大數據為什麼值錢

㈠ 年薪至少20萬，大數據人才到底為什麼值錢

因為需求多，但是這方面的人才太少了啊。所以就造成這個結果了啊，任何都是這樣的啊，檸檬學院大數據。

㈡ 互聯網時代,數據的價值是什麼為什麼未來互聯網企業就是數據公司

互聯網時代，數據就是重要資產。因為互聯網的運營，是以數據為基礎的，所以未來互聯網企業，就是數據公司。
大數據技術不斷提升數據自身的價值。大數據技術的核心訴求之一就是數據的價值化，大數據產業鏈幾乎都是圍繞數據價值化來打造的，隨著大數據技術的不斷發展，數據的價值必然會越來越大。人工智慧離不開數據。數據作為人工智慧發展的三個重要基礎，在未來的智能化時代也將扮演著重要的角色，所以數據的價值也必然會隨著人工智慧技術的發展而得到提升。在工業互聯網時代，人工智慧技術是一個重要的發展趨勢，藉助於人工智慧技術，工業互聯網能夠發揮出更大的作用，從而能夠為廣大的行業企業賦能。
互聯網發展到現在，急需一個體現互聯網價值的載體，而數據就是這個天然的載體，相信隨著互聯網的不斷發展，互聯網整合社會資源的能力會越來越強，數據的價值也會不斷得到攀升。由於互聯網無處不在，所以通過數據來承載互聯網價值也比較方便，未來通過互聯網來實現「價值交換」也是一個比較明顯的發展趨勢。

㈢ 2022年什麼數據值錢

數據有下列特點才值錢：
大數據具備以下4個特點的才有價值：
一是數據量巨大。例如，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的測試過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

㈣ 貴州為什麼要發展大數據產業有哪些優勢

大數據技術已經成為各個行業和企業競爭的優勢，只要通過大數據技術挖掘有效利用的數據價值信息，就會有勝算的把握。

一、發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。

目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很強，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用。

(4)大數據為什麼值錢擴展閱讀：

貴州發展大數據的優勢主要有：

1、氣候環境優良的生態優勢。優良的生態環境為發展大數據基礎設施提供了獨特的優勢。

2、水煤資源豐富，電力價格低廉的能源優勢。能源優勢能夠為大數據企業提供廉價、穩定的電力資源，降低企業運行成本。

3、地理位置和交通便利的優勢。持續優化的交通條件，使貴州省經濟走廊的地位進一步凸顯。

4、具有西部重要增長極、內陸開放新高地的戰略優勢。

㈤ 為什麼大數據技術很重要

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

㈥ 為何有人說數據將成為無價之寶

首先要知道數據從何而來，才能知道數據如何產生價值。現在的數據是指所能收集到的所有信息統稱為數據，數據的生成包含方方面面，比如人類活動可以產生數據，大自然春夏秋冬變化也能產生數據，甚至一顆樹木的生長過程也能產生數據。數據本身如果不能應用，就沒有價值，如果吧數據應用起來，就能產生無限的價值。同類數據量越大，通過數據分析也就能產生更大的價值。這些價值也可以應用於各種領域，涵蓋我們的衣食住行。數據能創造無限可能那就是當之無愧的無價之寶。

大家好，我是 科技 1加1！感覺這個問題很有意思！是啊，當前什麼最值錢，要我說就是數據！

這個問題分兩方面來回答

1.什麼是數據


定義:

數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2...`」、「陰、雨、下降、氣溫」「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。

在計算機科學中，數據是指所有能輸入到計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。現在計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。

信息

信息與數據既有聯系，又有區別。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。而信息是數據的內涵，信息是載入於數據之上，對數據作具有含義的解釋。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。數據是符號，是物理性的，信息是對數據進行加工處理之後所得到的並對決策產生影響的數據，是邏輯性和觀念性的；數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。數據是信息的表達、載體，信息是數據的內涵，是形與質的關系。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。

數據的語義

數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關於數據的解釋是不可分的。例如，93是一個數據，可以是一個同學某門課的成績，也可以使某個人的體重，還可以是計算機系2013級的學生人數。數據的解釋是指對數據含義的說明，數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。

