先說下大資料是什麼？

大資料（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

大資料10個主要發展趨勢:

大資料與人工智慧的融合;

跨學科領域交叉的資料分析應用;

資料科學帶動多學科融合;

深度學習成為大資料智慧分析的核心技術;

利用大資料構建大規模、有序化開放式的知識體系;

大資料的安全持續令人擔憂;

開源繼續成為大資料技術的主流;大資料與雲計算、移動網際網路等的綜合應用;

大資料提升政府治理能力，資料資源化、私有化、商品化成為持續的趨勢;

大資料技術課程體系建設和人才培養快速發展。大資料發展趨勢預測總結為“融合、跨界、基礎、突破”。

1.結合智慧計算的大資料分析成為熱點，包括大資料與神經計算、深度學習、語義計算以及人工智慧其他相關技術結合。得益於以雲計算、大資料為代表的計算技術的快速發展，使得資訊處理速度和質量大為提高，能快速、並行處理海量資料。

2.跨學科領域交叉的資料融合分析與應用將成為今後大資料分析應用發展的重大趨勢。

由於現有的大資料平臺易用性差，而垂直應用行業的資料分析又涉及領域專家知識和領域建模，目前在大資料行業分析應用與通用的大資料技術之間存在很大的鴻溝，缺少相互的交叉融合。

因此，迫切需要進行跨學科和跨領域的大資料技術和應用研究，促進和推動大資料在典型和重大行業中的應用和落地，尤其是與物聯網、移動互聯、雲計算、社會計算等熱點技術領域相互交叉融合。

3.大資料安全和隱私。大資料時代，各網站均不同程度地開放其使用者所產生的實時資料，一些監測資料的市場分析機構可透過人們在社交網站中寫入的資訊、智慧手機顯示的位置資訊等多種資料組合進行分析挖掘。

然而，大資料時代的資料分析不能保證個人資訊不被其他組織非法使用，使用者隱私安全問題的解決迫在眉睫。

安全智慧更加強調將過去分散的安全資訊進行整合與關聯，獨立的分析方法和工具進行整合形成互動，最終實現智慧化的安全分析與決策。

4.各種視覺化技術和工具提升大資料分析。進行分析之前，需要對資料進行探索式地考查。

在此過程中，視覺化將發揮很大的作用。對大資料進行分析以後，為了方便使用者理解結果，也需要把結果展示出來。尤其是視覺化移動資料分析工具，能追蹤使用者行為，讓應用開發者得以從使用者角度評估自己的產品，透過觀察使用者與一款應用的互動方式，開發者將能理解使用者為何執行某些特定行為，從而為自己完善和改進應用提供依據。

現在是資訊化社會，我們的硬體設施處理資料的能力已經十分驚人，因此積累的資料也越來越多，進而產生了大資料這個概念。如今各行各業都在利用大資料，可見資料對我們很重要，就如巧婦手裡的米，沒了資料我們將會不知道所措。所以我看好未來10年大資料產業的發展，下面我就講講我對大資料的看法。

麥肯錫全球研究所認為：大資料一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。

研究機構Gartner認為：大資料是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

大資料有三大特徵，即高速度、多樣性和大體量。

1、高速度

高速度是指創造、儲存、分析和視覺化資料的速度。在大資料時代，資料是被實時或者說幾乎是實時創造出來的。隨著無線或者有線等網路連線裝置的普及，機器可以實現資料的實時傳輸。當前，資料產生的速度幾乎讓人不敢置信。人們每分鐘會上傳100個小時的影片到You Tube上；每分鐘會發送超過2億條簡訊；每分鐘在Flickr上檢視差不多2 000萬張照片，並有3萬張新照片被上傳到網站上。

2、多樣性

過去，所有的資料都是以行列的形式進行整齊排列的結構化資料，不過，這已經成為歷史。如今，90%的資料都是非結構化資料。現在，資料的形式多種多樣，包括結構化資料、半結構化資料、非結構化資料，甚至還有複雜結構化資料。

