大數據平台三年規劃

㈠ 金融科技發展規劃18個要點：主要涉及人工智慧、大數據、雲計算

今後三年中國金融 科技 的發展規劃正式揭開了神秘面紗，9月6日，央行官方正式發布了《 金融 科技 (FinTech)發展規劃(2019—2021年)》（下稱《規劃》）。

《規劃》開宗明義的指出，

持牌金融機構在依法合規前提下發展金融 科技

，有利於提升金融服務質量和效率，優化金融發展方式，築牢金融安全防線，進一 步增強金融核心競爭力。

《規劃》提出的目標是，到2021年 ，建立健全我國金融 科技 發展的「四梁八柱 」， 進一步增強金融業 科技 應用能力，實現金融與 科技 深度融合、協調發展，明顯增強人民群眾對數字化、網路化、智能化金融產品和服務的滿意度，使我國金融 科技 發展居於國際領先水平。

《規劃》提出的重點任務包括六個方面，即加強金融 科技 戰略部署、強化金融 科技 合理應用、賦能金融服務提質增效、增強金融風險技防能力、加大金融審慎監管力度、夯實金融 科技 基礎支撐。

以下為澎湃新聞梳理的《規劃》要點：

1.依法合規 探索 設立金融 科技 子公司等創新模式。

2.合理增加金融 科技 人員佔比。金融機構要在年報及其他正式渠道中真實、准確、完整地披露 科技 人員數量與佔比。

3.建立健全企業級大數據平台，進一步提升數據洞察能力和基於場景的數據挖掘能力，充分釋放大數據作為基礎性戰略資源的核心價值。

4.推動形成金融業數據融合應用新格局，助推全國一體化大數據中心體系建設。

5.強化金融與司法、社保、工商、稅務、海關、電力、電信等行業的數據資源融合應用。

6.引導金融機構 探索 與互聯網交易特徵相適應、與金融信息安全要求相匹配的雲計算解決方案。

7. 探索 相對成熟的 人工智慧 技術在資產管理、授信融資、客戶服務、精準營銷、身份識別、風險防控等領域的應用路徑和方法，構建全流程智能金融服務模式。

8.推動建立 人工智慧 金融應用法律法規、倫理規范和政策體系。

9.有計劃、分步驟地穩妥推動分布式資料庫產品先行先試，形成可借鑒、能推廣的典型案例和解決方案，為分布式資料庫在金融領域的全面應用探明路徑。

10.積極 探索 新興技術在優化金融交易可信環境方面的應用，穩妥推進分布式賬本等技術驗證試點和研發運用。

11.打造「看懂文字」、「聽懂語言」的智能金融產品與服務。

12.加強 人工智慧 、 移動互聯網、大數據、雲計算 等 科技 成果運用，加快完善小微企業、民營企業、科創企業等重點領域的信貸流程和信用評價模型，引導企業徵信機構利用替代數據評估企業信用狀況，降低運營管理成本。

13.研究制定條碼支付互聯互通技術標准，統一條碼支付編碼規則、構建條碼支付互聯互通技術體系，打通條碼支付服務壁壘，實現不同APP和商戶條碼標識互認互掃。

14.突破1:N人臉辨識支付應用性能瓶頸，由持牌金融機構構建以人臉特徵為路由標識的轉接清算模式，實現支付工具安全與便捷的統一。

15.動態監測分析網路流量和網路實體行為，繪制金融網路安全整體態勢圖，准確把握網路威脅的規律和趨勢，實現風險全局感知和預判預警，提升重大網路威脅、重大災害和突發事件的應對能力。

16.引導金融機構積極配合實施穿透式監管，通過系統介面准確上送經營數據，合理應用信息技術加強合規風險監測。

17.支持高校和科研院所研究建立金融 科技 相關學科體系，推動經濟金融、計算機科學、數理科學等多學科交叉融合。

18. 研究調整完善不適應金融 科技 發展要求的現行fa律fa規及政策規定，推動出台金融業新技術應用的相關fa律fa規，在條件成熟時將原有立法層次較低的部門規章等及時上升為法律法規。

