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大数据发展呈现七大趋势
　　近几年，我国对大数据发展高度重视。刚刚过去的2015年，国务院明确了关于促进大数据发展的总体战略，国家相关部门积极推进有关工作。2016年，大数据产业整体发展如何走向？以下是总结出的七大趋势。　　1、国家战略引领各地加快落实推进大数据行动　　我国对大数据发展高度重视。2015年8月，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）发布，明确了发展大数据的指导思想、发展目标和发展任务，为未来我国大数据发展与应用指明了方向。2015年10月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》发布，提出要“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。”在国家战略的引领下，相关部门正在组织开展相关工作，20多个省市已经发布了促进大数据发展的政策文件。　　展望2016年，在大数据战略的引领下，依托纲要的贯彻实施，我国将在大数据产业规划编制、地方大数据试点、大数据关键产品研发和产业化、大数据基础设施建设、大数据标准体系建设等方面取得显著进展；同时将有更多地方加快推进大数据发展，并在政府政务、民生服务、医疗卫生、生态环保、食品药品、社会信用、交通物流、文化教育、财税金融等方面进行品牌宣传支持和培育出一批具有代表性的大数据应用。　　2、需求导向将助力大数据加速“走下神坛”、贴近应用　　虽然各方面已经认识到大数据的重要性，但是对大数据应用的思路、模式、方法多不清楚，影响了大数据的落地。其中的重要原因之一在于未能将大数据应用与工作生活实际需求结合起来。2015年，我国提出了“十三五”期间创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念，发布了《中国制造2025》和“互联网+”行动指导意见，在稳增长、调结构、促改革、惠民生等方面提出了许多具体的发展场景，为大数据走入工作、走入生活明确了指向和目标。　　展望2016年，大数据将在我国政府管理方面预先响应经济社会指标变化，提高与城市管理、安全管控、行政监管科学性和准确性等需求结合，在公共服务方面扩大交通、医疗、教育等公共服务领域的服务范围，与提升服务质量的需求结合，与行业应用方面准确分析消费需求、持续优化生产流程、精准定位市场营销对象的需求结合，加速由“梦想”变为“现实”。　　3、工业大数据将推动智能制造和制造强国建设　　加快建设制造强国，是构建产业新体系、增强我国综合国力的重要战略，实施智能制造工程，是构建新型制造体系、建设制造强国的重要内容。大数据作为新一代信息技术和产业发展的重要方向，对制造业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全产业链具有重要影响，是实现智能制造的核心动力，为建设制造强国提供了难得机遇。《中国制造2025》中明确要求促进大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用。　　展望2016年，以《中国制造2025》实施为依托，将有越来越多的企业更加注重整合、分析制造设备数据、产品数据、订单数据以及生产过程中产生的数据，能够使生产控制更加及时准确，生产制造的协同度和柔性化水平显著增强，从而给制造业配备上“大脑”，使之能灵活应对各种业务场景，实现真正的智能。　　4、公众参与将成为推动政务大数据发展应用有效手段　　由各级各类政府部门及公共机构掌握的政务数据，是现阶段我国数量最庞大、价值密度最高的一类数据资源，该金矿若能被挖掘利用，将有效提高我国社会信息化水平和全社会发展质量。《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》（国办发〔2015〕51号）已在此方面提出细致明确的工作内容。从实践看，政府部门自身的信息技术应用能力有限，要在短时间内实现政务大数据的充分应用将面临较高门槛。因此，发挥公众力量将是必然选项。2015年，上海市尝试开放涵盖政府部门、事业单位、公共服务企业等单位10大领域、总容量达上千GB的交通大数据，征求缓解拥堵、便利出行的大数据应用方案，率先进行了有益尝试。　　