中國大數據行業發展的機遇有哪些

❶ 大數據發展的前景怎麼樣

大數據主要的三大就業方向：
大數據系統研發類人才；

大數據應用開發類人才；

大數據分析類人才。

大數據十大就業職位：
一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數 據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作 將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測（數據挖掘）分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗 和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證 市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

❷ 大數據專業的發展前景怎麼樣

前景很不錯。一方面國家大力支持大數據行業的發展，已經上升為國際戰略的今天，大數據人才正在擁有更多的發展機會。另一方面許多的領域都是缺乏這方面的人才，騰訊阿里等互聯網大廠都是高薪招聘相關人才。

大數據的擇業崗位有：

1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等;

3、大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

❸ 大數據未來的前景怎麼樣

發展歷程：十年來大數據產業高速增長，我國信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

❹ 大數據未來的發展前景怎麼樣呢

從我國數據產量和存量來看，廣東、北京、浙江、江蘇、上海、等地區數據資源較為豐富，東部地區數據產量和存量均高於西部地區。從省際數據流量來看，東部地區月均互聯網省際出口總流量佔全國比重超過一半。

在以北上廣為代表的東部地區數據資源豐富的背景下，其大數據產業發展水平快於其他地區省份。其中，北上廣大數據企業數量佔全國比重近70%，廣東和北京大數據發展水平較高。

東部地區數據產量整體高於西部，省際數據流量遠高於其他地區

2019年，我國數據產量總規模為3.9ZB。從數據產量的地區分布看，2019年全國數據產量排名前十位的省份為廣東、北京、浙江、江蘇、上海、山東、四川、河南、河北和湖南。

從人均數據產量來看，2019年人均數據產量排名前十位的省份分別是北京、上海、浙江、天津、廣東、內蒙古、西藏、海南、江蘇和遼寧。整體來看，東部地區數據產量和人均數據產量均高於西部地區。

—— 更多數據來請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

❺ 大數據時代帶來哪些機遇

大數據時代帶來哪些機遇

經過30多年的探索與實踐，國家核安全局實現了核與輻射安全監管能力的不斷提升，但同時也面臨著推進核與輻射安全監管體系和監管能力現代化的時代課題。環境保護部副部長李干傑多次強調要按照系統化、科學化、法制化、市場化和信息化的要求，著力研究，做好頂層設計，逐步推進。

然而，在大數據、互聯網時代，任何一種監管或治理都不再是單方面的政府治理。「大數據將不僅是技術或生產力，它同時也是生產關系的重塑」，將對我國治理體系和治理能力產生深遠的影響。如何利用大數據加快核安全監管現代化進程是當前我們面臨的重大課題。

得數據者得天下

大數據的核心是數據，本質是管理。數據是與物質、能源同等重要的基礎性戰略資源，數據的採集和分析涉及每一個行業，是帶有全局性和戰略性的工作。正所謂「得數據者，得天下」。因此，數據從哪裡來是關鍵。

縱觀核安全監管30年，系統內累積的大量歷史資料可看作是「沉睡數據」；一些被標識但沒有得到有效應用的數據可看作是「僅標識數據」；而近年來建立的核與輻射安全監管信息化系統中的結構化數據則可看作「活躍數據」。

此外，系統外的其他政府機構和被監管對象的相關數據也是核安全數據集或數據倉庫的重要組成部分，必須加以重視和利用，才能形成真正的大數據。

從我國信息化發展的現實情況看，「不願共享開放」、「不敢共享開放」、「不會共享開放」的情況依然較為普遍。特別是我國各級政府、公共機構匯聚了海量數據資源，但除了部分自用和信息公開外，大部分沒有充分發揮數據資源作為「生產要素、無形資產和社會財富」的應有作用。

因此，要打破國家核安全局與其他政府機構、行業和領域的壁壘，建立數據資源開放與共享機制，讓數據流動起來，打破數據孤島；把沉睡數據發掘出來、把僅標識數據系統化，使之成為活躍型數據，才能讓數據共享成為可能，繼而創造價值。