㈡ 大數據背景下唯品會精準營銷存在的問題及解決方法

一、唯品會大數據平台規劃和現狀這是唯品會大數據平台一個中長期的規劃。目標很明確，我們希望從技術上能把整個大數據做成一個包含離線計算平台、流式計算平台、模型訓練平台、VRE、 DMP和多種應用的完整生態鏈，並且希望通過這個平台，讓我們公司的分析師、開發人員可以很簡易地運用起來。這是唯品會大數據平台的現狀，總體和上面的規劃圖類似，重點在於離線平台的搭建，目前離線計算平台也已經做得差不多了。我們現在有一套很完整的數據開發平台，可以讓公司的分析人員在不需要任何培訓的情況下，方便地利用這個系統去挖掘大數據中的各種知識，為業務服務。除此之外，我們也有很多產品，看到圖中數據產品一塊，有情報中心、比價、選品、數讀、魔方羅盤、儀表盤等。二、大數據中的資源管理大數據管理本身是一個很廣的概念，涵蓋了很多知識面。但資源管理是今年讓唯品會特別難受的一個點，很多工作人員經過長時間的不眠不休，才最終把它解決掉。所以今天我會把資源管理作為重點，單獨拿出來分享。這里的「數據平台使用申請」打了引號，我想說的是這個「平台使用申請」在初創公司或者建設數據平台的初期，一般是很難做到這么完善的。因為我們需要用戶提交很多要求，而且這些要求是明確的，包含了比如我需要什麼樣的資源，HDFS的存儲、資料庫、計算都需要多少，資源的數目是多少，要通過什麼方式去訪問。拿到這個申請以後，管理員會負責去分配同樣的資源，比如HDFS中分配多少資源給你使用，Hive也是，如果我想要這樣一個資源分配隊列，需要明確分配給你的最大/最小資源是多少。當然，這是一個理想的情況，現實卻很骨感。因為這個行業的發展非常快，相信很多做大數據的同學，很多時候你是被業務和領導推著向上的，所以這時你的思考可能不是很完善，你會發現，你的理想狀態是系統很強大、數據規范、流程規范、技術成熟、業務成熟，但現實呢？唯品會在半年前也是這種現狀：模型的變更非常迅速，線上的那些代碼實際上是我們的人員按小時為單位去做變更的。用戶的能力參差不齊。有很多的歷史包袱，唯品會的數據平台其實四年前就開始搭建了，其中有三年的歷史包袱。同時，有大量的技術包袱，而且平台非常不穩定，掌控力差，有各種各樣的瓶頸。整個大數據平台的分層也不是很明確。這是我們面臨的現實。那麼，這種情況下，維護人員或者像我們這樣的技術架構人員就會經常接到用戶各種各樣的投訴和問題。這里我列了一些用戶經常會抱怨的問題：這個任務昨天還好好的，為什麼今天跑不出來了？2-10倍的數據量，能撐得住嗎？怎麼幾千個任務都慢了？最近磁碟使用率急劇增加，誰在用？這個表好像不用了，我能刪除掉嗎？集群要擴容嗎？擴多少?當你在沒有足夠能力應付的情況下，面對這些問題，你是一籌莫展的。而由此也引申出今天的核心議題——資源管控。三、資源管控中的存儲資源和計算資源做運維、DBA，或者大數據管理人員，都需要了解一個核心，那就是資源管控。做資源管控，其實和分田到戶是同樣的道理。當把一塊田交給你，那你就在這塊田裡自己玩，不要到別人的田裡去摻和。通過資源管控，可以實現很多目的：從亂序到有序。申請和分配有據可查。規則公開透明。數據公開透明。有多少資源，干多少事。有合理的KPI和懲罰機制。ROI，資源傾斜給回報率高的項目。以Hadoop為例。Hadoop平台是大家都在用的一個技術框架，它有哪些資源呢？