近幾年來，大資料這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等網際網路公司的戰略規劃中，同時也在中國國務院和其他國家的政府報告中多次提及，大資料無疑成為當今網際網路世界中的新寵兒。

本文從4個方向讓大家充分了解大資料，望對大家的大資料從業有一定的幫助：

大資料就業前景

據職業社交平臺LinkedIn釋出的《2016年中國網際網路最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和資料分析是當下中國網際網路行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而資料分析人才最為稀缺。領英報告表明，資料分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。資料分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。根據中國商業聯合會資料分析專業委員會統計，未來中國基礎性資料分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才。

大資料就業方向

大資料領域有三個大的技術方向，這些不同的技術方向，對應企業的哪些招聘崗位？

Hadoop大資料開發方向市場需求旺盛，是大資料培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。對應崗位有大資料開發工程師、爬蟲工程師、資料分析師等；

資料探勘、資料分析&機器學習方向學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位有資料科學家、資料探勘工程師、機器學習工程師等；

大資料運維&雲計算方向市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科。對應崗位有大資料運維工程師等。

精通任何方向之一者，均會前途無量。三個方向中，大資料開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到1.2W以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大資料處理的公司基本上都是大公司，所以學習大資料專業也是進大公司的捷徑。

大資料就業薪資

對於基礎人才-資料分析師，北京資料分析平均工資： 10630/月，取自15526份樣本，較2016年，增長9.4%。

對於大資料開發工程師，北京大資料開發平均工資：30230/月。

對於Hadoop開發工程師，北京hadoop平均工資：20130/月，取自1734份樣本。

對於資料探勘工程師，北京資料探勘平均工資： 21740/月，取自3449份樣本，較2016年，增長20.3%；

對於演算法工程師，北京演算法工程師平均工資：22640/月，取自10176份樣本。

大資料職業發展

最後一個問題，到底哪些公司需求大資料人才？

事實上，大到世界500強，BAT這樣的公司，小到創業公司，他們都需求資料人才。目前，大資料人才數量較少，因此大多數公司的資料部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為資料分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大資料戰略的網際網路公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席資料官。這個職位的大部分人會往研究方向發展，成為重要資料戰略人才。另一方面，大資料工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高階管理層。

馬雲說"我們已從IT時代進入了DT時代，未來我們的汽車、電燈泡、電視機、電冰箱等將全部裝上作業系統，並進行資料整合，資料將會讓機器更"聰明"。DT時代，資料將成為主要的能源，離開了資料，任何組織的創新都基本上是空殼。總之，資料，是未來的一切。北郵線上的大資料課程注重底層的學習，在學習hadoop之前，要透過一個專案學習hadoop的底層知識點，同時還注重上層應用。既有基於電信的zebra專案，也有基於電商的大資料分析專案讓學生們透過大資料階段的學習，能夠快速在公司上手開發。（搬運自百度）

大資料有前途嗎？不如我們來說說目前大資料能夠應用的科技領域吧！從側面更快的認識並且瞭解大資料，瞭解大資料與我們密切聯絡的日常生活之間的關係，這也很好的解決了大資料有沒有前途的問題。

大資料可用在電視媒體領域。對體育愛好者來說，追蹤所有電視播放最新的運動賽事幾乎是一件不可能的事情，目前市面上已經開發出了可追蹤所有運動賽事的運動程式，可以根據球迷之前瀏覽的體育資料、體育標籤、留言資訊等資料分析，推送最新的體育資訊以及體育影片。

大資料可用於公共交通領域。生活中常用的地圖導航軟體，透過收集整合分析處理一系列同一時間段的地理位置、行車時速、車輛數量等資訊，及時預測每一條路段的車流量，透過大資料引導駕駛人員在該通道上的行駛情況，保證交通順暢，緩解交通擁堵。

大資料可用於零售行業領域。零售企業可以透過監控客戶在店內走動情況以及與商品互動的資料，將這些資料與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些產品、如何擺放貨物以及何時調整售價上給出意見，滿足顧客的消費心理的同時擴大產品的銷量。

大資料可用於電子商務領域。我們在購物網站上消費一次，其實就相當於更新了一次消費的購物需求。詳細的購物資訊品牌、商標、尺碼、型別等等資料資訊上傳至伺服器，使用同一個賬號登入時，類似品牌的互補產品就及時推送到手機螢幕上，方便滿足購物需求，還能擴大產品銷量。

關於大資料能夠應用的領域還有很多，未來人工智慧科技的發展，離不開大資料技術的應用。前三年“資料科學與大資料技術”專業開設的爆炸式增長，資料中國“百校工程”產教融合專案的落地實施，足以表明國家發展大資料戰略上大資料人才培養的信心與方向，大資料順應了目前科技時代發展的潮流，未來將會成為不可忽視的科學技術生產力。

