1. 大数据未来的发展前景怎么样呢
从我国数据产量和存量来看，广东、北京、浙江、江苏、上海、等地区数据资源较为丰富，东部地区数据产量和存量均高于西部地区。从省际数据流量来看，东部地区月均互联网省际出口总流量占全国比重超过一半。
在以北上广为代表的东部地区数据资源丰富的背景下，其大数据产业发展水平快于其他地区省份。其中，北上广大数据企业数量占全国比重近70%，广东和北京大数据发展水平较高。
东部地区数据产量整体高于西部，省际数据流量远高于其他地区
2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB。从数据产量的地区分布看，2019年全国数据产量排名前十位的省份为广东、北京、浙江、江苏、上海、山东、四川、河南、河北和湖南。
从人均数据产量来看，2019年人均数据产量排名前十位的省份分别是北京、上海、浙江、天津、广东、内蒙古、西藏、海南、江苏和辽宁。整体来看，东部地区数据产量和人均数据产量均高于西部地区。
—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
2. 大数据时代 数据服务业
大数据时代：数据服务业
自从苹果公司先后推出iPhone和iPad红遍全球，全世界进入了若干产业被颠覆，若干产业被重组，若干公司被干掉的大乱局面。以近来谷歌和微软相继推出平板电脑为标志，再加上它们在手机操作系统以及手机制造上的努力，可以说传统的产业划分和商业模式分析需要重新来过了。
从产业分析的角度看，今天再把网络业，IT业，电信业和软件业分开看已经什么都说不清楚了。传统的TMT概念（电信，媒体和信息技术业的统称）更是应该被扔进历史垃圾堆。一个重新定义过的大网络业概念可能会更加贴切地反映高度变动中的世界和日益模糊的产业关系。这个大网络业的上游，领军和驱动力是传统意义上的网络业（或称小网络业），中游是IT业，电信业和软件业，下游是新闻出版业，影视业，娱乐业，零售业和物流业。之所以可以把它们统统划归一个大产业概念，是因为它们都已经或正在互联网化，彼此之间形成了共生共荣的紧密关系。
从正在到来的大数据时代的角度看，也许大可不必纠缠于大网络业和小网络业如何区分的官司之中，干脆重新定义一个新概念：数据服务业。这个产业的核心资产就是电子化网络化的数据，无论这些数据来自于什么地方，什么组织或个人，什么产品或服务。五彩缤纷的大千世界里万事万物都可以转化为由0-1码子组成的或简单或复杂的数据字节。整个产业链由数据生产，数据传播，数据获取，数据存储加工和数据交换与出售等环节组成。各个传统产业可以分门别类地属于一个或数个产业链的环节。例如，新闻出版业和影视业主要从事数据生产，电信业和网站主要做数据传播，数据终端制造商帮助用户获取数据，软件商专攻数据存储加工，大家一起卷入数据交换和直接间接的出售业务。公司大小的区别主要在占有和利用数据量的大小，甚至像电子商务这样表面上很实在的业务其实也不过是通过出售附着在某种具体商品上的数据而谋利。
数据服务业和现有的相关产业的根本区别在于其商业模式是数据驱动型，是对大数据的深度分析加工，是对大数据的多重利用和深度利用，是对现有简单直接商业模式的增值服务。一个理想的全产业链数据服务业公司应该由全系列数据终端的设计与销售，通用型开放平台的开发与运营，云计算后台的开发与支持，数据存储与使用后台以及数据分析与数据产品平台等部分组成。这样一个公司中CIO或CDO（首席数据官）扮演重要的领导角色，雇佣大批数据科学家，数据工程师和数据产品经理。实际工作中数据以TB为最小使用单位，业务讨论中最常使用的名词是“最小数据集”（Minimum Data Set 或MDS），“元数据”（Metadata），“数据集市”（Data Mart），和“设施即服务”（Infrastructure as a Service 或IaaS）。同现有网络业商业模式相比，这个公司的商业模式具有鲜明的精准性，智能化，个性化和多样化的特色，具有高出若干倍的投入产出比和性价比。
如果从这个逻辑去看苹果的iPhone和iPad，就不会仅仅叹服其精美的设计，强大的功能和惊人的市场征服力，而会思考苹果怎样从一个IT公司转型为走向未来数据服务业的领军者。同样，谷歌推出开放式手机操作系统和平板电脑，甚至过去很难为人所理解的企业行为，包括发射地球卫星，研制自动驾驶汽车，投资绿色能源和各种传感器的研发，都可以理解为这些不计成本的行为是全方位增加生产和获取大数据的种种努力，是在不懈地为走向数据服务业争取先发优势，是在为未来的领先地位下一盘很大的棋。同样，对微软的平板电脑和手机操作系统，亚马逊的电子书和FACEBOOK推广自家的数据中心设计，都应该归结为大数据时代来临前的热身运动。
至于一些国内的网络业公司，如果不去努力学习和思考即将到来的大数据时代，不去未雨绸缪地争取孕育中的数据服务业的战略机会，而只是机会主义地邯郸学步，东施效颦，也去做什么手机，那只能是捡了芝麻，丢了西瓜。如果自身没有成龙配套的操作系统，开放平台，云计算后台和数据分析加工平台，单兵突进只做手机，也许在某个时段能赚点钱，但长远看是没有前途的。那些在手机首页集成点自己的服务，高呼抢占网络入口口号的伎俩，在滚滚而来的大数据洪流面前显得那么苍白无力。何不舍弃鸡肋，重新定位，发挥优势，争取不要在大数据时代掉队呢？
3. 紫晶存储在行业内的竞争力是什么
紫晶存储成立于2010年，是国内领先的光存储高科技企业，于2020年2月26日在上海证券交易所科创板上市。公司面向大数据时代推进数据智能冷热分层存储管理，沿着光存储“介质-设备-软件-解决方案”的发展路径，形成全产业链的竞争优势，成为大数据存储解决方案和产品提供商。同时聚合了一批扎根光存储行业近二十年的专业人员组成了骨干技术研发团队和经营管理团队。技术研发团队具有自主创新实力，洞察行业技术发展趋势；经营管理团队深刻理解行业发展，相互之间配合紧密、合作稳定。公司继续向下一代光存储技术自主创新迈进，赋能中国存储，持续引领光存储行业领先发展，具有显着的竞争优势。
4. 大数据未来的前景怎么样
大数据产业产业链全景梳理：从基础支撑到融合应用，产业范围广泛
大数据产业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;
大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;
大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
5. 中国大数据产业特征包括哪些内容
以公有制为主体、多种所有。
6. 能不能介绍一下紫晶存储的蓝光存储技术
紫晶存储是国内蓝光存储领域排名前列的数据中心存储解决方案提供商。产品存储密度高、能耗低，存储介质安全性强，具备较强的安全可控性。是唯一入选工信部“2018年工业强基工程存储器一条龙”的光存储上游材料、生产设备制造和光存储制造企业。
7. 大数据未来的发展前景怎么样
大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。
