1. 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》
2. 大数据未来的发展前景怎么样
现在互联网的大时代,人们都离不开手机和网络,所以科技公司多了,小程序,app,网页等项目也多了,那么就会由大量的招聘需求。ui设计,前端,后端等的需求增加。软件多了,那么就需要更多的大数据分析师了。
数据科学与大数据技术专业就业方向
大数据应用开发工程师
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序,他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece,他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中,ETL开发者是很抢手的人才,他们所做的是从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要,将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,末后加载到数据仓库,成为联机分析处理、数据挖掘的基础,为提取各类型的需要数据创造条件。
大数据分析师
此类人才主要从事数据挖掘工作,运用算法来解决和分析问题,让数据显露出真相,同时,他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长,具备Hadoop框架经验的技术人员是很抢手的大数据人才,他们所从事的是热门的分析师工作。
3. 发达国家如何布局大数据战略
发达国家如何布局大数据战略
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用,与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。
中国国际经济交流中心大数据战略课题组
最近几年,美国、欧盟、日本等主要发达经济体采取各种政策举措,积极推进国家大数据战略,取得了长足进展,成功经验值得中国借鉴。
将推动大数据产业发展上升为国家战略
美国在推进大数据应用上形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局,已实施四轮政策行动。第一轮是2012年3月,白宫发布《大数据研究和发展计划》,并成立“大数据高级指导小组”。第二轮是2013年11月,白宫推出“数据-知识-行动”计划,进一步细化了大数据改造国家治理模式、促进前沿创新、提振经济增长的路径,这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。第三轮是2014年5月,美国总统办公室提交《大数据:把握机遇,维护价值》政策报告,强调政府部门和私人部门紧密合作,利用大数据最大限度促进增长,减少风险。第四轮是2016年 5月,白宫发布《联邦大数据研发战略计划》,在已有基础上提出美国下一步的大数据发展战略。
欧盟及其成员国已制定大数据发展战略,主要包括:数据价值链战略计划、资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动、实施开放数据政策、促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用等。欧盟力推数据价值链战略计划,用大数据改造传统治理模式,试图大幅降低公共部门成本,并促进经济和就业增长。2012年9月,欧盟委员会公布“释放欧洲云计算服务潜力”战略,旨在把欧盟打造成推广云计算服务的领先经济体,预计到2020年,大数据技术领域新增投资将为欧盟创造9570亿欧元产值,增加380万个就业岗位。2013年英国政府发布《英国数据能力发展战略规划》,并建立世界首个“开放数据研究所”。
日本把培育大数据和云计算派生出的新兴产业视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。2013年6月,安倍内阁正式公布《创建最尖端信息技术国家宣言》,这一以开放大数据为核心的IT国家战略,旨在把日本建成具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。
2011年,韩国科学技术政策研究院正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。2012年,韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年,韩国未来创造科学部提出“培育1000家大数据、云计算系统相关企业”的国家级大数据发展计划,以及出台《第五次国家信息化基本计划(2013-2017)》等多项大数据发展战略。
注重数据开放共享和隐私保护
目前,全球有75个国家明确承诺要建设开放政府、推行政府数据公开,并以政府白皮书、宣言和最高首长指令等形式启动开放政府数据战略。