從行業來說，應該是有前途的，大資料雖然喊幾年了，但是目前依然是行業早期，行業還相對粗放。

大資料對於技術的貢獻主要在於人工智慧，人工智慧就是靠資料積累起來的，簡單來說就好比高三的複習，採用的是題海戰術。比如，做一個面部識別產品，那就要要用無數張人的面龐去給機器學習，機器記住的越多，人工智慧效果越真實。

生活中個人能用到大資料的地方非常少，但被大資料支配那可以說是非常常見了。比如搜尋引擎，你經常在一個IP上搜索什麼東西，那可能你在搜尋別的內容時也會給你推出與你長搜尋的關鍵詞相關的內容。

沒有大資料，機器，網路對你個人的瞭解是空白的，在廣告投放以及對淘寶、京東這種電商平臺來說幾乎是致命的，他不瞭解使用者，就不知道給使用者推送什麼，不知道給使用者推薦什麼生意就沒法做了。

大資料，一個商業和科技產品上不可或缺的物種，它的前途自然是光明的。

有前途的永遠不是行業，而是人。即使是在那些公認為最有前途的行業裡，也同樣有沒前途的人；而即使是在那些馬上就要被淘汰了的行業中，也同樣有人前途遠大。

至於作為行業本身的大資料，已經成了我們生活的基礎設施。基礎設施當然是有前途的，因為其他行業需要建立在它的基礎上才能更好地發展。

為什麼大資料行業有前途？因為它可以將過去模糊的東西變得清晰，把面向模糊的群體轉為面向精確地個人。

大資料的出現，讓傳統上不明確的活動可以變得更清晰。人的行為是很模糊的，傳統上人們沒有足夠的能力去追蹤每一個人的行為，進而分析出他的偏好、需求，以及預測他未來的行為。

而大資料改變了這一點。透過收集人們在網際網路（透過網站）、在真實世界中的行為（透過手機），理論上可以將一個人的行為精確化，甚至可以預知這個人將來的某些行為。

這就為商業活動和社會治理帶來了非常大的想象空間。它意味著可以以更低的成本獲取更多的使用者，可以在使用者還沒有意識到的時候就幫助使用者作出決策，可以精確分析使用者的特點並且投其所好。

這是隻有在這個時代才能出現的機會，而且必將成為生活的常態。所以大資料這個行業的前途，是不可限量的。

面對龐大的資料，從前的我們可能會眼花繚亂，不知如何下手處理，因此不能瞭解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大資料時代的來臨，一切資料的本質將在我們面前暴露，一覽無餘的展現在我們面前。

那大資料到底是什麼，聽起來很牛，實際上真的這麼牛嗎？

大資料是把資料量規模巨大到無法透過人腦解決的資料，需要搜尋、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。

大資料這個名詞或許平常人不能清楚理解它在我們的生活中的功能。但它確實已經滲透到我們的生活中，暗暗的掌握了我們的個人資訊。因為大資料的目標是對每個消費者有清楚的認知和跟蹤。你的年齡、身高、家庭背景、學歷、收入水平、信用水平等等這些客觀的資訊在大資料的資料庫中可以輕而易舉了解到。不僅僅侷限於這些，就連你現在所在位置、喜歡的事物，最近的狀況都能夠收集分析出來。不知道大家有沒有發現，你正在看的影片網站、正刷的APP，所有這些介面上呈現資訊，都是根據你的喜好提供的。這也是大資料為何如此之牛。

大資料不僅僅為個人生活提供便利，還在各個行業，包括製造業、金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經留下了大資料的痕跡。

比如華為大資料平臺根據行業客戶需求進行最佳化的解決方案，進行商品推薦和針對性廣告投放。市場調查、戰略規劃、內部管理等等方面都需要大資料資訊處理技術的支援，資訊的蒐集和資訊處理的等能力是大資料尤為擅長的功能，是一個企業獲得競爭優勢最重要的資源之一

大資料如此膨脹也是有它的理由的，我們已經進入大資料時代，無法脫離它。

大家好，我是財哥，希望我能為大家帶來財富，祝朋友們在2019年能抓到一些主題投資的大行情。今天大石財經開始繼續研發關於科技引領中國未來經濟成長的大資料方面的文章，這幾天市場熱點輪動比較快，遊資在部分科技股上有一定的炒作。今天的行情基本上是在絕望中崛起，已經在集合競價中打掉去年的2449的所謂底部。我觀察到資金量在金融股有集中投入的異動，機構火速入場。今天我繼續研發大資料領域的細分龍頭----金證股份，在金融通道方面有獨特的資料採集優勢。朋友們如果有什麼不同意見，希望踴躍提出來一起討論。

