哈佛大學社會學教授加里61金評價大數據

『壹』 大數據知識的價值體現

大數據知識的價值體現
數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
「大數據產業的生態環境正在加速構成。」同方股份有限公司物聯網應用產業本部副總經理李小華先生在主題為」擁抱大數據共贏新時代」的2013年合作夥伴大會上如是說，並對此做了詳細的分析。
首先看社會環境。信息技術向融合、智慧、綠色的方向發展。大數據伴隨雲計算、移動互聯網領域的發展，產生新的管理模式和商業模式，能夠創造出更大的價值，提升社會的管理水平和效率。縱觀產業經濟發展史，帶來應用的技術一定能夠發展繁榮的產業。
再看政策環境。政府高度重視，發展戰略目標清晰明確。近期發布了一系列促進大數據產業發展的政策。《十二五國家戰略新興產業發展規劃》中指出，加強海量數據處理軟體為代表的技術軟體開發；《物聯網十二五發展產業規劃》中把大數據信息處理等作為4項關鍵技術創新工程；《國家發改委關於加強和完善國家電子政務工程建設管理的意見》強調，政府數據中心的建設注重頂層設計，向跨部門、跨區域的協同互動和資源共享轉變。
市場環境。前景巨大，空間廣闊。結合對中國相關市場的研究，IDC認為中國在大數據領域具有巨大的市場潛力。越來越多的IT供應商將中國作為大數據業務發展的熱點。目前，中國已經是全球最大的PC和智能手機市場，並且中國的互聯網用戶和移動互聯網用戶數量也是全球最多，這些終端設備每時每刻都在互聯網上創造數據。龐大的數據容量不但令眾多國際廠商重視中國市場，也使得中國的大數據應用具備了不同於國外的特點，大數據的機遇就在我們面前。
「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務智能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 麥肯錫稱。
數據挖掘的意義
這是一個關於零售帝國沃爾瑪的故事。
沃爾瑪，全世界最大的零售商，它的人數和美國聯邦政府的雇員等量齊觀，它的收入2010年突破了4000億美元，超過了很多國家的GDP總值。在一次例行的數據分析之後，研究人員突然發現，跟尿布一起搭配購買最多的商品竟然是啤酒！這種關系令人費解，尿布喝啤酒風馬牛不相及，這是一個真正的規律嗎？
經過跟蹤調查，研究人員終於發現事出有因。一些年輕的爸爸經常要到超市去購買嬰兒尿布，有30%-40%的爸爸會順便買點啤酒來犒勞自己，沃爾瑪隨後對啤酒和尿布進行了捆綁銷售，不出意料，銷售量雙雙增加。
這就是對歷史數據進行挖掘的結果，反映的是數據層面的規律。沃爾瑪是世界上最早應用數據挖掘技術的企業之一，也是數據挖掘技術的集大成者。
數據挖掘是指通過特定的計算機演算法對大量的數據進行自動分析，從而揭示數據之間隱藏的關系、模式和趨勢，為決策者提供新的知識。數據挖掘，把數據分析的范圍從「已知」擴大到了「未知」，從「過去」推向了「將來」，它的發展和成熟，最終推動了「大數據」在各行各業的廣泛應用。
正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。隨著信息管理系統的普及，企業的規模越來越龐大，組織越來越復雜，市場更加多變，競爭更加激烈，信息是否及時准確、決策是否正確合理，對組織的興衰存亡影響越來越大，一步走錯可能全盤皆輸。
數據服務於決策
大數據勢不可擋，但踐行不易。怎樣發揮其價值？20世紀全世界最具影響力的科學家赫伯特。西蒙曾預測，在後工業時代，也就是信息時代，人類社會面臨的的中心問題將從如何提高生產率轉變為如何更好的利用信息來輔助決策。
如何將數據、信息轉化為知識，擴大人類的理性，輔助決策？怎樣從各個獨立的信息系統中提取、整合有價值的數據，從而實現從數據到知識、從信息到知識、從知識到利潤的轉化？
面對記者的提問，同方副總裁周俠及物聯網應用產業本部副總經理李小華對同方大數據理念做了深度的解讀。
同方提出的以「數據資源體系」為核心的大數據戰略，彌補了過去在不同行業中對管理和決策支持的空白。針對典型業務需求的六個產品應用平台，是數據從產生到服務全過程的六個最重要的結點，每個平台對一系列的產品。一系列擲地有聲地落地實踐以及「指標體系」、「頂層設計」、「獨立於行業」的先進技術理念足以讓企業、機構在具體業務實施時有「據」可依。
數據資源體系是獨立於行業的，這是同方大數據理念最核心的一點。實現的方式就是構建獨立於行業的通用數據生產流程——在不同的行業中抽取相同的數據資源體系。雖然不同行業的業務不同，所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別，但從數據的獲取，數據的整合，數據的加工，數據的綜合應用，數據的服務和推廣，數據處理的生命線流程來分析，所有行業的模式是一致的。如果在不同行業的業務和管理層之間，增加數據資源體系，通過數據資源體系的數據加工，把今天的數據和歷史數據對接，把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來，把面向業務的數據轉換成面向管理的數據，輔助於領導層的決策，真正實現了從數據到知識的轉變，這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。
同方副總裁周俠表示，讓數據產生價值，不是大數據自身能夠解決的。首先要把數據組織成數據資源體系，再對數據進行層次、類別等方面的劃分，同時，要把數據和數據的相關性標注出來，這種相關性是反映客觀現象的核心。在此基礎上，通過分析數據資源和相關部門的業務對接程度，以此發揮數據資源體系在管理、決策、監測及評價等方面的作用，從而產生大數據的大價值，為領導決策提供服務依據。
物聯網應用產業本部副總李小華進一步給記者介紹了同方數據資源體系進行數據處理的流程——同方幫助企業建立數據中心建設的理念，在理念指導下建設配套機制，企業通過這個機制和相關數據進行對接，通過對接在不同的管理層級產生出來的效果設立指標體系，有指標體系以後創建監測評價機制。值得說明的是，指標體系是隨著具體情況不斷變更的，指標體系的變更會引領著後續的業務和數據自動的去適應新的指標體系，這是一個閉環的系統，在閉環系統里，企業可以發現有自身目標以及目標偏差，並可以依據目標偏差進行新的決策，以此減少目標偏差帶來的損失。這樣就形成了一個可循環的生態系統，幫助企業良性健康發展。

