現在已經有越來越多的行業和技術領域需求大資料分析系統，例如金融行業需要使用大資料系統結合 VaR(value at risk) 或者機器學習方案進行信貸風控，零售、餐飲行業需要大資料系統實現輔助銷售決策，各種 IOT 場景需要大資料系統持續聚合和分析時序資料，各大科技公司需要建立大資料分析中臺等等。抽象來看，支撐這些場景需求的分析系統，面臨大致相同的技術挑戰：1業務分析的資料範圍橫跨實時資料和歷史資料，既需要低延遲的實時資料分析，也需要對 PB 級的歷史資料進行探索性的資料分析；2可靠性和可擴充套件性問題，使用者可能會儲存海量的歷史資料，同時資料規模有持續增長的趨勢，需要引入分散式儲存系統來滿足可靠性和可擴充套件性需求，同時保證成本可控；3技術棧深，需要組合流式元件、儲存系統、計算元件和；4可運維性要求高，複雜的大資料架構難以維護和管控；

大資料系統研發類人才、大資料應用開發類人才和大資料分析類人才。

在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大資料系統研發工程師、大資料應用開發工程師和資料分析師。未來十年大資料行業都是熱門的，也還會有更多的行業和崗位順應大資料的發展而產生。

各行業的生態產業鏈都將聯絡在一起，大資料的發展前景是非常大的，所以大資料培訓就業在目前看來是非常靠譜的，海牛大資料致力打造高階大資料人才，想學大資料的朋友要抓住這個機會，給自己的夢想一個起飛的平臺。

本人分享以下觀點：

目前的應用場景主要是大資料和網際網路結合，當然裡面也有那麼點人工智慧的意思,比如網際網路場景應用最廣泛的是基於大資料的人工智慧機器學習演算法：協同過濾演算法、關聯演算法Apriori等演算法。以後網際網路大資料應用普及，解決方案成熟，那麼大資料大發展趨勢為：

1、大資料會和人工智慧融合

2、大資料會和雲端計算融合

3、大資料會和物聯網融合

4、大資料和虛擬現實的融合

5、最後昇華到大資料和工業等各行各業的融合

如果初學者可以看我的JAVA語言、JAVAEE、Python語言、Python資料分析等，有基礎的可以看我的spark技術框架、線性迴歸邏輯迴歸等人工智慧機器學習演算法。下面我列舉大資料和人工智慧的應用場景：

一、大資料和人工智慧結合體現在“大資料營銷”的應用場景

1、通過人工智慧的機器學習演算法進行使用者行為分析，比如計算某種商品被購買多少次、被關注多少次、被瀏覽多少次，通過大資料分析能分析某個商品的熱度情況，通過人工智慧機器學習作預測：哪些使用者是重點客戶，哪些使用者是關懷客戶，哪些使用者是風險客戶

2、基於大資料基礎上，通過人工智慧機器學習演算法對客戶的地域分佈進行聚類分析

3、通過大資料分析客戶的消費能力

等等

二、大資料和人工智慧結合體現在“智慧城市、智慧交通”應用場景

1、基於大資料基礎上分析智慧民生

2、基於大資料基礎上，通過人工智慧演算法分析最佳出行路線，對兒童出行進行地圖的實時追蹤

3、基於大資料基礎上分析全球智慧產業園的分佈情況

等等

三、大資料和人工智慧的結合體現在“金融大資料風險分析”的應用場景

1、基於大資料，通過人工智慧演算法東西哪些金融使用者是風險使用者

2、基於大資料，通過人工智慧演算法分析哪些金融企業是風險企業

3、通過大資料人工智慧輿情分析某個金融企業是“套路貸”等

4、通過大資料分析企業的資金鍊情況

5、通過大資料和人工智慧進行智慧客服、智慧翻譯等