今天推出在金融資訊化領域有著新產業新技術發展平臺， 也是被低估的純正資訊化標的-------金證股份。

深圳市金證科技股份有限公司(以下簡稱“金證”)成立於1998年,2003年在上海證券交易所上市(股票程式碼:600446)。經過20多年的發展,金證從一家金融軟體企業發展成為集團化的金融科技企業。金證致力打造中國金融軟體民族品牌,併入選工信部中國軟體自主品牌20強,為中國證券軟體百分之百中國產化、提升民族軟體價值做出重要貢獻。金證業務廣泛覆蓋證券基金、銀行、期貨、保險、信託、綜合金融、監管機構等領域;同時,以軟體技術為優勢,帶動智慧城市、IT運維等業務迅速發展。金證在穩固傳統業務的同時,在行業首次提出“平臺化發展”戰略--橫向“再造金證”、縱向升級商業模式。橫向方面,金證財富、金微藍、融匯通金、麗海弘金、金智維、睿服科技、金證前海、人谷科技、聯龍博通、星網信通等平臺子公司相繼成立,“再造金證”基本完成。縱向方面,透過技術與業務創新,繼續深耕第一代“軟體技術服務”商業模式;同時大力開展租賃、雲服務、互連業務、流量收費等創新服務平臺,實現第二代“金融科技”商業模式;以及基於網際網路和移動網際網路,主動參與雲計算、大資料、人工智慧、物聯網等新興技術領域的探索研究,積極拓展金融資產管理、私募、理財產品銷售、投顧服務、支付服務等業態,形成第三代“科技金融”商業模式。

證券IT服務加大投入，夯實主業發展

證券IT 平穩發展，其他IT 業務推進順利。證券IT 業務，上半年平穩推進，在創新業務上有所突破，比如打造“基於登記和簿記的清算平臺”，實現全業務、多批次清算；應用Spark、Hadoop 等創新技術大幅提升清算效能等。資管IT 業務，推出創新型產品 “統一登記平臺”、 “綜合資金服務平臺”等系統，新增中國銀行、申萬宏源證券等多個金融機構專案案例；在行業拓展上新增外貿信託、平安人壽等多個信託、保險等資管行業大型專案案例。綜合金融IT 業務，新增江西聯合登記結算有限公司、北京金馬甲產權網路交易有限公司2 家客戶。科技金融IT 業務，公司的iWeLan 平臺引入了平安銀行、紅塔基金、安信基金等合作機構。

非公開發行專案過會，加快推動“迴歸金融IT”戰略。此次非公開發行擬募集資金10.8 億元，其中金融業新架構業務1.38 億元、網際網路金融資料中心5.29 億元、證券業務私有云2.73 億元、資管業務私有云1.40 億元。非公開發行專案主要致力於公司金融IT 業務發展，強化公司技術與產品創新，加速推動公司“迴歸金融IT”戰略。

業務模式轉變順利，成長空間逐步開啟。公司業務模式從“軟體+服務”的1.0 模式，往“雲平臺+流量收費”2.0 模式轉變，並進一步往提供眾籌、P2P、移動支付、投資顧問、理財產品銷售等“金融產品及服務+雲平臺+流量收費”的3.0 模式延伸。業務模式轉變不僅改變公司商業模式，而且拓展業務成長空間。

引入戰略投資者，加速資產管理服務，林芝騰訊科技有限公司（以下簡稱“騰訊科技”）、華弘投資分別以現金8400 萬元、7350 萬向公司控股子公司金證財富增資，騰訊科技成為其戰略投資者。增資完成後，金證財富的註冊資本增至3823 萬元，金證股份、金萬融、騰訊科技及華弘投資分別持有其51%、34%、8%、7%。

增資擴股引入戰略投資者，助推Fintech 在資管行業落地。公司整合基金業務和信託業務，成立了金證財富，公司持股60%。金證財富是公司發力“大資產管理”IT 市場的載體，包括財富管理、大宗商品、投顧業務三大板塊。主要為基金、信託、券商資管、第三方理財及第三方支付在內的大資管行業客戶提供軟體開發與系統整合服務。此次騰訊及華弘投資入股，為金證財富補充了合計1.58 億元資金。同時，騰訊作為戰略投資者，未來將為金證財富提供大資料、雲計算、區塊鏈等技術支援，推動公司Fintech 在資管行業的落地。騰訊金融雲或將助力“金證網際網路金融”戰略的落地。去年，金證證券業務綜合服務平臺（FS1.0）全面落地，該平臺具有開放性、松耦合、元件化的特點，為券商的業務快速擴充提供平臺支援。今年上半年，公司完成了券商關於深圳登記結算系統最佳化二期最佳化工作。公司產品從原來基於交易結算開始拓展到運營運維和管理。此外，公司的 iWeLan 平臺引入了包括平安銀行、紅塔基金在內的多家機構，豐富了 iWeLan 平臺的金融服務生態。同時，公司還推出了適當性管理中臺系統、i 微服平臺等，公司金融IT 服務能力大幅提升。騰訊在大資料、雲計算方面的深厚積累，或將有助於公司“網際網路金融”戰略目標的實現。