『貳』 大數據就業前景怎麼樣

大數據是一種規模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。如果將大數據比作一個產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上來看，大數據和雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
雲時代的來臨，大數據的關注度也越來越高，分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模的並行處理資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
現在已經進入了大數據時代，哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
物聯網的發展離不開大數據，依靠大數據可以提供可靠的資源，同時大數據也推動了物聯網的發展。舉個例子：在汽車內連接感測器，並結合大數據和分析來預測，當一輛汽車有可能出故障之前，實際上已經發生。這一過程不僅會通知司機，而且他們的車輛可能在服務之前出故障，這可以支持汽車製造商調查潛在的缺陷，並改進未來的車型。

『叄』 大數據時代,追求數據的目的是什麼

大數據時代：
最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據提出的背景：
進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」

『肆』 大數據技術與應用這個專業專科讀出來怎樣

大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構回，到處需要大答數據項目來做創新驅動。

數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。

大數據技術與應用專業，屬於前沿科技專業。目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。

數據分析師在深圳發展是個不錯的選擇，其次是北京、上海。數據分析崗位大量的工作機會集中在北上廣深以及杭州。

『伍』 以大數據時代為題寫一篇年終總結

可參考下文

9個關鍵字 寫寫大數據行業2015年年終總結

2015年，大數據市場的發展迅猛，放眼國際，總體市場規模持續增加，隨著人工智慧、物聯網的發展，幾乎所有人將目光瞄準了「數據」產生的價值。行業廠商 Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大數據公司已經投入大量資金研發相關技術，Hadoop 供應商 Hortonworks 與數據分析公司 New Relic 甚至已經上市。而國內，國家也將大數據納入國策。
我們邀請數夢工場的專家妹子和你來聊聊 2015 年大數據行業九大關鍵詞，管窺這一年行業內的發展。
戰略：國家政策
今年中國政府對於大數據發展不斷發文並推進，這標志著大數據已被國家政府納入創新戰略層面，成為國家戰略計劃的核心任務之一：
2015年9月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，大力促進中國數據技術的發展，數據將被作為戰略性資源加以重視;
2015年10月26日，在國家「十三五」規劃中具體提到實施國家大數據戰略。
挑戰：BI(商業智能)
2015年對於商業智能(BI)分析市場來說，正由傳統的商業智能分析快速進入到敏捷型商業智能時代。以 QlikView、Tableau和 SpotView 為代表的敏捷商業智能產品正在挑戰傳統的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 為中心的 BI 分析平台。敏捷商業智能產品也正在進一步細化功能以達到更敏捷、更方便、適用范圍更廣的目的。
崛起：深度學習/機器學習
人工智慧如今已變得異常火熱，作為機器學習中最接近 AI(人工智慧)的一個領域，深度學習在2015年不再高高在上，很多創新企業已經將其實用化：Facebook 開源深度學習工具「Torch」、PayPal 使用深度學習監測並對抗詐騙、亞馬遜啟動機器學習平台、蘋果收購機器學習公司 Perceptio ……同時在國內，網路、阿里，科大訊飛也在迅速布局和發展深度學習領域的技術。
共存：Spark/Hadoop
Spark 近幾年來越來越受人關注，2015年6月15日，IBM 宣布投入超過3500名研究和開發人員在全球十餘個實驗室開展與 Spark 相關的項目。
與 Hadoop 相比，Spark 具有速度方面的優勢，但是它本身沒有一個分布式存儲系統，因此越來越多的企業選擇 Hadoop 做大數據平台，而 Spark 是運行於 Hadoop 頂層的內存處理方案。Hadoop 最大的用戶(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中運行著 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 將 Spark 列為他們 Hadoop 發行的一部分。Spark 對於 Hadoop 來說不是挑戰和取代相反，Hadoop 是 Spark 成長發展的基礎。
火爆：DBaaS
隨著 Oracle 12c R2 的推出，甲骨文以全新的多租戶架構開啟了 DBaaS (資料庫即服務Database-as-a-Service)新時代，新的資料庫讓企業可以在單一實體機器中部署多個資料庫。在2015年，除了趨勢火爆，12c 多租戶也在運營商、電信等行業投入生產應用。
據分析機構 Gartner 預測，2012年至2016年公有資料庫雲的年復合增長率將高達86%，而到2019年資料庫雲市場規模將達到140億美元。與傳統資料庫相比，DBaaS 能提供低成本、高敏捷性和高可擴展性等雲計算特有的優點。