分類

按性質分為

①定位的，如各種坐標數據；

②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；

④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。

按表現形式分為

①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值[3] ；

②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。

2.數據的重要性

如今，大數據早已經不是一個陌生的名詞，很多的行業在使用大數據之後都得到了非常好的效果，大數據與互聯網相輔相承，互聯依賴，並且不斷的在快速發展。

互聯網上的數據每年增長40%，每兩年便將翻一番左右，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。據IDC預測，到明年全球將總共擁有35ZB的數據量，互聯網是大數據發展的前哨陣地，隨著互聯網時代的發展，人們似乎都習慣了將自己的生活通過網路進行數據化，方便分享以及記錄並回憶。

大數據圍繞在我們生活的很多方面

大數據圍繞在我們生活的方方面面，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面。例如騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，這些數據能夠分析人們的生活和行為，從裡面挖掘出政治、 社會 、文化、商業、 健康 等領域的信息，甚至預測未來。說簡單一點，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態、朋友圈等，這些都將構成一種數據，大數據就是可以通過你更新的這些大量的信息，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等這些信息。

互聯網時代大數據有多厲害

互聯網時代大數據到底有多厲害？大數據就像蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣，和這個相像，大數據並不在於「大」，而在於「有用」，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。大數據應用工程師專業主要學習WEB技術、JAVA、JSP、大型資料庫Oracle、LINUX集群、非關系資料庫NoSql、Hadoop等技術，通過這些課程的學習，讓學生具有JAVAEE開發能力的同時能夠進行大數據的分析和挖掘能，學生在就業的過程中即可以進入傳統的軟體公司，進行OA和ERP等傳統軟體項目開發，同時也能進行大數據的分析和大數據深度挖掘以及對伺服器集群的組建等。

大數據時代，我們要合理利用大數據，才可以創造更高的工作效率，才可以創造更多的財富。

所以說數據就是金錢！掌握了大數據就是掌握了財富！

感謝大家的閱讀！

數據自身是沒有價值或者說微乎其微的，價值是被賦予的，就像黃金一樣，黃金的價值是他的應用前景或場景。

數據的價值就是數據能力體現出的收益，或者說投資回報率。

今天我們就來聊聊數據能力和價值。 說到大數據就不得不提數據倉庫，企業數據倉庫演化至最終階段或許會變為大腦中樞神經，如果要支撐起整個復雜的大腦和神經系統，需要一系列的復雜機制配合。

一、抽象的數據能力架構

我把數據能力抽象概括為四個方向：傳輸能力、計算能力、演算法能力和數據資產量級，後面會講述在這四個能力之上泛化出的數據應用和價值。

1. 數據傳輸能力

數據大部分的使用場景必然會涉及到數據傳輸，數據傳輸性能決定了部分應用場景的實現，數據實時的調用、加工、演算法推薦和預測等；而傳輸抽象出來的支撐體系是底層的數據存儲架構（當然非同機房的傳輸還要考慮到網路環境等。單純的小數據量調用等一般不會涉及到這些，但數據量級大、高並發且對SLA要求非常嚴格的時候，就是對數據傳輸能力的考驗）。

從產品的角度我把數據傳輸能力分解為： 底層數據傳輸效率 和 應用層數據傳輸效率 。

底層的數據傳輸效率是指數據源進入後的預處理階段的傳輸效率，即加工為產品所需的數據交付物之前階段。

Ps:數據在可為產品所用之前需要很長的一段加工過程，應用層數據產品基本不涵蓋底層數據加工環節，而數據產品會用到規定好的數據交付物（即已約定好的結構化或標准化的數據），而利用此數據交付物再經過產品對實際應用場景的匹配和加工來提供數據服務。即使涉及底層數據管理的相關產品也是對Meta元數據、使用日誌或寫好的shell等的調用。

