問答專欄Q & A COLUMN
數據已被國家層面定義為共創共享、可分配的“生產要素”，這必將極大的助力大數據在2020年的發展。
這里，簡單說幾點來年的發展趨勢：
可分配即可流通，但是一定是合規、合法的。
怎樣才能合規、合法？
這得依靠一些底層的公允脫敏技術，不具體指向某個具體用戶，不可復原數據信息……有哪些就不說了。
經過公允的底層技術轉換之后，數據就有了合法合規流通的基本前提，這個前提一旦具備，跨企業、平臺之間的數據交互，就有了基礎。
有了前面的兩點基礎，大數據的融合、應用就會得到極大的提升（包含領域、場景、維度等）。與此同時，這不僅是掌握了一定量級數據的企業及平臺的專利，后進者也會從中得到實際的應用及好處。
其它就不講了……關于大數據問題的解決，感興趣者可關注李政權頭條號主頁，私聊，或加入李政權“未來商圈”
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中國大數據產業受宏觀政策環境、技術進步與升級、數字應用普及等眾多利好因素影響，2018年整體規模達到4384.5億元，較2017年同比增長24%。我國大數據行業細分領域主要包括硬件、軟件、服務以及安全防護四大模塊，且這四大細分市場規模均保持增長趨勢。
大數據產業發展步入快車道
2015年以來，我國一大批大數據產業園相繼落地，大數據產業生態加速完善，相關標準和技術體系持續完善，應用市場日益壯大，產業國家影響力不斷提升。根據賽迪研究院數據顯示，中國大數據產業受宏觀政策環境、技術進步與升級、數字應用普及等眾多利好因素影響，2018年整體規模達到4384.5億元，較2017年同比增長24%，預計到2020年規模將達到6605.8億元。
在政府、企業和各類行業組織的協力推動下，中國大數據產業生態不斷完善，推動了大數據硬件和軟件的持續變革，大數據專項服務和通用服務的蓬勃發展，以及大數據安全防護策略的加速成熟。而現階段我國大數據產業細分領域包括硬件、軟件、服務以及安全防護四大模塊。
四大細分市場規模均持續增長
大數據硬件是指數據的產生、采集、存儲、計算處理、應用等一系列與大數據產業環節相關的硬件設備，包括傳感器、移動終端、傳輸設備、存儲設備、服務器、網絡設備和安全設備等。根據賽迪研究院統計數據，2018年我國大數據硬件市場規模達到2244.7億元。
大數據軟件是指用于實現數據采集、存儲、分析挖掘和展示的各類軟件，包括大數據計算軟件、大數據存儲軟件、數據查詢檢索軟件、基礎平臺軟件、平臺管理軟件、系統工具軟件和大數據應用軟件等。根據賽迪研究院數據，2015-2018年我國大數據服務市場規模逐年增長，到2018年，行業市場規模達到822.5億元。
大數據服務是指依托大數據資源管理與分析的相關服務產業，包括數據交易服務、數據采集服務、數據應用服務、數據增值服務等。從大數據通用服務來看，數據價值挖掘與基于大數據的信息服務成為市場熱點，其次是大數據數據采集、清洗加工、整合、可視化、增值服務，熱度稍低的是數據治理和數據安全、數據交易。根據賽迪研究院數據，2015-2018年我國大數據服務市場規模逐年增長，到2018年，行業市場規模達到1317.3億元。
大數據安全是用以搭建大數據平臺所需的安全產品和服務，以及大數據場景下圍繞數據安全展開的大數據全生命周期的安全防護。大數據安全主要包括大數據平臺安全、大數據安全防護和大數據隱私保護，產品主要包含大數據系統安全產品、大數據數據發現、大數據管理運營、敏感數據梳理、大數據脫敏、應用數據審計、大數據審計等。根據賽迪研究院統計數據，2018年我國大數據安全行業市場規模為28.4億元，同比增長30.5%。
——以上數據來源請參考前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。
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一是大數據治理體系尚待構建。
首先，法律法規滯后。目前，我國尚無真正意義上的數據管理法規，只在少數相關法律條文中有涉及到數據管理、數據安全等規范的內容，難以滿足快速增長的數據管理需求。其次，共享開放程度低。推動數據資源共享開放，將有利于打通不同部門和系統的壁壘，促進數據流轉，形成覆蓋全面的大數據資源，為大數據分析應用奠定基礎。
二是核心技術薄弱。
基礎理論與核心技術的落后導致我國信息技術長期存在“空心化”和“低端化”問題，大數據時代需避免此問題在新一輪發展中再次出現。近年來，我國在大數據應用領域取得較大進展，但是基礎理論、核心器件和算法、軟件等層面，較之美國等技術發達國家仍明顯落后。
