南海大数据创新发展|大数据行业就业前景好不好

⑴ 大数据未来的发展前景怎么样

大数据分析专职岗位有：大数据分析师，大数据分析员，大数据分析主管等，为内企业决策层提容供详细和准确的数据依据。首先来说人才缺口，未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会越来越大，缺的人多了，自然好就业。然后来看职位薪资，普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。接着来看行业前景，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。最后看看最实际的问题，企业需求，BAT、滴滴、今日头条重金招贤纳士，急寻大数据人才，校招年薪水平均再30万以上，80%中小型企业大数据建设已经起步，需求量大增。有大企业需求，未来的就业前景自然不言而喻。大数据发展前景是非常不错的

⑵ 盘点政府推动大数据应用及发展的举措

盘点政府推动大数据应用及发展的举措一、政府：推动大数据应用的最关键力量（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量根据麦肯锡大数据研究报告指出， 各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力 对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。大数据另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋：1、 政府掌握了大量最具应用价值的核心数据。 过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后台 。2、 开放数据本身就是政府在大数据时代提供的一项公共服务。 政府数据本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据，采集这些数据的经费来自于公共财政，因而这些数据是公共产品，归全社会所有，应取之于民，用之于民。3、 政府开放数据供社会进行增值开放和创新应用，推动经济增长乃至整个经济增长方式的转型。 数据是互联网创新的重要基础，如果政府不开放这一部分数据，很多创新应用没有数据作为支持，数据开发者能利用政府开放的数据，提供更好的服务，创造更多的价值， 这个过程能够提高整个国家在大数据时代的竞争力。4、 政府开放数据推动经济增长获得的税收高于单纯卖数据获得的收入。 201 年世界经合组织在关于开放政府数据的报告中提到政府通过开放数据推动经济增长，从而获得的税收收入远高于单卖数据所能获得收入。开放数据激发经济活力从而得到税收提升，这是一个良 性循环，更是一个能创造巨大公共价值的全局性的战略。（二） 国内外政府开放数据的情况在 2009 年奥巴马签署开放政府数据的行政命令后，这些年来开放政府数据已成为了世界性的一个趋势。美国联邦数据平台 Data.gov 上线后，在美洲、欧洲、亚洲等地，开放政府数据已成为了政府的一项重要工作。美国联邦政府的开放政府数据平台开放了来自多个领 域的 13 万个数据集的数据。这些领域包括图中所列的农业、商业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生、科研等十多个主题。这些主题下的数据都是美国联邦政府的各个部委所开放的。英国、加拿大、新西兰等国在 2009 年之后都建立起了政府数据开放平台，成为 了国际信息化和大数据领域的一个重要趋势。大数据在我国， 2011 年香港特区政府上线了 data.gov.hk，称为香港政府资料一线通。上海在 2012年 6 月推出了中国大陆第一个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山南海等城市也都上线了自己的数据平台。大数据（三）、 大数据对于政府治理具有极大的价值大数据其实对政府的治理带来了全新的价值，无论是对宏观经济的决策能力、产业聚集能力、协同治理能力、社会管理能力、公众服务能力、快速响应能力的提升，大数据都可以在有很大层面上帮助政府治理。大数据大数据（四）、大数据上升至国家战略成为共识。大数据时代，对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权，大数据处理能力成为强国弱国区分的又一重要指标。国际上以美国为代表的发达国家纷纷布局大数据产业，相继推出大数据相关政策，大力支持大数据产 业在本国的发展。以美国为例，美国从开展关键技术研究、推动大数据应用和开放政府数据三方面布局大数据产业，尤其在开放政府数据方面非常积极，通过 Data.gov开放 37 万个数据集，并开放网站的 API 和源代码，提供上千个数据应用。我们认为，大数据未来将 引发新一轮大国竞争，大数据对整个世界的影响力会呈现爆发性增长趋势，因此包括我国在内的国家会在政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略已毋庸臵疑。大数据（五）、 我国 高度重视大数据未来发展自去年 3 月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。近期在 6 月 17 日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7 月 1 日， 国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。大数据大数据大数据（六）. 各部委行动时间表已经确，我国大数据发展面临历史性机遇值得注意的是，近期国务院出台文件对各个部委推进大数据任务制定了明确的时间表，很多推进工作任务要求在 2015 年 12 月底前出台政策并实施，近期将是我国大数据发展政策出台的密集期。表 3： 各部委推进大数据应用时间表 序号工作任务负责单位时间进度1加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度。发展改革委、中央编办、公安部、民政部、人民银行、税务总局、工商总局、质检总局2015 年 12 月底前出台并实施2全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、 “一照一码”登记制度改革。