大數據分析的現狀

① 2021年我國大數據行業發展現狀如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

② 數據分析行業現狀是什麼樣的

大數據時代的到來，簡單的說是海量數據同完美計算能力結合的結果。確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。大數據時代開啟人類社會利用數據價值的另一個時代。

一些數據的記錄是以模擬形式存在，或者以數據形式存在，但是存貯在本地，不是公開數據資源，沒有開放給互聯網用戶，例如音樂、照片、視頻、監控錄像等影音資料。現在這些數據不但數據量巨大，並且共享到了互聯網上，面對所有互聯網用戶，其數量之大是前所未有。

進入了社交網路的年代後，互聯網行為主要由用戶參與創造，大量的互聯網用戶創造出海量的社交行為數據，這些數據是過去未曾出現的。其揭示了人們行為特點和生活習慣。

電商戶崛起產來了大量網上交易數據，包含支付數據，查詢行為，物流運輸、購買喜好，點擊順序，評價行為等，其是信息流和資金流數據。

傳統的互聯網入口轉向搜索引擎之後，用戶的搜索行為和提問行為聚集了海量數據。單位存儲價格的下降也為存儲這些數據提供了經濟上的可能。

③ 大數據行業現狀及前景

當前，我國正在加速從數據大國向著數據強國邁進。國際數據公司IDC和數據存儲公司希捷的一份報告顯示，到2025年，隨著中國物聯網等新技術的持續推進，其產生的數據將超過美國。我國產生的數據量將從2019年的約9.4ZB增至2025年的48.6ZB，數據交易迎來戰略機遇期。1zettabyte大約是1萬億gigabyte，這是當今常用的測量方法。與此同時，美國2019年的數據量約為8.6ZB。到2025年，這個數字預計將達到30.6ZB。

——以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

④ 數據分析發展現狀如何

縱觀當今的大數據分析盛況，以及數據分析師的火熱程度，我們就可輕易發現數據分析師發展前景是求賢若渴、更是門庭若市的。

人類的生活、工作和思維方式正因席捲而來的大數據信息風暴而發生前所未有的變革，這就意味著一場全新的、重大的商業變革、思維變革和管理變革正在悄然進行。在大數據時代，數據已成為重要的生產要素，滲透到各行各業。

在推進大數據應用的過程中，企業主要面臨以下三方面的困難，一是認識上的不足，很多人並不知道大數據是什麼，因此也就無法知道如何正確地使用大數據工具;二是投入上的不足，大數據的應用可能需要相當大的投入，一般的企業可能很難承受;三是大數據人才的匱乏將制約大數據應用的發展。

大數據相關人才的欠缺將會成為影響大數據市場發展的一個重要因素。據Gartner預測，到2015年，全球將新增440萬個與大數據相關的工作崗位，且會有25%的組織設立首席數據官職位。大數據的相關職位需要的是復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。未來，大數據將會出現約100萬的人才缺口，需要社會、高校和企業共同努力去培養和挖掘。

⑤ 數據分析技術發展現狀如何

雖然近兩年來“大數據”的概念越來越多的被媒體以及行業提及，但“大數據分析”在國內的發展卻仍處於初期階段。數據分析是數據處理流程的核心，因為數據中所蘊藏的價值就產生於分析的過程。

所謂“大數據分析”，其和以往數據分析的最重要的差別在於數據量急劇增長。由於數據量的增長，使得對於數據的存儲、查詢以及分析的要求迅速提高。從實際操作的角度看，“大數據分析”需要通過對原始數據進行分析來探究一種模式，尋找導致現實情況的根源因素，通過建立模型與預測來進行優化，以實現社會運行中各個領域的持續改善與創新。

從行業實踐的角度看，只有少數幾個行業的部分企業，能夠對大數據進行基本分析和運用，並在業務決策中以數據分析結果為依據。這些行業主要集中在銀行與保險，電信與電商等領域。以銀行業為例，目前大型國有銀行在其主營業務中均引入了數據分析，但深度尚可，廣度不夠，尚未擴充到運營管理的所有領域;而中小銀行在數據分析方面的人員與能力建設尚處於起步階段。對於支撐起我國龐大國民生產總值的建築業、製造業以及貿易行業，其數據分析應用遠遠沒有進入規模化發展階段，這些行業在IT方向的開支主要集中在公司日常的流程化管理領域。