總的來說，有四個模塊：計算資源、存儲資源、許可權資源、業務資源。今天我會重點講右側的計算資源和存儲資源。為什麼存儲和計算需要關注？首先是NameNode。NameNode在Hadoop中相當於一個技術的管理節點，我們平台目前已經存儲2億的文件超過2億的blocks，現在NameNode的內存使用在100G左右。在這么大的一個集群規模情況下，會遇到很多問題。standby namenode updateCountForQuota緩慢影響主從一致性，進而影響切換（HDFS-6763）standby checkpoint緩慢導致增量blockreport匯報被skip, 影響主從一致性，進而影響切換（HDFS-7097）standby checkpoint GC導致transfer Fsimage超時失敗這里列了幾個問題點，都在社區被不少人提出來，我們也確實受到了影響。其中，最重要的是集群啟動時，規模越大，你的啟動時間可能越慢，除非你把這部分的代碼全部進行重構。舉個例子，可能我們的集群重啟需要30分鍾，因為需要每個block去上報。另外，第二個瓶頸就是資源管理，叫做ResourceManager，這也是Hadoop中的一個技術組件。唯品會現在的規模並行度是高峰期可以有一千個任務在跑，每天有將近40萬的任務提交到Hadoop集群里，基本24小時內時時刻刻都有人在運行。因為現在的電商，包括現在的大數據已經不是以前那種玩法，不是你晚上跑個批處理，事情就做完了。現在大家的要求是，你能不能5分鍾內跑出來，所以我的批處理在上面可能是5分鍾一個力度去提交的，所以這個集群對我們來說已經不是夜間作業的集群，而是24小時專機，永遠不能宕機的一個服務。https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-3547部分解決問題https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-518our patch for fairscheler這里也列了兩個問題，就不展開講了，關鍵是第二個，我們提交給社區的補丁。這些問題社區還沒有解決，我們這個補丁也還沒有打到任何社區的版本里去，但是如果當你的集群規模非常大，運行HDFS時肯定會遇到和我們同樣的問題——分配能力有瓶頸。目前我們通過這個補丁，分配能力提升到了近10-15倍。這其實很誇張，我們一直考慮的是，現在已經有幾百台節點了，那能不能變到幾千台？如果分配這個問題不解決，你的瓶頸永遠卡在那，即使再加機器，管理也會因為瓶頸上不去，無法提升到幾千台這樣的規模。前面講到了很多問題，怎麼解決呢？開源節流。分兩塊，一塊要提升各方面主機的性能，圖中列出來的，包括了NameNode RPC性能、yarn的container assign性能，以及加機器。另外一塊，就是要做各種優化管理。大家想，原先你就有幾百個用戶在用，當開放出去後，隨著大數據應用的發展，不斷有人去用，久而久之就會變成上萬個用戶在用。這時，你的存儲是否被有效地利用呢？是否都是有價值的數據放在上面呢？你的計算是否都是有效的計算呢？還有人在用這樣的一個任務嗎？管理數據化成果給大家看一下我們在這一塊的成果。理念很簡單，就是做一個閉環。