底層數據加工計算所涉及到的傳輸效率，直接決定了支撐數據產品高性能、高可靠的自身需求；而應用層的傳輸影響了用戶體驗和場景實現。傳輸機制和體系就像毛細血管一樣遍布全身錯綜復雜，但是流通速率直接決定了大腦供氧是否充足。
2. 數據計算能力

數據計算能力就像造血系統一樣，根據多種來源的養分原料進行生產加工最終產出血液。而源數據通過高性能的底層多存儲的分布式技術架構進行ETL(抽取、轉換、裝載)清洗後產出的是數據中間層通用化的結構化數據交付物。計算速度就像造血速度一樣，決定了供應量。而計算速度直接決定了數據應用的時效性和應用場景。

目前最多最普遍的就是離線數倉，離線數倉大部分擔任著事後諸葛亮的角色，即沒辦法保證數據的及時性而延後了數據分析及應用的產出，導致更多的是沉澱經驗而難以做到實時決策。而實時數倉，甚至說對Data Lake（數據湖）的實時處理已經逐步開放應用多種場景。我們先不考慮越來越強烈的實時性要求帶來的巨大成本是否真的可以創造等值的收益。

強實時可以更接近一個「未來」的狀態，即此時此刻。這遠比演算法對未來的預測更有價值，因為把握眼前比構造多變的未來對一個企業更有價值。甚至說當數據過程快過神經元的傳遞，那麼從獲取到你腦電波的那一刻起，數據處理的驅動結果遠比神經元傳遞至驅動四肢要快。

是不是與兵馬未動，糧草先行的場景相似？當然這是以數據計算能力的角度來看待這個問題。跳出來以我個人的觀點來說，整體數據能力強大到一定階段後，會從主觀改變個人的意願，即通過引導你的大腦從而來控制或決定個人行為且不會讓你感知，所以可以理解為從主觀改變個人意願。從人的角度來說，你並不知道或者直觀意願去憑空決定下一步要做什麼，因為大腦是邏輯處理器，當然這又涉及到心理學，這些觀點就不在此贅述了，等往後另起一個篇幅來說數據應用未來前景和假想。

3. 數據資產能力

都在說「大」數據，那麼數據量級越大越好嗎？並不是，從某種角度來說大量無價值或者未 探索 出價值的數據是個負擔，巨大的資源損耗還不敢輕易抹滅。

隨著數據量級的急劇放大，帶來的是數據孤島：數據的不可知、不可聯、不可控、不可取；那麼散亂的數據只有轉換成資產才可以更好的發揮價值。

什麼是數據資產，我覺得可以廣泛的定義為可直接使用的交付數據即可劃為資產，當然可直接使用的數據有很多種形式，比如meta元數據、特徵、指標、標簽和ETL的結構化或非結構化數據等。

目前也在拓展Data Lake的使用場景，直接實時的使用和處理Data Lake數據的趨勢是一種擴大企業自身數據資產范圍和資產使用率的方式。這有利於突破數倉模型對數據的框架限定，改變數據使用方式會有更大的想像空間。

數據資產的價值可以分兩部分來考慮：一部分是數據資產直接變現的價值；另一部分是通過數據資產作為資源加工後提供數據服務的業務價值。

第一部分比較好理解，就是數據集的輸出變現值，如標簽、樣本和訓練集等的直接輸出按數據量來評估價值；第二部分價值比如通過自身數據訓練優化後的演算法應用而提升業務收益的價值或依於數據的廣告投放的營銷變現等，甚至說沉澱出的數據資產管理能力作為知識的無形資產對外服務的價值。這些間接的數據應用和服務的變現方式也是數據資產價值的體現並可以精細的量化。

4. 數據演算法能力

其實無論是傳輸能力還是計算能力，都是相對偏數據底層的實現，而離業務場景最近的就是演算法能力所提供的演算法服務，這是最直接應用於業務場景且更容易被用戶感知的數據能力，因為對於傳輸和計算來說用戶感知的是速度快慢，從用戶視角快是應該的，因此用戶並不知道何時何地計算或傳輸。

