1. 大數據未來的發展前景怎麼樣呢
從我國數據產量和存量來看，廣東、北京、浙江、江蘇、上海、等地區數據資源較為豐富，東部地區數據產量和存量均高於西部地區。從省際數據流量來看，東部地區月均互聯網省際出口總流量佔全國比重超過一半。
在以北上廣為代表的東部地區數據資源豐富的背景下，其大數據產業發展水平快於其他地區省份。其中，北上廣大數據企業數量佔全國比重近70%，廣東和北京大數據發展水平較高。
東部地區數據產量整體高於西部，省際數據流量遠高於其他地區
2019年，我國數據產量總規模為3.9ZB。從數據產量的地區分布看，2019年全國數據產量排名前十位的省份為廣東、北京、浙江、江蘇、上海、山東、四川、河南、河北和湖南。
從人均數據產量來看，2019年人均數據產量排名前十位的省份分別是北京、上海、浙江、天津、廣東、內蒙古、西藏、海南、江蘇和遼寧。整體來看，東部地區數據產量和人均數據產量均高於西部地區。
—— 更多數據來請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》
2. 大數據時代 數據服務業
大數據時代：數據服務業
自從蘋果公司先後推出iPhone和iPad紅遍全球，全世界進入了若干產業被顛覆，若干產業被重組，若干公司被幹掉的大亂局面。以近來谷歌和微軟相繼推出平板電腦為標志，再加上它們在手機操作系統以及手機製造上的努力，可以說傳統的產業劃分和商業模式分析需要重新來過了。
從產業分析的角度看，今天再把網路業，IT業，電信業和軟體業分開看已經什麼都說不清楚了。傳統的TMT概念（電信，媒體和信息技術業的統稱）更是應該被扔進歷史垃圾堆。一個重新定義過的大網路業概念可能會更加貼切地反映高度變動中的世界和日益模糊的產業關系。這個大網路業的上游，領軍和驅動力是傳統意義上的網路業（或稱小網路業），中游是IT業，電信業和軟體業，下游是新聞出版業，影視業，娛樂業，零售業和物流業。之所以可以把它們統統劃歸一個大產業概念，是因為它們都已經或正在互聯網化，彼此之間形成了共生共榮的緊密關系。
從正在到來的大數據時代的角度看，也許大可不必糾纏於大網路業和小網路業如何區分的官司之中，乾脆重新定義一個新概念：數據服務業。這個產業的核心資產就是電子化網路化的數據，無論這些數據來自於什麼地方，什麼組織或個人，什麼產品或服務。五彩繽紛的大千世界裡萬事萬物都可以轉化為由0-1碼子組成的或簡單或復雜的數據位元組。整個產業鏈由數據生產，數據傳播，數據獲取，數據存儲加工和數據交換與出售等環節組成。各個傳統產業可以分門別類地屬於一個或數個產業鏈的環節。例如，新聞出版業和影視業主要從事數據生產，電信業和網站主要做數據傳播，數據終端製造商幫助用戶獲取數據，軟體商專攻數據存儲加工，大家一起捲入數據交換和直接間接的出售業務。公司大小的區別主要在佔有和利用數據量的大小，甚至像電子商務這樣表面上很實在的業務其實也不過是通過出售附著在某種具體商品上的數據而謀利。
數據服務業和現有的相關產業的根本區別在於其商業模式是數據驅動型，是對大數據的深度分析加工，是對大數據的多重利用和深度利用，是對現有簡單直接商業模式的增值服務。一個理想的全產業鏈數據服務業公司應該由全系列數據終端的設計與銷售，通用型開放平台的開發與運營，雲計算後台的開發與支持，數據存儲與使用後台以及數據分析與數據產品平台等部分組成。這樣一個公司中CIO或CDO（首席數據官）扮演重要的領導角色，僱傭大批數據科學家，數據工程師和數據產品經理。實際工作中數據以TB為最小使用單位，業務討論中最常使用的名詞是「最小數據集」（Minimum Data Set 或MDS），「元數據」（Metadata），「數據集市」（Data Mart），和「設施即服務」（Infrastructure as a Service 或IaaS）。同現有網路業商業模式相比，這個公司的商業模式具有鮮明的精準性，智能化，個性化和多樣化的特色，具有高出若干倍的投入產出比和性價比。
如果從這個邏輯去看蘋果的iPhone和iPad，就不會僅僅嘆服其精美的設計，強大的功能和驚人的市場征服力，而會思考蘋果怎樣從一個IT公司轉型為走向未來數據服務業的領軍者。同樣，谷歌推出開放式手機操作系統和平板電腦，甚至過去很難為人所理解的企業行為，包括發射地球衛星，研製自動駕駛汽車，投資綠色能源和各種感測器的研發，都可以理解為這些不計成本的行為是全方位增加生產和獲取大數據的種種努力，是在不懈地為走向數據服務業爭取先發優勢，是在為未來的領先地位下一盤很大的棋。同樣，對微軟的平板電腦和手機操作系統，亞馬遜的電子書和FACEBOOK推廣自家的數據中心設計，都應該歸結為大數據時代來臨前的熱身運動。