把整個數據倉庫和Hadoop做成一個閉環，大家可以看到內圈，其實就是正常開發的一個數據倉庫，你會建立任務、執行、下線，這是一個循環。而外循環是從整個任務建立時就開始對它進行管理，當你任務申請好之後，你會分配到一個隊列，查看你的每一個日誌。存儲和計算會告訴你用了多少，同時還可以做一些智能的分析。在你的任務執行完之後，可以在系統裡面看到任務的整個生命周期運行情況。基本上我們就是把整個大數據分到項目，分到人，分到資料庫，分到幾個任務，所有的指標都可以可視化地讓你看到，也就是說，即使你只是簡單地在系統里提交了一個SQL，可實際上你得到的是一個可視化、數據化的成果。你可以知道，今天我提交了多少個SQL，佔用了多少資源，剩下多少文件，所有這些東西在系統里都可以看到。這樣數據分析師也能主動跟你講，今天慢了可能是因為提交的任務太多，今天提交的任務比上周多了一倍。你也能主動地在系統里找，為什麼多了一倍？什麼樣的任務最佔用資源？整個架構閉環大大降低基本架構技術人員的工作量。而當我們所有的數據都開放給數據分析師時，他們又能通過這些數據去做一些自己的分析，這也是一個閉環的形成。對很多公司來說，通過構建閉環，這一塊的工作效率將會得到很大的提升。接下來重點講兩塊資源的管理。一塊是存儲的資源，一塊是計算的資源。存儲資源管理一般情況下，大家在Hadoop中都是用Hive這個資料庫，它對應的是後端的一些一二三級目錄等資料庫和表的目錄。我們要怎樣獲取這些數據呢？從我們的角度來說，我們也是數據分析人員，我們要做的東西和其他的分析師其實是一樣的，只不過我們分析的對象是系統的性能數據。我們會想要獲取各種各樣的性能數據，同時，我們需要去計算這些性能數據，做多維度的各種計算，然後把它推出去給用戶看。存儲資源基本上就是通過這幾大塊來收集，左邊是獲取到的各種存儲的信息，文件、表、數據倉庫、ETL、Hadoop的日誌……第二步是把它轉化為Hive里計算的文件元數據信息、表元數據信息、調度任務元數據信息、路徑訪問信息，最後得到的產出通過各種維度的計算，可以得到：維度：包括分區、表、資料庫、任務、業務、人、目錄層級、時間等所有維度；指標：全量、增量、趨勢、平均文件大小、最大文件大小、最小文件大小、文件數目、佔比等；熱度：哪些表被頻繁訪問？哪些表3個月沒人訪問，是否可以下線了？安全：有沒有敏感信息被非法訪問。通過這一系列的存儲資源管理，可以把所有的關鍵信息收集起來。下面，講一下這些數據的使用，這也是我們公司目前正在踐行的：容量計費通過計費來控制資源，使存儲數據完整透明。消費預警，會提前知會用戶。空間管理自動配置生命周期管理規則；存儲格式，壓縮格式選擇（orc+gzip）；文件管理自動配置生命周期管理規則；小文件har歸檔。控制存儲的價值：一方面可以解決NN「單點」瓶頸，控制伺服器的數量，降低成本。如果沒有加以控制，很快你的規模就會變成幾百、幾千，逐漸失控。另一方面，規范數據生命周期管理，統計冷熱數據的使用，區別哪些數據是能刪的、哪些是能歸檔的、哪些是被頻繁使用的，都可以通過這個手段反饋給ETL生命周期管理。計算資源管理這是yarn的一個架構圖。大家都知道yarn是Hadoop的一個統一的調度管理。但yarn好像把所有資源管理的事情都搞定了，我們還需要管理什麼呢？實際上，還有很多沒有解決的問題。