三是融合應用有待深化。
我國大數據與實體經濟融合不夠深入，主要問題表現在：基礎設施配置不到位，數據采集難度大；缺乏有效引導與支撐，實體經濟數字化轉型緩慢；缺乏自主可控的數據互聯共享平臺等。
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直接說些所所想，至少以下趨勢，2020不會成為紅海！！！
這些年物聯網和互聯網的發展，使得以下行業有望成為2020的行業大趨勢：
1.5g時代的到來，將會給直播電商的發展添加強心劑，現在產品去品牌化，主播ip化，直播去平臺化。
2.網紅的興起，現在網紅產業處于發展階段，具有較大的潛力，特別是各大平臺的精準算法，使得粉絲和網紅之間的關系更加秘訣，無論是帶貨還是種草，都可以刺激消費，實現有效變現。
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、抖音強大的份額中搶得一杯羹。由此看出，5g時代，短視頻可能會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，智能終端廣告不受時間和地區形態的限制。其中“一物一碼”技術將會再次蓬勃發展，未來可期！！
5.社群營銷，相比于傳統的公域流量，社群營銷符合當下市場消費趨勢，把“人情”滲透在人際圈中，具有傳統營銷不可比擬的“效率”。社群具有信任度高、粘性強、裂變快等特點。
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大數據開發就業方向 大數據作為一門比較基礎型的學科，無論是從數據開發及分析、還是從物聯網一級人工智能算法訓練領域來看，它都有著非常核心的技術以及職位需求，那么接下來可以來具體分析一下關于大數據開 發方向都會哪些對口的工作職位①：大數據工程師，大數據開發工程師，大數據 維護工程師，大數據研發工程師，等；②：大數據分析師，大數據 高級工程師，大數據分析師專家，大數據挖掘師，大數據算法師等； ③：大數據運維 工程師等等......
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1.數據管理仍然很難
大數據分析有著相當明確的重要思想：找到隱藏在大量數據中的信息模式，訓練機器學習模型以發現這些模式，并將這些模型實施到生產中以自動對其進行操作。需要清理數據，并在必要時進行重復。
然而，將這些數據投入生產的現實要比看上去困難得多。對于初學者來說，收集來自不同孤島的數據很困難，需要提取、轉換和加載(ETL)和數據庫技能。清理和標記機器學習培訓的數據也需要花費大量的時間和費用，特別是在使用深度學習技術時。此外，以安全可靠的方式將這樣的系統大規模投入生產需要另外一套技能。
出于這些原因，數據管理仍然是一個巨大的挑戰，數據工程師將繼續成為大數據團隊中最受歡迎的角色之一。
2.數據孤島繼續激增
這個預測并不困難。在五年前的Hadoop開發熱潮中，人們認為可以將所有數據(包括分析和事務工作負載)整合到一個平臺上。
出于各種原因，這個想法從未真正實現過。其面臨的最大挑戰是不同的數據類型具有不同的存儲要求。關系數據庫、圖形數據庫、時間序列數據庫、HDF和對象存儲都有各自的優缺點。如果開發人員將所有數據塞進一個適合所有數據的數據湖中，他們就無法最大限度地發揮其優勢。
在某些情況下，將大量數據集中到一個地方確實有意義。例如，像S3這樣的云數據存儲庫為企業提供了靈活且經濟高效的存儲，而Hadoop仍然是非結構化數據存儲和分析的經濟高效的存儲。但對于大多數公司而言，這些只是必須管理的額外孤島。當然，它們是重要的孤島，但它們不是唯一的。
而在缺乏強大集權的情況下，數據倉庫將會繼續激增。
3. 流媒體分析的突破性的一年
組織處理新數據越快，業務發展就會越好。這是實時分析或流式分析背后的推動力。但組織一直面臨的挑戰是要真正做到這一點非常困難，而且成本也很高，但隨著組織的分析團隊的成熟和技術的進步，這種情況正在發生變化。
NewSQL數據庫、內存數據網格和專用流分析平臺圍繞通用功能進行融合，這需要對輸入數據進行超快處理，通常使用機器學習模型來自動化決策。
將它與Kafka、Spark和Flink等開源流式框架中的SQL功能相結合，組織就可以在2020年獲得真正的進步。
4.數據治理不善將帶來風險
有些人將數據稱之為“新石油”，也被稱為“新貨幣”。無論是什么樣的比喻，大家都認為數據具有價值，并且如果對此不重視將會帶來更大的風險。