然而，最基本的問題即安全問題是大數據應用的保障，大數據安全很大程度上已經上升到國家戰略層面安全，目前美國、歐洲和日本等國都出台了數據安全戰略。面對大數據時代的機遇，我們能不能把控數據安全、保護數據資產是重大挑戰。

大數據帶來變革

大數據背景下的政府治理將不僅是權位治理，也是公共治理和多元治理、數字治理，在以數字技術為基礎、以網路為載體的新媒體生態環境下，大數據進一步賦權於個人與組織，使其分享原本國家獨占的治理權力，這在公共安全與應急管理等方面表現更為突出。同時，原本封閉的治理體系逐漸向開放透明的治理體系轉變。中國國際經濟交流中心副研究員張茉楠指出，「大數據必然要求數據開放、實現共享，這在一定程度上破解了制度黑箱問題。

在大數據、雲計算、社會化媒體等全新信息技術的猛烈沖擊下，原來存在於政府和公眾之間的信息差、文化差、知識差、能力差正在逐漸消除。

核與輻射安全的監管模式是「搖籃到墳墓」的全過程監管，可建立電子監管碼對每件物項實施唯一標識，利用現代化的信息、網路、編碼技術對關鍵物項的生產製造、檢驗、流通、安裝調試、運行、退役等環節實施全過程監控，從而將監管過程和大數據採集完美結合。

如何更好地監管？

但是，不管是歷史資料的梳理、現有數據的利用，還是其他系統和被監管對象數據的獲得，都面臨著重重困難，需要大量的經費支持人才支持。

首先要理順核與輻射安全監管信息化建設體制，做好核與輻射安全監管信息化工程建設頂層設計，以此為構架和標准清理和盤點出核與輻射安全監管的數據資產，建立資源目錄體系和公共代碼庫，完成自身數據全面梳理，為數據資源整合與共享奠定基礎。

其次要廣泛梳理對其他部門數據的需求，深入調查我國核能及核技術利用企業的數據資源，建立常態化的大數據收集機制，聯合被監管單位研究制定「核與輻射安全大數據體系」，明確要求和分工，形成我國核與輻射安全監管大數據中心。

第三，要加強理論研究和方法創新，著力調研國內外核與輻射安全有關的大數據應用案例，特別是核電企業在建設大數據過程中的成功案例與優秀成果，創建核與輻射安全決策支持 （DSS）、主管資訊（EIS）和知識管理（KMS）等系統，推動監管體系和監管能力現代化的進程。比如，可借鑒丹麥癌症協會通過對其國內手機用戶的手機使用時間和健康狀況進行大數據分析，得出使用手機與癌症的發生毫無關聯，特別是大家最擔心的腦癌、頸癌、眼癌以及白血病的罹患風險並未增加，來研究低劑量輻射對人的影響。此外，可以借鑒哥倫比亞大學的統計學家通過大數據為紐約沙井設施爆炸進行預警，做出針對性的維修決策，大大降低了事故的發生。

國家核安全局可對歷年來同一堆型電站的監督檢查、審評數據進行分析匯總，查找薄弱環節，然後再與業主單位的維修維護數據掛鉤，不僅能查找出工作環節中的技術或管理問題，還可能改變監督檢查模式，提升監管能力。

到2020年，初步建立適應新時期核與輻射安全監管工作需要的信息化管理體系，形成合理順暢的工作機制，形成信息化的網路保障能力、應用支撐能力、數據存儲與共享能力、安全與運維能力，加強物聯網、雲計算、虛擬化、GIS等新技術以及「三網融合」在核與輻射安全監管中的研究應用，促進信息化技術與核與輻射安全監管業務深度融合，使信息化技術成為核與輻射安全監管和管理決策的重要手段，逐步實現「信息強環保」的戰略目標。

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❻ 大數據時代:如何把握創業方向與機遇

大數據時代:如何把握創業方向與機遇

一、大數據時代的創業特徵

大數據時代，人們尋找創業機遇，最重要的是數據收集和分析能力，從數據中找到好點子。首先，大數據技術在萌芽階段就是開源技術，這會給基礎架構硬體、應用程序開發工具、應用、服務等各個方面的相關領域帶來更多的機會。其次，創業者不需要是統計學家、工程師或者數據分析師也可以輕松獲取數據，然後憑借分析和洞察力開發可行的產品。此外，將眾多數據聚合，或者將公共數據和個人數據源相結合，新數據組合能開辟出產品開發的新機遇。總之，開放數據和開源技術將使創業門檻降低，創業機會大大增加。

