2016年，大數(shù)據(jù)已從前兩年的預(yù)期膨脹階段、炒作階段轉(zhuǎn)入理性發(fā)展階段、落地應(yīng)用階段。2017年，大數(shù)據(jù)依然處于理性發(fā)展期，依然存在諸多挑戰(zhàn)，但前景依然非常樂(lè)觀。2017年大數(shù)據(jù)的發(fā)展呈現(xiàn)十大趨勢(shì)：

趨勢(shì)1：越來(lái)越多的企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島的打通，驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)揮更強(qiáng)的威力

企業(yè)啟動(dòng)大數(shù)據(jù)最重要的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)的碎片化。在很多企業(yè)中尤其是大型的企業(yè)，數(shù)據(jù)常常散落在不同部門(mén)，而且這些數(shù)據(jù)存在不同的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，不同部門(mén)的數(shù)據(jù)技術(shù)也有可能不通，導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)無(wú)法打通。若不打通，大數(shù)據(jù)的價(jià)值則難以挖掘。大數(shù)據(jù)需要不同數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和整合才能更好的發(fā)揮理解客戶(hù)和理解業(yè)務(wù)的優(yōu)勢(shì)。將不同部門(mén)的數(shù)據(jù)打通，并且實(shí)現(xiàn)技術(shù)和工具共享，才能更好的發(fā)揮企業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

剛剛過(guò)去的2016年，無(wú)論是企業(yè)還是政府機(jī)構(gòu)，都在不同程度的展開(kāi)了大數(shù)據(jù)的工作，并意識(shí)到了內(nèi)部數(shù)據(jù)打通，解決內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島是啟動(dòng)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要基礎(chǔ)。但是，大部分企業(yè)和機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)打通的工作做的并不到位。2017年，我們有理由相信，更多企業(yè)會(huì)有更大的決心去推動(dòng)內(nèi)部數(shù)據(jù)打通，并在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建與外部數(shù)據(jù)打通的基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部數(shù)據(jù)打通，更好的發(fā)揮大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和整合的業(yè)務(wù)價(jià)值。

趨勢(shì)2：大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中落地，大數(shù)據(jù)和企業(yè)精細(xì)化經(jīng)營(yíng)結(jié)合更為緊密

很多企業(yè)業(yè)務(wù)部門(mén)不了解大數(shù)據(jù)，也不了解大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值，因此難以提出大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確需求。由于業(yè)務(wù)部門(mén)需求不清晰，大數(shù)據(jù)部門(mén)又為非盈利部門(mén)，導(dǎo)致很多企業(yè)在搭建大數(shù)據(jù)部門(mén)時(shí)猶豫不決，或者處于觀望嘗試的態(tài)度，從根本上影響了企業(yè)在大數(shù)據(jù)方向的發(fā)展，也阻礙了企業(yè)積累和挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

甚至由于數(shù)據(jù)沒(méi)有應(yīng)用場(chǎng)景，企業(yè)刪除了很多有價(jià)值的歷史數(shù)據(jù)，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)流失。因此，這方面需要大數(shù)據(jù)從業(yè)者和專(zhuān)家一起，推動(dòng)和分享大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，讓更多的業(yè)務(wù)人員了解大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

一種新的技術(shù)往往在少數(shù)行業(yè)應(yīng)用取得了好的效果，對(duì)其他行業(yè)就有強(qiáng)烈的示范效應(yīng)。2016年，大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融、零售等行業(yè)取得了較好的效果。在2017年的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下，更多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)會(huì)更注重精細(xì)化經(jīng)營(yíng)，大數(shù)據(jù)作為一種從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造新價(jià)值的工具，將會(huì)在許多行業(yè)的企業(yè)得到應(yīng)用，驅(qū)動(dòng)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。大數(shù)據(jù)將在幫助企業(yè)更好的理解和滿(mǎn)足客戶(hù)需求和潛在需求，更好的應(yīng)用在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)智能監(jiān)控、精細(xì)化企業(yè)運(yùn)營(yíng)、客戶(hù)生命周期管理、精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)、經(jīng)營(yíng)分析和戰(zhàn)略分析等方面。

