數(shù)據(jù)已被國家層面定義為共創(chuàng)共享、可分配的“生產(chǎn)要素”，這必將極大的助力大數(shù)據(jù)在2020年的發(fā)展。

這里，簡單說幾點(diǎn)來年的發(fā)展趨勢：

1.脫敏流通

可分配即可流通，但是一定是合規(guī)、合法的。

怎樣才能合規(guī)、合法？

這得依靠一些底層的公允脫敏技術(shù)，不具體指向某個(gè)具體用戶，不可復(fù)原數(shù)據(jù)信息……有哪些就不說了。

2.融合交互

經(jīng)過公允的底層技術(shù)轉(zhuǎn)換之后，數(shù)據(jù)就有了合法合規(guī)流通的基本前提，這個(gè)前提一旦具備，跨企業(yè)、平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)交互，就有了基礎(chǔ)。

3.普惠應(yīng)用

有了前面的兩點(diǎn)基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)的融合、應(yīng)用就會(huì)得到極大的提升（包含領(lǐng)域、場景、維度等）。與此同時(shí)，這不僅是掌握了一定量級(jí)數(shù)據(jù)的企業(yè)及平臺(tái)的專利，后進(jìn)者也會(huì)從中得到實(shí)際的應(yīng)用及好處。

其它就不講了……關(guān)于大數(shù)據(jù)問題的解決，感興趣者可關(guān)注李政權(quán)頭條號(hào)主頁，私聊，或加入李政權(quán)“未來商圈”

中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)受宏觀政策環(huán)境、技術(shù)進(jìn)步與升級(jí)、數(shù)字應(yīng)用普及等眾多利好因素影響，2018年整體規(guī)模達(dá)到4384.5億元，較2017年同比增長24%。我國大數(shù)據(jù)行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域主要包括硬件、軟件、服務(wù)以及安全防護(hù)四大模塊，且這四大細(xì)分市場規(guī)模均保持增長趨勢。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展步入快車道

2015年以來，我國一大批大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園相繼落地，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)加速完善，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)體系持續(xù)完善，應(yīng)用市場日益壯大，產(chǎn)業(yè)國家影響力不斷提升。根據(jù)賽迪研究院數(shù)據(jù)顯示，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)受宏觀政策環(huán)境、技術(shù)進(jìn)步與升級(jí)、數(shù)字應(yīng)用普及等眾多利好因素影響，2018年整體規(guī)模達(dá)到4384.5億元，較2017年同比增長24%，預(yù)計(jì)到2020年規(guī)模將達(dá)到6605.8億元。

在政府、企業(yè)和各類行業(yè)組織的協(xié)力推動(dòng)下，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷完善，推動(dòng)了大數(shù)據(jù)硬件和軟件的持續(xù)變革，大數(shù)據(jù)專項(xiàng)服務(wù)和通用服務(wù)的蓬勃發(fā)展，以及大數(shù)據(jù)安全防護(hù)策略的加速成熟。而現(xiàn)階段我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域包括硬件、軟件、服務(wù)以及安全防護(hù)四大模塊。

四大細(xì)分市場規(guī)模均持續(xù)增長

大數(shù)據(jù)硬件是指數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、采集、存儲(chǔ)、計(jì)算處理、應(yīng)用等一系列與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)相關(guān)的硬件設(shè)備，包括傳感器、移動(dòng)終端、傳輸設(shè)備、存儲(chǔ)設(shè)備、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和安全設(shè)備等。根據(jù)賽迪研究院統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2018年我國大數(shù)據(jù)硬件市場規(guī)模達(dá)到2244.7億元。

大數(shù)據(jù)軟件是指用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析挖掘和展示的各類軟件，包括大數(shù)據(jù)計(jì)算軟件、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)軟件、數(shù)據(jù)查詢檢索軟件、基礎(chǔ)平臺(tái)軟件、平臺(tái)管理軟件、系統(tǒng)工具軟件和大數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件等。根據(jù)賽迪研究院數(shù)據(jù)，2015-2018年我國大數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模逐年增長，到2018年，行業(yè)市場規(guī)模達(dá)到822.5億元。