至於一些國內的網路業公司，如果不去努力學習和思考即將到來的大數據時代，不去未雨綢繆地爭取孕育中的數據服務業的戰略機會，而只是機會主義地邯鄲學步，東施效顰，也去做什麼手機，那隻能是撿了芝麻，丟了西瓜。如果自身沒有成龍配套的操作系統，開放平台，雲計算後台和數據分析加工平台，單兵突進只做手機，也許在某個時段能賺點錢，但長遠看是沒有前途的。那些在手機首頁集成點自己的服務，高呼搶占網路入口口號的伎倆，在滾滾而來的大數據洪流面前顯得那麼蒼白無力。何不舍棄雞肋，重新定位，發揮優勢，爭取不要在大數據時代掉隊呢？
3. 紫晶存儲在行業內的競爭力是什麼
紫晶存儲成立於2010年，是國內領先的光存儲高科技企業，於2020年2月26日在上海證券交易所科創板上市。公司面向大數據時代推進數據智能冷熱分層存儲管理，沿著光存儲「介質-設備-軟體-解決方案」的發展路徑，形成全產業鏈的競爭優勢，成為大數據存儲解決方案和產品提供商。同時聚合了一批紮根光存儲行業近二十年的專業人員組成了骨幹技術研發團隊和經營管理團隊。技術研發團隊具有自主創新實力，洞察行業技術發展趨勢；經營管理團隊深刻理解行業發展，相互之間配合緊密、合作穩定。公司繼續向下一代光存儲技術自主創新邁進，賦能中國存儲，持續引領光存儲行業領先發展，具有顯著的競爭優勢。
4. 大數據未來的前景怎麼樣
大數據產業產業鏈全景梳理：從基礎支撐到融合應用，產業范圍廣泛
大數據產業上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;
大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;
大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。
—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》
5. 中國大數據產業特徵包括哪些內容
以公有制為主體、多種所有。
6. 能不能介紹一下紫晶存儲的藍光存儲技術
紫晶存儲是國內藍光存儲領域排名前列的數據中心存儲解決方案提供商。產品存儲密度高、能耗低，存儲介質安全性強，具備較強的安全可控性。是唯一入選工信部「2018年工業強基工程存儲器一條龍」的光存儲上游材料、生產設備製造和光存儲製造企業。
7. 大數據未來的發展前景怎麼樣
大數據產業是以數據採集、交易、存儲、加工、分析、服務為主的各類經濟活動，包括數據資源建設、大數據軟硬體產品的開發、銷售和租賃活動，以及相關信息技術服務。數據服務、基礎設施和融合應用相互交融，協力構建了完整的大數據產業鏈。
大數據產業鏈全景梳理：應用范圍持續擴大
從大數據產業鏈上下游來看，大數據行業上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;
大數據行業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;
大數據行業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。
—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》
8. 大數據分析工程師日常工作有哪些
數據分析師是一個近幾年來新興的一個崗位，有人說，數據分析師是大部分時間圍繞著的工作是滿足業務的數據需求。業務人員既有普通運營，也有部門領導，基本有求必應。那麼數據分析工程師每天都在做什麼呢?日常工作有哪些?我們接著往下看。
滿足業務人員的需求也分淡旺季，旺季就是做月度匯報、年度匯報的時候，或者做促銷活動、推廣活動的時候。特別是業務人員要做匯報的時候，會瘋狂call數據分析的，單身N年的手速這個時候用得上了。