㈢ 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據專業就業前景
1、大數據開發工程師，大數據開發主要是基於大數據服務平台，很多大中型業務應用包括企業級應用和各類網站。能夠進行構建大數據應用程序平台和開發分析應用程序。
2、大數據分析師，大數據分析師主要負責數據挖掘，使用Hive，Hbase等技術，專門為從事行業數據收集、整理、分析和基於數據的專業人士進行行業研究、評估和預測。通過使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新數據可視化工具能夠實現數據的數據可視化和數據呈現。

㈣ 《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》指導思想與目標——斜桿第二步（9）

數據是國家基礎性戰略資源，是21世紀的「鑽石礦」。...，實施國家大數據戰略，落實國務院《促進大數據發展行動綱要》，按照《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》的總體部署，編制本規劃。

一、我國發展大數據產業的基礎

大數據產業指以數據生產、採集、存儲、加工、分析、服務為主的相關經濟活動，包括數據資源建設、大數據軟硬體產品的開發、銷售和租賃活動，以及相關信息技術服務。

個人理解：大數據產業的界定

信息化積累了豐富的數據資源。

我國信息化發展水平日益提高，對數據資源的採集、挖掘和應用水平不斷深化。政務信息化水平不斷提升，全國面向公眾的政府網站達8.4萬個。智慧城市建設全面展開，「十二五」期間近300個城市進行了智慧城市試點。兩化融合發展進程不斷深入，正進入向縱深發展的新階段。信息消費蓬勃發展，網民數量超過7億，行動電話用戶規模已經突破13億，均居世界第一。月度戶均移動互聯網接入流量達835M。政府部門、互聯網企業、大型集團企業積累沉澱了大量的數據資源。我國已成為產生和積累數據量最大、數據類型最豐富的國家之一。

個人理解：這些指標是信息化關注的指標，可供參考；智慧城市有哪些，可進一步了解

大數據技術創新取得明顯突破。

個人理解：主要體現在軟硬體方面，在平台建設方面，在智能分析方面，在開源技術方面。

大數據應用推進勢頭良好。

個人理解：大數據在互聯網服務中提升網路社交、電商、廣告、搜索等服務的個性化和智能化水平，催生共享經濟等數據驅動的新興業態；大數據加速向傳統產業滲透，

大數據產業體系初具雛形

個人理解：表現在信息產業收入、大型數據中心、跨地區經營互聯網數據中心（IDC）業務、雲計算服務逐漸成熟。在大數據資源建設、大數據技術、大數據應用領域涌現出一批 新模式和新業態 。龍頭企業引領，上下游企業互動的 產業格局 初步形成。基於大數據的 創新創業 日趨活躍，大數據技術、產業與服務成為社會資本投入的熱點。

大數據產業支撐能力日益增強。

形成了大數據標准化工作機制，大數據標准體系初步形成，開展了大數據技術、交易、開放共享、工業大數據等國家標準的研製工作，部分標准在北京、上海、貴陽開展了試點示範。一批大數據技術研發實驗室、工程中心、企業技術中心、產業創新平台、產業聯盟、投資基金等形式的產業支撐平台相繼建成。大數據安全保障體系和法律法規不斷完善。

個人理解：大數據標准化工作機制（是什麼），大數據標准體系，產業支撐平台

三、指導思想和發展目標

（一）指導思想

全面貫徹黨的十八大和十八屆三中、四中、五中、六中全會精神，堅持創新、協調、綠色、開放、共享的發展理念，圍繞實施國家大數據戰略，以強化大數據產業創新發展能力為核心，以推動數據開放與共享、加強技術產品研發、深化應用創新為重點，以完善發展環境和提升安全保障能力為支撐，打造數據、技術、應用與安全協同發展的自主產業生態體系，全面提升我國大數據的資源掌控能力、技術支撐能力和價值挖掘能力，加快建設數據強國，有力支撐製造強國和網路強國建設。

個人理解：精神，理念，圍繞戰略，目標，重點，切入點，預期效果

（二）發展原則

創新驅動 。瞄準大數據技術發展前沿領域，強化創新能力，提高創新層次，以企業為主體集中攻克大數據關鍵技術，加快產品研發，發展壯大新興大數據服務業態，加強大數據技術、應用和商業模式的協同創新，培育市場化、網路化的創新生態。

個人理解：技術前沿，創新；大數據服務業態，創新生態；

應用引領 。發揮我國市場規模大、應用需求旺的優勢，以國家戰略、人民需要、市場需求為牽引，加快大數據技術產品研發和在各行業、各領域的應用，促進跨行業、跨領域、跨地域大數據應用，形成良性互動的產業發展格局。

個人理解：跨行業、跨領域、跨地域大數據應用，形成良性互動的產業發展格局

開放共享。

統籌協調。

安全規范。

（三）發展目標

到2020年，技術先進、應用繁榮、保障有力的大數據產業體系基本形成。大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元，年均復合增長率保持30%左右，加快建設數據強國，為實現製造強國和網路強國提供強大的產業支撐。

