数据发展方向是什么

1. 未来数据应用的发展趋势

大数据已不再只是一个流行术语。调研机构Forrester公司的研究人员发现，在2016年，将近40%的企业正在实施和扩展大数据技术的应用，另外30%的企业计划在未来一年内采用大数据。

同样，来自NewVantage Partners的“2016年大数据执行调查”发现，62.5%的企业现在至少有一个大数据项目投入使用，只有5.4%的企业没有计划或没有实施大数据项目。

研究人员表示，大数据技术的采用不会很快放缓。根据调研机构IDC公司预测，大数据和业务分析市场将从2018年的1301亿美元增长到2020年的2030多亿美元。

“数据的可用性、新一代技术以及向数据驱动型决策的文化转型将继续推动企业对大数据和分析技术和服务的需求。”IDC公司分析和信息管理集团副总裁Dan Vesset说，“2015年的全球大数据市场收入达到1220亿美元，2016年的市场收入增长11.3%，预计到2020年大数据市场收入的复合年均增长率将达到11.7%。”

虽然大数据市场将会增长，但企业对如何使用他们的大数据却不那么清楚。新的大数据技术正在进入市场，而一些老旧技术的使用也在不断增长。

以下是大数据未来应用的两大发展方向。

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01物联网

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。

其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。

在1999年被提出：即通过射频识别（RFID）(RFID+互联网）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

用途范围

物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

02智慧城市

智慧城市（英语：Smart City）是指利用各种信息技术或创新意念，集成城市的组成系统和服务，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。

关于智慧城市的具体定义比较广泛，目前在国际上被广泛认同的定义是，智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会下一代创新（创新2.0）环境下的城市形态，强调智慧城市不仅仅是物联网、云计算等新一代信息技术的应用，更重要的是通过面向知识社会的创新2.0的方法论应用，构建用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的城市可持续创新生态。

用途范围

用途分为十大智慧体系，分别为：智慧物流体系、智慧制造体系、智慧贸易体系、智慧能源应用体系、智慧公共服务、智慧社会管理体系、智慧交通体系、智慧健康保障体系、智慧安居服务体系、智慧文化服务体系。

2. 数据分析的方向都有哪些

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

3. 大数据未来的发展趋势

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。

与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

关于大数据未来的发展趋势的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

4. 大数据的发展方向是什么

一、ETL研发

二、Hadoop开发

三、可视化工具开发

四、信息架构开发

五、数据仓库研究

六、OLAP开发

七、数据科学研究

八、数据预测分析

九、企业数据管理

十、数据安全研究

十一、数据分析师

十二、数据挖掘工程师

大数据分析12大就业方向

5. 大数据未来四大发展方向

近几年，互联网行业发展风起云涌，“大数据”炙手可热，对处于初始阶段的大数据而言，很多企业都不会错失机会。那么，大数据未来的发展前景和应用策略如何?本文将结合融信教育多年来经验为乱丛大家解析：

趋势一数据的资源化

何谓资源化，是指大数据成为企业和 社会 关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，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，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自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。除此之外，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：科学理论的突破

随着大数据的快速厅枯发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据哗伏樱联盟的成立

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。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

另外，大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。它对于推动信息产业创新、大数据存储管理挑战、改变经济 社会 管理面貌等方面也意义重大。

现在，通过数据的力量，用户希望掌握真正的便捷信息，从而让生活更有趣。对于企业来说，如何从海量数据中挖掘出可以有效利用的部分，并且用于品牌营销，才是企业制胜的法宝。

目前来看大数据时代已经产出是新的工作岗位：大数据开发工程师，大数据分析师，新媒体运营师，人工智能开发工程师等，新兴行业岗位。

6. 数据分析发展方向有哪些

数据分析有两个主要分支——分析和挖掘。基本的数学知识和机器学习算法在任何方面都需要技能:

1、数据分析发展方向有哪些——本地服务分析

自上而下的“理论”或业务驱动;

与产品和运营的接触较多(这两类同事是主要的工作输出环节)。

常见的头衔包括“数据分析师”、“数据产品经理”、“运营分析师”、“业务分析师”等等。

通常需要Excel/R/Python/SAS, Tableau/PowerBI等软件。使用常用算法了解产品和运营的分析思维，输出产品或运营优化方案并推动其实施。

2、数据分析发展方向有哪些——采矿技术部分

自下而上的数据驱动，寻找更好的模型;

典型的数据对接平台或算法业务(如风险控制);

标题通常包含“开发”、“研发”、“算法”、“挖掘”、“工程”和“大数据”等关键词。

在能力方面，通常需要使用操作系统(Linux/shell等)、大数据软件(Spark/Hadoop/Storm等)、开发语言(C/ c++ /Java/Scala等)、机器学习框架(Tensorflow/Mahout等)，熟悉数据结构和算法(数学算法和计算机算法)。

数据分析发展方向有哪些?这才是每个数据分析师关注的问题，数据分析有两个主要分支——分析和挖掘。基本的数学知识和机器学习算法是需要的技能，在任何方向，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。