當然，淡季也不會閑著，還得做專題分析呀。得研究研究各領導拍腦門想到的數據需求：比如產品種類會不會太多，要不要精簡一下，這個時候得去找數據支撐，比如80%的業績產生於哪些產品，而長尾品又能產生多少業績，再了解下競爭對手又是怎樣的策略。再比如到了月末的時候，就得預測下一周期的業績能完成多少，從哪塊新業務增收多少，預計引流多少新用戶獲得多少收益，怎麼拉升客單價從而增收多少收益，這時候順便就把業務的kpi目標定下了。又比如突然有什麼異常情況，日活的用戶數持續下降了，那就得到業務各個環節里找原因。還比如某個業務環節存在問題沒有攻破，如訂單滿足率還是不理想，就得四處扒拉數據去分析造成多少損失，主要是哪部分造成損失最多，還得想該如何用數據監控，責任方在哪，如何完善等······
綜上就是小編整理的數據分析工程師日常工作，希望可以幫您更好的理解這個崗位。
9. 大數據網路工程師主要干什麼的呀
大數據工程師工作內容取決於你工作在數據流的哪一個環節。
從數據上游到數據下游，大致可以分為：
數據採集 -> 數據清洗 -> 數據存儲 -> 數據分析統計 -> 數據可視化等幾個方面
工作內容當然就是使用工具組件(Spark、Flume、Kafka等)或者代碼(Java、Scala等)來實現上面幾個方面的功能。
具體說說吧，
數據採集：
業務系統的埋點代碼時刻會產生一些分散的原始日誌，可以用Flume監控接收這些分散的日誌，實現分散日誌的聚合，即採集。
數據清洗：
原始的日誌，數據是千奇百怪的
一些欄位可能會有異常取值，即臟數據。為了保證數據下游的"數據分析統計"能拿到比較高質量的數據，需要對這些記錄進行過濾或者欄位數據回填。
一些日誌的欄位信息可能是多餘的，下游不需要使用到這些欄位做分析，同時也為了節省存儲開銷，需要刪除這些多餘的欄位信息。
一些日誌的欄位信息可能包含用戶敏感信息，需要做脫敏處理。如用戶姓名只保留姓，名字用'*'字元替換。
數據存儲：
清洗後的數據可以落地入到數據倉庫(Hive)，供下游做離線分析。如果下游的"數據分析統計"對實時性要求比較高，則可以把日誌記錄入到kafka。
數據分析統計：
數據分析是數據流的下游，消費來自上游的數據。其實就是從日誌記錄里頭統計出各種各樣的報表數據，簡單的報表統計可以用sql在kylin或者hive統計，復雜的報表就需要在代碼層面用Spark、Storm做統計分析。一些公司好像會有個叫BI的崗位是專門做這一塊的。
數據可視化：
用數據表格、數據圖等直觀的形式展示上游"數據分析統計"的數據。一般公司的某些決策會參考這些圖表裡頭的數據~
當然，大數據平台(如CDH、FusionInsight等)搭建與維護，也可能是大數據工程師工作內容的一部分喔~
希望對您有所幫助！~
10. 300分||計算機業（IT業）的上游產業和下游產業具體有哪些
簡單來講，上游產業指設計，下游產業指製造，具
體來說：IT信息技術實際上有三個層次：第一層是
硬體，主要指數據存儲、處理和傳輸的主機和網路
通信設備；第二層是指軟體，包括可用來搜集、存
儲、檢索、分析、應用、評估信息的各種軟體，它
包括我們通常所指的ERP(企業資源計劃)、CRM(客
戶關系管理)、SCM(供應鏈管理)等商用管理軟體，
也包括用來加強流程管理的WF(工作流)管理軟體、
輔助分析的DW/DM(數據倉庫和數據挖掘)軟體等；
第三層是指應用，指搜集、存儲、檢索、分析、應
用、評估使用各種信息，包括應用ERP、CRM、SCM
等軟體直接輔助決策，也包括利用其它決策分析模
型或藉助DW/DM等技術手段來進一步提高分析的質
量，輔助決策者作決策(強調一點，只是輔助而不
是替代人決策)。有些人理解的IT把前二層合二為
一，統指信息的存儲、處理和傳輸，後者則為信息
的應用；也有人把後二層合二為一，則劃分為前硬
後軟。通常第三層還沒有得到足夠的重視，但事實
上卻是唯有當信息得到有效應用時IT的價值才能得
到充分發揮，也才真正實現了信息化的目標。信息
化本身不是目標，它只是在當前時代背景下一種實
現目標比較好的一種手段。
順便說一句何謂IT產業，有一個大致的分類，可以供你參考：
IT基礎技術的提供 IC研發、軟體編寫 如INTEL、MS等
IT技術產品化 元器件、部件、組件製造 如精英、大眾等
IT產品集成化 計算機及外設製造商 如聯想、IBM
IT產品系統化 解決方案、信息系統 如華為、HP
IT產品流通 渠道、銷售 如神州數碼
IT產品服務 咨詢服務和售後服務 如藍色快車
IT產業輿論支持 IT類媒體 如CCW、CCID
IT產業第三方服務 各種需要配套的服務 如法律咨詢、PR服務
IT後備人員培養 各種院校 如計算機專業
IT產業合作組織 各種協會、集會