工商总局、中央编办、发展改革委、质检总局、税务总局2015 年 12 月底前实施3建立多部门网上项目并联审批平台，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。发展改革委会同有关部门2015 年 12 月底前完成4推动政府部门整合相关信息，紧密结合企业需求，利用网站和微博、微信等新兴媒体为企业提供服务。网信办、工业和信息化部持续实施5研究制定在财政资金补助、政府采购、政府购买服务、政府投资工程建设招投标过程中使用信用信息和信用报告的政策措施。财政部、发展改革委2015 年 12 月底前出台并实施6充分运用大数据技术，改进经济运行监测预测和风险预警，并及时向社会发布相关信息，合理引导市场预期。发展改革委、统计局持续实施7支持银行、证券、信托、融资租赁、担保、保险等专业服务机构和行业协会、商会运用大数据为企业提供服务。人民银行、银监会、证监会、保监会、民政部持续实施8健全事中事后监管机制，汇总整合和关联分析有关数据，构建大数据监管模型，提升政府科学决策和风险预判能力。各市场监管部门2015 年 12 月底前取得阶段性成果9在办理行政许可等环节全面建立市场主体准入前信用承诺制度。 信用承诺向社会公开，并纳入市场主体信用记录。各行业主管部门2015 年广泛开展试点， 2017 年 12 月底前完成10加快建设地方信用信息共享交换平台、部门和行业信用信息系统，通过国家统一的信用信息共享交换平台实现互联共享。各省级人民政府，各有关部门2016 年 12 月底前完成11建立健全失信联合惩戒机制，将使用信用信息和信用报告嵌入行政管理和公共服务的各领域、各环节，作为必要条件或重要参考依据。在各领域建立跨部门联动响应和失信约束机制。建立各行业“黑名单”制度和市场退出机制。推动将申请人良好的信用状况作为各类行政许可的必备条件。各有关部门，各省级人民政府2015 年 12 月底前取得阶段性成果12建立产品信息溯源制度，加强对食品、药品、农产品、日用消费品、特种设备、地理标志保护产品等重要产品的监督管理，利用物联网、射频识别等信息技术，建立产品质量追溯体系，形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条。商务部、网信办会同食品药品监管总局、农业部、质检总局、工业和信息化部2015 年 12 月底前出台并实施13加强对电子商务平台的监督管理，加强电子商务信息采集和分析，指导开展电子商务网站可信认证服务，推广应用网站可信标识，推进电子商务可信交易环境建设。健全权益保护和争议调处机制。工商总局、商务部、网信办、工业和信息化部持续实施14进一步加大政府信息公开和数据开放力度。除法律法规另有规定外，将行政许可、行政处罚等信息自作出行政决定之日起 7 个工作日内上网公开。各有关部门，各省级人民政府持续实施15加快实施经营异常名录制度和严重违法失信企业名单制度。建设国家企业信用信息公示系统，依法对企业注册登记、行政许可、行政处罚等基本信用信息以及企业年度报告、经营异常名录和严重违法失信企业名单进行公示，并与国家统一的信用信息共享交换平台实现有机对接和信息共享。工商总局、其他有关部门，各省级人民政府持续实施16支持探索开展社会化的信用信息公示服务。建设“信用中国 ”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询，方便社会了解市场主体信用状况。各级政府及其部门网站要与 “信用中国 ”网站连接，并将本单位政务公开信息和相关市场主体违法违规信息在“信用中国 ”网站公开。发展改革委、人民银行、其他有关部门，地方各级人民政府2015 年 12 月底前完成17推动各地区、各部门已建、在建信息系统互联互通和信息交换共享。在部门信息系统项目审批和验收环节，进一步强化对信息共享的要求。发展改革委、其他有关部门持续实施18健全国家电子政务网络，加快推进国家政务信息化工程建设，统筹建立人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等国家信息资源库，加快建设完善国家重要信息系统。发展改革委、其他有关部门分年度推进实施， 2020 年前基本建成19加强对市场主体相关信息的记录，形成信用档案。对严重违法失信的市场主体，按照有关规定列入“黑名单”，并将相关信息纳入企业信用信息公示系统和国家统一的信用信息共享交换平台。各有关部门2015 年 12 月底前实施20探索建立政府信息资源目录。各有关部门2016 年 12 月底前出台目录编制指南21引导征信机构根据市场需求，大力加强信用服务产品创新，进一步扩大信用报告在行政管理和公共服务及银行、证券、保险等领域的应用。发展改革委、人民银行、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果22落实和完善支持大数据产业发展的财税、金融、产业、人才等政策，推动大数据产业加快发展。发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源社会保障部、人民银行、网信办、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果23加快研究完善规范电子政务，监管信息跨境流动，保护国家经济安全、信息安全，以及保护企业商业秘密、个人隐私方面的管理制度，加快制定出台相关法律法规。网信办、公安部、工商总局、工业和信息化部、发展改革委等部门会同法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）24推动出台相关法规，对政府部门在行政管理、公共服务中使用信用信息和信用报告作出规定，为联合惩戒市场主体违法失信行为提供依据。发展改革委、人民银行、法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）25建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范。工业和信息化部、国家标准委、发展改革委、质检总局、网信办、统计局2020 年前分步出台并实施26推动实施大数据示范应用工程，在工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等领域率先开展示范应用工程，实现大数据汇聚整合。在宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等领域实施大数据示范应用工程。

