大数据未来的前景怎么样?
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发布时间：2022-04-22 22:15
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时间：2022-04-13 13:44
大数据产业产业链全景梳理：从基础支撑到融合应用，产业范围广泛
大数据产业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;
大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;
大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。
中游大数据服务领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。
在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。
大数据产业产业链区域热力地图：我国大数据企业多分布在东部沿海地区
根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。
从代表性企业的区域分布来看，目前我国大数据行业代表性公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于北京市与福建省。
大数据产业国家综合试验区分布
2016年，我国先后批复建设8个国家级大数据综合试验区，分别包括贵州国家大数据综合试验区;京津冀、珠江三角洲两个跨区域类大数据综合试验区;上海、河南、重庆、沈阳等四个区域示范类综合试验区;内蒙古大数据基础设施统筹发展类综合试验区。大数据产业国家综合试验区地域分布情况如下：
注：统计的企业为公布相关产能/产量数据的上市企业，未公布具体产能/产量数据的上市企业未纳入统计中。
大数据产业企业代表性投资事件
2017年以来，大数据产业企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、通过对子公司增资的方式投资大数据生产基地项目。大数据产业企业代表性投资事件汇总如下：
—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
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时间：2022-04-13 15:02
东部地区数据产量整体高于西部，省际数据流量远高于其他地区
2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB。从数据产量的地区分布看，2019年全国数据产量排名前十位的省份为广东、北京、浙江、江苏、上海、山东、四川、河南、河北和湖南。
从人均数据产量来看，2019年人均数据产量排名前十位的省份分别是北京、上海、浙江、天津、广东、内蒙古、*、海南、江苏和辽宁。整体来看，东部地区数据产量和人均数据产量均高于西部地区。
2019年，我国月均互联网省际出口流量各省份均值为3EB。其中，排名前十位的省份是江苏、山东、广东、浙江、河北、河南、上海、湖北、湖南和福建。东部地区月均互联网省际出口总流量为49.9EB，占全国的53.7%，远超其他地区。
东部地区数据存量大，西部、西北地区数据存量较少
截至2019年底，我国数据总存量约为332EB。从数据存储的区域分布看，截至2019年底，全国数据存量排名前十位的省份为广东、北京、江苏、山东、浙江、四川、河南、上海、河北和湖北。从数据存储密度看，截至2019年底我国总体数据密度为0.035PB/平方公里，排名前十位的省份是上海、北京、天津、广东、江苏、浙江、山东、河南、重庆和河北。
总体来看，我国数据存量区域分布情况与产量一致，主要集中于东部和中部地区部分省份，西部、西北地区数据存量较少。
北上广大数据企业数量领先，各省市大数据发展水平差异较为显著
根据中国信通院统计，我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达、数据资源丰富的省份。其中，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。
依托京津冀大数据综合试验区，天津、石家庄、廊坊、张家口、秦皇岛等地大数据产业蓬勃发展，在信息产业领域形成了竞争优势。此外，广东、上海、浙江等地区数据产量及存量较大，大数据企业分布较多。
根据《中国大数据区域发展水平评估*(2020年)》评估结果显示，排名首位的为广东省遥遥领先，指数为56.43，高出排名末位的*自治区47.05。从指数分布来看，全国各省、市、自治区大致可以分为三个梯队：
第一梯队由广东、北京、江苏、山东、浙江、上海、福建、四川8个省、市组成，这些省市的总指数均高于30;
第二梯队由湖北、安徽、河南等11个省、市组成;
第三梯队由广西、黑龙江等12个省、自治区组成，总指数均小于20，这些地区大数据发展相对滞后，需积极借鉴领先省市的发展经验，加快追赶步伐。
更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
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时间：2022-04-13 16:36
大数据就业前景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
①Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等
②数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
③大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科
对应岗位：大数据运维工程师
精通任何方向之一者，均会 “ 前(钱)”途无量。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了
8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到
30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
大数据就业薪资
①基础人才-数据分析师
北京数据分析平均工资：¥ 10630/月。
②大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资：¥ 30230/月。
③Hadoop开发工程师
北京hadoop平均工资：¥ 20130/月。
④数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资：¥ 21740/月。
⑤算法工程师
北京算法工程师平均工资：¥ 220/月。
大数据职业发展
最后一个问题，到底哪些公司需求大数据人才?
事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。
目前，大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。
大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。
另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
总之，数据，是未来的一切。
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时间：2022-04-13 18:28
首先，从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。
读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。
