大数据在未来的发展及应用
全部回答（1）
发展历程：近十年来大数据产业快速增长，我国信息智能化程度显着提升
我国大数据产业引进比较早2011年，工业和信息化部将信息处理技术列为四大重点技术创新工程之一，为大数据产业的发展奠定了一定的政策基础。 自2014年起，“大数据”首次写入我国政府工作报告，大数据产业从此上升到国家战略层面，国家综合数据试验区逐步建立，相关政策和标准体系不断完善，到2020年2017年，我国大数据解决方案已经成熟，信息社会智能化水平显着提升。
市场规模：2020年市场规模将突破6000亿并保持快速增长
《2021年中国大数据产业发展地图》和《中国大数据《数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术快速发展，大数据与人工智能、VR、区块链、边缘智能等新技术的交叉融合，持续加速技术创新。 同时，随着各国新型智慧城市建设和大型园区建设的加速，大数据产业持续增长。
赛迪数据显示。 咨询认为，2020年我国大数据产业规模达到6388亿元，同比增长18.6%，未来三年将超过15%，到2023年，产业规模将超过1万亿元。
市场结构
——市场细分结构：软件、硬件占据行业主要市场
目前，我国大数据产业仍处于建设初期从市场结构来看，大数据产业可分为硬件、软件和大服务三类市场。
根据IDC全球大数据支出指南，2020年中国大数据市场最大组成部分仍来自传统服务器和存储硬件组件，占比超过40%，其次是IT服务和商业服务，两者合计占33.6%，其余为大数据软件占25.4%。 从软件角度来看，2020年中国最大的三大细分市场是终端用户查询分析和报告工具（End-UserQuery、ReportingandAnalysisTools）、人工智能软件平台（AISoftwarePlatforms）和关系数据仓库（RelationalDataWarehouses）。 IDC估计，三者之和占中国大数据软件市场总量的近50%。
——应用市场结构：互联网、政府、金融是大数据的主要应用领域
从行业、互联网具体应用来看政府和金融中国电信和中国电信引领大数据融合产业发展，占总规模的77.6%。 互联网、金融、电信等行业由于信息化水平高、政府研发能力强，在业务数字化转型中处于领先地位，大数据近年来已成为政府信息化建设的关键一环，将数据与政府信息化融合，成为政府信息化建设的关键环节。 与政府公开共享数据、民生服务、社会治理、市场监管等相关应用需求持续旺盛。 此外，工业大数据和健康医疗大数据是数据量大、产业链扩展性高、未来市场增长潜力巨大的新兴领域。
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
——预测发展前景
据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将突破1万亿元，增速将达到15%以上2021年至2023年将增长1.8%。 以此为基础，前瞻性测算表明，到2027年，我国大数据产业市场规模将接近1.8万亿元。
————更多行业数据请参见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景及战略投资规划分析报告》
大数据技术是当前最热门的技术领域之一，就业前景非常广阔。 大数据技术可应用于金融、医疗、电子商务、物流、教育等多个行业和领域。 以下为大数据技术招聘方向：
1数据分析师：负责通过数据分析提供业务洞察和建议，帮助企业决策。
2数据工程师：负责搭建数据处理系统，包括数据采集、存储、处理、展示等方面。
3数据科学家：负责通过机器学习、数据挖掘等算法技术从大量数据中提取有价值的信息。
4大数据工程师：大数据工程师负责设计、构建和维护大数据系统，包括数据仓库、ETL流程（提取、转换和加载）以及数据流和数据处理。 管道。 大数据工程师应精通Hadoop、Spark、Hive、Pig等大数据技术和工具。
5数据科学家：数据科学家分析大数据以发现业务问题和趋势。 他们应该对统计学、机器学习和数据挖掘有深入的了解，并使用Python、R、SAS和MATLAB等工具来处理和分析数据。
6数据分析师：数据分析师负责收集、处理和分析数据，并将结果用于业务决策。 他们应该了解SQL、Excel、Tableau和PowerBI等工具。
就业前景：
1.数据科学家：负责利用大数据技术分析和解释数据，帮助企业做出更明智的决策。 数据科学家的工作通常需要统计、机器学习和数据库管理等技能。
2数据工程师：负责大数据架构的设计、构建和维护。 数据工程师必须具备编程能力，熟悉各种大数据工具和技术。
3大数据架构师：负责规划和设计大数据架构，确保数据能够高效存储、管理和分析。 大数据架构师需要对大数据技术有深入的了解以及领导和管理技能。
4大数据分析师：负责利用大数据技术分析和解读数据，帮助企业做出更明智的决策。 大数据分析师需要统计、数据可视化和数据挖掘方面的技能。
总之，大数据技术的就业前景非常广阔，未来机会很多。 对于拥有相关技能的人来说，未来有望找到高薪工作，并能在各个行业发挥作用。
1在大数据的采集和预处理方面
这个方向最常见的问题是数据来源多、多样性，导致数据质量差异严重。 影响数据可用性。 针对这些问题，许多公司推出了各种数据清洗和质量控制工具（例如IBM的DataStage）。
2大数据存储与管理方面
该方向最常见的挑战是存储规模庞大、存储管理复杂和。 需要考虑结构化、非结构化和半结构化数据。 分布式文件系统和相关分布式数据库技术的发展正在有效地解决这些问题。 在大数据存储和管理方面，值得我们关注的是大数据索引和搜索技术、大数据实时存储和处理、传输的发展。
3大数据计算模型的方向
由于大数据处理的不同需求，出现了一系列典型的计算机模型，包括大型模型。 数据查询分析计算（如Hive）、批处理计算（如HadoopMapReduce）、流式计算（如Storm）、迭代计算（如HaLoop）、图计算（如Pregel）、内存计算（如Hana），而这些计算模式的混合计算模型将成为满足各种大数据处理和应用需求的有效工具。
4大数据分析与挖掘方向
随着数据量的迅速膨胀，对数据进行深度分析和挖掘。 并且自动化分析的需求越来越高，越来越多的大数据分析工具和产品出现，比如用于大数据挖掘的RHadoop版本、基于MapReduce开发的挖掘算法数据等。