⑶ 大数据行业就业前景好不好

大数据近年来越来越火，因为有了它，好像什么行业都能精准分析。但是，大数据本身的发展却很少有人分析。近日，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》，首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题，全面呈现了出来。用大数据来了解大数据这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条相关数据，综合运用多种大数据分析方法，对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以，称得上是用大数据来了解大数据。北京、广东、上海大数据发展位居前三报告显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看，就有意思了。国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，这个不足为怪，东部沿海地区这些省份排在前面，大家也都能够想象。但是在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”产业落后是地方大数据发展的突出短板具体来看，各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。分析认为，这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市，早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象，国家行政学院教授汪玉凯建议，这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题：“它们是首先抓住了一个概念，然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的，这是它们的软肋。所以我认为，你们一定要注意应用，要打造你的优势。”人才短缺问题日益突出报告指出，数据管理环节漏洞较多，是大数据发展面临的首要问题，包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。而我们更关注的是另一大问题。我们会发现，大数据领域里数据是有了，但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面，现在分析类的人才，市场是供不应求，缺口非常大，而项目管理类的人才，供给又远远大于需求，所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺，这是最突出的问题。”发展大数据要谨防人才“眼高手低”大数据的核心就是数据的抓取与分析，而分析环节，目前离不开人工设置变量，建立模型。所谓“差之毫厘，谬之千里”，大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示，我国大数据人才能搞管理的不少，真正能做分析的却远远不够，这是典型的“眼高手低”，势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补，探索新的人才培养模式。比如，将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面；比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。

⑷ 学历的高低能否决定大数据工程师的发展前景

很多人认为大数据工程师发展好不好，关键看你的经验积累够不够，其实这只是一方面，因为大数据当前正处在落地应用阶段，不仅需要丰富的经验，还需要完善的知识结构和良好的管理能力，而这些都是低学历人群所不具备的，今天我们就来看看高学历大数据工程师有什么样的优势。1、职场起点比较高很多研究生学历的从事的都是研发岗位，而本科生是开发岗位，薪资待遇当然也是不一样的。2、发展方向不同高学历走研发路线，研发路线职业生命周期比较长。3、学历的提升能够促进人才结构的升级4、高学历人才更容易攻破行业壁垒，解决诸多技术问题和管理问题可见，如果你想在大数据工程师行业有更好的发展，自身学历的提升还是非常有必要的额，不仅是财富积累增多，并且对于职业生涯也是非常有好处的。

⑸ 政府运用大数据 决策告别“拍脑袋”

政府运用大数据 决策告别“拍脑袋”_数据分析师考试

24日，首期“广州新观察”圆桌会议在暨南大学行政楼举行，由来自国内政、学、研、企等领域的专家学者、媒体记者，聚焦“大数据与政府治理创新”，共话大数据时代的政府治理创新，专家指出，大数据将让政府告别“拍脑袋”决策，让决策更加科学化、精细化。暨南大学党委书记蒋述卓、广州市社科联主席曾伟玉、南方日报社委姚燕永等主办单位领导出席了本次研讨会。会议由暨南大学副校长林如鹏主持。

据悉，“广州新观察”系列学术研讨会由广州市社科联、暨南大学、南方日报社共同主办，每月1期，立足于从广州的视角看世界，从世界的视角看广州，精选热点话题，力求视角新、观察细、探讨深、对策性强，形成广州学界的声音，将为提高整个城市的治理水平，提供直接有力的智力支撑。

大数据将提升政府治理精细化、科学化水平

伴随着互联网技术的创新和大数据技术的发展，社会生产、生活方式在不断被大数据技术所颠覆和重塑。因此，政府的社会治理不可避免地面临一些新问题。

蒋述卓说，大数据为社会的治理、政府的治理提供坚实的基础，不仅提供一种治理的观念，还提供一种宏观的信仰，使我们的决策更加坚实、有实据，不再是拍拍脑袋就出东西了，现在要建立在数据、用事实说话的基础上，才能更坚实地把治理的模式做好。首期学术研讨会将讨论如何运用大数据来解决广州市政府治理中面临的问题，为改善和创新广州市的政府服务提供帮助。