二、大數據時代的創業方向

現有的大數據工具有著技術門檻高、上手成本高、和實際業務結合較差以及部署成本高，小公司用不起等特點。那麼新創企業就可以根據以往這些產品的缺陷，來做更適合市場和客戶的大數據分析工具和服務。另外，將大數據工具完整化和產品化也是一個方向。新一代的大數據處理工具應該是有著漂亮UI，功能按鍵和數據可視化等模塊的完整產品，而不是一堆代碼。因此大數據創業的2B方向，更多的是做工具和服務，如數據可視化、商務智能、CRM等。而在2C方向，大數據一個很大的作用就是為決策做依據，以前做決定是「拍腦袋」決定，現在，做決定是根據數據結果。個人理財（我的錢花哪去了，哪些可以省下來）、家庭決策（孩子報考哪所大學）、職業發展/自我量化（該不該跳槽，現在薪水到底合適不合適 ）以及個人健康都可以用到大數據。

三、大數據時代的創業機會

大數據在各個行業的垂直特色化應用其實會更有想像空間，包括金融、電信、健康、媒體廣告、零售、交通、政府、智慧城市、房地產和家居家電等行業都會有很多應用機會：

1、金融——大數據公司專門聚焦在通過大數據進行客戶信用評級，並為銀行、保險公司或者P2P平台服務；或者基於大數據挖掘幫助銀行進行客戶細分、精準營銷服務。

2、電信——這個方向已經有專門為電信企業提供客戶生命周期管理解決方案、客戶關系管理、精細化運營分析和營銷的數據公司；或者基於大數據提供網路層的運維管理和網路優化服務的大數據公司。

3、健康——未來兩三年將會出現一批基於各種可穿戴設備形成的健康雲數據，進行深度的數據數據分析和挖掘的企業，幫助人們進行健康預測和預警；未來還可以服務公共衛生部門，打通全國的患者電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應等。

以上只是簡要列舉一些典型的大數據創業機會，更多行業的大數據應用和創業機會分析請參見前瞻產業研究院發布的《2015-2020年中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。雖然近期大數據得到政府的大力支持，大數據相關的公司也如雨後春筍般冒出來，但是數據行業是慢工出細活的行業，獨立第三方數據公司的品牌影響力也需要較長時間的積累，因此不能跟著概念創業，必須從真實需求出發，從企業和用戶對數據的需求出發做大數據產品，找准自己的定位是關鍵。

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❼ 大數據未來的發展前景怎麼樣

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據、競爭層次、產業結構、應用領域分布、區域集中度、業務競爭力、五力模型分析等

1、中國大數據行業產業鏈各環節競爭情況

目前，我國的大數據產業尚處於初級建設階段，從其細分領域來看，大數據產業可劃分為大數據基礎支撐設施、應用軟體以及大數據服務三大子行業。中國大數據代表性企業分布在各個子行業，基礎支撐層主要代表廠商有同有科技與歐比特等;專門研發大數據相關軟體的代表性企業有常山北明、思特奇與四維圖新等;科創信息與神州泰岳等企業則專注於大數據服務。另外，行業的龍頭企業如美亞柏科與易華錄等，業務布局覆蓋整條大數據產業鏈。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

❽ 大數據的發展前景是怎麼樣

2020年應用市場數據規模市場份額將達到40%

隨著大數據相關產品及應用的不斷普及，未來五年，應用層規模將逐步增長。在技術層、數據源層以及衍生層的共同支撐下，應用市場規模份額將達到40%。其中，交易市場規模雖然佔比最少，但是正是由於他的存在，使得數據的交易從法律上實現數據的合法化問題，以及實現了數據價值兌現。

