大数据加入渗透实体，错过它你将错过一个时代！

架构师小秘圈

发布于 2018-06-04 16:32:10

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发布于 2018-06-04 16:32:10

大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式分布式处理技术、存储技术和感知技术从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。从而拥有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

那大数据有那些应用领域呢？ 1.顾客需求分析。 2.改善生活。 3.业务流程优化。 4.客户体验优化。 5.医疗优化。 6.结果预测。以上只是，我对于大数据应用简单概括。大数据“顾客需求分析“在电商企业的潜在优势更是尤为突出。在移动支付时代，这些支付交易数据对于企业来说不亚于一座待挖掘潜能无限的“金矿”。随着移动支付和小微企业商业需求的变革与深化。大数据正在与第三方支付深度结合发展，由大数据衍生的机会或成为下一个业务增长动力。目前来说一个电商数据网的数据产品: 第一类是收银情况第二类是客户情况第三类是电商业务订单情况在这些商业数据之上还可做数据运营服务，比如征信服务、风控服务等。大数据的风口已经到来。 17年上半年不完全统计有63家大数据创业企业获得了融资，总融资金额超过68亿人民币。其中获得上亿元融资的企业就有17家。有些第三方数据应用服务公司，成立短短几年，市值就达到数十亿。有数据显示，到2020年，中国大数据产业规模或达13626亿元的高点。

大数据的应用还有很多方向。待大家去探明。 “在市场模式探索明确之后，最重要的是不断积累数据，建立自身的数据优势。我们都知道下面这些公司都有做大数据业务。

而且工资也给的不低

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为什么这个行业这么赚钱？以下就是我总结出来的大数据变现的几大模式 1、解决方案型。我为你架构一套大数据系统，然后每年每月为你维护、升级这套系统。针对政府企事业单位。比如税务局、公安系统、卫生系统、防空系统，公共交通系统，反恐、经济、防灾、反腐、社保、环保等一来是因为他们没有大数据技术能力，二来是因为他们没有大数据人才，三是他们期望通过大数据来实现互联网+，通过大数据来改造行业目前的情况。

2、数据工具/产品化服务移动统计分析工具、第三方数据服务、数据分析服务等。典型的模式如情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、可视化、网站/APP分析工具等。费用的收取方式：按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。工具/产品化服务最典型的企业有阿里的数加平台、Talkingdata、DataEye等。

3、行业应用是传统行业加上大数据后产生的新的效应。大数据可以应用到医疗、教育、零售、通信，航空、工业、制造业、体育、娱乐、彩票、影视、餐饮、旅游、房地产等传统行业，当大数据与这些行业碰撞，就会产生新的商业。主要模式：利用大数据获得行业洞察，实现更多的收益。比如大数据+医疗就是智慧医疗系统，大数据+制造业就等于工业4.0，大数据+电影就等于票房预测等。费用收取模式：通过大数据产生了更大的价值，节约了成本，优化了原有行业，衍生出新的商业模式。比较典型的例子有：票房预测、商圈选址、高考预测、智慧城市、无人机、机器人、无人驾驶汽车等。

4.金融大数据金融大数据的前景是最可观的，也是可持续发展的。金融行业会不断的产生数据，而且数据可以反复使用。大数据在金融方面的应用主要体现在征信、小额信贷、P2P、电子信用卡、量化投资、反欺诈、互联网金融等方面。最能让大数据实现变现的。大数据在互联网金融方面应用得比较好的平台有京东白条、蚂蚁金服的小额贷款、支付宝的花呗、借呗等。

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------市场那么大，那为什么从业人员还这么少呢？ 1.大数据做为新科技新技术，本身发展时间也没多久？ 2.大数据技术门槛是非常大，从理论理解架构，实践认识技术，完成企业级项目，才能算真正出师。 3.大学教师资源缺稀，有理论却无实践经验，而大部分实践经验丰富的人都被BAT或大公司垄断。从事教育事业的专业大数据架构师不多。

国家对大数据也是极其重视尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中。大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿。据《大数据人才报告》显示，大数据相关职位主要划分为数据开发、数据挖掘、图像/视觉、语音、四大类，对截止到2017年11月的427,120份简历样本进行分析。报告核心发现 1.2017年，大数据及人工智能人才需求增长迅猛，招聘需求猛增6倍，大数据需求增长幅度最为惊人，达795%。 2.大数据及人工智能薪资整体高企，平均固定年薪达38万。薪资溢价尤其明显，起薪突破19万每年，高出互联网普通技术人员134%。 3.目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。