趨勢(shì)3：大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)或機(jī)構(gòu)的無(wú)形資產(chǎn)，將成為企業(yè)參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的新武器

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代，每一個(gè)企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)中所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)都將成為企業(yè)最為重要的無(wú)形資產(chǎn)。隨著2017年大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展，大數(shù)據(jù)價(jià)值得以充分的體現(xiàn)，大數(shù)據(jù)在企業(yè)和社會(huì)層面成為重要的戰(zhàn)略資源，數(shù)據(jù)成為新的戰(zhàn)略制高點(diǎn)，是大家搶奪的新焦點(diǎn)。如何有效的管理企業(yè)每日所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，從海量的數(shù)據(jù)中挖掘并沉淀有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并把這些有價(jià)值的數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的重要引擎，均為數(shù)據(jù)作為無(wú)形資產(chǎn)管理的重要任務(wù)。

Google、亞馬遜、騰訊、百度、阿里巴巴和360、今日頭條等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過(guò)不斷的挖掘和沉淀大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng);金融和電信企業(yè)也在運(yùn)用大數(shù)據(jù)來(lái)提升自己的競(jìng)爭(zhēng)力。這些企業(yè)均有一個(gè)共同的特點(diǎn)，即成立了大數(shù)據(jù)部門(mén)對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)做重點(diǎn)管理和應(yīng)用，真正的把大數(shù)據(jù)作為無(wú)形資產(chǎn)管理和應(yīng)用起來(lái)。

我們有理由相信，在2017年越來(lái)越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)將大數(shù)據(jù)定位為企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)，并對(duì)大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)做系統(tǒng)化的管理和應(yīng)用。大數(shù)據(jù)作為無(wú)形資產(chǎn)將成為提升機(jī)構(gòu)和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的有力武器。

趨勢(shì)4：大數(shù)據(jù)能力產(chǎn)品化，驅(qū)動(dòng)越來(lái)越多自助服務(wù)出現(xiàn)

大數(shù)據(jù)能力在企業(yè)應(yīng)用時(shí)，需要以非常簡(jiǎn)單易用的方式來(lái)呈現(xiàn)，才能讓更多的數(shù)據(jù)用戶(hù)使用。企業(yè)數(shù)據(jù)用戶(hù)(往往是業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、營(yíng)銷(xiāo)負(fù)責(zé)人等非大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)人士)在實(shí)際運(yùn)用大數(shù)據(jù)的時(shí)候，更關(guān)注的是大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品在哪些方面可以直接幫助提升績(jī)效，不需要關(guān)注大數(shù)據(jù)產(chǎn)品背后的分析模型等“黑洞”。因此大數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)具體的場(chǎng)景運(yùn)用時(shí)，關(guān)鍵是把大數(shù)據(jù)分析能力產(chǎn)品化，構(gòu)建簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

另外，隨著大數(shù)據(jù)專(zhuān)家的成本上升，越來(lái)越多的企業(yè)也會(huì)尋求簡(jiǎn)單易用成本相對(duì)較低的第三方數(shù)據(jù)產(chǎn)品。國(guó)際知名咨詢(xún)機(jī)構(gòu)IDC預(yù)測(cè)，可視化數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具的增長(zhǎng)速度將比商業(yè)智能(BI)市場(chǎng)的其余工具快2.5倍。到2018年，投入于支持最終用戶(hù)自助服務(wù)的這種工具將成為所有企業(yè)的要求。諸多大數(shù)據(jù)廠商已經(jīng)發(fā)布了擁有“自助服務(wù)”功能的大數(shù)據(jù)分析工具。

趨勢(shì)5：大數(shù)據(jù)算法越來(lái)越智能化，深度學(xué)習(xí)將更為普及

知名IT研究與顧問(wèn)咨詢(xún)公司Gartner認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)是2017年的十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)之一。在2017年，隨著大數(shù)據(jù)分析能力不斷增強(qiáng)，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始投入于機(jī)器學(xué)習(xí)，并從中獲益。企業(yè)可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別潛在客戶(hù)，或識(shí)別即將流失的客戶(hù)，或識(shí)別營(yíng)銷(xiāo)推廣中作弊的渠道，或及時(shí)發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵KPI下跌的原因等。總之，機(jī)器學(xué)習(xí)可以驅(qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)更加智能化。