『陸』 大數據技術及應用

大數據技術及應用
半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹並變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（感測器，智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、簡訊）都在瘋狂產生著數據。2011年5 月，在「雲計算相遇大數據」 為主題的EMC World 2011 會議中，EMC 拋出了Big Data概念。正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里？金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
二、什麼是大數據
大數據（Big Data）是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據。它的數據規模和轉輸速度要求很高，或者其結構不適合原本的資料庫系統。為了獲取大數據中的價值，我們必須選擇另一種方式來處理它。數據中隱藏著有價值的模式和信息，在以往需要相當的時間和成本才能提取這些信息。如沃爾瑪或谷歌這類領先企業都要付高昂的代價才能從大數據中挖掘信息。而當今的各種資源，如硬體、雲架構和開源軟體使得大數據的處理更為方便和廉價。即使是在車庫中創業的公司也可以用較低的價格租用雲服務時間了。對於企業組織來講，大數據的價值體現在兩個方面：分析使用和二次開發。對大數據進行分析能揭示隱藏其中的信息。例如零售業中對門店銷售、地理和社會信息的分析能提升對客戶的理解。對大數據的二次開發則是那些成功的網路公司的長項。例如Facebook通過結合大量用戶信息，定製出高度個性化的用戶體驗，並創造出一種新的廣告模式。這種通過大數據創造出新產品和服務的商業行為並非巧合，谷歌、雅虎、亞馬遜和Facebook它們都是大數據時代的創新者。
（一）大數據的4V特徵
大量化（Volume）：企業面臨著數據量的大規模增長。例如，IDC最近的報告預測稱，到2020年，全球數據量將擴大50倍。目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍從幾十TB到數PB不等。簡而言之，存儲1PB數據將需要兩萬台配備50GB硬碟的個人電腦。此外，各種意想不到的來源都能產生數據。
多樣化（Variety）：一個普遍觀點認為，人們使用互聯網搜索是形成數據多樣性的主要原因，這一看法部分正確。然而，數據多樣性的增加主要是由於新型多結構數據，以及包括網路日誌、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及感測器網路等數據類型造成。其中，部分感測器安裝在火車、汽車和飛機上，每個感測器都增加了數據的多樣性。
快速化（Velocity）：高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析並返回給用戶，以滿足他們的實時需求。根據IMS Research關於數據創建速度的調查，據預測，到2020年全球將擁有220億部互聯網連接設備。
價值（Value）：大量的不相關信息，浪里淘沙卻又彌足珍貴。對未來趨勢與模式的可預測分析，深度復雜分析（機器學習、人工智慧Vs傳統商務智能（咨詢、報告等）
三、大數據時代對生活、工作的影響
大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。
「大數據」的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響並不僅僅限於信息通信產業，而是正在「吞噬」和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑並優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。
大數據在個人隱私的方面，大量數據經常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。一些處理大數據公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學家提出，我們不應該簡單地服從法律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。
四、大數據時代的發展方向、趨勢