对于“广州新观察”系列学术研讨会的宗旨，曾伟玉在发言时指出，首先是关照广州的发展实践，服务党委政府的科学决策。

当前，广州正在积极落实国家“一带一路”、自贸试验区建设和创新驱动战略，也是在加快推动建设国际航运中心、物流中心、商贸中心和现代金融服务体系。在这其中有大量的决策需要咨询、有大量的问题需要学术界来给予回答、有大量的政策需要创新。

“我们创办‘广州新观察’这个学术交流平台，是广州社科联围绕中心、服务大局的一个抓手，也是我们在贯彻中央精神、推动广州特色的新型制度建设的一个重要举措。”曾伟玉说，希望通过专家学者的深入研讨，能够形成一些有战略高度、有创新水平和实践价值对接建立的成果，破解广州发展的困境，提高整个城市治理水平，提供直接有力的智力支撑。

同时，广州市社科联也希望通过这个平台，打通理论、舆论的阵地，发出广州学界的主流声音，并团结一大批学术积累深厚、思想敏锐活跃的专家学者，以科学严谨和富有创新精神的思想来聚焦和剖析当下社会热点，来解码新常态下这个经济发展的路径和社会治理的转型。

曾伟玉表示，首期研讨会以“大数据与政府治理的创新”为主题，也是希望同专家学者一起探讨大数据给政府治理带来的机遇与挑战，适应新的常态，发挥大数据的信息价值，提高政府治理的精细化和科学化水平，从而加快整个治理体系和治理能力的现代化。

姚燕永指出，在人人都有麦克风的众声喧哗时代，社会更加需要发出理性、建设性的声音。当前，中国改革正进入攻坚期，广州作为国家中心城市，也迎来了新一轮改革发展的机遇期和挑战期，亟待学术理论界的多方参与，“我们期望，系列研讨活动吸引更多的专家学者参与进来，充分发挥思想库和智囊团的作用，围绕改革发展、基层治理的难点、热点、焦点建言献策、出谋划策，虚实结合、或赞或弹，进一步凝聚改革发展共识，促进政府决策的民主化、科学化。”

姚燕永表示，作为主办方之一，南方日报将充分发挥主流权威媒体的舆论引导作用，提炼、挖掘好与会专家学者的真知灼见，将充分发挥媒介融合发展的新优势，打通南方日报、南方网及其他新媒体的传播载体与传播渠道，全力做好系列活动的线上线下传播，引导社会各界关注参与其中。

大数据为国家治理打开了新思路

“政府的一元意志与社会各个阶层之间的多元诉求是国家治理的重点。”在研讨会上，复旦发展研究院传播与国家治理研究中心主任李良荣教授指出，必须有效全面了解动态中的民情民意，并与政府意志结合，才能形成社会的“最大公约数”，形成制定方针政策的基点。

过去，通过开座谈会、做民情调查等方式获取民意的方法，存在着覆盖面小、时效性差、反馈渠道不畅通的问题，形成了“中梗阻”，且成本高。到了互联网时代，大数据等为国家治理打开新思路。李良荣说，在全球范围来看，电子商务、互联网金融、科技创新等发展迅猛，但政府在大数据运用上才刚刚起步。

“我们希望通过对数据的深度挖掘，以较低成本了解民情的真实情况，从而将社会的多元诉求整合到政府的治理框架中，形成更有效的治理框架。”李良荣表示，运用互联网这一新工具测量、搜集、转换成数据，通过改进方法和算法深度挖掘，这样才能得出对于问题的结构与逻辑性的认识，多元框架与多问题就可以有效地结合起来，变成一个上层完整下层活跃的有机体。

而广东社科院院长王珺教授则指出，当前社会治理出现了三个特征。首先是利益主体多元化，传统社会管理是管理与被管理者的二元结构，而现代社会治理，则是以多种利益主体为基础的，如政府、企事业单位、社会组织、行业组织与社区组织等。其次是大数据技术广泛应用。因此也就形成第三个特征，社会治理变成了政府主导下的合作共治。

王珺表示，传统社会管理已不适应新时期发展需要，而新管理模式尚未建立起来，为有组织、有秩序地平稳推进，需要在政府主导下，以人为本，多方参与，共同探索合作共治新模式。

来自南京大学南海研究协同创新中心的副主任沈固朝教授，则以“以海疆维权为例”，发表了“大数据时代如何提高我国舆论的国际话语权”的报告。他建议，面对海量数据，我们必须学会运用技术，将数据转化成中数据、小数据，应用到国际话语权提升的实践中。