⑥ 大數據發展現狀怎樣

大數據復范疇已有很多成功的大數制據使用，但就其效果和深度而言，當時大數據使用尚處於初級階段，依據大數據剖析猜測未來、指導實踐的深層次使用將成為發展要點。當時，在大數據使用的實踐中，描述性、猜測性剖析使用多，決議計劃指導性等更深層次剖析使用偏少。
大數據管理系統遠未形成，特別是隱私維護、數據安全與數據同享使用功率之間尚存在明顯矛盾，成為限制大數據發展的重要短板，各界已經意識到構建大數據管理系統的重要意義。其間，隱私、安全與同享使用之間的矛盾問題尤為凸顯。一方面，數據同享敞開的需求非常火急;另一方面，數據的無序流通與同享，又或許導致隱私維護和數據安全方面的嚴重風險，必須對其加以標准和限制。

數據規模高速增加，現有技能系統難以滿意大數據使用的需求，大數據理論與技能遠未成熟，未來信息技能系統將需求顛覆式創新和變革。近年來，大數據獲取、存儲、管理、處理、剖析等相關的技能已有顯著發展，可是大數據技能系統尚不完善，大數據基礎理論的研究仍處於萌芽期。

⑦ 大數據的產生與發展現狀研究

摘 要：大數據的產生給未來信息技術帶來新的機遇與挑戰。大數據對數據處理的有效性、實時性提出了更高要求，需要根據大數據的特點對當前數據處理技術實施變革，從而形成更有益於大數據採集、存儲、處理、管理、分析、共享的新興技術。本文從大數據的產生與發展、特徵、主要應用以及大數據所帶來的挑戰等方面進行闡述與分析。

關鍵詞 ：大數據 物聯網 信息處理 海量計算

一、大數據的產生與發展現狀

隨著物聯網、雲計算等信息技術的飛速發展，大數據技術(Big Data)也越發進入人們的視線。大數據是用傳統方法或工具很難處理或分析的數據信息。目前，人們對大數據的理解還不夠全面和深入，關於大數據的含義也沒有一個統一的定義。亞馬遜大數據科學家John Rauser認為：大數據是超過任何一台計算機處理能力的龐大數據量。Informatica 的中國區首席顧問但彬指出：大數據是海量數據與復雜類型的數據的結合。而維基網路則把大數據定義成諸多大而復雜的、難以用當前資料庫處理的數據集合。

大數據研究受到國內外學術界和工業界的廣泛關注，已成為當今信息時代全世界討論的熱點。2008年，Nature雜志就推出大數據專刊，計算社區聯盟也在同一年發表了報告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，報告闡述了解決大數據問題所需的關鍵技術以及所面臨的挑戰。美國奧x政府於2012年3月在白宮網站發布了《大數據研究和發展倡議》，提出了通過收集、處理海量、復雜的數據信息，從而提升能力，加快科學和工程領域的創新步伐，轉變學習教育模式，強化美國本土的安全」。2011年1月，微軟公司同惠普公司合作開發了一系列能夠提升生產力，同時提高決策速度的設備。此外，歐盟委員會也提出駕駁大數據浪潮的戰略思路，日本發布的《面向 2020 的 ICT綜合戰略》也提出需要構造大量豐富的數據基礎。

近年來，我國也積極開展對大數據的研究。2011年10月，工信部確認京滬深杭等 5 城市為「雲計算中心」試點城市。2012年6月，中國計算機學會青年計算機科技論壇也舉辦了「大數據時代，智謀未來」學術報告研討會。大數據及其科學研究方法涉及應用領域很廣，並將與國計民生密切相關的科學決策、金融工程以及知識經濟領域緊緊接合。

二、大數據的特點

目前，企業界和學術界都一致認為，大數據具有4個「V」特徵，即：容量(Volume)、種類(Variety)、速度(Velocity)和至關重要的`價值(Value)。

(1) 容量(Volume)巨大。海量的數據集從TB 級別提升到PB 級別。

(2) 種類(Variety)繁多。大數據數據源有多種，數據格式和種類不同於以前所規定的結構化數據范疇。

(3)價值(Value)密度低。如視頻的例子，在不間斷連續監控的過程中，可能有意義的數據僅有一兩秒。

(4)速度(Velocity)快。包含大量實時、在線數據處理分析的需求1秒鍾定律。

三、大數據應用的領域

大數據產業的發展將推動全球經濟由粗放型向集約型轉變，這將對提升企業整體競爭力和政府監管能力具有意義深遠的影響。

商業作為大數據的重要應用領域。沃爾瑪公司通過對消費者購物行為等一系列非結構化數據的分析，了解不同顧客的購物習慣，公司從所銷售的數據進行分析，從而選出適合在一起搭配出售的商品;淘寶也針對買家開設了大數據平台，為客戶量身打造了一整套完善的網購體驗產品。