根據ESM國際電子商情針對2013年大數據應用現狀和趨勢的調查顯示：被調查者最關注的大數據技術中，排在前五位的分別是大數據分析（12.91%）、雲資料庫（11.82%）、Hadoop（11.73%）、內存資料庫（11.64%）以及數據安全（9.21%）。Hadoop已不再是人們心目中僅有的大數據技術，而大數據分析成為最被關注的技術。從中可以看出，人們對大數據的了解已經逐漸深入，關注的技術點也越來越多。既然大數據分析是最被關注的技術趨勢，那麼大數據分析中的哪項功能是最重要的呢？從下圖可以看出，排在前三位的功能分別是實時分析（21.32%）、豐富的挖掘模型（17.97%）和可視化界面（15.91%）。2012年也曾做過類似的調查，當時選擇豐富的挖掘模型（27.22%）比實時分析（19.88%）多7.34%。短短一年時間內，企業對實時分析的需求激增，成就了很多以實時分析為創新技術的大數據廠商。從調查結果可以看出：企業在未來一兩年中有迫切部署大數據的需求，並且已經從一開始的基礎設施建設，逐漸發展為對大數據分析和整體大數據解決方案的需求。與此同時，大數據還面臨人才的缺乏的挑戰，需要企業和高校聯合起來，培養數據領域的復合型人才，幫助企業打贏這場「數據戰」。
五、大數據的應用
（一）行業拓展者，打造大數據行業基石
IBM：IBM大數據提供的服務包括數據分析，文本分析，藍色雲杉（混搭供電合作的網路平台）；業務事件處理；IBM Mashup Center的計量，監測，和商業化服務（MMMS）。 IBM的大數據產品組合中的最新系列產品的InfoSphere bigInsights，基於Apache Hadoop。
該產品組合包括：打包的Apache Hadoop的軟體和服務，代號是bigInsights核心，用於開始大數據分析。軟體被稱為bigsheet，軟體目的是幫助從大量數據中輕松、簡單、直觀的提取、批註相關信息為金融，風險管理，媒體和娛樂等行業量身定做的行業解決方案。
微軟：2011年1月與惠普（具體而言是HP資料庫綜合應用部門） 合作目標是開發了一系列能夠提升生產力和提高決策速度的設備。
EMC：EMC 斬獲了紐交所和Nasdaq；大數據解決方案已包括40多個產品。
Oracle：Oracle大數據機與Oracle Exalogic中間件雲伺服器、Oracle Exadata資料庫雲伺服器以及Oracle Exalytics商務智能雲伺服器一起組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統產品組合。
（二）大數據促進了政府職能變革
重視應用大數據技術，盤活各地雲計算中心資產：把原來大規模投資產業園、物聯網產業園從政績工程，改造成智慧工程；在安防領域，應用大數據技術，提高應急處置能力和安全防範能力；在民生領域，應用大數據技術，提升服務能力和運作效率，以及個性化的服務，比如醫療、衛生、教育等部門；解決在金融，電信領域等中數據分析的問題：一直得到得極大的重視，但受困於存儲能力和計算能力的限制，只局限在交易數型數據的統計分析。一方面大數據的應用促進了政府職能變革，另一方面政府投入將形成示範效應，大大推動大數據的發展。
（三）打造「智慧城市」
美國奧巴馬政府在白宮網站發布《大數據研究和發展倡議》，提出「通過收集、處理龐大而復雜的數據信息，從中獲得知識和洞見，提升能力，加快科學、工程領域的創新步伐，強化美國國土安全，轉變教育和學習模式」 ；中國工程院院士鄔賀銓說道，「智慧城市是使用智能計算技術使得城市的關鍵基礎設施的組成和服務更智能、互聯和有效，隨著智慧城市的建設，社會將步入「大數據」時代。」
（四）未來，改變一切
未來，企業會依靠洞悉數據中的信息更加了解自己，也更加了解客戶。
數據的再利用：由於在信息價值鏈中的特殊位置，有些公司可能會收集到大量的數據，但他們並不急需使用也不擅長再次利用這些數據。例如，行動電話運營商手機用戶的位置信息來傳輸電話信號，這對以他們來說，數據只有狹窄的技術用途。但當它被一些發布個性化位置廣告服務和促銷活動的公司再次利用時，則變得更有價值。
六、機遇和挑戰
大數據賦予了我們洞察未來的能力，但同時諸多領域的問題亟待解決，最重要的是每個人的信息都被互聯網所記錄和保留了下來，並且進行加工和利用，為人所用，而這正是我們所擔憂的信息安全隱患！更多的隱私、安全性問題：我們的隱私被二次利用了。多少密碼和賬號是因為「社交網路」流出去的？
眼下中國互聯網熱門的話題之一就是互聯網實名制問題，我願意相信這是個好事。畢竟我們如果明著亮出自己的身份，互聯網才能對我們的隱私給予更好保護