公司在資管網際網路金融領域，繼續保持對資管主要網際網路渠道的IT支援力度。在“資管新規”等監管政策相繼出臺的行業背景下，公司一方面積極開拓銀行資管等全新市場領域，另一方面積極配合資管機構落實監管政策變化帶來的IT適應性改造需求，完成CRS及中登標準化介面改造等主要業務的IT改造工作。公司完成了自主智慧財產權的JROS技術平臺的重大升級，該技術平臺定位於專門面向資產管理金融業務系統開發，能夠進一步提升公司產品開發與維護效率，公司推出了具有重要市場意義的估值核算系統、投資決策管理系統等全新產品系列。公司加大對資料應用產品潛在客戶的挖掘，滿足運維管理由“業務基礎”向“服務”轉型

公司在加大金融監管、資料應用領域的市場銷售力度的同時對資料應用產品的潛在客戶進行深度挖掘。資料應用領域新增金控集團客戶1家，新增CISP報送系統客戶6家，新增股票質押報送系統客戶29家。公司目前簽約金融行業客戶超過100家，簽約證券公司將近70家，市場佔有率處於領先地位。日前聯合海通證券承接了上交所證券資訊科技研究發展中心的面向證券行業的智慧運維模型及落地機制研究課題。公司率先在金融行業推出了新一代KC-3M大運維管理平臺。KC-3M平臺以CMDB為基礎，發展集中監控、服務流程管理、自動化運維三大產品線，可以滿足金融機構對運維服務管理由“業務基礎”向“服務”轉型的發展需要。

大資料的運用工作與淺度AI，必將是未來五年最有前途的工作！

基於這個崗位，需要資料科學家、商業分析專家，以及懂得IT。

並學會基於資料運用為目的的方案的編寫，協助執行，結果驗收。

可以說，這個趨勢會影響全行業！零售、教育、醫療、物流、供應鏈等 ​。

所以大資料是非常有前途的，而且影響是深遠的，從改善社會角度說，必將加速社會的進步。

當然也需要合理有效的利用、去使用它，造福大眾。

現在是個大資料時代。據預計，全球在2020年講產生440億TB的資料。這個數值是2015年的6倍。而2017年大資料產業規模在323億元左右，同比是50%的增長速度。到2020年，要達到800億的規模。所以說，大資料行業是增長快，產業規模大。

每天產生大量的大資料，相應的，就需要資料分析，資料統計和資料探勘和大資料運維，產生了大量的崗位需求。隨著以後5G應用，萬物互聯，會產生越來越多的資料，據中國商委會統計，中國基礎資料分析人才缺口達到一百五十萬之巨。應該說，這是很大的一個人才缺口。

從前程無憂職場薪資分析，大資料人才比一般的軟體開發人員平均薪資要高30%左右，並且在持續的增長。一個有2到3年經驗的Hodoop人才的薪水可能會達到30萬-50萬。這個差不多相當於BAT相同工作年限的工程師的薪資水準了。

所以，資料時代的到來，意味著大資料行業的職業前景越來越被看好。和這幾年火起來的AI一樣，會越來越被企業重視。

此問題你有什麼不同的見解呢？

這個不但要看行業的發展，還要看你自己的技術怎樣，前兩年大資料是非常火的，但是現在來說大資料人員非常多已經接近飽和，現在企業對大資料開發人員的要求也比較高，你不但要非常熟悉hadoop生態（HDFS，hive，hbase，spark等等），其次你的程式設計基礎也要非常好，要會liunx,java、Scala或者python，熟悉常用的框架，還有最重要的就是工作經驗，學歷等。

相對於北京地區來說，一個企業招聘1名大資料工程師就有上千份簡歷投遞，還要經過筆試和幾輪面試。這個就比較考驗你的基本功是否紮實，還有有沒有實際的專案經驗。總的來說，如果你正在從事IT行業可以根據自己的實際情況來定，如何不是還是一句老話，入行需謹慎。