前景 | 大数据就业前景如何？大数据时代，马云这样说...

几年前，马云曾经不止一次在各种公共场合表示“大数据时代”对人类未来生活的颠覆和冲击。现实中，各大高校对于大数据的重视程度也落实到了实际行动中。根据教育部的数据，35所高校在中国开设了大数据专业。也就是说，高考报考可以直接汇报专业的主要数据。根据2017年企业对大数据相关岗位的需求数据可以得知；2018年全国大数据人才的数量仅为46万，未来5年大数据人才的差距将达到150万。有人说，马云说过的大数据鼎峰时代来的比预想的还要快！那么对于企业和IT工作者来说，大数据的前景到底如何？下面请看小编一一道来！

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对企业——颠覆众多行业的大数据技术

 

与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。比如阿里巴巴的电子商务交易平台能在双 11 屡屡突破之前的战绩，主要归功于融合了云计算和大数据的“飞天平台”。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。

 

 

针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：

第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;

第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

 

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对发展——大数据未来发展十大趋势

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开放源码。Apache Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近一半以上企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率也会逐年增长。

 

 

专家表示，今后许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。

 

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内存技术。很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。

 

 

而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年也在不断增长。

 

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机器学习。随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。

 

 

当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。

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预测分析。预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。

 

 

有调查显示，许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能，这一数字在未来几年可能会出现激增。

 

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智能APP。企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序。这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为，为用户提供个性化的服务。

 

 

推荐引擎就是一个大家非常熟悉的例子。

 

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智能安保。许多企业也将大数据分析纳入安全战略。企业的安全日志数据提供了以往未遂的网络攻击信息，企业可以利用这些数据来预测并防止未来可能发生的攻击，以减少攻击造成的损失。

 

 

一些公司正将其安全信息和事件管理软件(SIEM)与大数据平台(如Hadoop)结合起来。还有一些公司选择向能够提供大数据分析能力产品的公司求助。

 

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物联网。物联网也可能对大数据产生相当大的影响。随着这些新设备和应用程序上线，许多公司需要新的技术和系统，才能够处理和感知来自物联网的大量数据。

 

 

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边缘计算。边缘计算是一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术。在边缘计算中，大数据分析非常接近物联网设备和传感器，而不是数据中心或云。对于企业来说，这种方式的优点显而易见。因为在网络上流动的数据较少，可以提高网络性能并节省云计算成本。

 

 

它还允许公司删除过期的和无价值的物联网数据，从而降低存储和基础架构成本。边缘计算还可以加快分析过程，使决策者能够更快地洞察情况并采取行动。

 

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高薪职业。由于人才缺口过大，有数据预测，到2017年数据科学家的平均薪资将增长6.5%，年薪也会有大幅度提升，同样，明年大数据工程师等岗位也会比传统IT岗位多出一些。

 

 

这对于IT工作者来说，大数据的发展意味着，企业对于大数据技能人才的高需求，也是IT工作者的新机遇。

 

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自助服务。由于聘请高级专家的成本过高，许多公司开始转向数据分析工具。未来几年，一些企业都将投资终端用户自助服务。

 

 

一些大数据供应商已经推出了具有“自助服务”能力的大数据分析工具，专家预计这种趋势将持续到2017年及以后。 数据分析过程中，信息技术的参与将越来越少，大数据分析将越来越多地融入到所有部门工作人员的工作方式之中。