沈固朝表示，在海疆维权中建设证据链，目前国外已经有全信源情报的概念，其实就相当于“大数据”，将影像库、文献库、法律库、地图库、动态库五库关联。因此，他建议，建设国际话语权，要从舆论、大数据、证据链三方面下手；将大数据变为用户能处理的小数据，从小数据提取服务于决策的情报和知识。

借力大数据或可预防公共场合踩踏事件

作为企业界的代表，科大讯飞公司副总裁杜兰表示，当前城市治理难度因城镇化、老年化、互联网崛起等不断加大。不过，互联网的出现也给政府治理带来了新的可能和机遇，美国政府已经用大数据监测流感，这便是其中一例。而在我国安徽芜湖也尝试使用大数据进行政府“自我革命”。

据介绍，安徽芜湖整合了77个政府部门10.8亿数据，将100多项审批流程化，使之更加便民。办事大厅的窗口由8—10个减少到2—3个，减少审批程序的时间，提高了办事效率，减少了排队等候的情况。同时结合人脸声纹识别技术，民众只需带身份证就可以办理业务。

而在社会管理信息化方面，大数据也有用武之地。杜兰说，如今的移动电信等大数据分析可以进行人流监控，有利于公共区域管理，可以应用于在城市交通、停车场布局、广场人流控制等方面。比如，近年来大型活动现场踩踏事故时有发生，暴露了公共管理的弱项。其实，如果能够借力大数据，对公共场所人流量进行动态监控和分析，就能提前预知人流情况，并根据数据变化启动相应管理预案，从而避免如外滩踩踏之类的事件发生。

在研讨会上，凯迪网络副总经理张世良则以“信息海洋如何捞干货”为题，对大数据时代的政府治理提出了建议。他表示，组织与个体在和信息互动关系上有共通之处。组织需要全面、快速、及时占有信息，过滤无效误导信息，使用逻辑分析和数据分析方法进行，及时进行信息公开共享，对自己关注领域的典型案例进行深入剖析，形成案例库指导日后工作。

在广州“创文”过程中，张世良所在的凯迪网络就曾通过大数据搜集社交媒体的言论，分析网民心中对“文明广州”的认识，从而给“创文”工作提供了决策参考依据。

来自《南风窗》杂志社的高级记者李少威，则带来了其在新闻现场的思考。结合过往PX项目事件，李少威指出，在具有类似于环保领域“邻避效应”的事件中，政府应当尽可能从选址上避开人群聚集区，让项目建设尽量减少交易成本和社会阻力。

李少威表示，政府应当建立一种机制化的解释、沟通、协商的通道，这种机制可以依托人大、政协来组织，立法和议事机构本身具有组织正当性，同时避免行政机构牵涉利益猜测，最终形成政民的良性互动。

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⑹ 大数据云计算就业前景怎么样

以后抄可以从事很多岗位的工袭作，例如：大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师等等，都可以算是大数据开发工程师的范畴。

⑺ 大数据发展方向发展前景怎么样是就业是否有保障

大数据广为所知的未来方向有三个，由高级到普通分别为数据科学家、数据工程师和数据分析师。一 、职业定位数据科学家数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。数据工程师数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。数据工程师的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。充分了解文件系统，分布式计算与数据库是成为一位优秀数据工程师的必要技能。数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。数据分析师数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。二、 职业职责数据科学家数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并整理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地加剧，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种数据的交互分析中。最终把蕴含在数据中的规律建议给决策者，从而影响生产、决策等各个环节。数据工程师数据工程师有三个最主要的任务，它们分别是分析历史、预测未来和优化选择。通过这三个工作方向，他们能够帮助企业做出更好的商业决策。大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征，它最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。而通过引入关键因素，大数据工程师也可以预测未来的消费趋势。根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试(AB Test)，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。数据分析师数据分析师主要有以下五方面的职责：1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。职业要求数据科学家需要满足的要求1，计算机科学一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。2，数学、统计、数据挖掘等除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。3，数据可视化(Visualization)信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。数据工程师需要满足的要求1，数学及统计学相关的背景对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—只知道结果，却并不明白数据所代表的真正意义。只有具备一定的理论知识，才能用普通模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。2，计算机编码能力实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的必备素养。因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。3，对特定应用领域或行业的知识大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知程度，对于之后能否成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。C. 数据分析师需要满足的要求1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表等可视化方法，有效地表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。至于说大数据的前景，这几年国家也确实重视了起来，更是把大数据战略放到了十三五规划中，未来资源势必会倾斜，而且查看BAT之类的巨头招聘信息也能知道，大数据目前的前景还是非常可观的……

⑻ 大数据管理局:追赶高速运转的大数据行业

大数据管理局:追赶高速运转的大数据行业

几年前，大数据似乎还是科学家才会关心的事，但如今，它已触手可及。

例如，著名职场社交网站LinkedIn公布的2014年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能中，统计分析与数据挖掘位列榜首。而研究机构Gartner预测，2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，25%的组织将设立首席数据官一职。

