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　　在21世纪我们迎来了大数据时代，大数据不仅对个人的日常生活产生了巨大的影响，对企业日常经营的影响更是深远。当前，企业的成长规模以及发展规划，都可以依靠大数据进行统计和分析，进而为企业经营提供更为科学的策略支撑。

　　在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据主要是指网络数据。数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢?主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。

　　大数据分析是指对体量巨大的数据进行分析。大数据可概括为5V，数据量大(Volume)，速度快(Velocity)，类型多(Variety)，价值(Value)，真实性(Veracity)。

　　一、数据体量巨大。现如今，一般的首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果全部打印出来，相当于5千亿张A4纸。据可靠数据显示，目前人类生产的所有印刷材料数据量仅为200PB。

　　二、数据类型多样。现在的数据类型除了传统的文本形式，更含有图片、视频、音频、地理位置信息等多种数据，个性化数据成为多数。

　　三、处理速度快。依托各种工具对数据进行处理，诸如国内智能BI 数据分析平台Smartbi等，从各种类型的数据中快速提取高价值信息。

　　四、价值密度低。以视频为例，在很长时间的视频中，在不间断的监控过程中，可能有用的数据只有几秒。

　　011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元；2016年增速达到45%，超过160亿元；预计2022年，我国大数据市场规模将超过9000亿元，有望成为世界第一数据资源大国。但是数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。

　　根据领英发布《2021年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。

　　中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大大数据。

　　如今，智能设备无处不在，并且不断收集数据。而在消费者需求的推动下，智能设备正以惊人的速度增长。智能设备生态系统正在亚马逊Alexa和谷歌智能助理两大领先平台上崭露头角，为消费者提供了将远程访问和人工智能融入从照明、暖通空调系统、门锁、家用电器等各个行业领域的机会。

　　这个预测并不困难。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为可以将所有数据(包括分析和事务工作负载)整合到一个平台上。

　　出于各种原因，这个想法从未真正实现过。其面临的最大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和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将所有数据塞进一个适合所有数据的数据湖中，他们就无法最大限度地发挥其优势。

　　在某些情况下，将大量数据集中到一个地方确实有意义。例如，像S3这样的云数据存储库为企业提供了灵活且经济高效的存储，而Hadoop仍然是非结构化数据存储和分析的经济高效的存储。但对于大多数公司而言，这些只是必须管理的额外孤岛。当然，它们是重要的孤岛，但它们不是唯一的。

　　组织处理新数据越快，业务发展就会越好。这是实时分析或流式分析背后的推动力。

　　大数据是目前社会最热门最赚钱的岗位，三五年前人工智能、大数据就炒的很火，如今大数据已经落地运用到了各个中大型企业，各地政策也非常重视，所以2025年要实现数字化中国，全国已经有几百所申请到了数据科学与大数据专业，今年最热门的专业就有大数据、人工智能、云计算、物联网，其中大数据被誉为未来十年的金饭碗，未来最赚钱的行业之一，有未来的“新石油”美誉，进这个行业的人基本上都是年薪几十万的。

　　人力资源通常是大数据项目中的最大成本，因为工作人员最终构建并运行大数据项目，并使其发挥作用。无论使用何种技术，找到具有合适技能的人员对于将数据转化为洞察力至关重要。

　　而随着技术的进步，技能组合也是如此。在2019年，人们可以看到企业对于神经网络专业人才的巨大需求。在数据科学家(而不是人工智能专家)的技能中，Python仍然在语言中占主导地位，尽管对于R、SAS、Matlab、Scala、Java和C等语言还有很多工作要做。

　　然而，由于自动化数据科学平台的进步和发展，组织的一些工作可以通过数据分析师或“公民数据科学家”来完成，因为众所周知，数据和业务的知识和技能可能会让组织在大数据道路上走得更远，而不是统计和编程。

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