大數(shù)據(jù)服務(wù)是指依托大數(shù)據(jù)資源管理與分析的相關(guān)服務(wù)產(chǎn)業(yè)，包括數(shù)據(jù)交易服務(wù)、數(shù)據(jù)采集服務(wù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)、數(shù)據(jù)增值服務(wù)等。從大數(shù)據(jù)通用服務(wù)來看，數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘與基于大數(shù)據(jù)的信息服務(wù)成為市場熱點(diǎn)，其次是大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集、清洗加工、整合、可視化、增值服務(wù)，熱度稍低的是數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)交易。根據(jù)賽迪研究院數(shù)據(jù)，2015-2018年我國大數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模逐年增長，到2018年，行業(yè)市場規(guī)模達(dá)到1317.3億元。

大數(shù)據(jù)安全是用以搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)所需的安全產(chǎn)品和服務(wù)，以及大數(shù)據(jù)場景下圍繞數(shù)據(jù)安全展開的大數(shù)據(jù)全生命周期的安全防護(hù)。大數(shù)據(jù)安全主要包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全、大數(shù)據(jù)安全防護(hù)和大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，產(chǎn)品主要包含大數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全產(chǎn)品、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、大數(shù)據(jù)管理運(yùn)營、敏感數(shù)據(jù)梳理、大數(shù)據(jù)脫敏、應(yīng)用數(shù)據(jù)審計(jì)、大數(shù)據(jù)審計(jì)等。根據(jù)賽迪研究院統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2018年我國大數(shù)據(jù)安全行業(yè)市場規(guī)模為28.4億元，同比增長30.5%。

——以上數(shù)據(jù)來源請參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。

共同參與，共同富裕，分股到戶，實(shí)現(xiàn)制造者和消費(fèi)者集結(jié)，減少重復(fù)建設(shè)，造成浪費(fèi)

一是大數(shù)據(jù)治理體系尚待構(gòu)建。

首先，法律法規(guī)滯后。目前，我國尚無真正意義上的數(shù)據(jù)管理法規(guī)，只在少數(shù)相關(guān)法律條文中有涉及到數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全等規(guī)范的內(nèi)容，難以滿足快速增長的數(shù)據(jù)管理需求。其次，共享開放程度低。推動(dòng)數(shù)據(jù)資源共享開放，將有利于打通不同部門和系統(tǒng)的壁壘，促進(jìn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，形成覆蓋全面的大數(shù)據(jù)資源，為大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

二是核心技術(shù)薄弱。

基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)的落后導(dǎo)致我國信息技術(shù)長期存在“空心化”和“低端化”問題，大數(shù)據(jù)時(shí)代需避免此問題在新一輪發(fā)展中再次出現(xiàn)。近年來，我國在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域取得較大進(jìn)展，但是基礎(chǔ)理論、核心器件和算法、軟件等層面，較之美國等技術(shù)發(fā)達(dá)國家仍明顯落后。

三是融合應(yīng)用有待深化。

我國大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合不夠深入，主要問題表現(xiàn)在：基礎(chǔ)設(shè)施配置不到位，數(shù)據(jù)采集難度大；缺乏有效引導(dǎo)與支撐，實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩慢；缺乏自主可控的數(shù)據(jù)互聯(lián)共享平臺(tái)等。

直接說些所所想，至少以下趨勢，2020不會(huì)成為紅海！??！

這些年物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使得以下行業(yè)有望成為2020的行業(yè)大趨勢：

1.5g時(shí)代的到來，將會(huì)給直播電商的發(fā)展添加強(qiáng)心劑，現(xiàn)在產(chǎn)品去品牌化，主播ip化，直播去平臺(tái)化。

2.網(wǎng)紅的興起，現(xiàn)在網(wǎng)紅產(chǎn)業(yè)處于發(fā)展階段，具有較大的潛力，特別是各大平臺(tái)的精準(zhǔn)算法，使得粉絲和網(wǎng)紅之間的關(guān)系更加秘訣，無論是帶貨還是種草，都可以刺激消費(fèi)，實(shí)現(xiàn)有效變現(xiàn)。

