大資料時代，誰的眼神鎖定你？
資料時代當前，歡迎來到楚門的世界。
雙十一餘韻未歇，剛處理完一波售後及退件等“剁手後遺症”的各方人馬也已經為再戰雙十二做好了準備。截至 12 日零點，天貓雙十一成交額達 2135 億元。與此同時，據國家郵政局監測資料顯示，主要電商企業 11 日全天共產生快遞物流訂單 13.52 億件，各郵政、快遞企業共處理 4.16 億件，再創歷史新高——這一系列龐大的數字背後，是否也包含了你的戰績？隨手滑開購物介面，是否曾被“猜你喜歡”中的某樣單品達成取向狙擊，看穿你的心意？
大資料時代之下，一如我們無法抗拒科技進步帶來的便捷及歡愉，我們同樣也無法避免在享受這一切的過程中留下自己的“數字足跡”。正因如此，資料如今已然被納入企業的戰略資源，開始指導決策，成為其提高行業核心競爭力的關鍵一環。從電商平臺的個性化商品推薦，到各大新聞媒體及音視訊網站的首頁推送，乃至電競比賽的觀賞性和專業性等應用實現的背後，都仰賴海量資料的支撐。
談及資料的價值，馬雲曾在接受 CNBC 採訪時表示，“整個世界將變成資料，我認為這還只是資料時代的開始。新浪潮即將來臨，很多就業機會即將被奪走。有些人會趕上潮流，變得更加富有和成功。但是對於那些落後的人，未來將是痛苦的”。
從金融、電信、交通到網際網路，大資料風口長立
在“網際網路+”的影響下，我們的生產生活呈現出整體數字化的趨勢，“資料驅動未來論”漸成共識，而這一過程中產生的大資料又反過來驅動著各類應用的迭代更新，其中就包括金融、電信、能源、交通及網際網路等諸多行業。
以網際網路行業為例，大資料應用貫穿電商、社交、遊戲娛樂等多個領域，企業可以通過分析、挖掘資料的價值，提前觸達使用者需求，預測其消費習慣和趨勢，從而為相關決策提供依憑。除此之外，大資料還可以提供諮詢服務，為關聯產業的個性化產品提供戰略協助。
據中國資訊通訊研究院於 2018 年 4 月釋出的《大資料白皮書（2018年）》對行業應用大資料的深層分析顯示，“企業和行業大資料應用體系其實就是在生產業務系統之外構建統一的企業級資料倉庫。回顧各個領先行業企業級資料倉庫建設路徑，從技術架構上大都經歷了從傳統資料庫或者資料倉庫的架構到 MPP 資料庫架構再到 Hadoop 的架構體系。除技術架構外，企業級資料倉庫的建設還包括資料模型、資料管理體系以及資料應用體系的建設，整個企業級資料倉庫最終實施效果依賴於企業內部專業而有力度的組織機構來推動”。
大資料強勢滲透，現實「痛」在哪裡？
開發者需要關注什麼？
然而理想和現實總有一線之隔，在大資料深入滲透各行各業的同時，“資料孤島”問題也一直存在。隨著海量資料的生成，大資料時代的我們理論上應該擁有大量資料，但在實際進行資料分析的過程中，逐漸暴露出一個嚴重的問題——底層資料缺乏。而造成這一痛點的原因有三，其一是很多企業慣以“節省資料整理成本”和“保護商業機密”為由，拒絕公開自己所擁有的資料；其二是基於資訊保安的考量，身為“大資料時代的楚門”，公眾大量重要的私人資訊幾乎都有資料留存，而這部分資訊往往也是企業不願對外透露的；其三則是正處於商業化應用中不會共享的資料。對此，中國科學院院士、北京大資料研究院院長鄂維南指出，“資料孤島的痛不是技術問題，是利益問題，背後隱藏的利益導致了資料孤島的產生”。
除此之外，大資料底層技術、產業服務水平也有待提高。當資料孤島的壁壘被打破後，如何將收集到的海量資料，進行高效安全的資料分析和管理，為使用者提供切實可行的解決方案又迫在眉睫；當我們在重視技術的過程中，服務也應當齊頭並進，類似針對大資料產業智慧財產權保護、投資、諮詢、品牌推廣等第三方系列機構較少，面向大資料產品和服務提供系列評估、檢測的機構也未形成規模，而這恰恰對大資料行業生態建設極為重要。
人才缺口在哪裡？
企業資料的爆炸性增長也埋下了隱患，隨著大資料不斷向水平及垂直領域發展延伸，人才匱乏的問題日益凸顯。當企業準備利用大資料大展拳腳之時，卻發現數據人才供不應求，大資料複合型人才更是稀缺，這一掣肘直接阻礙了大資料產業的創新發展。資料人才的缺口一直備受關注，依據 CSDN 釋出的 2017 中國開發者大調查顯示，企業構建大資料平臺面臨的主要問題在於人才的缺失。大資料系統研發工程師、大資料分析師、大資料應用開發程式師、資料安全研發人才、資料可視工程師等皆在緊俏風口崗位之列。
在這樣的背景下，大資料領域人才的需求越來越大，大資料人才培養受到了各界的廣泛關注。2016年，教育部開始批准設立“資料科學與大資料技術”本科專業，越來越多的高校申請開設“資料科學與大資料技術”專業或開設大資料方向的相關課程，截至2018年3月，已有近三百所高校獲批建設“資料科學與大資料技術”專業，教育部及各大高校對相關專業的重視由此可見一斑。雖然大資料專業和大資料方向的課程不斷開設，但當前我國高校的大資料教學尚處在摸索階段，尤其缺乏成熟的、系統性和規範性的大資料教學體系和教材。
Follow 新應用，人工智慧、區塊鏈擁抱大資料
人永遠樂於挑戰技術所能帶來便捷性的極限，很快，在海量資料中搜索自己想要的東西已然不能滿足我們進一步的需求了。事實上，早在此前，人們就希望賦予機器“理解”的能力，做到“知其所想，薦其所好”，希望它們能夠識別萬物、讀懂人心、乃至完成自主推理及學習。推薦系統便是其對應的一項重要實現，作為各類服務平臺的重要組成，推薦系統在金融、電商、零售、社交媒體等領域有著廣泛的應用。近年來，大資料、人工智慧的發展極大地推動了推薦技術的進步，擴充了應用場景，提升了個性化服務的效能。而以大資料、深度學習為基石的 AI 技術還將繼續造福人類生活的方方面面。
與此同時，區塊鏈技術和應用場景近年來也受到了各界人士的廣泛關注，很多企業都將區塊鏈作為未來發展的重點。憑藉其可信任性、安全性和不可篡改性，區塊鏈使得更多資料得以被釋放出來，有評論稱“區塊鏈正在讓大資料洶湧而來”。於廣大開發者而言，身處潮起浪湧的技術圈，終生學習實乃必由之路。
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