歐盟通過去年頒布的GDPR法規闡明了數據治理不善的財務后果。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邦、各州等創建的80個不同的數據制授權法規。
數據泄露正在引發問題。根據Harris Poll公司進行的一項在線調查，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%，當時只有1500萬人表示受到了影響。
大多數組織已經意識到無序發展的大數據時代即將結束。而很多國家和地區的政府對數據濫用或隱私泄露行為不再容忍。
5.隨著技術的發展，技能也在轉變
人力資源通常是大數據項目中的最大成本，因為工作人員最終構建并運行大數據項目，并使其發揮作用。無論使用何種技術，找到具有合適技能的人員對于將數據轉化為洞察力至關重要。
而隨著技術的進步，技能組合也是如此。在2020年，人們可以看到企業對于神經網絡專業人才的巨大需求。在數據科學家(而不是人工智能專家)的技能中，Python仍然在語言中占主導地位，盡管對于R、SAS、Matlab、Scala、Java和C等語言還有很多工作要做。
隨著數據治理計劃的啟動，對數據管理人員的需求將會增加。能夠使用核心工具(數據庫、Spark、Airflow等)的數據工程師將繼續看到他們的機會增長。人們還可以看到企業對機器學習工程師的需求加速增長。
然而，由于自動化數據科學平臺的進步和發展，組織的一些工作可以通過數據分析師或“公民數據科學家”來完成，因為眾所周知，數據和業務的知識和技能可能會讓組織在大數據道路上走得更遠，而不是統計和編程。
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為推動大數據發展，我國有關部門發布了一系列政策，旨在構建以數據為關鍵要素的數字經濟。受此影響，我國大數據產業近年來發展迅速，技術創新能力大幅提升，應用場景不斷豐富。2018年，我國大數據行業市場產值規模已達6200億元。
目前，我國正由數據大國向數據強國加速邁進。政府從人才、資金等多方面入手，推動大數據產業不斷提升。廣東、貴州、浙江、江蘇、山東、上海等地區也相繼制定了發展規劃，致力于加快形成一批自主創新、技術先進的產品、服務和解決方案。
與此同時，隨著基礎設施的不斷完善，我國數字化進程也開始進入發展黃金期。大數據在信息共享、采集、數據安全防護等方面扮演的角色也越來越重要。
作為一種寶貴的資源，數據已經成為了全球各國爭相布局的領域。另外，企業在數據庫方面的構建，也成就了一個以市場為主體的數據中心。企業之間不斷加強的數據交流，推動新型數據分析方法的發展，從而挖掘出數據背后潛藏的更大價值。
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1、大數據技術升級迭代快
大數據技術不斷的更新和迭代。隨著技術的不斷完善，人才不斷增多，技術升級的速度也在不斷的提升。大數據技術的更新迭代將促進機器學習、人工智能等相關技術的發展。大數據技術更新，勢必會促進其應用場景的不斷加大，也就會再次擴大大數據人才的需求缺口。
2、人工智能逐漸崛起
。由于機器學習方案的不斷進步，已經能夠通過智能手機進行語音指令識別、擁有能夠預測用戶喜好的媒體服務、可以在數十億個數據點之間摸清關系脈絡的軟件以及善于挖掘潛在價值空間的應用程序。
3、分布式存儲和計算技術發展
在計算方面，谷歌MapReduce 分布式并行計算技術，是新型分布式計算技術的代表。一個 MapReduce 系統由廉價的通用服務器構成，通過添加服務器節點可線性擴展系統的總處理能力(Scale Out)，在成本和可擴展性上都有巨大的優勢。
4、法律法規逐漸規范
法律制度也將成為大數據發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、監管者甚至總統都在努力弄清收集到的這批龐大數據到底意味著什么，并以此為基礎勾勒出某種秩序草案。
大數據應用和技術起源于互聯網，網站和網頁的爆發式增長，搜索引擎公司最早感受到了海量數據帶來的技術上的挑戰，隨后興起的社交網絡、視頻網站、移動互聯網的浪潮加劇了這一挑戰。互聯網企業發現新數據的增長量、多樣性和對處理時效的要求是傳統數據庫、商業智能縱向擴展架構無法應對的。
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