3.短視頻的興起，無論是百度的全民小視頻還是ucloud的微視都打算在快手、抖音強(qiáng)大的份額中搶得一杯羹。由此看出，5g時(shí)代，短視頻可能會(huì)再次興起不一樣的玩法，比如AR、VR的嵌入。

4.5g的普及，萬物互聯(lián)，智能終端廣告不受時(shí)間和地區(qū)形態(tài)的限制。其中“一物一碼”技術(shù)將會(huì)再次蓬勃發(fā)展，未來可期?。?/p>

5.社群營銷，相比于傳統(tǒng)的公域流量，社群營銷符合當(dāng)下市場消費(fèi)趨勢，把“人情”滲透在人際圈中，具有傳統(tǒng)營銷不可比擬的“效率”。社群具有信任度高、粘性強(qiáng)、裂變快等特點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)開發(fā)就業(yè)方向 大數(shù)據(jù)作為一門比較基礎(chǔ)型的學(xué)科，無論是從數(shù)據(jù)開發(fā)及分析、還是從物聯(lián)網(wǎng)一級(jí)人工智能算法訓(xùn)練領(lǐng)域來看，它都有著非常核心的技術(shù)以及職位需求，那么接下來可以來具體分析一下關(guān)于大數(shù)據(jù)開 發(fā)方向都會(huì)哪些對(duì)口的工作職位①：大數(shù)據(jù)工程師，大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù) 維護(hù)工程師，大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師，等；②：大數(shù)據(jù)分析師，大數(shù)據(jù) 高級(jí)工程師，大數(shù)據(jù)分析師專家，大數(shù)據(jù)挖掘師，大數(shù)據(jù)算法師等； ③：大數(shù)據(jù)運(yùn)維 工程師等等......

2020年將是5G商業(yè)應(yīng)用的一年，也是基于5G技術(shù)各行各業(yè)都在布局的一年，大數(shù)據(jù)云計(jì)算，云儲(chǔ)存，邊緣計(jì)算也將隨波逐流

1.數(shù)據(jù)管理仍然很難

大數(shù)據(jù)分析有著相當(dāng)明確的重要思想：找到隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息模式，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型以發(fā)現(xiàn)這些模式，并將這些模型實(shí)施到生產(chǎn)中以自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行操作。需要清理數(shù)據(jù)，并在必要時(shí)進(jìn)行重復(fù)。

然而，將這些數(shù)據(jù)投入生產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)要比看上去困難得多。對(duì)于初學(xué)者來說，收集來自不同孤島的數(shù)據(jù)很困難，需要提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)和數(shù)據(jù)庫技能。清理和標(biāo)記機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)的數(shù)據(jù)也需要花費(fèi)大量的時(shí)間和費(fèi)用，特別是在使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)。此外，以安全可靠的方式將這樣的系統(tǒng)大規(guī)模投入生產(chǎn)需要另外一套技能。

出于這些原因，數(shù)據(jù)管理仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)工程師將繼續(xù)成為大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)中最受歡迎的角色之一。

2.數(shù)據(jù)孤島繼續(xù)激增

這個(gè)預(yù)測并不困難。在五年前的Hadoop開發(fā)熱潮中，人們認(rèn)為可以將所有數(shù)據(jù)(包括分析和事務(wù)工作負(fù)載)整合到一個(gè)平臺(tái)上。

出于各種原因，這個(gè)想法從未真正實(shí)現(xiàn)過。其面臨的最大挑戰(zhàn)是不同的數(shù)據(jù)類型具有不同的存儲(chǔ)要求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫、圖形數(shù)據(jù)庫、時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫、HDF和對(duì)象存儲(chǔ)都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。如果開發(fā)人員將所有數(shù)據(jù)塞進(jìn)一個(gè)適合所有數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)湖中，他們就無法最大限度地發(fā)揮其優(yōu)勢。

