仅为19.4美元，相当于世界平均保险密度224.2美元的8.65%。
随着GDP持续快速稳定的增长、保险深度和保险密度的提升、人口红利、居民消费升级，以及政府对保险行业的大力扶持，我国保险行业将步入快速发展时期，未来10年保费收入年复合增长率将有望超过15%。

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❹ 大数据未来的发展前景怎么样

大数据专业就业前景
1、大数据开发工程师，大数据开发主要是基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。
2、大数据分析师，大数据分析师主要负责数据挖掘，使用Hive，Hbase等技术，专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。

❺ 展望大数据在新能源汽车行业未来发展趋势怎么样

新能源汽车的动力来源于电子或氢燃料，在使用过程中没有化石燃料的燃烧，不会污染环境，因此得到了世界各国政府的鼓励和支持，以下是新能源汽车未来十大发展趋势。

1、产销量螺旋上升目前，我国新能源汽车产销规模全球领先，过去三年连续成为全球新能源汽车产销量第一大国，累计产销量已超过180万辆。其中，2018年我国新能源汽车产销分别达到79.4万辆和777万辆，同比分别增长53.8%和53.3%，市场占比为2.7%，比上年提高了0.9个百分点。

虽然质疑声难免，但是在政策支持之下，新能源汽车大势已定，只会继续向前。从数据来看，中国新能源汽车市场需求螺旋式上升，2017年50万辆、2018年80万辆。

而2019年预计达100万辆以上，2020年规划为200万辆。100万的产销量小目标对于我国新能源汽车产业有着标志性意义，如果实现则代表着新能源汽车产业链条开始可以支撑起百万量级的规模。

2、新能源汽车行业风云变幻新能源汽车行业格局正在形成。广汽、北汽、比亚迪、吉利等传统车企强势领跑，同时,以蔚来、威马、小鹏为代表的造车新势力更是裹挟资本与技术果断进入，走着完全不同的路。

传统车企加速转型布局，2019年比亚迪新能源车全球覆盖城市将由200个扩大到400个,主推10万元以下微型电动车。此外,明年比亚迪将增加3万个充电配套设施。北汽新能源发布“擎天柱计划”。

计划2019年～2022年，以北京、厦门、广州等城市辐射展开，组建各城市公共出行运营平台和梯次储能运维平台，建成换电站1000座,运营车辆10万台。吉利将开发多款电动车型、混动车型和插电式混动车型。

❻ 大数据时代的信息安全和未来展望

大数据时代的信息安全和未来展望
随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。
大数据时代信息安全面临挑战
在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
3、威胁现有的存储和防护措施：大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
4、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
5、成为高级可持续攻击的载体：传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击（APT）是一个实施过程，无法被实时检测。此外，由于大数据的价值低密度特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。
6、信息安全产业面临变革：大数据的到来也为信息安全产业的发展带来了新的契机，还没有意识到这场变革的安全厂商将在这场变革大潮中被抛弃。大数据正在为安全分析提供新的可能性，在未来的安全架构体系中，通过大数据智能分析有效的将原来分割的安全产品更好的融合起来，成为不同的安全智能节点，这将是在大数据时代安全产业需要研究突破的重点。
大数据安全未来趋势展望
据MacDonald预测，到2016年，40%的企业（银行、保险、医药和国防行业为主）将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在危险的活动。然而，供应商的产品格局却无法在短期内进行转变。现在，企业通常依赖于SIEM系统来关联和分析安全相关的数据，MacDonald表示目前的SIEM产品无法处理这么大的工作量，大多数SIEM产品提供接近实时数据，但只能处理规范化数据，还有些SIEM产品能够处理大量原始交易数据，但无法提供实时情报信息。
Gartner公司分析师表示，使用“大数据”来提高企业信息安全不完全是炒作，这在未来几年内这将成为现实。大数据将为安全团队带来新的工作方式，通过了解大数据的优势、制定切合实际的目标以及利用现有安全技术的优势，安全管理人员将会发现他们在大数据进行的投资是值得的。
RSA大中国区总经理胡军表示，“大数据将带动安全行业方向性的改变，安全与数据互相影响，未来共同促进发展。现今的安全需要更全面和广泛的可视性，敏捷的分析，可采取行动的情报和可扩展的基础设施。”
我们可以看到，大数据安全已经成为不可阻挡的趋势。在未来，不论是从商业需求角度，还是产业技术角度，大数据安全都将成为业界关注的热点。而在这场大数据安全的盛宴中，也必然会出现新老更替、推陈出新，这一切就让我们拭目以待吧！