大数据产业链全景梳理：应用范围持续扩大
从大数据产业链上下游来看，大数据行业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;
大数据行业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;
大数据行业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
8. 大数据分析工程师日常工作有哪些
数据分析师是一个近几年来新兴的一个岗位，有人说，数据分析师是大部分时间围绕着的工作是满足业务的数据需求。业务人员既有普通运营，也有部门领导，基本有求必应。那么数据分析工程师每天都在做什么呢?日常工作有哪些?我们接着往下看。
满足业务人员的需求也分淡旺季，旺季就是做月度汇报、年度汇报的时候，或者做促销活动、推广活动的时候。特别是业务人员要做汇报的时候，会疯狂call数据分析的，单身N年的手速这个时候用得上了。
当然，淡季也不会闲着，还得做专题分析呀。得研究研究各领导拍脑门想到的数据需求：比如产品种类会不会太多，要不要精简一下，这个时候得去找数据支撑，比如80%的业绩产生于哪些产品，而长尾品又能产生多少业绩，再了解下竞争对手又是怎样的策略。再比如到了月末的时候，就得预测下一周期的业绩能完成多少，从哪块新业务增收多少，预计引流多少新用户获得多少收益，怎么拉升客单价从而增收多少收益，这时候顺便就把业务的kpi目标定下了。又比如突然有什么异常情况，日活的用户数持续下降了，那就得到业务各个环节里找原因。还比如某个业务环节存在问题没有攻破，如订单满足率还是不理想，就得四处扒拉数据去分析造成多少损失，主要是哪部分造成损失最多，还得想该如何用数据监控，责任方在哪，如何完善等······
综上就是小编整理的数据分析工程师日常工作，希望可以帮您更好的理解这个岗位。
9. 大数据网络工程师主要干什么的呀
大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。
从数据上游到数据下游，大致可以分为：
数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化等几个方面
工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。
具体说说吧，
数据采集：
业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。
数据清洗：
原始的日志，数据是千奇百怪的
一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。
一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。
一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用'*'字符替换。
数据存储：
清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。
数据分析统计：
数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。
数据可视化：
用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据~
当然，大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护，也可能是大数据工程师工作内容的一部分喔~
希望对您有所帮助！~
10. 300分||计算机业（IT业）的上游产业和下游产业具体有哪些
简单来讲，上游产业指设计，下游产业指制造，具
体来说：IT信息技术实际上有三个层次：第一层是
硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络
通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存
储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它
包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客
户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，
也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、
辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；
第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应
用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM
等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模
型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质
量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不
是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为
一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息
的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬
后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实
上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得
到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息
化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实
现目标比较好的一种手段。
顺便说一句何谓IT产业，有一个大致的分类，可以供你参考：
IT基础技术的提供 IC研发、软件编写 如INTEL、MS等
IT技术产品化 元器件、部件、组件制造 如精英、大众等
IT产品集成化 计算机及外设制造商 如联想、IBM
IT产品系统化 解决方案、信息系统 如华为、HP
IT产品流通 渠道、销售 如神州数码
IT产品服务 咨询服务和售后服务 如蓝色快车
IT产业舆论支持 IT类媒体 如CCW、CCID
IT产业第三方服务 各种需要配套的服务 如法律咨询、PR服务
IT后备人员培养 各种院校 如计算机专业
IT产业合作组织 各种协会、集会