我們認(rèn)為，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的大規(guī)模應(yīng)用和發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)將使用深度學(xué)習(xí)算法，使用深度學(xué)習(xí)算法將會(huì)使得預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一系列試圖使用多重非線性變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多層抽象的算法，互相關(guān)聯(lián)的多層級(jí)為深度學(xué)習(xí)提供了“深度”，相較于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)說(shuō)，是一個(gè)巨大的進(jìn)步，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法，將會(huì)越來(lái)越受歡迎。

趨勢(shì)6：大數(shù)據(jù)和人工智能深度融合，成為人工智能發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力

AlphaGo是2016年最令人深刻的人工智能研究成果，AlphaGo引起了大家對(duì)人工智能的高度關(guān)注。但是，人工智能的發(fā)展還停留在弱人工智能階段，目前很難超越人類(lèi)認(rèn)知能力，甚至也達(dá)不到與人類(lèi)匹配的認(rèn)知能力。但我們不可否認(rèn)人工智能在實(shí)踐中的進(jìn)步，比如語(yǔ)音識(shí)別和圖像理解方面的進(jìn)步。企業(yè)可以在合適的場(chǎng)景中運(yùn)用這些逐漸成熟的語(yǔ)音和圖像識(shí)別的技術(shù)。

未來(lái)人工智能的發(fā)展，取決于兩個(gè)方面：一方面是深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)的成熟和計(jì)算效率的提升;另一方面取決于海量數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)的發(fā)展。這是因?yàn)椋疃葘W(xué)習(xí)算法要發(fā)揮作用必須先接受訓(xùn)練。比如，機(jī)器要學(xué)會(huì)識(shí)別圖片中的狗，必須先被輸入一個(gè)包含數(shù)量上萬(wàn)或者數(shù)十萬(wàn)的標(biāo)記為狗的 “訓(xùn)練集”，這個(gè)訓(xùn)練集數(shù)量越大，狗的種類(lèi)越全，機(jī)器學(xué)習(xí)的效果越好。

人工智能專(zhuān)家吳恩達(dá)曾把人工智能比作火箭，其中深度學(xué)習(xí)是火箭的發(fā)動(dòng)機(jī)，大數(shù)據(jù)是火箭的燃料，這兩部分必須同時(shí)做好，才能順利發(fā)射到太空中。因此，對(duì)于深度學(xué)習(xí)和人工智能，需要越來(lái)越多的數(shù)據(jù)。國(guó)際上互聯(lián)網(wǎng)巨頭除了自身業(yè)務(wù)可以采集到海量的數(shù)據(jù)以外，正在用更開(kāi)放的策略吸引第三方的數(shù)據(jù)輸入，以充實(shí)其大數(shù)據(jù)，更好的促進(jìn)人工智能的所依賴(lài)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

趨勢(shì)7：大數(shù)據(jù)促進(jìn)智慧生活和智慧城市的發(fā)展

隨著大數(shù)據(jù)與智能硬件的結(jié)合發(fā)展，大數(shù)據(jù)將進(jìn)一步改善我們的生活。

在健康方面，我們可以利用智能手環(huán)監(jiān)測(cè)，對(duì)我們的睡眠模式來(lái)進(jìn)行追蹤，了解睡眠質(zhì)量;我們可以利用智能血壓計(jì)、智能心率儀遠(yuǎn)程的監(jiān)控身在異地的家里老人的健康情況，讓遠(yuǎn)在他方的外出工作者更加放心;

在出行方面，我們可以利用智能導(dǎo)航出行GPS數(shù)據(jù)了解交通狀況，并根據(jù)擁堵情況進(jìn)行路線實(shí)時(shí)調(diào)優(yōu);

在居家生活方面，大數(shù)據(jù)將成為智能家居的核心，智能家電實(shí)現(xiàn)了擬人智能，產(chǎn)品通過(guò)傳感器和控制芯片來(lái)捕捉和處理信息，可以根據(jù)住宅空間環(huán)境和用戶(hù)需求自動(dòng)設(shè)置控制，甚至提出優(yōu)化生活質(zhì)量的建議，如可以根據(jù)室內(nèi)溫度自動(dòng)調(diào)整空調(diào)的溫度、根據(jù)空氣質(zhì)量來(lái)決定是否要打開(kāi)空氣凈化器等。