——更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

❾ 抓住大數據時代給中國帶來的發展機遇

抓住大數據時代給中國帶來的發展機遇
2015國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代峰會於5月26日至29日在貴陽召開。在大數據概念已經深入人心的當下，各路精英人士通過貴陽數博會這個國際性的平台廣泛展開「頭腦風暴」，有利於全社會對大數據確立更深刻的認識，使它成為中國經濟轉型和發展的一個重要的助推力量。
全球范圍內的經濟發展模式在經過了蒸汽機應用、規模化生產和電子信息技術等三次工業革命後，正在進入以信息物理融合系統（CPS）為基礎，以生產高度數字化、網路化、機器自動化為標志的第四次工業革命，即所謂「工業4.0」時代。這一概念提出以後，受到了全球的廣泛重視。全球產業進入「工業4.0」 時代，是在互聯網充分發展以後的必由之路，通過「互聯網+」的模式，越來越多的新興產業得到了開發，越來越多的傳統產業也被賦予了新的生命。目前，我國各行各業對於「互聯網+」的運營模式都在積極參與，國家也將其作為經濟穩增長的一個重要途徑而加以政策扶持。而在這一過程中，大數據的運用將使「互聯網+」收到事半功倍的效果。
大數據的信息處理模式，無論是對政府的經濟管理調控還是對企業的經營決策，都是重要的工具，它可以使政府和企業對市場信息建立起更強的洞察力和決策力。舉個簡單的例子，去年以來在很多城市出現的打車軟體，就是利用大數據的模式使計程車的供求獲得更精準的對接，從而展現出了很強的市場生命，並且對傳統的計程車運行模式產生了動搖。盡管對這一新穎的計程車服務，政府和民間還存在一定的觀點對立，但這個例子生動地說明，大數據運用得好，不僅能夠給產業帶來新的生機，而且能夠對經濟增長提供新的動力。不能不指出的是，目前一些城市的政府部門對Uber等專車形式的新型計程車業態採取了嚴厲限制的對策，除了表明政府部門用行政手段壓制市場創新的慣性，還表明政府部門對於大數據所帶來的市場變化缺乏深刻認識，不能很好適應。
大數據對於內需的拉動也將產生重要的推動作用。在我國經濟轉型的過程中，盡管政府推出了很多優惠政策，但內需一直活躍不起來，拖了轉型的後腿，以至目前推動穩增長不得不仍然倚重於投資擴張和貨幣擴張。其實我國的消費市場遠未達到飽和狀態，只是由於信息不對稱，企業的生產和消費者的需求之間存在距離，以至越來越多的消費者因為國內市場不能滿足轉而求購海外商品，使國內的購買力流失在國門之外。一個讓人啼笑皆非的例子是，今年春節期間很多赴日本旅遊的中國人熱衷於在日本購買使用性能上更為舒適的馬桶蓋，但後來傳出的消息是這種馬桶蓋本是國內企業出口到日本的，只是由於市場信息不暢通，才導致了這種「出口轉內銷」的事情發生。如果大數據得到更廣泛的運用，通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業就能夠更有針對性地改善用戶體驗，企業的產品能和市場需求可以實現「無縫對接」，從而有效地拉動內需。
大數據技術在我國的運用還剛剛起步，無論是企業還是政府都還在探索之中。而在未來的社會經濟發展中，中國必須抓住大數據時代帶來的新的機遇，從而推動中國順利地實現經濟穩增長、提質增效的近期目標和全面建成小康社會的遠期目標。誰占據了大數據的風口，誰就能夠掌握到未來發展的「金鑰匙」。此次貴陽數博會的召開，對於推動大數據技術在我國更好地普及和推廣，樹立符合「工業4.0」時代的新的思維模式和經濟調控手段，是一個重要的契機。
而要讓大數據深入人心，成為推動我國經濟增長的新的動力，政府部門的觀念轉變尤其重要。從目前的情況來看，政府對於由大數據技術催生出來的新的運營模式還不能很好適應，以至經常會為了維護傳統產業的利益而對大數據技術帶來的產業變革進行壓制。無論是企業還是政府，都必須主動適應大數據時代的機遇與挑戰，從而在未來把握住發展的機遇。