3、大體量

按照現有的資料產生速度，每兩年資料量就會翻番。網際網路資料中心（IDC）在2011年釋出的一項研究表明，到2020年，全球資料量將是目前的50倍。這無疑是一個巨大的體量，當然，這很大程度上要歸功於“物聯網”給這個持續膨脹的數字世界所做的貢獻，因為物聯網讓搭載在各種各樣裝置上的感測器遍佈全球，時時刻刻都在生成資料。

大資料種類繁多，不是所有資料的價值都是一樣的，那什麼樣的資料最有價值呢？能夠辨別關係、身份的資料是最有價值的，越能夠還原使用者真實身份和真實行為的資料，就越能夠讓企業在大資料競爭中保持戰略優勢。資料有五大價值。

1、識別與串聯價值

顧名思義，識別的價值，就是唯一能夠鎖定你目標的資料。最有價值的比如身份證、信用卡，還有E-mail、手機號碼等，這些都是識別和串聯價值很高的資料。例如你的銀行卡丟失後，打電話到銀行卡中心時對方會問你的問題，一般來說，對方會問你“你哪天發工資”、“你家裡的固定電話號碼是什麼”等類似問題，而這一系列問題就是在把你的個人資料做一個識別和串聯。因為在銀行懷疑某個人是不是你的時候，生日、固定電話號碼是有權重的。有可能在有了兩三個這樣的資料後，即使你沒有密碼，銀行還是會相信你，為你重新辦卡。

2、描述價值

比如你要上網買一件衣服，你會搜尋什麼品牌、材質、尺碼等類似的資料，而這些都是描述資料，可以用來刻畫研究物件。研究物件可以是商品，可以是企業，可以是使用者，而反過來，描述資料也可以幫助我們更好地理解研究物件。在通常情況下，描述資料是以一種標籤的形式存在的，它們是透過初步加工的一些資料，這也是資料從業者在日常生活中做的最為基礎的工作。

3、時間價值

在考慮了時間的維度之後，資料會產生更大的價值。對於時間的分析，在資料分析中是一個非常重要的部分。大資料一個非常重要的作用就是，它能夠基於大量歷史資料進行分析，而時間則是代表歷史的一個必然維度。資料的時間價值是大資料運用最直接的體現，透過對時間的分析，能夠很好地歸納出一個使用者對於一種場景的偏好。

4、預測價值

資料的預測價值分成兩種。第一種是對於某一個單品進行預測。比如在電子商務中，凡是能夠產生資料，能夠用於推薦的，就都會產生預測價值。比如，推薦系統推薦了一款T恤，它有多大的可能性被點選，這就是預測價值。預測價值本身沒有什麼價值，它只是在估計這個商品是有價值的，所以預測資料可以讓你對未來可能出現的情況做好準備。預測價值的第二種價值就是資料對於經營狀況的預測，即對公司的整體經營進行預測，並能夠用預測的結論指導公司的經營策略。

5、產出資料的價值

從資料的價值來說，很多資料本身並沒有特別的含義，但是在幾個資料組合在一起或者對部分資料進行整合之後就產生了新的價值。比如，在電子商務開始初期，很多人都關注誠信問題，那麼如何才能評價誠信呢？於是就產生了兩個衍生指標：一個是好評率，一個是累積好評數。這兩個指標，就是目前在電商平臺的頁面上經常看到的賣家的好評率和星鑽級別，使用者能夠基於此瞭解這個賣家的歷史經營狀況和誠信狀況。

當今時代，大資料與人們的日常生活息息相關，衣食住行等領域每天都迸發海量的資料，基於海量資料資源，整個經濟社會的數字化將沿著“資料化-資訊化-數字化-智慧化”的路線持續發展。大資料作為數字化轉型中的核心支撐能力，相關技術和應用助力了數字中國戰略的加速落地。數字中國戰略包含數字經濟、數字政府和數字社會三個部分。中國數字經濟規模持續壯大，提升經濟發展質量。國家網信辦的資料顯示，2018年中國數字經濟規模達31.3萬億元，同比增長15.1%，佔GDP的比重達34.8%。與此同時，數字政府和數字社會建設也同步推進，持續提升政府的服務能力，最佳化社會的執行效率。《2019中國大資料產業發展白皮書》從五個維度分析了我國大資料產業的發展。