而演算法對業務應用場景是一個從0到1，從無到有的過程。並且演算法是基於數據傳輸、計算和資產能力之上泛化出的應用能力，或者換句話說是三個基礎能力的封裝進化。

而演算法能力是把多元的數據集或者說獲取到盡可能多的數據轉化為一個決策判斷結果來應用於業務場景。演算法能力的強弱反映了三個數據能力是否高效配合，是否存在木桶效應，更甚者木桶也沒有。當然單純的演算法也可以單獨作為無形資產的知識沉澱來提供服務。

對於數據能力架構中的四大能力，傳輸、計算和資產是基礎能力，而演算法是高級的泛化能力。而能力的輸出和應用才能體現數據價值，數據能力的最大化輸出考驗著整個數據產品架構體系的通用性和靈活性。因為需要面對的是各種業務演化出的多種多樣場景，對數據能力的需求參差不齊：可能是片面化的，也可能是多種能力匹配協調的。這對產品的通用性就是一個巨大的挑戰，想更好的應對這個問題，可能就需要整個數據平台的產品矩陣來支撐和賦能。

二、數據能力對應數據價值的呈現

從數據應用的角度，每個能力都可以獨立開放也可以組合疊加。如果把能力具象出來就會衍生到產品形態的問題，產品形態是對能力適配後發揮作用的交付物。說到產品形態我們可以想像一下應用場景。

首先最基礎的應用場景就是數據直接調用，數據資產的使用基本會基於特徵、指標、標簽或者知識等交付形態。而對於使用方來說這些數據會作為半成品原料或依據來進行二次加工應用於業務場景中，如數據分析、數據挖掘、演算法的訓練與驗證、知識圖譜、個性推薦、精準投放（觸達）和風控等。數據資產可以統歸為在數據市場中通過構建的一些OpenAPI進行賦能。

而對於一個工廠來說，僅僅進行原材料的加工（ETL）輸出即除了自身原材料（數據資產）的壁壘外核心競爭力很小，需要包裝一些上層的基礎服務來提升競爭力，那麼數據計算的能力融合進來對原材料進行二次加工（聚合統計）。

計算的聚合統計能力加入進來後可以滿足大部分的數據分析場景的支持，就不單單是原材料毫無技術含量的輸出，並可以以半成品的形態規避數據敏感。因為對於統計值來說，這是一個分析結果或結論，並不會涉及到自身敏感數據的輸出，因此你的核心資產不會泄露，而輸出的僅僅是資產的附加值。換句話說知識產權專利依然在你手中，通過控制專利泛化出的能力進行投資回報。

融入計算能力後的一些分析場景如：人群的畫像分析、多維度的交叉分析、業務的策略分析和監控分析等多種場景。

隨著時代的發展和業務場景的增多，這時工廠繼續需要產業變革，要深耕服務業逐步拋棄製造業形態，全面提升更高級的數據服務。這時演算法能力的加入來更好的完善服務矩陣。

演算法通過封裝了傳輸、計算和資產能力而進行統一的更好理解的業務場景目標預測和識別等。這樣對於企業來說可以更容易接受和低成本使用數據服務而不需要再涉及到數據加工鏈路中，而僅僅需要一個目標結果，通過演算法的決策作為參考來指導業務方向。像演算法對一些業務場景的預測分析，甚至說一些人工智慧場景的識別或學習思考，都可以通過演算法賦能來實現。對於企業來說就是從無到有的突破，企業發展進程甚至可能提升好幾年。

而貫穿以上能力應用場景都是對數據傳輸能力的考驗。

「數據」的重要性可以有以下幾點。

1、數據能夠為企業高層提供決策支持。將企業海量數據進行統計分析挖掘後，能夠讓高層制定合理的措施。

2、數據能整合企業龐雜業務。每個企事業都有很復雜的業務系統，藉助數據及對應平台可以將其龐雜的業務進行整合。

3、數據能反應事件本質與趨勢。真實數據能夠更好地去了解事件的本質問題，預判事態發展。

4、數據能夠讓人們更加了解自己。未來你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用個人的數據進行畫像，充分了解個人。