与此同时,各国政府加强了数据隐私保护。目前全球已有近90个国家和地区制定了保护个人信息的法律。欧盟从1995年通过《数据保护指令》以来,不断完善法律法规,加强对个人隐私数据的保护。从2002年的《隐私与电子通讯指令》到2009年的《欧洲信息缓存指令》,都是保护个人隐私的监管规定。
2016年4月,欧洲议会通过《一般数据保护条例》,以欧盟法规形式确定对个人数据的保护原则和监管方式,将于2018年5月开始实施。英国、法国、德国、爱尔兰、荷兰等国家也纷纷出台要求电信运营商和互联网企业进行数据留存的法规。2016年10月27日,美国联邦通信委员会(FCC)批准了一项消费者隐私保护规则,要求宽带服务提供商在使用消费者的网络搜索、软件使用、位置信息和其他与个人信息相关的数据之前必须征得用户同意。另外,2016年8月1日,美国和欧盟签署的“隐私盾”协议正式生效,替代以前的“安全港”协议,提高了个人数据保护水平。
重视大数据重大项目研究与应用,占领大数据产业和技术制高点
发达国家以点带面引导大数据发展,通过资助重大项目研究,破解大数据发展核心技术,引导企业和社会推动大数据发展。2012年3月,美国发布《大数据研究和发展计划》时宣布投资2亿美元,联合美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构,共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性,并形成合力。2013年1月,英国财政部明确将投入1.89亿英镑用于大数据和节能计算技术研发,旨在提升地球观测和医学等领域的大数据采集分析能力。2013年4月,英国经济和社会研究委员会又宣布新增6400万英镑用于大数据研发,其中3400万英镑用来建立“行政数据研究网络”,汇聚政府部门和机构所收集的行政数据,促进发挥政府数据对科学研究、政策制定和执行的作用。2014年,英国政府投入7300万英镑进行大数据技术开发,包括在55个政府数据分析项目中开展大数据技术应用。2013年,法国政府投入1150万欧元,用于7个大数据市场研发项目,促进大数据研发。
建立高规格的领导机构,统筹和强化部门间协作
各国战略规划都指定专门的管理机构和执行机构,其共同特点是凌驾于传统政府机构之上,突破了传统的政府管理模式,提高了决策与执行的效率。美国由白宫科学和技术政策办公室牵头建立大数据高级监督组,通过协调和扩大政府对大数据的投资、提供合作机遇、促进核心技术研发和劳动力发展等实现大数据战略目标。日本政府内阁和总务省信息通信技术(ICT)基本战略委员会作为日本大数据战略制定和执行部门,肩负制定面向2020年日本新ICT战略的任务。澳大利亚设立跨部门大数据工作组负责战略落地,同时配备专门的支撑机构,从技术、研究等角度提供支撑。英国大数据战略分别针对提高技术能力、基础设施和软硬件建设、推进合作、数据开放与共享,指定具体机构负责,同时由信息经济委员会根据发展战略制定具体实施办法。
政府营造环境,充分调动企业发展大数据的积极性
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用,与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。谷歌、易安信、惠普、IBM、微软、甲骨文、亚马逊、Facebook等企业很早就通过收购或自主研发等方式布局大数据,成为大数据技术的主要推动者,并快速推出与大数据相关的产品和服务,为各领域、各行业应用大数据提供工具和解决方案。除了传统信息技术企业,在大数据分析、应用及安全等领域还涌现出一批像盛庞卡(Splunk)、天睿(Teradata)等创新能力较强的创业公司,在风投资本支持下快速成长,并引导新的市场发展,为各界应用大数据提供了丰富的创新工具。
强化开源社区在技术开发中的作用,打造大数据产业链的核心竞争力
从大数据技术发展历程看,大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均依赖开源模式,吸引全球开发者开发、维护和完善代码,从而汇集全球智慧推动大数据技术不断进步。大数据处理的核心技术哈杜普(hadoop)、映射归约(MapRece)和星火(Spark)等均基于开源环境的创新发展。阿帕奇软件基金会(ASF)是推动大数据技术发展的全球顶级开源社区,集结了全球最主要的大数据技术研发公司。同时,大数据领先企业也围绕自身生态打造技术开源社区,这种开源项目方式吸引了全球顶尖技术人才共同开发,推动了技术创新和成果推广。
多措并举,坚守大数据安全底线
一是构建多方协同合作的安全机制。以美国为代表,通过体制机制改革打破数据割据与封锁,整合大数据资源,协调大数据处理和分析机制,推动重点数据平台之间的数据共享,消除和控制高级可持续攻击的危害。
二是组建网络部队,增强威慑能力。2005年4月,美军正式组建专门负责网络作战的“网络战联合功能构成司令部”。日本2005年底决定组建一支由陆、海、空自卫队计算机专家组成的5000人左右的网络战部队,专门从事网络系统的攻防。2013年初,俄罗斯国防部下令要求俄总参谋部确定建立陆军网络司令部的计划。目前,世界上已有46个国家组建了网络战部队,很多国家仍在不断加大网络空间安全投入。