1、政策維度

2016-2018年國家和地方各級政府相繼出臺了一大批大資料相關政策。截至2018年底，國家累計釋出了43條相關政策，全國有31個省（市、區）累計釋出政策347條，其中貴州、福建、廣東和浙江領先。

2、產業維度

2018年中國大資料產業規模為4384.5億元，預計2021年將達8070.6億元。從2016-2021年，大資料產業規模增長5230億元，5年複合增長率達23.2%。賽迪顧問分析發現，2016-2018年的增長主要由產業政策和資本協力推動。2019年以來，隨著大資料技術和應用的持續爆發，以及5G和物聯網等相關技術的成熟，市場需求和相關技術進步將成為大資料產業持續高速增長的最主要動力。

3、區域維度

賽迪顧問的研究顯示，華東地區在創新能力、政府服務能力和典型園區數量方面優勢明顯，典型代表地區包括上海市和浙江省；華北地區雖然綜合評價僅次於華東，但其產業規模在六個區域中處於領跑地位；中南地區近年來發展迅速，代表省份河南和廣東相繼落地了大量產業園載體，其政府服務能力和區域創新能力均得到了快速提升；西南地區主要由四川省和貴州省領銜，已經打造形成區域發展新高地；東北和西北地區的整體發展能力相對滯後，各項指標均有待提升。

4、人才維度

大資料人才是指從事大資料相關工作的人才，主要包括從事研發、分析工作的核心人才，以及兼具行業背景和大資料技能的複合型人才。據賽迪顧問估算，截至2018年底，中國大資料核心人才數量為200萬人，缺口為60萬人。為了應對大資料人才的緊缺態勢，國家加快設立資料科學與大資料技術等一批相關專業。教育部的統計資料顯示，2017-2019年高校資料科學與大資料技術專業新增備案數量依次為32所、250所和196所。

5、創新維度

據賽迪顧問統計，中國大資料相關專利新增數量從2015年開始快速升高。2018年單年的新增專利數量達7887個，其中發明專利佔比達77.0%，實用新型專利佔比達21.7%，授權發明佔1.3%。進一步分析發現，企業和科研院所是大資料創新的主力軍，資料顯示2018年，兩者合計貢獻了7273項專利，佔到了全年新增數量的92.2%。

以上數句可以看出，我國佈局大資料產業力度大、腳步快，未來大資料產業在經濟發展中的比重將會越來越大，它的發展趨勢可歸結為以下八點：

1、政府大資料從“資料資產管理”走向“大監管大服務”

2、電信大資料：從“小圈子”走向“大生態”

3、健康醫療大資料從“大”資料走向“精準”資料

4、工業大資料圍繞“小場景”從“專案”走向“產品”

5、營銷大資料從“流量營銷”走向“精細運營”

6、金融大資料：從“強管控”走向“創新服務”

7、大資料學科教育從“通用人才培育”走向“專用人才培育”

8、大資料安全從“技術安全”走向“綜合治理

隨著新基建的推出，大資料將逐漸成為我國現代社會基礎設施的一部分，就像公路、鐵路、港口、水電和通訊網路一樣不可或缺，但就其價值而言，大資料和這些基礎的物理化的基礎設施不同，不會因為人們的使用而折舊貶值。因此，大資料時代的經濟學、政治學、社會學等許多學科門類都會發生巨大甚至本質的變化，進而影響人類的價值體系知識體系和生活方式。

我深信，未來我們的大資料產業一定能為我們民族復興大業貢獻巨大的力量！

大資料行業前景非常好，值得學習！

1.大資料主導未來：大資料賦能產業，改變人與場景的互動方式。

隨著大資料在各行各業融合應用的不斷深化，預計2020年中國大資料市場市值將突破10000億元。

2.各行業應用廣泛：未來發展，大資料應用範圍越加廣泛，新聞、醫療、電商、金融、物流等等行業都廣泛應用到了大資料，有了大資料能更好的推薦人群。

4.大資料工資高：資料統計來自近一年 71 份樣本，截至 2020-10-27，月工資13.5K。