1. 程式人生 > >三生三世,十裏挑花‘’大數據愛我你夠了嗎?

三生三世,十裏挑花‘’大數據愛我你夠了嗎?

大數據

現在大數據發展越來越火,趨勢日益紅遍半邊天。 就像現在很受廣大青年熱愛的手機遊戲‘’王者榮耀‘’,‘’絕地求生‘’等遊戲,但是大家都知道,遊戲往往都是盛極一時,到後來石沈大海。。。。那麽,我們在大數據發展的很多小夥伴會不會也有一下兩個擔心:

NO.1當前大數據行業真的是人才稀缺嗎?
回答:對!未來人才缺口150萬,數據分析人才最稀缺。

先看大數據人才缺口有多大?

根據LinkedIn(領英)發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示,研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。

其中數據分析人才最為稀缺、供給指數最低。同時,數據分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度為19.8個月。

而清華大學計算機系教授武永衛去年透露了一組數據:未來3-5年,中國需要180萬數據人才,但目前只有約30萬人。

NO.2大數據行業未來會產能過剩嗎?

提供大數據技術與應用服務的第三方公司面臨調整,未來發展會趨集中

關於“大數據概念是否被過度炒作”的討論,其實2013年的夏季達沃斯就有過。彼時支持“炒作”觀點的現場觀眾達54.5%。對此,持反對意見的北京大學光華管理學院副教授蘇萌提出了三個理由:

不同機構間的數據還未真正流動起來,目前還只是數據“孤島”;

完整的生態產業鏈還未形成,盡管通過行為數據分析已能夠分辨出一個消費者的喜好,但從供應到購買的鏈條還沒建成;

數據分析人才仍然極度匱乏。

4年之後,輿論熱點已經逐漸從大數據轉向人工智能,大數據行業也歷經整合。近一年間,一些大數據公司相繼出現裁員、業務大調整等情況,部分公司出現虧損。那都是什麽公司面臨危機呢?

基於數據歸屬,涉及大數據業務的公司其實有兩類:一類是自身擁有數據的甲方公司,如亞馬遜、阿裏巴巴等;另一類是整合數據資源,提供大數據技術與應用服務的第三方公司。目前行業整合出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。

對此,LinkedIn(領英)中國技術副總裁王迪表示,第三方服務商提供的更多的是技術或平臺,大數據更多還是讓甲方公司獲益。

在王迪看來,大數據業務要產生規模效益,至少要具備三點:算法、計算平臺以及數據本身。“第三方大數據創業公司在算法上有一技之長,而計算能力實際上已經勻化了,傳統企業如果用好了,和大數據創業公司沒有區別,甚至計算能力更強,而數據獲取方面,很多數據在傳統行業內部並沒有共享出來,第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的,最後可能誰有數據,誰產生的價值更高。”說白了,數據為王。

在2013年,拿到千萬級A輪融資的大數據企業不足10家,到2015年,拿到千萬級以上A輪融資的企業已經超過30家。直到2016年互聯網資本寒冬,大數據行業投資熱度有所減退,大數據行業是否也存在產能過剩?

王迪認為,目前的行業整合屬於正常現象,“經過市場的優勝劣汰,第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司,其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看,總的需求量一定是增加的,而對於供給側,經過行業自然的洗牌,最終會集中在幾家優秀的行業公司

總之,大數據行業發展空間是非常巨大的,那麽大數據價值所在呢?這就需要你自己去定義。

大數據絕不只是數據大,不能光看字面意思。可以說大數據是一套技術體系,可以說是一種認知挖掘過程,也可以說是一種方法論和管理決策思維。我們要搞懂大數據的價值,首先繞不開數據挖掘(或更窄的機器學習、或更廣義的人工智能技術)。數據挖掘(Data Mining),又稱為資料探勘、數據采礦,或數據庫知識發現(Knowledge-Discovery in Databases,KDD)。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過各種算法挖掘隱藏於其中的規律和有價值信息的過程,通常通過統計方法、機器學習、專家系統、模式識別和在線分析處理等諸多方法來實現上述目標。現階段大數據領域註重數據采集、數據存儲、基礎計算和可視化等層面,唯獨對數據挖掘建模和決策支持這兩個硬骨頭沒有展開深入研究和對接,這是大數據難以落地的根本原因。我們大多數人決策其實是靠感覺、個人經驗或別人建議,少部分人會親自對報表等小數據進行客觀數據分析。而大數據為我們提供了一種更加可靠的決策支持,畢竟數據不會說假話。大數據本身不產生價值,大數據的根本用途是利用大數據挖掘分析對我們的決策提供規律、知識和經驗等科學依據,客觀上減少面對未來決策的不確定性。所以,以業務決策支持為分析目標,大數據不靠大,小數據也一樣有大價值。為什麽大數據的價值需要我們自己去定義呢?因為對於未來、對於未知領域,我們每個人或組織面臨的不確定性問題是不一樣的,有的偏個體(如疾病診斷,犯罪預測),有的偏大眾(如廣告營銷、客戶細分),有的偏微觀(如基因序列,個性化教育),有的偏宏觀(環境監測、天文數據處理),有的關註資源優化配置(如供需匹配,出行服務),有的關註宏觀決策(如政府資產分析、綜合管控)…可以說大數據分析需求無處不在,而又大不相同。這就需要從自身實際需求和數據、技術現狀出發,自行設定大數據分析的價值和應用目標,生搬硬套互聯網公司那套做法,不可取。

大數據這個行業需要我們大家深入的去探索,去發展,每個人有每個人的見解,不同人思考的方式不同,想像空間不一樣,可能你焦頭亂額的問題換成別人的一種思維方式打開就迎刃而解了,所以我希望大家可以多多交流,你為別人解決困難的同時也可以在別人身上學到你不曾透徹了解的的東西,所以我創建了一個交流群 希望大家加入到這個大家庭,我們一起攜手共創美好未來,有興趣的可以加進來QQ:719301411

三生三世,十裏挑花‘’大數據愛我你夠了嗎?