『柒』 大數據開發就業情況怎麼樣

如果你是合格的大數據開發技術人員，那當然有高薪的工作，並不是說你學完了之後就一定有高薪工作的，那需要看你學習怎麼樣。

大數據

目前大數據培訓相對其他培訓項目要好就業，

因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，

而大數據在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，

因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大數據技能比較強力的技術人才，又特別的少；

應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；

還達不到企業要完成復雜業務的技術需求；

所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。

『捌』 大數據的就業前景怎麼樣

大數據是一種規模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。如果將大數據比作一個產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上來看，大數據和雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
雲時代的來臨，大數據的關注度也越來越高，分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模的並行處理資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
現在已經進入了大數據時代，哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
物聯網的發展離不開大數據，依靠大數據可以提供可靠的資源，同時大數據也推動了物聯網的發展。舉個例子：在汽車內連接感測器，並結合大數據和分析來預測，當一輛汽車有可能出故障之前，實際上已經發生。這一過程不僅會通知司機，而且他們的車輛可能在服務之前出故障，這可以支持汽車製造商調查潛在的缺陷，並改進未來的車型。

希望能對你有所幫助。

『玖』 觀點 「政」需要「大數據」的大作用

觀點：「政」需要「大數據」的大作用
什麼是「大數據」？說白了就是海量的信息資產、快速的數據流動、動態的數據體系、多樣的數據類型、巨大的數據價值。「大數據」是信息化時代發展的風向標，信息數據的巨量歸集，量變引起的質變效應，讓「大數據」像引領了工業革命的蒸汽機一樣，催生了互聯網應用的新變革。提到「大數據」，彷彿就是互聯網IT行業的術語，與政府治理、權力運行毫無關聯。實則不然，哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」「大數據」帶來的跨界效應，同樣在政府治理、經濟治理、社會治理等方面也掀起了新的浪潮，在「大數據」時代，政府部門難以置身事外。其實，「大數據」這一互聯網領域的時髦熱詞，在政府工作中並不是陌生詞，無論是在考察調研中，還是政府工作報告中，李克強總理都曾多次提及，且反復強調，「不管是推進政府的簡政放權，放管結合，還是推進新型工業化、城鎮化、農業現代化，都要依靠大數據、雲計算。」近日，旨在幫助領導幹部掌握大數據相關知識、提高運用大數據能力的《大數據領導幹部讀本》，在國家行政學院正式發布。這更加表明，黨和政府已經高度重視「大數據」，並且將其作為政府治理體系現代化與領導幹部治理能力改革提升的新武器。在經濟全球化、信息化迅速發展的時代，政府職能加快轉變，全面深化改革闊步向前，對於政府部門治理體系與治理能力現代化的要求越來越高。新情況、新問題層出不窮，新任務、新要求接踵而至，更需要我們優化治理模式，讓「大數據」成為政府決策的「智囊團」，當好全面深化改革發展的「軍師」。只有走在「大數據」降臨時代的前列，在經濟發展、社會運行的方方面面治理上才能抓住發展機遇，緊跟時代潮流。讓「大數據」在現代化的治理中真正發揮作用，關鍵要抓住決策的源頭，在政策研究階段，發揮「大數據」的優勢。徹底改變「一貫做法」「閉門造車」等經驗主義、主觀主義政策研究方法，「用數據」「用事實」來實事求是、推陳出新。政策研究制定時，既要深入基層、深入一線、深入群眾，看實情、聽真話、取真經；還要提高對大數據的運用能力，擴大樣本數量，規避調研的片面性，把廣泛採集數據、綜合處理數據、系統分析數據、准確運用數據作為基本的調研方法，在海量的信息數據中分析問題、總結經驗、提煉政策，制定更加科學合理、貼合發展實際、滿足群眾需要的政策決策。「大數據」是一場治理革命，提高行政效能，克服政府治理頑疾，都離不開大數據的充分運用。擁抱「大數據」，迎接新挑戰，搶抓新機遇，這是大勢所趨，也是潮流使然。