大数据未来的发展趋势有以下几个方面:大数据推动物联网的发展。物联网就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,即物物相息,以实现智能化识别和管理。物联网产生大数据,大数据助力物联网。
年,大数据产业发展迎来“黄金期”,产业集聚将进一步特色化发展,大数据融合应用进程加速,为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。
大数据产业主要涉及数据生成、存储、处理分析、应用四个环节,具体来看,包含硬件设备、处理分析环节、综合处理、语音识别、视频识别、商业智能软件、数据中心建设与维护、IT咨询、方案实施、信息安全等领域。
年是我国大数据产业快速发展的一年,随着信息技术和人类生产生活交汇融合,互联网快速普及,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
大数据产业企业代表性投资事件 2017年以来,大数据产业企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、通过对子公司增资的方式投资大数据生产基地项目。
目前,我国的大数据产业尚处于初级建设阶段,从市场结构来分,大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。
根据数据显示,2020年中国大数据产业规模达6388亿元,同比增长16%,预计未来三年保持15%以上的年均增速,到2023年产业规模超过10000亿元。
近年来,全球正大步迈向大数据新时代,数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下,行业大数据得以高速发展,应用于各个领域,根据IDC发布的有关数据预测,2025年市场规模将达到19508亿元的高点。
1、现在的生活离不开大数据,推荐学大数据分析师,发展前景很好。现在的时代就是大数据时代,需要大数据来发挥作用,大数据的分析应用,可以为一个公司、一个企业、一个地区的未来发展规划起到一针见血的作用。
2、大数据的就业前景目前来看是不错的,随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大,大数据领域从业人员薪资水平将持续增长,人才供不应求。
3、近年来,伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入,大数据分析市场取得了良好发展,呈现出高速发展态势。
4、数据分析师的就业前景是广阔的。人才缺口大,IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。
5、年,全球大数据行业中,新进入者有三家,均为中国企业,可见中国大数据行业的成长空间巨大。新华三与支付宝的专利申请量逐年增加,2020年分别达到224项和194项;平安人寿的大数据专利申请量波动变化,2020年为162项。
1、从行业分布来看,2021年16565处于健康发展阶段及以上阶段的优质大数据企业中,所处行业分布排名前三的领域分别为信息传输、软件和信息技术服务业、科学研究和技术服务业、租赁和商务服务业,企业数量分别为7225家、6441家和776家。
2、根据数据显示,2020年中国大数据产业规模达6388亿元,同比增长16%,预计未来三年保持15%以上的年均增速,到2023年产业规模超过10000亿元。
3、可以预测未来3-5年,大数据人才缺口将继续扩大至200W以上。因此,大数据就业前景将极为广阔。(3)行业高薪 大数据的薪酬高于一般的开发工程师。而且,如果学好大数据技术,将有更多的机会进入大厂。
4、数据规模高速增加,现有技能系统难以满意大数据使用的需求,大数据理论与技能远未成熟,未来信息技能系统将需求颠覆式创新和变革。
5、未来,我国或将更加重视大数据安全问题,积极构建大数据安全综合防御体系、强化大数据平台安全保护、完善数据安全技术体系、加强隐私保护核心技术产业化投入,避免类似于此次滴滴事件再次发生。
6、近年来,我国大数据产业迎来新的发展机遇期,产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显,面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。
大数据的未来发展趋势主要有以下几点:趋势一:数据资源化何为资源化,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。
数据分析成为大数据技术的核心 数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置,随着时代的发展,数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。
流媒体分析突破之年 组织处理新数据越快,业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说,这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的,但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进,这种情况会发生变化。
我国目前大数据领域的企业超3000余家,而超70%的大数据企业为10人至100人规模的小型企业,中小企业在产业蓬勃发展过程中发挥着重要作用。
大数据发展趋势:数据分析成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息。广泛采用实时性的数据处理方式。