大数据系统架构师大数据平台建设、系统设计和基础设施 。学习大数据技术对场景的要求很高,因为无论是大数据开发还是大数据分析都离不开场景 。所以在学习大数据相关技术的过程中,一定要注意给自己创造实践场景 。从技术体系的成熟度来看,大数据技术已经成熟,这为大数据技术的全面应用奠定了基础,大量的生产场景可以借助大数据技术进行创新 。可以说,大数据为传统工业企业开启了一次革新 。
2022年如何看待大数据技术?
在探讨这个问题之前,首先要了解三件事,其一是大数据技术正在从“技术”向“资源”转变,技术的价值在于出口,而资源本身就自带价值属性 。这一点与早期的电力技术发展有相似之处,早期的电力也被称为技术,但是目前我们已经把电力称为资源了,而且电力也是非常重要的生产资源,在当前我国的电力资源消耗当中,超过一半的电力资源被用在了工业生产上,
其二是大数据技术的发展源自于互联网、物联网技术的发展,可以说互联网和物联网的发展,是导致大数据产生和发展的核心因素,因此可以说,有互联网的地方就有大数据 。其三是大数据技术正在形成一个庞大的技术体系,这个体系涉及到数据的采集、存储、分析、呈现、应用和安全,不仅互联网企业可以参与到大数据技术体系当中,传统行业企业同样可以参与到大数据技术体系当中,而且在工业互联网时代,大数据的创新将向产业场景回归,
【大数据被多国上升为什么战略,人工智能和大数据该如何选择】在了解了这三件事之后,我们再看一下大数据技术的应用现状,目前大数据技术的主要应用场景依然在互联网领域,包括电子商务、互联网出行、本地生活、在线教育、互联网医院、互联网金融等场景,这些场景都有比较明显的互联网属性,数据基础也比较好,未来依然有广阔的发展前景 。接下来看一下大数据发展的趋势,大数据的发展趋势一定要结合产业结构升级这个大背景,而产业结构升级则会明显推动产业互联网的发展,这是互联网的下一个阶段,也很有可能会孵化出大量的创新企业,
大数据未来的前景怎么样?
如果有明确的就业计划,当前选择学习大数据专业可以说是正当其时,随着云计算的普及应用,下一个阶段必然会释放出大量的大数据岗位,所以当前不论是本科生还是研究生,选择学习大数据相关技术都是不错的选择,也可以说是顺应时代发展的选择 。判断大数据开发的前景,一定要看当前的技术发展基本面,以及大数据技术本身的成熟度,有的技术前景很好,但是技术成熟度不高,那么人才需求可能会很长一段时间之后,才能爆发出来,比如人工智能方向、物联网方向、数字孪生方向等,
从技术发展的基本面来看,目前随着互联网的发展,已经积累了大量的数据,而且很多有价值的数据正在源源不断的产生,这就为大数据技术的发展和运用奠定了扎实的基础,随着产业互联网的发展,这一趋势会越发明显,所以未来大数据开发岗位的就业空间会非常大,不仅仅互联网领域需要大数据人才,传统行业领域同样需要 。从技术体系的成熟度来看,大数据技术已经成熟了,这就为大数据技术全面落地应用奠定了基础,大量的生产场景可以借助于大数据技术来完成创新,可以说大数据为传统产业企业打开了一个创新的蓝海,
目前大数据技术的应用还处在初期,所以产业领域更需要大数据开发人才,因为初期往往都是以功能需求为突破口的,这就对大数据开发人员提出了更多的要求,不仅要掌握数据价值化的方法,还需要掌握传统的功能需求开发 。学习大数据技术对于场景的要求是比较高的,因为不论是大数据开发,还是大数据分析,都不能脱离场景,所以在学习大数据相关技术的过程中,一定要重视给自己营造实践场景,
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