在某些情況下，將大量數(shù)據(jù)集中到一個(gè)地方確實(shí)有意義。例如，像S3這樣的云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫為企業(yè)提供了靈活且經(jīng)濟(jì)高效的存儲(chǔ)，而Hadoop仍然是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的經(jīng)濟(jì)高效的存儲(chǔ)。但對(duì)于大多數(shù)公司而言，這些只是必須管理的額外孤島。當(dāng)然，它們是重要的孤島，但它們不是唯一的。

而在缺乏強(qiáng)大集權(quán)的情況下，數(shù)據(jù)倉庫將會(huì)繼續(xù)激增。

3. 流媒體分析的突破性的一年

組織處理新數(shù)據(jù)越快，業(yè)務(wù)發(fā)展就會(huì)越好。這是實(shí)時(shí)分析或流式分析背后的推動(dòng)力。但組織一直面臨的挑戰(zhàn)是要真正做到這一點(diǎn)非常困難，而且成本也很高，但隨著組織的分析團(tuán)隊(duì)的成熟和技術(shù)的進(jìn)步，這種情況正在發(fā)生變化。

NewSQL數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格和專用流分析平臺(tái)圍繞通用功能進(jìn)行融合，這需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行超快處理，通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來自動(dòng)化決策。

將它與Kafka、Spark和Flink等開源流式框架中的SQL功能相結(jié)合，組織就可以在2020年獲得真正的進(jìn)步。

4.數(shù)據(jù)治理不善將帶來風(fēng)險(xiǎn)

有些人將數(shù)據(jù)稱之為“新石油”，也被稱為“新貨幣”。無論是什么樣的比喻，大家都認(rèn)為數(shù)據(jù)具有價(jià)值，并且如果對(duì)此不重視將會(huì)帶來更大的風(fēng)險(xiǎn)。

歐盟通過去年頒布的GDPR法規(guī)闡明了數(shù)據(jù)治理不善的財(cái)務(wù)后果。雖然美國還沒有類似的法律，但美國公司仍然必須遵守由美國聯(lián)邦、各州等創(chuàng)建的80個(gè)不同的數(shù)據(jù)制授權(quán)法規(guī)。

數(shù)據(jù)泄露正在引發(fā)問題。根據(jù)Harris Poll公司進(jìn)行的一項(xiàng)在線調(diào)查，2018年有近6000萬美國人受到身份盜竊的影響。這比2017年增長了300%，當(dāng)時(shí)只有1500萬人表示受到了影響。

大多數(shù)組織已經(jīng)意識(shí)到無序發(fā)展的大數(shù)據(jù)時(shí)代即將結(jié)束。而很多國家和地區(qū)的政府對(duì)數(shù)據(jù)濫用或隱私泄露行為不再容忍。

5.隨著技術(shù)的發(fā)展，技能也在轉(zhuǎn)變

人力資源通常是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中的最大成本，因?yàn)楣ぷ魅藛T最終構(gòu)建并運(yùn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，并使其發(fā)揮作用。無論使用何種技術(shù)，找到具有合適技能的人員對(duì)于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力至關(guān)重要。

而隨著技術(shù)的進(jìn)步，技能組合也是如此。在2020年，人們可以看到企業(yè)對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人才的巨大需求。在數(shù)據(jù)科學(xué)家(而不是人工智能專家)的技能中，Python仍然在語言中占主導(dǎo)地位，盡管對(duì)于R、SAS、Matlab、Scala、Java和C等語言還有很多工作要做。

隨著數(shù)據(jù)治理計(jì)劃的啟動(dòng)，對(duì)數(shù)據(jù)管理人員的需求將會(huì)增加。能夠使用核心工具(數(shù)據(jù)庫、Spark、Airflow等)的數(shù)據(jù)工程師將繼續(xù)看到他們的機(jī)會(huì)增長。人們還可以看到企業(yè)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的需求加速增長。

然而，由于自動(dòng)化數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的進(jìn)步和發(fā)展，組織的一些工作可以通過數(shù)據(jù)分析師或“公民數(shù)據(jù)科學(xué)家”來完成，因?yàn)楸娝苤?，?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的知識(shí)和技能可能會(huì)讓組織在大數(shù)據(jù)道路上走得更遠(yuǎn)，而不是統(tǒng)計(jì)和編程。