三是提高防范意识,加强主动防御。美国政府要求各联邦机构对所制定的安全计划,至少每隔三年执行一次独立的安全检查或审计。
四是注重“撒手锏”的战略性技术。发达国家紧紧抓住操作系统、密码专用芯片和安全处理器等“撒手锏”的战略性技术研究。
五是依托国家外交战略,促进国际合作。美国利用网络安全话题与其他国家开展外交活动,为美国信息产业谋求更大市场份额。德国推动建立和保持欧盟在世界范围内的广泛合作、联邦政府内部的合作、联邦政府信息技术特派员负责的公共和私营部门之间的合作。
六是推进军民融合,确保制信息权。美国有关机构对大数据投入巨资,目的是应对军事和国家安全领域面临的大数据挑战,提升维护国家安全和信息网络安全的能力。美国不断加强大数据资源开采,联合有关盟友组建“五眼联盟”,进行全球监控。
4. 全球大数据产业现状及投资前景预测
全球大数据产业现状及投资前景预测
纵观国内外,大数据已经形成产业规模,并上升到国家战略层面,大数据技术和应用呈现纵深发展。面向大数据的云计算技术、大数据计算框架等不断推出,新型大数据挖掘方法和算法大量出现,大数据新模式、新业态层出不穷,传统产业开始利用大数据实现转型升级。人工智能、深度学习、工业物联网、虚拟现实、智慧城市等领域的发展推动大数据的应用普及。新兴行业、传统行业围绕数据服务体系,已经形成了传统行业数据平台、互联网数据平台及行业资讯类数据平台。以数据应用为基础的新一代数据服务企业,在促进主体行业发展的同时,同样促进了行业内中小企业的发展。
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大数据发展的产业环境分析
美国政策层面发力推动大数据应用发展。政府推出了一系列的公开数据计划,在健康、能源、气候、教育、金融、公共安全等领域开放数据和信息,促进创新的突破,从而推动经济发展。美国致力于扩大联邦数据公开范围和受用对象的范围,尤其扩大高价值数据资产,探讨如何进一步扩展收集和分析工业竞争和创新相关的数据。
为了进一步挖掘联邦政府数据的应用潜力,促进创新与社会进步,2016年1月美商务部发起了一项旨在使政府数据更加容易使用的数据易用性计划(CDUP)。5月,白宫发布《联邦大数据研发战略计划》,为未来的大数据研发列出7条战略计划,旨在建立大数据创新生态系统,加强数据分析能力,从大量、多样、实时的数据库中提取有效信息,服务于科学研究、经济增长与国家安全。2016年,美国应用大数据预测选举也引起世界关注,大数据应用开始为广大公众所关注,数据的真实性及数据安全成为关注焦点。
英国以数据共享为根本积极推动大数据平台建设。新建哈璀(Hartree)大数据中心,投资1.13亿英镑。新建艾伦图灵研究所,投资4200万英镑,开展大数据科学与技术的研究。投资1.5亿英镑建立第一个国家级老年痴呆症研究所。建立应对重大疾病新的数学研究中心。英国成立大数据战略委员会,发布《开放数据战略白皮书》,统一政府数字平台,开通政府部门开放数据通道,设立数据开放共享奖励基金,2018年还将出台“数据保护通则”的专门法规,旨在开发利用数据资源产生更大的商业价值和经济增长。
瑞典启动国家重点科研计划(NFP)大数据专项(Big Data, NFP75)。2017年正式启动,计划投入资金2.5亿瑞士法郎,从2017年至2020年为期4年。该专项主要分为三个板快:大数据信息技术:大数据分析基础性研究、大数据基础设施构架、数据库和计算中心;大数据相关社会及法律问题:大数据涉及对社会经济发展的影响预测(如对贸易、商务模式、人员交通及物流的影响)、个人隐私及空间的保护及相关的社会伦理和法律问题及对策等;大数据应用:对大数据在交通、健康、灾害及社会风险控制、能源转型领域的应用展开基础性研究。瑞士国家重点科研计划由瑞士联邦政府推出,目的是对关系瑞士社会经济发展全局的重要领域展开基础性研究并提出对策建议。
我国各地政府积极为大数据发展营造环境。2014年、2015年“大数据”首次写入国家《政府工作报告》。在2015年3月5日举行的两会中,李总理在政府工作报告中提到,制定“互联网+”行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业拓展国际市场。
当前,《国家大数据战略及行动纲要(2015-2025)》征求意见稿完成。国家自然基金委、科技部支持了大量大数据研究项目;北京市、上海市、天津市、重庆市、广东省、贵州省等制定了大数据发展规划,多地开始建数据产业基地,天津拟打造国家数据聚集区,与北京、河北联合建“京津冀大数据走廊”;重庆计划将大数据培育成重要战略性新兴产业,加快建设两江云计算产业园,陕西西咸新区、湖北武汉光谷、贵州贵安新区等地提出要设国家级大数据基地。
上海成立数据交易中心。2016年4月1日,上海数据交易中心挂牌成立,上海数据交易中心是经上海市人民政府批准,上海市经济和信息化委、上海市商务委联合批复成立的国有控股混合所有制企业,承担着促进商业数据流通、跨区域的机构合作和数据互联、公共数据与商业数据融合应用等工作职能。交易中心以国内领先的“技术+规则”双重架构,创新结合IKVLTP 六要素技术,采用自主知识产权的虚拟标识技术和二次加密数据配送技术,结合面向应用场景的交易规则,将在全面保障个人隐私、数据安全前提下推动数据聚合流动。
