數據發展方向是什麼

1. 未來數據應用的發展趨勢

大數據已不再只是一個流行術語。調研機構Forrester公司的研究人員發現，在2016年，將近40%的企業正在實施和擴展大數據技術的應用，另外30%的企業計劃在未來一年內採用大數據。

同樣，來自NewVantage Partners的「2016年大數據執行調查」發現，62.5%的企業現在至少有一個大數據項目投入使用，只有5.4%的企業沒有計劃或沒有實施大數據項目。

研究人員表示，大數據技術的採用不會很快放緩。根據調研機構IDC公司預測，大數據和業務分析市場將從2018年的1301億美元增長到2020年的2030多億美元。

「數據的可用性、新一代技術以及向數據驅動型決策的文化轉型將繼續推動企業對大數據和分析技術和服務的需求。」IDC公司分析和信息管理集團副總裁Dan Vesset說，「2015年的全球大數據市場收入達到1220億美元，2016年的市場收入增長11.3%，預計到2020年大數據市場收入的復合年均增長率將達到11.7%。」

雖然大數據市場將會增長，但企業對如何使用他們的大數據卻不那麼清楚。新的大數據技術正在進入市場，而一些老舊技術的使用也在不斷增長。

以下是大數據未來應用的兩大發展方向。

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01物聯網

物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，也是「信息化」時代的重要發展階段。

其英文名稱是：「Internet of things（IoT）」。顧名思義，物聯網就是物物相連的互聯網。

在1999年被提出：即通過射頻識別（RFID）(RFID+互聯網）、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器、氣體感應器等信息感測設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路。

用途范圍

物聯網用途廣泛，遍及智能交通、環境保護、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工業監測、環境監測、路燈照明管控、景觀照明管控、樓宇照明管控、廣場照明管控、老人護理、個人健康、花卉栽培、水系監測、食品溯源、敵情偵查和情報搜集等多個領域。

02智慧城市

智慧城市（英語：Smart City）是指利用各種信息技術或創新意念，集成城市的組成系統和服務，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務，以及改善市民生活質量。

關於智慧城市的具體定義比較廣泛，目前在國際上被廣泛認同的定義是，智慧城市是新一代信息技術支撐、知識社會下一代創新（創新2.0）環境下的城市形態，強調智慧城市不僅僅是物聯網、雲計算等新一代信息技術的應用，更重要的是通過面向知識社會的創新2.0的方法論應用，構建用戶創新、開放創新、大眾創新、協同創新為特徵的城市可持續創新生態。

用途范圍

用途分為十大智慧體系，分別為：智慧物流體系、智慧製造體系、智慧貿易體系、智慧能源應用體系、智慧公共服務、智慧社會管理體系、智慧交通體系、智慧健康保障體系、智慧安居服務體系、智慧文化服務體系。

2. 數據分析的方向都有哪些

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

3. 大數據未來的發展趨勢

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

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4. 大數據的發展方向是什麼

一、ETL研發

二、Hadoop開發

三、可視化工具開發

四、信息架構開發

五、數據倉庫研究

六、OLAP開發

七、數據科學研究

八、數據預測分析

九、企業數據管理

十、數據安全研究

十一、數據分析師

十二、數據挖掘工程師

大數據分析12大就業方向

5. 大數據未來四大發展方向

近幾年，互聯網行業發展風起雲涌，「大數據」炙手可熱，對處於初始階段的大數據而言，很多企業都不會錯失機會。那麼，大數據未來的發展前景和應用策略如何?本文將結合融信教育多年來經驗為亂叢大家解析：

趨勢一數據的資源化

何謂資源化，是指大數據成為企業和 社會 關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速廳枯發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

趨勢四：數據科學和數據嘩伏櫻聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

另外，大數據作為一種重要的戰略資產，已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門，其深度應用不僅有助於企業經營活動，還有利於推動國民經濟發展。它對於推動信息產業創新、大數據存儲管理挑戰、改變經濟 社會 管理面貌等方面也意義重大。

現在，通過數據的力量，用戶希望掌握真正的便捷信息，從而讓生活更有趣。對於企業來說，如何從海量數據中挖掘出可以有效利用的部分，並且用於品牌營銷，才是企業制勝的法寶。

目前來看大數據時代已經產出是新的工作崗位：大數據開發工程師，大數據分析師，新媒體運營師，人工智慧開發工程師等，新興行業崗位。

6. 數據分析發展方向有哪些

數據分析有兩個主要分支——分析和挖掘。基本的數學知識和機器學習演算法在任何方面都需要技能:

1、數據分析發展方向有哪些——本地服務分析

自上而下的“理論”或業務驅動;

與產品和運營的接觸較多(這兩類同事是主要的工作輸出環節)。

常見的頭銜包括“數據分析師”、“數據產品經理”、“運營分析師”、“業務分析師”等等。

通常需要Excel/R/Python/SAS, Tableau/PowerBI等軟體。使用常用演算法了解產品和運營的分析思維，輸出產品或運營優化方案並推動其實施。

2、數據分析發展方向有哪些——采礦技術部分

自下而上的數據驅動，尋找更好的模型;

典型的數據對接平台或演算法業務(如風險控制);

標題通常包含“開發”、“研發”、“演算法”、“挖掘”、“工程”和“大數據”等關鍵詞。

在能力方面，通常需要使用操作系統(Linux/shell等)、大數據軟體(Spark/Hadoop/Storm等)、開發語言(C/ c++ /Java/Scala等)、機器學習框架(Tensorflow/Mahout等)，熟悉數據結構和演算法(數學演算法和計算機演算法)。

數據分析發展方向有哪些?這才是每個數據分析師關注的問題，數據分析有兩個主要分支——分析和挖掘。基本的數學知識和機器學習演算法是需要的技能，在任何方向，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，也可以點擊本站的其他文章進行學習。