政府机构同样正经历深刻的变化。今年5月，曾在LinkedIn、eBay、Skype等硅谷公司任职的帕蒂尔(DJ Patil)被奥巴马任命为白宫首位首席数据官和制定数据策略的副首席技术官。这一史上最荣耀的IT职位旋即吸引无数关注。

与之相对，最近两年，国内不少地方政府也赶起了“时髦”，开始建立全新的政府职能机关—大数据管理局。如果用更接地气的称呼，这些局长也就是当地的首席数据官。

这些新生机构目前大多承担着组织制定数据收集、管理、开放、交易、应用等标准规范、推动政府数据开放、推进大数据产业发展等方面的职责，但目前还没有很多落地的动作。

而9月初，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》)，系统部署大数据发展工作。《纲要》指出，2018年底前，要建成国家政府数据统一开放平台，率先在信用、交通、医疗等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放。

有业内人士接受时代周报记者采访时认为，各地建立大数据管理局，其实正是对国务院要求发展大数据的提前响应。既然如此，这些新生机构准备如何推动中国的大数据产业发展呢？

由政府牵头推动大数据产业

9月1日，成都市经济与信息化委员会的网站上挂出一则《关于成立“成都市大数据管理局”筹备组的通知》。这份公告显示，成都市委编委2015年第2次会议决定，批准在该市经信委下设立大数据管理局。

大数据管理局的名字听上去颇为新鲜，但这已不是国内首家。此前，广东、辽宁等省均有地方政府率先试水。

大数据管理局的提法最早出现在2014年1月的中共广州市委十届五次全会上，成立这个“局”的目的是为统筹推进政府部门的信息采集、整理、共享和应用，消除信息孤岛，建立公共数据开放机制。

这一构想很快得到立法支持。1个月后，广东省政府印发《广东省经济与信息化委员会主要职责内设机构和人员编制规定》，其中明确提及成立广东省大数据管理局。

此后，当年5月，广东佛山南海区挂牌成立数据统筹局；没过多久，广东清远在其经济与信息化局的“三定方案”(定机构、定职权、定人员)中要求设置大数据管理科。

而到今年5月，广州市政府公布工信委、商务委、国资委3个部门的“三定方案”。根据方案，广州市工信委设立直属行政单位广州市大数据管理局，主要负责研究拟订并组织实施大数据战略、规划和政策措施，引导和推动大数据研究和应用工作；组织制定大数据收集、管理、开放、应用等标准规范等9项职责。

按照规定，这个正处级单位内设3个科室，分别为规划标准科、数据资源科(视频资源管理科)与信息系统建设科，同时，配备行政编制15名，包括局长(副局级)1名，副局长(副处级)2名。

几天后，辽宁沈阳亦快马加鞭地建立了大数据管理局，级别为正局级，同样下设3个部门—大数据产业处、标准与应用处和数据资源处。而之所以说“快马加鞭”，该单位从组建到挂牌，前后只用了短短两个多月。

不止如此，公开报道显示，上海市政府也有建立大数据局的构想，但目前尚在研究阶段。

而在今年6月习近平总书记曾前往考察大数据产业发展情况的贵州省，有知情人士对时代周报记者披露，“贵州也有建设大数据管理局的模块，但当地的考虑是，希望大数据产业发展成熟后再规划大数据局进行统筹、管理，而在大数据发展期，这个产业需要省委省政府从大局上进行推动”。

几乎一夜之间，全国多地的政府组织架构中都出现大数据管理局。“目前，各地都逐步意识到政府数据公开的社会价值与商业价值，于是纷纷成立大数据管理局，由之牵头，推动当地的大数据产业发展。”贵阳大数据交易所执行副总裁王亚川告诉时代周报记者。

而易观智库分析师任伟魏认为，各地成立大数据管理局是为响应国务院对发展大数据的要求。而《纲要》出台后，各级政府肯定会作出更多回应，“成都此次应该是提前布局了”。

“其实，不管是广东省委书记胡春华，还是贵阳市委书记陈刚，这几个率先尝试成立大数据局的地区，他们的领导有一个共同点—都从北京出来，而且，到地方之前都已经有发展大数据产业的成熟想法。”上述知情人士表示。

开放数据将带动创新产业

对于顺应潮流而生长的大数据管理局，很多人非常好奇，这个机构究竟要做些什么？它与已有的统计局又有何不同呢？

按照王亚川的观察，各地政府目前拥有的数据可以分为两类：政务数据和政府数据。统计局偏向收集政务数据，通常都是数字，比如经济指标；而大数据管理局的主要对象是政府数据—政府在行政审批、非政府审批、服务事项等方面留存的数据，其中包括一些非标准化的文字数据。

