大数据发展前景都是哪几种？

1. 大数据发展前景都是哪几种？

大数据技术的应用方向：
1、信息技术应用，通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
2、推进信息产业增长，大数据将会在集成芯片等硬件设备产业中催发新的技术革命，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。另一方面，大数据将在软件与服务领域中，推进数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、提高企业核心竞争力，比如通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析；通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等；通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施等。
4、人工智能，人工智能算法多是依赖于大量的数据的，这些数据往往需要面向某个特定的领域进行长期的积累，如果没有数据，就算有人工智能算法也白搭。

2. 大数据发展前景是什么？

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

3. 大数据发展前景是什么

行业内主要企业：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据：中国大数据行业市场规模、中国大数据产业下游分布
我国大数据产业开始已进入深化阶段
中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。
2021年市场规模接近900亿元
近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。
金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业
大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。
大数据软件与服务的需求不断提升
目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

不同类型大数据企业竞争程度差异极大
目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

4. 大数据在未来有什么样的发展趋势

大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓宽的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一起助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
趋势五：数据泄露泛滥未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六：数据管理成为核心竞争力数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八：数据生态系统复合化程度加强大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

5. 大数据的发展趋势有哪些？

——更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
大数据与AI、5G、IoT等应用为公有云创造了巨大的需求，扮演着大数据基础设施服务提供者的角色，在大数据核心诉求的存储和计算能力上给予不可或缺的支撑。
大数据又赋能公有云行业的发展，将更好地参与到行业应用与数据变现的发展，催生大量的行业应用，为云服务未来扩充发展提供想象空间。积极的国家政策将持续推动各行业企业积极上云，拥抱数字化转型，公有云服务应用场景特别是数据应用不断拓宽。
近几年我国云计算行业的市场规模和渗透率均在持续增长，使得我国公有云市场进入了一个新的发展阶段。除此之外，在5G商用以及AI等技术发展的推动下，我国公有云市场规模始终保持高速增长趋势，根据中国信息通信研究院的数据统计，2018年，中国公有云市场规模达到437.4亿元，较2017年增长65.2%。
2012-2018年中国公有云市场规模统计及增长情况



数据来源：前瞻产业研究院整理
IT基础设施建设日益完善，服务质量持续提升，中国公有云市场有望迎来更广阔的发展空间。在大数据市场，PaaS市场保持稳定增长，而私有化大数据平台因为提供服务仍然是各家大数据企业的主要收入来源。
5G将成为物联网增长的引爆点，将催生出新的业态和独角兽企业
5G的低延时、高速率、高容量等特性，将使物联网设备安装数量呈现爆发式发展，一批“未来感”十足的物联网应用正从概念变成现实，在孕育庞大市场的同时，也酝酿着物联网产业的一场深刻变革。IoT所产生巨量数据，既是数据应用的重大挑战，也是大数据产业发展的巨大机遇。
5G技术主要特点分析情况



资料来源：前瞻产业研究院整理
不断增长的物联网热潮正在吸引大量投资和技术突破。更多企业将抓住机会提供更好的物联网解决方案，并将带来更多收集大量数据、管理和分析数据的方法。未来，5G加持下的IoT将产生众多的独角兽企业。
单一大数据平台正向大数据、人工智能、云计算融合的一体化平台发展，中国在一体化大数据平台自主技术创新上独辟蹊径，取得突破
目前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，并对传统行业各参与方产生不同程度的影响，改变了各行业的生态。传统的单一大数据平台已经无法满足用户的应用需求，而将大数据、人工智能、云计算融于一体的大数据分析平台，将成为一个联系IT系统与从员工、客户、合作伙伴、社会，到设备的一个全生态的核心系统。
近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。
2015-2018年中国人工智能产业市场规模统计情况



数据来源：前瞻产业研究院整理

6. 大数据的发展趋势是什么

1、数据管理仍然困难
大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。
然而，将这些数据投入生产比看上去要困难得多。对于初学者来说，从不同的孤岛收集数据可能很困难，因为需要提取、转换和加载(ETL)以及数据库技能。为机器学习练习清理和标记数据也需要大量的时间和金钱，尤其是在使用深度学习技术时。
2、数据孤岛继续激增
这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为所有数据，包括分析和事务工作负载，都可以合并到一个平台中。
由于种种原因，这个想法从未真正实现。最大的挑战是不同的数据类型有不同的存储需求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将他们所有的数据塞入一个适合他们所有数据的数据湖，他们将不能最大化他们的优势。
3、流媒体分析突破之年
组织处理新数据越快，业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说，这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的，但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进，这种情况会发生变化。
NewSQL数据库、内存中的数据网格和专用的流分析平台围绕着需要超快处理输入数据的通用功能进行融合，通常使用机器学习模型来自动化决策。
关于大数据发展趋势是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

7. 什么是大数据，未来的前景是怎样的

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

8. 大数据的发展方向是什么？

除了互联网领域之外，未来以下几个领域将全面开始使用大数据相关技术：
第一：医疗、教育领域。医疗和教育领域本身对于数据就非常敏感，在大数据概念被提出之前，医疗和教育领域就有大量的数据分析应用场景，随着大数据技术的应用，未来医疗和教育领域对于大数据技术的依赖程度会进一步得到提升。另外，医疗和教育领域本身的数据价值密度是比较高的，数据自身的价值增量空间也比较大。
第二：经济、金融领域。经济和金融领域也是大数据技术重要的应用场景，通过大数据技术可以更加方便地实现数据价值化过程，从而促进经济和金融领域的创新。目前在经济和金融领域，大数据技术已经得到了一定的应用，不少相关领域的从业者也会通过Python来完成一些数据分析过程。
第三：工业生产领域。工业生产领域未来是大数据技术的重要落地应用场景，工业生产领域涉及到的环境非常多，数据价值化的难度也相对比较大，而且要想完成大数据技术的应用，还需要一系列场景的搭建，比如云计算和物联网场景的搭建就比较重要。
最后，除了以上几个领域之外，大数据在智慧城市建设的过程中，也会起到比较重要的作用。