在21世纪，我们迎来了大数据时代，大数据不仅对个人日常生活产生了巨大影响，而且对企业的日常运营产生了巨大影响。目前，企业的增长量表和发展计划可以依靠大数据进行统计和分析，然后为企业运营提供更科学的战略支持。

1。什么是大数据？

当涉及到大数据时，人们经常知道数据是大数据但大数据。外交经济学与贸易大学信息与贸易学院副院长华·杨教授介绍了：“当前的大数据主要是指网络数据。数据分析并不是新事物，并且始终可用，但是为什么它被称为大数据？这主要是由于网络数据的格式，超过了传统数据的规模。

2。什么是大数据分析？

大数据分析是指大量数据的分析。大数据可以总结为5V，大数据卷（），fast（），许多type（），（），（）。

首先，数据量很大。如今，普通首页导航每天需要超过1.5pb（1pb =）。如果打印所有这些数据，则相当于5000亿块A4纸。根据可靠的数据，人类当前生产的所有印刷材料的数据量仅为。

其次，数据类型是多种多样的。除了传统的文本表格外，当前的数据类型还包含各种数据，例如图片，视频，音频和地理位置信息。个性化数据是多数。

第三，快速处理速度。依靠各种工具来处理数据，例如国内智能BI数据分析平台等，快速从各种类型的数据中提取高价值信息。

第四，低值密度。以视频为例，在长期视频中，在不间断的监视过程中，有用的数据可能只有几秒钟。

第五，真实性。现实是索引数据的准确性和可靠性，代表数据的质量。

在从年到2014年的四年中，我国家的大数据还处于起步阶段，每年增长了20％以上。 2015年，大数据市场的规模达到98.9亿元人民币； 2016年的增长率达到45％，超过160亿元人民币；预计，在2022年，我国家的大数据市场的规模将超过9000亿元人民币，预计将成为世界上第一个数据资源国家。但是，数据开放性低，技术，缺乏才能以及在深度行业应用中都是行业发展中需要解决的问题。

根据Ling​​ying发行的《 2021年中国最受欢迎工作的才华的报告》，目前六种流行职位的才华供应不足，稀缺程度也不同。其中，数据分析人才的供应指数最低，只有0.05，属于它，属于高度稀缺。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会的数据，中国在未来三到5年内需要180万个数据才能，但是到目前为止，中国只有大约300,000名大数据从业人员。同时，选择大数据行业人才的标准正在不断变化。在早期，大数据才能的需求主要集中在ETL R＆D，系统体系结构开发和数据仓库研究的领域，其中大多数都具有IT和计算机背景。随着将大数据扩展到各个垂直领域，对统计和数学才能的需求，数据分析，数据挖掘，人工智能以及软件的其他部分都增加了。

3。大数据开发趋势预测

1。智能设备无处不在

如今，智能设备无处不在，并且正在不断收集数据。在消费者需求的驱动下，智能设备的增长速度惊人。智能设备生态系统正在亚马逊和智能助理的两个领先平台上出现，为消费者提供了将远程访问和人工智能整合到照明，HVAC系统，门锁和家用电器等各种行业的机会。

2。数据岛继续激增

这个预测并不困难。在五年前的开发热潮中，人们认为所有数据（包括分析和交易工作量）都可以集成在平台上。

由于各种原因，这个想法从未实现。最大的挑战是不同的数据类型具有不同的存储要求。关系数据库，图形数据库，时间序列数据库，HDF和对象存储都有自己的优点和缺点。如果开发人员将所有数据塞入适合所有数据的数据湖中，则他们将无法最大化其优势。

在某些情况下，将大量数据集中到一个地方是有意义的。例如，诸如S3之类的云数据存储为企业提供了灵活，经济和有效的存储，并且它仍然是非结构化数据存储和分析的经济效率存储。但是对于大多数公司而言，这些只是必须管理的额外岛屿。当然，它们是重要的岛屿，但不是唯一的岛屿。

在没有强大的集中权力的情况下，数据仓库将继续涌现。

3。流媒体分析的突破性一年

新数据组织的速度越快，业务发展越好。这是实际时间或流分析背后的推动力。

4。大数据行业价值

大数据目前是社会上最热门，最有利可图的地位。三，五年前，人工智能和大数据非常热。现在，大数据已用于将其用于各种中型和大型企业，各个地方的政策对此非常重视。因此，在2025年中国，该国的数百名主要专业申请了数据科学和大数据专业。今年最热门的专业是大数据，人工智能，云计算和物联网。其中，大数据被称为未来十年的金饭碗。最有利可图的行业之一是未来的“新石油”的声誉。进入该行业的人基本上的年薪为数十万。

5。随着技术的发展，技能也在改变

人力资源通常是大数据项目中最大的成本，因为员工最终建立并运行大数据项目并发挥作用。无论使用哪种技术，找到具有合适技能的人对于将数据转化为洞察力至关重要。

随着技术的发展，技能的结合是相同的。在2019年，人们可以看到对神经网络专业人员的巨大需求。在数据科学家（而不是人工智能专家）的技能中，语言仍然有很多工作要做，尽管对于R，SAS ,,,,,,, Java，C和其他语言有很多工作。

但是，由于自动数据科学平台的进步和发展，可以通过数据分析师或“公民数据科学家”完成组织的某些组织，因为众所周知，数据和业务的知识和技能可能允许该组织在大数据路上的大数据道路上行走。更远，不是统计和编程。