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數據分析師和大數據工程師哪個更有前景
發布時間:2018-03-03 | 閱讀次數:1132 | 返回列表>>|
  2016年,我國大數據產業保持高速發展態勢,各級政府和企業大力推進,技術創新取得明顯突破,大數據應用推進勢頭良好,產業體系初具雛形,支撐能力日益增強。2017年,大數據產業發展迎來“黃金期”,產業集聚將進一步特色化發展,大數據融合應用進程加速,為做大做強數字經濟、帶動傳統產業轉型升級提供新動力。
趨勢一:政策環境持續優化,產業發展將迎來“黃金期”
隨著國家大數據戰略推進實施以及配套政策的貫徹落實,大數據產業發展環境將進一步優化,社會經濟各領域對大數據服務需求將進一步增強,大數據的新技術、新業態、新模式將不斷涌現,產業規模將繼續保持30%以上的高速增長態勢。
趨勢二:大數據產業集聚,將呈現特色化發展
大數據綜合試驗區建設是國家統籌推進大數據產業發展的重要舉措。2016年,國家對大數據產業區域發展進行整體規劃布局,共計批復了8個國家大數據綜合試驗區建設。2017年,隨著8大國家大數據綜合實驗區建設不斷加快,產業發展將推動形成特色領域。圍繞京津冀和珠三角跨區域類綜合試驗區,將更加注重數據要素流通,以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流,支撐跨區域公共服務、社會治理和產業轉移,促進區域一體化發展。結合地方產業發展和應用特色,大數據產業集聚區和大數據新型工業化產業示范基地建設也將持續推進。
趨勢三:大數據與人工智能、云計算、物聯網,等技術的融合創新將更加深入
網絡信息技術領域是全球研發投入最集中、創新最活躍、應用最廣泛、輻射帶動作用最大的技術創新領域,是全球技術創新的競爭高地。大數據、云計算、物聯網、人工智能等新一代信息技術是最典型的網絡信息技術,創新驅動是其發展的原動力,新興技術間的融合創新更是產業發展的主基調。2017年,大數據的技術發展與物聯網、云計算、人工智能等新技術領域的聯系將更加緊密,物聯網的發展將極大提高數據的獲取能力,云計算與人工智能將深刻地融入數據分析體系,融合創新將會不斷地涌現和持續深入。
趨勢四:工業大數據對智能制造的,賦能效應將進一步釋放
在《大數據產業發展規劃2016-2020年》中,提出了深化工業大數據創新應用的重點任務和實施工業大數據創新發展工程,加快工業大數據基礎設施建設,推進工業大數據全流程應用,培育數據驅動的制造業新模式。2017年,隨著《國務院關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》、《大數據產業發展規劃2016-2020年》等政策規劃的落地實施,我國將進一步深化工業云、大數據等技術在工業領域的集成應用,探索建立工業大數據中心,實施工業大數據應用示范工程,工業大數據對智能制造的賦能效應將進一步釋放。趨勢五:大數據安全和數據跨境流動,將成為國家和社會關注的焦點
數據資源作為信息社會的重要生產要素、無形資產和社會財富,成為一個國家的基礎性戰略資源。近年來,由于數據在網絡空間傳播迅速,且當前技術手段和行政手段都無法對其實施有效監管,使得大數據安全問題和數據跨境流動安全風險日益加劇。2016年,國家和地方大力推動大數據安全創新發展。2017年,隨著《中華人民共和國網絡安全法》及相關配套細則的正式實施,大數據安全的市場空間將進一步釋放,政府和企業在大數據安全技術、產品和服務創新方面的投入進一步加大;國家大力推進雙邊區域性跨境數據流動合作,建立國家間數據流通保護的協調機制,參與數據跨境流動國際標準和規則制定的積極性將不斷提高。
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