大数据专业人才缺口有多大？什么是大数据？2020大数据市场发展现状及趋势预测

在政府机构大力主导信息国产化的背景下，随着云计算“十三五”规划的进一步落地，未来信息设备国产化的步伐有望进一步加快，云计算行业有望迎来爆发式增长。据最新统计2018年全国的大数据人才仅46万，在未来五年内企业对大数据专业人才的缺口将达到150万，近年来越来越多人想要从事这一职位，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份高薪的工作。未来云计算相关的大数据将会是未来最有发展前景的职业。

大数据专业就业前景如何?

1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

在这个信息化时代，未来大数据和云计算区块链等新兴产业将成为国家大力提倡的重点产业，因此，与之相关的行业将成为新一代从业人员所追随的。未来这些相关专业就业前景可期。

什么是大数据?

进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍;手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划;甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。

在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据主要是指网络数据。数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢?主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。

行业增速快 大数据人才缺口180万

随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。

2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。

根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。

中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

大数据发展趋势预测

1.智能设备无处不在

如今，智能设备无处不在，并且不断收集数据。而在消费者需求的推动下，智能设备正以惊人的速度增长。智能设备生态系统正在亚马逊Alexa和谷歌智能助理两大领先平台上崭露头角，为消费者提供了将远程访问和人工智能融入从照明、暖通空调系统、门锁、家用电器等各个行业领域的机会。

2.数据孤岛继续激增

这个预测并不困难。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为可以将所有数据(包括分析和事务工作负载)整合到一个平台上。

出于各种原因，这个想法从未真正实现过。其面临的最大挑战是不同的数据类型具有不同的存储要求。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。如果开发人员将所有数据塞进一个适合所有数据的数据湖中，他们就无法最大限度地发挥其优势。

在某些情况下，将大量数据集中到一个地方确实有意义。例如，像S3这样的云数据存储库为企业提供了灵活且经济高效的存储，而Hadoop仍然是非结构化数据存储和分析的经济高效的存储。但对于大多数公司而言，这些只是必须管理的额外孤岛。当然，它们是重要的孤岛，但它们不是唯一的。

而在缺乏强大集权的情况下，数据仓库将会继续激增。

3. 流媒体分析的突破性的一年

组织处理新数据越快，业务发展就会越好。这是实时分析或流式分析背后的推动力。但组织一直面临的挑战是要真正做到这一点非常困难，而且成本也很高，但随着组织的分析团队的成熟和技术的进步，这种情况正在发生变化。

NewSQL数据库、内存数据网格和专用流分析平台围绕通用功能进行融合，这需要对输入数据进行超快处理，通常使用机器学习模型来自动化决策。

将它与Kafka、Spark和Flink等开源流式框架中的SQL功能相结合，组织就可以在2019年获得真正的进步。

4.数据治理不善将带来风险

有些人将数据称之为“新石油”，也被称为“新货币”。无论是什么样的比喻，大家都认为数据具有价值，并且如果对此不重视将会带来更大的风险。

欧盟通过去年颁布的GDPR法规阐明了数据治理不善的财务后果。虽然美国还没有类似的法律，但美国公司仍然必须遵守由美国联邦、各州等创建的80个不同的数据制授权法规。

数据泄露正在引发问题。根据Harris Poll公司进行的一项在线调查，2018年有近6000万美国人受到身份盗窃的影响。这比2017年增长了300%，当时只有1500万人表示受到了影响。

大多数组织已经意识到无序发展的大数据时代即将结束。而很多国家和地区的政府对数据滥用或隐私泄露行为不再容忍。

5.随着技术的发展，技能也在转变

人力资源通常是大数据项目中的最大成本，因为工作人员最终构建并运行大数据项目，并使其发挥作用。无论使用何种技术，找到具有合适技能的人员对于将数据转化为洞察力至关重要。

而随着技术的进步，技能组合也是如此。在2019年，人们可以看到企业对于神经网络专业人才的巨大需求。在数据科学家(而不是人工智能专家)的技能中，Python仍然在语言中占主导地位，尽管对于R、SAS、Matlab、Scala、Java和C等语言还有很多工作要做。

随着数据治理计划的启动，对数据管理人员的需求将会增加。能够使用核心工具(数据库、Spark、Airflow等)的数据工程师将继续看到他们的机会增长。人们还可以看到企业对机器学习工程师的需求加速增长。

然而，由于自动化数据科学平台的进步和发展，组织的一些工作可以通过数据分析师或“公民数据科学家”来完成，因为众所周知，数据和业务的知识和技能可能会让组织在大数据道路上走得更远，而不是统计和编程。

6.深度学习变得更加深入

深度学习的发展为人工智能的应用提供了更多的动力，在2019年没有任何减缓的迹象。组织将继续尝试深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Keras、PyTorch和MXnet，以期将大量数据集实现货币化。

组织将扩展深度学习，超越其最初的用例，如计算机视觉和自然语言处理(NLP)，并找到实现强大技术的新的和创造性的方法。大型金融机构已经发现神经网络算法比“传统”机器学习方法更能发现欺诈行为，并且将在2019年继续探索新的用例。

这也将支持对GPU的需求，GPU是培训深度学习模型的首选处理器。目前还不清楚是否有新的处理器类型，包括ASIC、TPU和FPGA。但是，显然还需要更快的培训和推理。

然而，深度学习生态系统将保持相对年轻，缺乏通用平台将使其成为真正专家的领域。

7.“Special K”扩大了足迹

软件需要运行一些东西。用于提供通用基础的操作系统，但现在开发人员的目标要低一点：Kubernetes。

Kubernetes由Google公司开发，用于管理和协调云中的虚拟化Linux容器，在IT行业中，它已成为大数据生态系统中最热门的技术之一。随着多云和混合部署变得越来越普遍，Kubernetes就是将它们整合在一起的粘合剂。

以前编写Hadoop上运行的软件的大数据软件供应商现在正在编写Kubernetes上运行的软件，这至少让他们进入了前台。支持Kubernetes软件已经成为软件供应商(包括Hadoop供应商)的首要需求。

8. 难以忽视的云计算

云计算的规模越来越大。2018年，全球三大公共云供应商的业务增长率接近50%。云计算供应商提供了一系列大数据工具和技术，更不用说用于存储所有数据的廉价存储，因此用户很难抵御云计算的诱惑。

2019年，小型企业和初创企业将被主要的公共云提供商提供的服务所吸引，这些云计算提供商正在投入巨资建设随时可运行的大数据平台，提供自动化机器学习、分析数据库和实时流分析服务。

即使成本方面并不那么吸引人，大型企业也难以抗拒云计算所带来的好处。然而，将业务锁定在单一云计算供应商，这让大型企业担心面临将所有鸡蛋放在一个篮子中的风险。

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