大数据未来的前景怎么样？

1. 大数据未来的前景怎么样？

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

市场格局
——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场
目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。
根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域
从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

发展趋势与前景
——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向

——发展前景预测
据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。

—— 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》

2. 大数据未来的前景怎么样？

当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。

3. 大数据未来的发展前景怎么样？

产业发展现状
1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于互联网与政务领域
——大数据产业规模：2020年超过6000亿元，未来将保持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
白皮书中赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

注：赛迪统计的中国大数据市场规模包含基础设施、数据服务及融合应用市场。
——大数据应用市场结构：互联网和政府大数据占比超一半
从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

2、细分市场一：政府大数据
——2020年政府大数据市场规模超900亿元
根据赛迪数据，我国大数据产业在政府领域的应用占比约为14.5%。据此测算，2017年以来，我国政府大数据规模逐年增加。2017年，中国政府大数据产业规模达514.8亿元，2020年约为926亿元左右。

注：政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。
——政府大数据应用场景
中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

3、细分市场二：互联网大数据
——大数据在互联网领域的应用占比过半，2021年市场规模有望突破3000亿
面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系，如何从中提取有价值信息，建立用户模型，针对不同用户提供针对性产品，以此来提高用户体验，增加用户粘性，是当前互联网行业面对的主要挑战之一。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站，用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面。
根据赛迪数据，我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为45.2%。据测算，2017年，中国互联网大数据产业规模达1604.7亿元，2020年约为2887.4亿元。

注：上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。
——互联网大数据应用场景
在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

4、细分市场三：金融大数据
——大数据在金融领域的应用空间巨大，2020年市场规模已超600亿
金融数据是大数据商业应用最早的数据源，早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法，对抵押贷款用户进行统计分析，帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行，基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。
根据赛迪数据，我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算，2017年，中国金融大数据产业规模达333.7亿元，2020年约为600亿元。

注：金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。
——金融大数据应用场景
过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

产业竞争格局
1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在京津冀与东部沿海地区
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。

2、企业竞争：市场参与者众多，多赛道布局企业综合实力较强
我国大数据代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区和京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。

产业发展前景及趋势：大数据市场潜力巨大，未来有望保持高速增长
据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2026年我国大数据产业市场规模将超过15000亿元。

4. 大数据前景怎么样？

随着互联网时代的到来，人们愈发认识到现代科技与计算机技术的重要性，无论是互联网头部企业对IT技术的研发应用还是普通企业的发展需要都可以看出IT行业正处于如日中天的发展态势下，行业竞争同样十分激烈随着人工智能、物联网的发展、大数据人才急剧增加，所以大数据行业的就业前景一片光明。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。

南京北大青鸟学生课堂实录

5. 大数据未来的发展前景怎么样呢？

在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展，大数据将深入渗透到各行各业。对于我国大数据产业的规模，目前各个研究机构均采取简介方法估算。根据国家工业信息安全发展研究中心通过对全国3000多家大数据相关企业的问卷调查和座谈形成的《2019中国大数据产业发展报告》，截至2019年，大数据产业规模超过8000亿元，预计到2020年底将超过万亿。目前，17个省市建立了大数据局，大数据安全维护机制日益完善。283所高校获批数据与大数据技术专业。全国有100多个大数据相关产业联盟成立，对大数据的发展起到推动作用。另外，大数据研发人员2019年超过8万人，研发投入超过550亿人民币。



数据外包将成为产业新机遇点
数据外包是指大数据企业将价值链中原本由自身提提供的具有基础性的、共性的、非核心的IT业务和基于IT业务的流程剥离出来后，外包给专业服务提供商来完成，通过重组价值链、优化资源配置，降低成本，增强核心竞争力。
数据外包有效地解决了数据孤岛以及清理和标记机器学习培训数据需要花费大量的时间和费用这两个问题，促成了“三赢”



——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

6. 大数据专业的发展前景怎么样？

前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。
大数据的择业岗位有：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。

7. 大数据专业以后的就业前景怎么样？

大数据的就业前景怎么样，我们可以从以下几点来具体了解下：
1、大数据产业国家政策支持力度大，各地方积极实践大数据，大数据产业发展不断加速。2、目前国内大数据人才量仅为50万，而行业人才缺口达100万+，未来2-3年人才缺口将逐渐扩大。3、2018年一线城市大数据开发岗位薪资15K-20K。4、大数据与人工智能、物联网、云计算的对接愈加紧密，而且，大数据正在和各个行业相互对接，其应用将逐步拓展到城市建设、工业制造、农业、旅游业等各个方面，未来的就业岗位将会持续增加。

8. 大数据未来的就业前景怎么样？

随着科技的发展，人类社会拥有数据规模增长很快，每时每刻、从天到地都有大量数据被产生和存储下来。数据科学则通过对数据进行分析，帮助决策。
最近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。
职业发展主要分为3个方向
1、大数据开发方向，所涉及到的职业岗位有：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据开发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析方向，所涉及的职业岗位有：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法工程师等；
3、大数据运维方向，所涉及的职业岗位有：大数据运维工程师等。
三个方向种，大数据开发是基础，以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了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人才年薪可达到30-50w，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司。