而亚信数据副总裁邹明达告诉时代周报记者，统计局与大数据管理局的目标与定位有着天然的差别。首先，前者通过各级政府统计、申报、汇总获得结构化数据，后者则通过城市的政务信息化、社会信息化、产业信息化的全面推进，提取结构多样的海量业务数据、过程数据、行为数据并进行汇总、加工、分析、挖掘；而且，拿到数据后，前者运用于决策或指数发布，而后者要做的是最大程度地发挥数据的社会服务或商业价值；此外，从数据量级来看，后者处理的才是真正的大数据。

“大数据管理局目前急需行使的主要职能包括，其一，消除数据孤岛，将散落在各个委、办、局的政府数据汇集起来，形成全省或全市的数据中心；其二，通过政府立法等制度建设，对各行各业如何安全使用数据进行有效监管。”邹明达说。

事实上，消除数据孤岛只是第一步，大数据管理局更大的“野心”在于推动政府数据公开—时代周报记者梳理发现，广州、沈阳、成都三地对大数据管理局的职能设定中都有一句类似的表述：组织制定大数据收集、管理、开放、应用等标准规范。

而在《纲要》中，国务院重点部署三项主要任务。其中，首要任务便是，加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。

政府及相关部门如果能在收集、管理数据的基础上开放数据，例如开放医疗数据、病例数据，这些数据的分析结果一旦服务于医药研究公司，那么释放的将不仅是商业价值，还有巨大的社会价值。

目前，在政府数据开放上走得最前的贵州省已将医疗数据列入数据公开目录。不过，贵州的政府数据计划分三期开放，医疗数据不在首批之列。

“现在的企业大多只基于自己长期积累的数据做一些大数据业务，阿里巴巴设立的蚂蚁金服就是一个典型案例。它利用天猫、淘宝的数据扶持自己的业务，但要想服务全国市场，仅仅依靠淘宝、天猫的数据是远远不够的。所以，政府数据以及一些行业数据公开后，对于阿里巴巴来说，相当于打通了数据来源的壁垒，他们的业务将得到更好的支持。”王亚川说。

在他看来，开放政府数据对于产业发展的意义还在于，一些学者、学子以及初创型企业会在数据应用上创造出全新的商业模式，从而实现“大众创业、万众创新”。

其实，政府通过开放数据带动商业发展在国外有过不少案例。比如，1983年，美国将卫星定位系统从军用转为向公众开放，结果带动了一批创新企业的发展，创造就业岗位约300万个。

而在贵州，该省此前通过第一届大数据商业模式大赛，成功吸引一批创业者和创业项目入黔。这个比赛最与众不同之处就在于主办方承诺，在初赛阶段向参赛者开放部分政府数据目录；复赛和决赛阶段则进一步开放经过“脱敏”处理的数据资源，帮助项目设计者开发、完善参赛方案。

谁来制定标准？

虽然开放政府数据可能带来诸多益处，但这并不是一件“说开放就能开放”的易事，因为，政府首先要制定数据开放的规范和标准。

据时代周报记者了解，目前，多数地方停留于“消除数据孤岛”的阶段，在真正公开政府数据之前还要完成数据公开目录设计以及数据清洗、脱敏等工作。而如何设计数据公开目录；哪些数据先公开，哪些后公开，设定这些规则是一个难题。

比如，贵州是全国第一个尝试公开海量政府数据的省份。此前，贵州省经信委信息产业发展处处长魏巍在接受时代周报记者采访时表示，该省省一级政府机构的业务系统自去年6月始分批迁入“云上贵州”系统平台。迁云前，各个迁云单位首先要按照涉密、非密敏感、开放三个类目梳理已有数据。迁云后，涉密数据不开放，开放数据必须开放，非密敏感数据视情况而定。

当时一位参与迁云工作的某单位人士觉得工作难度很大，因为，“省大数据办要求我们开放数据，但开放到何种程度由业务部门自己把握。可我们一开始没有经验，不知道某些数据能否开放，也无法预估开放之后会否引发问题”。

不过，在一些业内人士看来，贵州先行先试后，其他地区可以借鉴经验。“政府数据主要有政府审批、非政府审批以及服务事项三个来源，其中，行政审批数据目录在各个地方的可复制度很高，而其余两项数据目录，各地也有50%-60%的重合度。”王亚川说。

“如果只是整理数据目录，这并不困难，关键是如何在开放过程中保证数据安全与公民隐私。比如地理信息数据，原则上是可以开放的。但如果这些数据精确到某种程度，那可能会危害国家安全。所以，我们要把国家在安全和保密方面的规定整合进来，对数据开放行为进行制度层面的约束。从这个角度来说，那些设立大数据管理局的地方就可以通过这个职能部门完成这些工作。”邹明达说。