個人理解：這些指標體系，值得了解；大數據產業體系

—— 技術產品先進可控。

—— 應用能力顯著增強。

—— 生態體系繁榮發展。

—— 支撐能力不斷增強。

—— 數據安全保障有力。

㈤ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

技術模型控制、適應傳統管理工作需求 新一代電子政務系統在得出了業務資源及關系模型和業務資源許可權控制模型後，再結合機關單位辦公實際，梳理傳統管理工作需求，把機關單位的傳統管理工作、規章制度通過技術模型的形式固定了。還有像傳統的規章制度中對文件傳閱控制、處理規定等，新一代電子政務系統就通過查詢授權功能在技術上實現。提煉標准模型在創新的業務核心模型基礎上，新一代電子政務系統建設為了保障業務核心模型的有效實現和規劃，再提煉了業務標准模型。統一資料庫結構設計 新一代電子政務系統通過數據標准規范，統一了各子系統的數據結構標准，從數據底層實現了標准統一，為各子系統之間的數據共享和數據整合提供了統一結構基礎。統一系統和基礎信息資源分類 新一代電子政務系統通過統一各業務及應用子系統之間的系統和基礎信息資源分類，實現了信息資源支撐的統一，從而為各子系統之間的數據關聯相互交換提供了統一數據基礎。業務數據標准化保障了業務模型在數據層次的統一，確保了業務模型數據標准。統一主界面布局與統一應用層次 在業務數據標准統一基礎上，為了確保業務核心模型在電子技術實現後的規范和方便應用，新一代電子政務系統又創新實現了系統布局和展示層的標准,還可以為應用層次劃分標准，從而方便用戶對系統的規范使用。制定設計模型創新了業務核心模型，提煉了業務標准後，新一代電子政務系統針對各種辦公業務資源，從業務工作的實際出發，結合實踐經驗，又創新制定了基於業務核心模型基礎上的業務設計模型，業務設計模型的創新又在於歸納可復用各業務功能模塊上面。新一代電子政務系統中，業務設計模型的創新在於提煉可復用各業務功能模塊。以往的電子政務建設，模塊不清晰，系統建設雜亂無章，很多建設工作重復，這不僅僅耗費了大量資金，而且不利於系統的長遠發展和推廣應用。新一代電子政務系統從建設的實踐中，從功能模塊層提煉出了可復用的各業務功能模塊，以方便系統的繼續發展和建設，局部見圖2

㈥ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

（1）內部控制組織抄
組織是體系運行的基本保障。其中，是否設置專職的內控部門是企業界關注的焦點，通常的設置方式包括三種：
方式一：單獨設置內控部門。
方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。
方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。
（2）內部環境的診斷與完善
（3）動態的風險評估
（4）控制活動的設計
內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容：
第一，管理目標。
第二，管理機構及職責。
第三，授權審批矩陣。
第四，控制活動要求。
第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。
（5）信息與溝通貫穿始終
（6）內部監督手段。

㈦ 大數據未來的就業規劃

大數據的就業前景目前來看是不錯的，隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大，大數據領域從業人員薪資水平將持續增長，人才供不應求。
1大數據就業方向
1、大數據開發方向。所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；
2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向。所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；
3、大數據運維和雲計算方向。對應崗位：大數據運維工程師；
三個方向中，大數據開發是基礎。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—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。
2大數據就業前景
從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。
從近幾年招聘情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。
當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，讀研之後在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平台開發，在5G通信的推動下，未來雲計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋，這個過程會全面促進大數據平台的發展。
另外，由於人工智慧平台的陸續推出，對於大數據平台也是一種促進。相比於大數據應用開發崗位來說，大數據平台開發崗位不僅薪資待遇更高，職業生命周期也會更長，而且未來也可以獲得更多的發展機會，也會更容易進入雲計算、人工智慧等領域發展。

㈧ 大數據未來的發展前景怎麼樣

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 更多數據及分析請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。