大數據在金融業也起到了至關重要的作用。美國Equifax公司利用大數據技術，通過對其的資料庫中與財務有關的記錄海量信息進行索引處理和交叉分享，從而得到客戶的個人信用等級，以推斷出客戶的支付需求與能力。

隨著大數據在醫療與生命科學研究過程中的廣泛應用和不斷擴展。2010年，中國公布的《十二五規劃》指出：要重點建設國家級、省級和地市級三級醫療衛生信息平台，建設電子病歷和電子檔案兩個最為基礎的資料庫。各級醫院也將在醫療信息倉庫、數據中心等領域加大投入，醫療數據信息的存儲將愈加被關注，醫療信息中心的關注焦點也將由傳統的計算領域轉為存儲領域。

除此之外，大數據在製造業領域也有著廣闊的應用。製造業企業積累了廣泛的數據信息，在開展對業務數據進行技術管理的同時，企業需要通過大數據處理技術來幫助決策者從資料庫儲存的海量信息中找到有價值的信息，並且對其進行分析處理，從而增強決策的正確性、規避風險。

四、大數據所面臨的挑戰

大數據技術使人們能夠更好地利用之前不能使用的各個數據類型，找出被忽略的信息，促進企業組織更加高效、智能。但隨著對大數據研究的不斷深入，人們也更加意識到當大數據技術向人們敞開「方便之門」的同時，也帶來了眾多的挑戰：

(1)大數據需要更為專業化的管理技術人才。

(2) 大數據的合理利用需要解決容量大、類別多和時效性高的數據處理問題。

(3)大數據的利用對信息安全提出了更高要求。

(4)大數據的集成與管理問題。

這些挑戰已成為關繫到未來大數據發展的重要因素，同時也成為未來引領大數據發展的推動力。

五、結束語

大數據已經逐步滲透到人們工作生活的諸多領域中，對於大數據的研究也在不斷的深化。本文針對大數據的產生與發展、特徵、主要應用以及大數據所帶來的挑戰等方面進行闡述與分析。大數據的發展還處於初級階段，還有更為廣闊的空間需要人們不斷開拓，如何合理地利用大數據、更加高效地處理大數據來為人們服務仍需要廣大研究者不斷地研究和探索。

參考文獻：

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⑧ 大數據分析師前景及現狀

數據分析師是數據師Datician['detɪʃən]的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。人才缺口大。入門相對簡單。數據分析不需要很強的理工科背景，反而那些有市場銷售、金融、財務或零售業背景的人士，分析思路更加開闊。薪資待遇高。1~2年工作經驗的大數據分析崗位的平均月薪可達到13k左右的水平。崗位的薪酬和經驗正相關，越老越值錢。行業適應性強。幾乎所有的行業都會應用到數據，不僅在互聯IT行業就業。

⑨ 數據分析的發展前景怎麼樣

數據分析的發展前景挺不錯的。因為每個企業都需要數據分析師，特別是集中在保險、銀行、電子商務企業、零售業等行業，而且數據分析師也可以跨行發展，只要肯學習以及有潛力的話，發展方向也是有不同的。

數據分析師是針對數據指標的分析以及解讀，簡單來說就是診斷企業現階段的業務發展情況，是不是符合預期的目標，達到的成效。數據分析師的崗位要求有以下三個方面：

1、了解相關的業務。也就是對企業的業務以及數據分析業務的了解，只有宏觀方面的概念形成了，數據分析工作才能更加的得心應手。

2、掌握相關的數據分析工具。數據分析過程中要使用到的數據分析工具很多，掌握一到二種的數據分析工具，也是數據分析師的必備技能之一。

3、良好的溝通技能。因為數據分析師的工作不是說一個人就可以獨立完成的，每個公司的需求不同，要求也不盡相同，數據分析師需要和各個部門、各個層面的員工做好溝通。

關於更多數據分析發展前景的相關問題，建議到CDA數據分析認證中心了解一下。CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

⑩ 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。