為推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展，我國有關(guān)部門發(fā)布了一系列政策，旨在構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)。受此影響，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)近年來發(fā)展迅速，技術(shù)創(chuàng)新能力大幅提升，應(yīng)用場景不斷豐富。2018年，我國大數(shù)據(jù)行業(yè)市場產(chǎn)值規(guī)模已達(dá)6200億元。

目前，我國正由數(shù)據(jù)大國向數(shù)據(jù)強(qiáng)國加速邁進(jìn)。政府從人才、資金等多方面入手，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)不斷提升。廣東、貴州、浙江、江蘇、山東、上海等地區(qū)也相繼制定了發(fā)展規(guī)劃，致力于加快形成一批自主創(chuàng)新、技術(shù)先進(jìn)的產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案。

與此同時(shí)，隨著基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，我國數(shù)字化進(jìn)程也開始進(jìn)入發(fā)展黃金期。大數(shù)據(jù)在信息共享、采集、數(shù)據(jù)安全防護(hù)等方面扮演的角色也越來越重要。

作為一種寶貴的資源，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了全球各國爭相布局的領(lǐng)域。另外，企業(yè)在數(shù)據(jù)庫方面的構(gòu)建，也成就了一個(gè)以市場為主體的數(shù)據(jù)中心。企業(yè)之間不斷加強(qiáng)的數(shù)據(jù)交流，推動(dòng)新型數(shù)據(jù)分析方法的發(fā)展，從而挖掘出數(shù)據(jù)背后潛藏的更大價(jià)值。

1、大數(shù)據(jù)技術(shù)升級(jí)迭代快

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷的更新和迭代。隨著技術(shù)的不斷完善，人才不斷增多，技術(shù)升級(jí)的速度也在不斷的提升。大數(shù)據(jù)技術(shù)的更新迭代將促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)更新，勢必會(huì)促進(jìn)其應(yīng)用場景的不斷加大，也就會(huì)再次擴(kuò)大大數(shù)據(jù)人才的需求缺口。

　　2、人工智能逐漸崛起

。由于機(jī)器學(xué)習(xí)方案的不斷進(jìn)步，已經(jīng)能夠通過智能手機(jī)進(jìn)行語音指令識(shí)別、擁有能夠預(yù)測用戶喜好的媒體服務(wù)、可以在數(shù)十億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間摸清關(guān)系脈絡(luò)的軟件以及善于挖掘潛在價(jià)值空間的應(yīng)用程序。

　　3、分布式存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)發(fā)展

　　在計(jì)算方面，谷歌MapReduce 分布式并行計(jì)算技術(shù)，是新型分布式計(jì)算技術(shù)的代表。一個(gè) MapReduce 系統(tǒng)由廉價(jià)的通用服務(wù)器構(gòu)成，通過添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)可線性擴(kuò)展系統(tǒng)的總處理能力(Scale Out)，在成本和可擴(kuò)展性上都有巨大的優(yōu)勢。

　　4、法律法規(guī)逐漸規(guī)范

　　法律制度也將成為大數(shù)據(jù)發(fā)展過程中的潛在影響因素，具體效果如何取決于大家的審視角度。就目前來看，仲裁者、立法者、監(jiān)管者甚至總統(tǒng)都在努力弄清收集到的這批龐大數(shù)據(jù)到底意味著什么，并以此為基礎(chǔ)勾勒出某種秩序草案。

　　大數(shù)據(jù)應(yīng)用和技術(shù)起源于互聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)站和網(wǎng)頁的爆發(fā)式增長，搜索引擎公司最早感受到了海量數(shù)據(jù)帶來的技術(shù)上的挑戰(zhàn)，隨后興起的社交網(wǎng)絡(luò)、視頻網(wǎng)站、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的浪潮加劇了這一挑戰(zhàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)現(xiàn)新數(shù)據(jù)的增長量、多樣性和對(duì)處理時(shí)效的要求是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、商業(yè)智能縱向擴(kuò)展架構(gòu)無法應(yīng)對(duì)的。