同時(shí)，隨著大數(shù)據(jù)和智慧城市的融合，大數(shù)據(jù)在智慧城市將發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。由于人口聚集給城市帶來(lái)了交通、醫(yī)療、建筑等各方面的壓力，需要城市能夠更合理地進(jìn)行資源布局和調(diào)配，而智慧城市正是城市治理轉(zhuǎn)型的最優(yōu)解決方案。智慧城市是通過(guò)物與物、物與人、人與人的互聯(lián)互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)城市高效的政府管理、便捷的民生服務(wù)、可持續(xù)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

智慧城市相對(duì)于之前數(shù)字城市概念，最大的區(qū)別在于對(duì)感知層獲取的信息進(jìn)行了智慧的處理。由城市數(shù)字化到城市智慧化，關(guān)鍵是要實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字信息的智慧處理，其核心是引入了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。大數(shù)據(jù)是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧城管等，都是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的的智慧城市應(yīng)用領(lǐng)域。

趨勢(shì)8:工業(yè)大數(shù)據(jù)成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要引擎

工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域信息化應(yīng)用中所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)。隨著工業(yè)信息化的進(jìn)一步發(fā)展，工業(yè)企業(yè)也進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)新的發(fā)展階段。信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器等技術(shù)在工業(yè)企業(yè)得到廣泛應(yīng)用，工業(yè)企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)也日益豐富，從而進(jìn)一步形成了工業(yè)大數(shù)據(jù)。工業(yè)設(shè)備所產(chǎn)生、采集和處理的數(shù)據(jù)量非常大，而且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也非常多。因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)的處理和有效挖掘也成為重要的課題。工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將成為工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的重要引擎。

工業(yè)大數(shù)據(jù)在工業(yè)企業(yè)有諸多方面的應(yīng)用：

(1)在產(chǎn)品創(chuàng)新方面，企業(yè)可以對(duì)客戶(hù)使用產(chǎn)品過(guò)程中的行為進(jìn)行數(shù)據(jù)上報(bào)及分析，以了解客戶(hù)需求和行為，從而啟發(fā)創(chuàng)新;

(2)在產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)方面，企業(yè)可以對(duì)產(chǎn)品運(yùn)行過(guò)程中的各種關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)分析，以實(shí)現(xiàn)故障診斷和預(yù)測(cè)，如GE在航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)連接，通過(guò)傳感器把發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行時(shí)的各種關(guān)鍵參數(shù)實(shí)施回傳到云端進(jìn)行實(shí)時(shí)分析;

(3)在工業(yè)生產(chǎn)流程優(yōu)化方面，利用大數(shù)據(jù)可以掌握某個(gè)流程是否偏離標(biāo)準(zhǔn)，快速發(fā)出報(bào)警及時(shí)調(diào)優(yōu);或監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程中的能耗異常環(huán)節(jié)，從而進(jìn)行能耗的優(yōu)化;

(4)在工業(yè)生產(chǎn)故障分析及預(yù)測(cè)方面，通過(guò)智能傳感器等數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備，把工業(yè)生產(chǎn)流程中關(guān)鍵設(shè)備的實(shí)時(shí)參數(shù)狀態(tài)回傳到云端并進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，實(shí)時(shí)掌握異常情況，并作出預(yù)警和預(yù)測(cè)，提前進(jìn)行檢測(cè);

(5)在供應(yīng)鏈優(yōu)化方面，對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)、客戶(hù)數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)等相關(guān)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和關(guān)聯(lián)分析，以實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)和配送的優(yōu)化，提升生產(chǎn)和銷(xiāo)售的效率。