5、數據能反應 歷史 ，展望未來。通過 歷史 數據查詢過往，也能夠使用以往的數據進行感知未來。

總之，在大數據和5G技術逐漸成為趨勢的時代背景下，「 數據 」是越來越常見，如社交網路、消費信息、 旅遊 記錄……企業層面的銷售數據、運營數據、產品數據、活動數據……

㈦ 大數據分析的就業優勢有哪些

很多人聽說過大數據分析這個行業，畢竟這個行業是新互聯網時代所提出的一個名詞，現在很多人都想進入一個新興職業，畢竟這個職業聽起來是一個高大上的職業，同時讓人們感覺很體面。在了解了大數據以後，大家對於大數據的就業優勢不是很了解，那麼大家知道不知道大數據分析的就業優勢是什麼呢？一般來說，就是市場需求大、就業范圍廣、薪水高、提升速度快、職業提升速度快、職業生涯時間長、工作環境好，職位適應力強。
隨著信息產業的迅猛發展，數據分析行業的人才需求量也在逐漸擴大。現在我國的IT人才都比較稀缺，同時這個人才的數量不斷的增加，不過大數據分析這個行業的人才確實是少，所以，對於大數據分析的行業來說，市場的需求量還是挺大的。
很多公司都有自己的IT部門，而IT部門需要對企業自身的數據進行比較，如果數據量比較大的話，就需要對資料庫的管理做好准備，而數據分析師不管在哪個崗位上來說，都是企業中重要的角色，因為數據分析師能夠通過數據分析對企業未來發展方向有一定的才考作用，所以這就說明數據分析這個行業的優點就是就業范圍廣。
現在大數據行業發展勢頭正猛，大數據人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。大數據行業是目前平均收入最高的行業，其從業人員平均年薪已逾十萬元，有經驗的大數據工程師平均年薪一般在12萬元以上。

因為大數據人才稀缺，大數據人才需要一定的技術性，然而高校培養出來的人才和企業所需的人才嚴重不符，導致大數據人才奇缺，因此一個熟練的大數據技術工程師，特別受用人單位的重視。所以職位高也就是一件正常的事情。
其實很多人都認為大數據就是風口上的豬，等風停了，這頭豬就重重的摔下來。其實並不是這樣的，大數據工程師是通用性人才，其不受行業發展的限制，而且也不受年齡和體力的影響，就像醫生、律師一樣，年紀越大，經驗越豐富，也就越值錢。
大數據人才不但是核心人才，而且是通用人才，走到哪都不怕，所以哪個行業發展快，就可以去哪個行業，更大程度地提高了人才價值而降低了職業風險。
一般從事信息產業的企業大都集中在高級寫字樓內或國家級或省級軟體科技園內。工作環境優越，生活設施完善，同行業人才聚集，有利於建立廣闊的人脈，為自己的事業奠定穩固的基礎。
通過上面的描述，想必大家已經知道了數據分析這項工作的前景了吧，其實數據分析這個工作前景優渥，大家在決定投入這個行業的時候一定要先好好想想自己能不能勝任這份工作，這樣才能夠避免一些不必要的麻煩，畢竟高薪工作往往不是一般人能夠勝任的，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

㈧ 大數據發展怎麼樣啊

大數據為什麼有很好的發展前景：
第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化社會賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。
第二：數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，深入了解大數據發展現狀和趨勢及其對經濟社會發展的影響，分析我國大數據發展取得的成績和存在的問題，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。
第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。

㈨ 為什麼說數據是信息時代的「無價之寶」

因為信息時代的信息傳輸和交流都是依靠數據來進行的，所以只要擁有了數據，那麼不管想要什麼都如同探囊取物一般簡單，所以顯而易見，數據就是信息時代的無價之寶。

數據對信息時代的重要程度就好像血液對我們身體的重要程度一般，想要交流信息就必須是要有數據的，而沒有數據的信息時代就只是一個架子，一個空殼而已。

㈩ 為什麼說大數據就是財富

因為大數據就是你的人脈，有數據做什麼都的得心應手