上海将围绕“资源、技术、产业、应用、安全”融合联动这一条主线,聚焦“政府治理和公共服务能力提升、经济发展方式转变”两个方面,创新“交易机构+创新基地+产业基金+发展联盟+研究中心”五位一体大数据产业链生态发展布局,力争打造国家数据科学中心、亚太数据交换中心和全球“数据经济”中心,形成集数据贸易、应用服务、先进产业为一体的大数据战略高地。
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大数据产业的行业需求预测
企业需求
传统企业的大数据转型。随着互联网化进程的不断推进,在改变了用户消费习惯的同时,众多传统企业面临了一系列必须面对的问题,其中一条核心主线就是基于已有数据的使用以及对于用户数据的采集。对于有效利用数据,很多传统企业开展了试探性的使用和分析,并逐步结合互联网平台,使数据形成闭环。地产、制造、金融企业已经在逐步建立互联网销售平台,其实平台的本身并不是去加大产品销售量,而是通过平台对传统营业网点、销售渠道的信息进行有效管理,从而建立可供判断或分析的数据之用。
更好的吸纳客户的潜在需求,更快的适应市场变化,从而带动新一轮研发的生成或变革。而此类企业的成长点,市场化性质,及企业性质将区别于传统企业,而走上新业态、新模式的道路。包括车联网、互联网金融、汽车电商、房产电商,都已经出现了苗头。对于大数据产业的发展,传统企业转型是区别于其他领域的却又独树一帜的重要组成部分。
平台企业的大数据战略。对于相对IT投入较少,IT基础较为薄弱的领域,比如零售、餐饮、服装、农业、出版等行业,企业不会去自建云计算及大数据平台,更多的则是会依靠专业化的数据服务企业或是数据服务平台来满足数据分析的需求。行业数据服务平台架构的初衷,主要是用云服务方式解决上述行业的信息化建设及运维需求。
目前上海类似的行业数据平台不少,建筑业的筑想网、医药业的安捷力等都是在行业垂直领域专业度很高的企业,而且较之通用、普适性的平台,此类平台的发展更具有和行业发展的共存性和相通性,是大数据产业发展过程中一个非常重要的组成部分。
互联网企业大数据规模化发展。互联网传媒是推动企业接触大数据服务中一个相对快速的行业,传媒由传统的单向被动模式转变成为双向互动模式,在吸引了用户群体的同时也通过定义用户肖像,来推动精准营销。精准营销使企业享受了新媒体带来的最实惠的成果,也为企业带来了一份较之传统传媒更加具体的数据分析报告。
同样在互联网领域,无论是社交平台、团购还是移动应用,在其互联网平台构建的过程中,收集、汇总、分析数据是非常重要的一个环节。通过甄别不同年龄段、性别、爱好的用户群,来精准定位推送不同的消息,而在这些精准定位的背后,则是每天几十甚至几百TB的数据增长量和分析量,可以说,有了互联网才推进了大数据产业的发展。
热点关联领域需求
金融大数据。中国金融信息服务产业存在产业链分布广、市场空间巨大的特点,但与此同时,又表现出产业集中度非常低的现状。因此,未来必将经历大量的并购整合,最终出现几家庞大的IT服务机构。传统金融服务领域的人才资源、市场能力、技术及研发方面在全国范围内都具有不可比拟的优势,产业环境、配套资源都非常成熟。
在金融信息服务产业链中,已经拥有了证券、期货、金融期货、科技技术等交易所以及钢铁、有色金属等各类生产物资交易所,拥有像安硕信息、万得资讯、金仕达、银联、普兰金融、春雨供应链等一大批具有行业代表性的龙头企业,还有一批以经尔纬为代表的掌握大数据技术及具有资源整合能力的公司。金融领域的数据库建设比较完善且都为结构化的数据,随着人工智能、深度学习等新兴技术的介入,大数据将显示出大有可为的趋势,对基于大数据分析的成果的需求也将越加旺盛。
交通大数据。一是智能交通,在交通和环境信息的基础上,实现交付跟踪,工作流程监督,和人力资源管理。在智能交通系统中,如果车辆使用了该应用,就可以监测到相关数据。智慧城市首席信息官可以使用从物联网信息库中获取运输和交通过程的信息。这将大大改善交通运输,建立服务型的支付方式,而不是简单的付款程序,如时间收费制度。
智慧城市的核心价值是根据交通数据来建立对公民有益的基础政策。智能交通也产生了很多新的商业创新。二是自动驾驶,目前GOOGLE借助大数据及车载技术和传感器,以及高级辅助驾驶系统、软件、地图数据、GPS和无线通信数据等,实现了无人驾驶,可以预见,不久的将来,大数据在自动驾驶领域的应用越来越被看好。
新媒体大数据。大数据引领的新媒体已经颠覆了国外数个传统媒体,比如停刊的美国《新闻周刊》以及德国出现战后最大的纸媒倒闭潮等。以眼球经济为基础的传统媒体展示型广告已快速向以数据为基础的网络媒体精准型广告进行转变。百视通和东方明珠的整合已经打造了全国最大的千亿级别的传媒上市公司。在电信、广电及互联网领域海量数据处理具有丰富的研发及应用经验,所用技术涵盖了分布式计算、海量数据处理、流计算、机器学习及神经网络等,重点关注于互联网广告投放技术、效果监测、目标受众行为分析及精准细分、广告智能匹配等。未来几年,新媒体大数据将越来越受到业界的追捧。