展望2016年，将有更多政府部门主动引入社会力量，通过合理有序开放政务数据资源及政府购买服务、协议约定、依法提供等方式，依靠公众智慧，推动政务大数据的发展与应用。　　5、民生领域大数据应用加速推动信息惠民向纵深发展　　要构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，就必须依托大数据，发现民生需求，丰富服务种类，提高服务质量，在健康医疗、养老服务、劳动就业、文化教育、交通旅游、社区服务等方面不断满足人民群众日益增长的个性化、多样化需求，加快民生服务普惠化。　　《促进大数据发展行动纲要》中明确提出了医疗健康服务大数据、社会保障服务大数据、教育文化大数据、交通旅游服务大数据4项公共服务大数据工程，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》（国发〔2015〕40号）也要求用好大数据等手段，加快发展基于互联网的医疗、健康、养老、教育、旅游、社会保障等新兴服务。　　展望2016年，结合大数据战略和“互联网+”行动的实施，各个地方将加快大数据在民生领域的应用探索和普及推广，使大数据更加深入地走进百姓日常生活中，真正实现智慧生活、信息惠民。　　6、大数据交易机制加快探索交易中心模式走向成熟　　大数据交易可以打破信息孤岛及行业信息壁垒，汇聚海量高价值数据，对接数据市场的多样化需求，完善产业生态环境，实现数据价值的最大化，对推进大数据产业创新发展方面具有深远意义。我国多地对大数据交易非常重视，已经建立或宣布建立了中关村数海大数据交易平台、贵阳大数据交易所、武汉东湖大数据交易中心、河北大数据交易中心等交易载体，京东等企业也开始为数据提供方和需求方提供数据交易的开放。客观来看，国内大数据交易还处于初级阶段，规范尚未统一，发展模式也处于摸索过程中。未来，伴随各行业数据交易需求的日渐强烈，大数据资产属性日益凸显，在数据隐私保护、数据交易规范等日臻完善情况下，将诞生一个万亿级的交易市场。　　展望2016年，依托各地已建、在建的交易载体，数据交易市场试点将快速推进，数据资源交易机制和定价机制将初步建立，数据交易行为将走向成熟。（赛迪智库电子信息产业研究所所长安晖）&
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大数据行业前景如何，需要学习哪些？
一、大数据行业前景：
这是2015年IT职位上涨薪资TOP15排名​榜​
数据来源：Network
World，为全世界第三大IT媒体IDG旗下的全球性IT专业杂志&&
不难看出，我们常见的大数据相关的岗位几乎都在榜上。这表明了大数据早已经不再是一个虚幻的名词，而是实实在在有很多的岗位需求。随着大数据相关人才需求量的增长，大数据领域的人才缺口也日益凸显，未来，这一趋势将会持续很长一段时间。
二、大数据分析处理的实现过程：
大数据分析处理的实现过程
​上图将大数据的处理流程和所需的工具做了一个简单的概括。我们由此知道了大数据分析的实现过程大致分为四个步骤：
数据获取、数据存储、数据处理、数据可视化
三、大数据工程师，大数据分析师，大数据科学家的职能要求：
目前，国内常见大数据的相关岗位大致可以分为三大类：
大数据科学家、大数据工程师、大数据分析师。
​我们知道，想进入任何新的行业都必须要去学习新的技能，那么以上大数据的三类工作有哪些职能要求呢！事实上，看看企业的招聘需求信息就一目了然。​
大数据科学家招聘需求案例&
大数据工程师招聘需求案例
&大数据分析师招聘需求案例
上面的招聘信息中提及的职能要求我这里做一个汇总，如下图：
大数据相关岗位职能汇总
大数据相关岗位职责和技能的区别&
大数据相关岗位工具的区别
四、大数据知识结构：
大数据知识结构
读到这里，大家已经可以根据自己现有的知识储备，选择好大数据相关的岗位方向，参照上述不同岗位的职能要求，开始准备学习啦。
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导语：作为一个新生领域，尽管大数据意味着大机遇，拥有巨大的应用价值，但同时也遭遇工程技术、管理政策、人才培养、资金投入等诸多领域的大挑战。只有解决这些基础性的挑战问题，才能充分利用这个大机遇，让大数据为企业为社会充分发挥的最大价值与贡献。
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