趨勢(shì)9：隨著大數(shù)據(jù)的全方位發(fā)展，大數(shù)據(jù)安全機(jī)遇和挑戰(zhàn)并存

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和落地，大數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定也將會(huì)逐漸被重視。對(duì)于擁有大數(shù)據(jù)廠商來(lái)說(shuō)，最大的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)安全;對(duì)于安全廠商來(lái)說(shuō)，最大的機(jī)遇也是數(shù)據(jù)安全。網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字化生活也使得犯罪的分子更容易獲取關(guān)于他人的信息，也有更多的騙術(shù)和犯罪手段出現(xiàn)，所以，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，無(wú)論對(duì)于數(shù)據(jù)本身的保護(hù)，還是對(duì)于由數(shù)據(jù)而演變的一些信息的安全，對(duì)大數(shù)據(jù)分析有較高要求的企業(yè)將至關(guān)重要。

大數(shù)據(jù)安全是跟大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)相對(duì)應(yīng)的，與傳統(tǒng)安全相比，大數(shù)據(jù)安全的最大區(qū)別是安全廠商在思考安全問(wèn)題的時(shí)候首先要進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，并且找出針對(duì)大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)的威脅 ，然后提出有針對(duì)性的解決方案。比如，對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)這個(gè)場(chǎng)景，目前很多企業(yè)采用開(kāi)源軟件如Hadoop技術(shù)來(lái)解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題，由于其開(kāi)源性，但是其安全問(wèn)題也是突出的。因此，市場(chǎng)需要更多專(zhuān)業(yè)的安全廠商針對(duì)不同的大數(shù)據(jù)安全問(wèn)題來(lái)提供專(zhuān)業(yè)的服務(wù)。

另外，在大數(shù)據(jù)應(yīng)用日益重要的今天，數(shù)據(jù)資源的開(kāi)放共享已經(jīng)成為在數(shù)據(jù)大戰(zhàn)中保持優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。商業(yè)數(shù)據(jù)、政府機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)和個(gè)人數(shù)據(jù)的共享應(yīng)用，不僅能促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，也能給我們的生活帶來(lái)巨大的便利。但是，制約我國(guó)數(shù)據(jù)資源開(kāi)放和共享的一個(gè)重要因素是政策法規(guī)有待進(jìn)一步完善，開(kāi)放與隱私保護(hù)如何平衡。如何在推動(dòng)數(shù)據(jù)全面開(kāi)放、應(yīng)用和共享的同時(shí)有效地保護(hù)公民、企業(yè)隱私，逐步加強(qiáng)隱私立法，將是大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)重大挑戰(zhàn)。

趨勢(shì)10：大數(shù)據(jù)人才需求增多，越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)參與到大數(shù)據(jù)人才培育中

一個(gè)新行業(yè)的出現(xiàn)，必將在工作職位方面有新的需求，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也將推出一批新的就業(yè)崗位，例如，大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)管理專(zhuān)家、大數(shù)據(jù)算法工程師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理等等。具有豐富經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人才將成為稀缺的資源，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型工作將呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)。

而由于有強(qiáng)烈的市場(chǎng)需求，高校也將逐步開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)的專(zhuān)業(yè)，以培養(yǎng)相應(yīng)的專(zhuān)業(yè)人才。企業(yè)也將和高校緊密合作，協(xié)助高校聯(lián)合培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才。如IBM 全面推進(jìn)與高校在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的合作，引入強(qiáng)大的研發(fā)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)伙伴，推動(dòng)“大數(shù)據(jù)平臺(tái)”和“大數(shù)據(jù)分析”的面向行業(yè)產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新合作以及系統(tǒng)化知識(shí)體系建設(shè)和高價(jià)值人才培養(yǎng)。

大數(shù)據(jù)建設(shè)的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要依靠專(zhuān)業(yè)人員完成，因此，必須培養(yǎng)和造就一支掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)、懂管理、有大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)建設(shè)專(zhuān)業(yè)隊(duì)伍。目前大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的欠缺將阻礙大數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展。大數(shù)據(jù)的相關(guān)職位需要的是復(fù)合型人才，能夠?qū)?shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等多方面知識(shí)綜合掌控。

未來(lái)，大數(shù)據(jù)將會(huì)出現(xiàn)約超過(guò)百萬(wàn)的人才缺口，在各個(gè)行業(yè)大數(shù)據(jù)中高端人才都會(huì)成為最炙手可熱的人才，涵蓋了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)后臺(tái)開(kāi)發(fā)工程師、算法工程師等多個(gè)方向，因此需要高校和企業(yè)共同努力去培養(yǎng)和挖掘。