不过，任伟魏却并不看好由大数据管理局承担组织制定大数据收集、管理、开放、应用等标准规范方面的职能。

“各地大数据管理局制定标准后，除了用于政府数据，也会使本地企业向这些标准靠拢，但问题在于，与大数据行业本身高速运转的现状相比，政府的工作节奏慢，存在滞后性，恐怕无法在短期里解决行业需要改善的问题。”

“而且，各行各业的大数据应用水平差距明显，金融、零售、电信等大数据应用成熟的行业早已过了制定标准规范的阶段，现在更多关注运营，以及客户资源挖掘中的风险。而例如旅游这些当前大数据应用相对缓慢的行业，反而需要尽快完成标准制定的工作。”任伟魏说。

在他看来，如果各个大数据管理局都自立标准，那么，各地的标准之间还存在能否统一、兼容等问题，否则，这就是画地为牢。“而且，各地的大数据管理局还可能争抢全国性标准规范制定中的主导权，从而出现掣肘。”

数据交易雏形

事实上，完成制定大数据收集、管理、开放、应用的标准规范后，大数据管理局或将进入更深层的领域—数据交易。至少，沈阳大数据管理局的职责中就包括制定大数据交易的标准规范。

目前，贵阳、武汉、陕西西咸新区等地都成立了大数据交易所，探索大数据交易机制，而广州、哈尔滨等城市正有这方面的计划。今年5月，国务院副总理马凯还曾到贵阳大数据交易所考察。

但国内的大数据交易如今尚在初期。王亚川告诉时代周报记者：“我们认为，底层数据是不可交易的，但通过清洗、脱敏、建模及可视化技术形成的分析结果可以交易，而且，可以反复交易。例如，车管所的一些数据既可以服务保险公司，也可以被其他行业所用。”

而参与发起长江大数据交易所的亚信数据副总裁邹明达认为，数据交易要经历三个发展阶段，首先是数据的信息化，也可以理解为采集数据；其次是数据的资产化，即，把数据变成类似商品实物的资产；最后才是数据的资本化。到了这个阶段，数据可以被定价，可以像金融商品一样交易。“目前的数据交易处于数据信息化和数据资产化的阶段，尚未达到数据资本化的高度。”

邹明达表示，他们做的大数据交易只是数据使用权的交易，或是通过数据加工得到的有价值的结果的交易，而非真正意义的产权交易。

而在定价方面，运营中的大数据交易所普遍采用撮合定价的方式：交易所拥有价格的建议权，数据卖方拥有决定权，而影响价格的主要因素包括数据的量级、样本的覆盖度、数据颗粒的大小、质量、更新频率等。

据介绍，从今年4月中旬运营至今，贵阳大数据交易所总共完成了2000多万的交易额，目前的交易主体主要是行业内的大型企业。比如，首批数据的交易卖方为腾讯和广东省数字广东研究院，买方为京东云平台及中金数据。通常，在交易中，贵阳大数据交易所获得交易金额的四成，数据卖家获得六成。

而据王亚川透露，预计今年年底，贵州省将有第一批政府数据推送到贵阳大数据交易所进行变现。

王亚川认为，政府数据分为三类，一类是惠民信息，无偿公开；一类是国家保密条例限制的数据，不予公开；还有一类则是政府可以公开但没有义务公开的数据。“过去，政府没有动力开放这部分数据，但在国务院发布《纲要》后，政府的开放动力增强，他们会借助大数据交易所的平台来开放数据，同时实现变现。”

业内也有一种观点认为，政府数据的实际拥有者是民众，政府能否通过售卖这些数据获得收益还有待探讨。

对此，邹明达则认为，政府在开放数据之前需要进行数据收集、清洗、脱敏，甚至还要按照需求加工，这些都要花费成本，所以，数据开放不能完全依靠财政支出，可以有一些收入。

事实上，除了各地带有政府或国资背景的大数据交易所正在积极探索数据交易之路，阿里巴巴旗下的阿里云也在尝试设计数据交换机制。

“在交易机制这块，包括政府、阿里这样的互联网企业，以及IBM、Oracle等ICT企业，各方都想成为主导者。”任伟魏认为，在数据交易这件事上，大企业的想法是成为业内标准的制定者，而中小企业自己产生的数据不多，寄望相应的机制能够保证其充分利用各类数据源。

不过，大数据交易距离标准规范最终落定还有很长一段路，毕竟目前，各地的大数据管理局才刚刚成立，他们的工作正从顶层设计向多个维度逐渐展开。

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⑼ 大数据专业的发展前景怎么样

前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。

大数据的择业岗位有：

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。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。