制造业大数据。利用大数据推动信息化和工业化深度融合,研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用,研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台,选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点,积极推动制造业网络化和智能化。最近几年,从国家到地方政府,日益重视大数据在制造业特别是高端智能制造领域的应用,例如《中国制造2025》。从这个意义上来说,大数据在制造业应该发挥的潜力巨大,释放空间和余地很大。
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大数据投资前景预判
人工智能等新兴领域价值潜力巨大
智能化领域及智慧城市建设。大数据与深度学习、人工智能交叉的领域成为资本追逐的焦点。例如日本提出建成超智能社会,实现ICT技术在全社会的深度融合应用。日本第五期科技计划提出建设SOCIETY 5.0(超智能社会),基于以人工智能、物联网、大数据为代表的ICT技术,研究开发先进机器人、超级计算机、传感器、高速通信等技术,实现网络空间与现实空间高度融合的信息物理系统,运用大数据促使社会生活各领域实现高度智能化,推进经济发展与社会进步。日本超智能社会的提出,受到诸多大数据公司和风投的关注。类似,我国各地正在大力推进的智慧城市建设中的与新兴技术交叉应用的环节,大数据将有着重要的一席之地。大数据与智慧交通、绿色环保、民生安全等领域的融合,在人工智能、深度学习的带动下,大数据应用商机无限。
支撑分享经济智能平台被看好
分享经济在短时间内崛起并成为全球现象,规模和影响力都呈现出指数增长。2014年12月,普华永道发布了预测报告指出全球分享经济的规模将从2015年的150亿美元增长到2025年的3350亿美元。在全球经济努力复苏的背景下,分享经济模式的新颖性和巨大发展潜力受到各国政府的高度支持,甚至提升到了国家战略的高度。大数据、云计算、人工智能将构建支撑分享经济的智能平台,而这些平台将日益彰显其经济价值,从而能够灵活、便利、及时、安全、经济地连接不同需求的陌生人,从而在分享经济的新模式中,大数据起到了核心作用,占领核心的地位,其价值不言而喻。
5. 目前大数据发展好的国家是哪个国家
典型的就是咋们的国家的,美国和欧洲的很多国家早在几年以前,大数据就已经用的很成熟了,利用大数据提升经济的发展也不是以两回了。去年,咋们国家正式已经提升了,大数据,物联网,云计算。柠檬学院大数据。
6. 中国大数据的提出的时间和背景是什么发展情况和现状分别是什么样的
大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年,中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划内》并且批复了“十容二五国家政务信息化建设工程规划”,总投资额估计在几百亿,专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始
发展和现状是:(一)市场规模快速增长,供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来,我国大数据产业从无到有,全国各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。易观国际数据显示,2011-2014年,我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元,年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测,2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度,在十二五末市场规模接近100亿元。
7. 大数据分析行业前景如何
简单的说就是海量数据同完美计算能力结合的结果,确切的说是移动版互联网、物联网产生了权海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。
互联网最热职位人才报告指出,产品研发工程师、产品经理,人力资源、市场营销、运营及数据分析是当下需求最旺盛的六类人才职位。
数据分析包含不同的角度分工:
第一类,侧重于网站分析的分析师,包括营销分析师、网站分析师、SEO分析师等。
第二类,侧重于业务分析师,包括运营分析师、数据分析师等。
第三类,侧重于技术走向的,例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。
从收入看,第一类最低,中间的次之,第三类最高。原因如下:
1.中国普遍技术取向,涉及到IT、编程、开发类的工资高;
2.业务价值认知,网站分析类或业务类分析师的辅助对象一般都是业务部门,这些人的能力和视野决定了分析的价值落地型,因此限制较高。
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8. 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。