数据已被国家层面定义为共创共享、可分配的“生产要素”，这必将极大的助力大数据在2020年的发展。
这里，简单说几点来年的发展趋势：
可分配即可流通，但是一定是合规、合法的。
怎样才能合规、合法？
这得依靠一些底层的公允脱敏技术，不具体指向某个具体用户，不可复原数据信息……有哪些就不说了。
经过公允的底层技术转换之后，数据就有了合法合规流通的基本前提，这个前提一旦具备，跨企业、平台之间的数据交互，就有了基础。
有了前面的两点基础，大数据的融合、应用就会得到极大的提升（包含领域、场景、维度等）。与此同时，这不仅是掌握了一定量级数据的企业及平台的专利，后进者也会从中得到实际的应用及好处。
其它就不讲了……关于大数据问题的解决，感兴趣者可关注李政权头条号主页，私聊，或加入李政权“未来商圈”
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中国大数据产业受宏观政策环境、技术进步与升级、数字应用普及等众多利好因素影响，2018年整体规模达到4384.5亿元，较2017年同比增长24%。我国大数据行业细分领域主要包括硬件、软件、服务以及安全防护四大模块，且这四大细分市场规模均保持增长趋势。
大数据产业发展步入快车道
2015年以来，我国一大批大数据产业园相继落地，大数据产业生态加速完善，相关标准和技术体系持续完善，应用市场日益壮大，产业国家影响力不断提升。根据赛迪研究院数据显示，中国大数据产业受宏观政策环境、技术进步与升级、数字应用普及等众多利好因素影响，2018年整体规模达到4384.5亿元，较2017年同比增长24%，预计到2020年规模将达到6605.8亿元。
在政府、企业和各类行业组织的协力推动下，中国大数据产业生态不断完善，推动了大数据硬件和软件的持续变革，大数据专项服务和通用服务的蓬勃发展，以及大数据安全防护策略的加速成熟。而现阶段我国大数据产业细分领域包括硬件、软件、服务以及安全防护四大模块。
四大细分市场规模均持续增长
大数据硬件是指数据的产生、采集、存储、计算处理、应用等一系列与大数据产业环节相关的硬件设备，包括传感器、移动终端、传输设备、存储设备、服务器、网络设备和安全设备等。根据赛迪研究院统计数据，2018年我国大数据硬件市场规模达到2244.7亿元。
大数据软件是指用于实现数据采集、存储、分析挖掘和展示的各类软件，包括大数据计算软件、大数据存储软件、数据查询检索软件、基础平台软件、平台管理软件、系统工具软件和大数据应用软件等。根据赛迪研究院数据，2015-2018年我国大数据服务市场规模逐年增长，到2018年，行业市场规模达到822.5亿元。
大数据服务是指依托大数据资源管理与分析的相关服务产业，包括数据交易服务、数据采集服务、数据应用服务、数据增值服务等。从大数据通用服务来看，数据价值挖掘与基于大数据的信息服务成为市场热点，其次是大数据数据采集、清洗加工、整合、可视化、增值服务，热度稍低的是数据治理和数据安全、数据交易。根据赛迪研究院数据，2015-2018年我国大数据服务市场规模逐年增长，到2018年，行业市场规模达到1317.3亿元。
大数据安全是用以搭建大数据平台所需的安全产品和服务，以及大数据场景下围绕数据安全展开的大数据全生命周期的安全防护。大数据安全主要包括大数据平台安全、大数据安全防护和大数据隐私保护，产品主要包含大数据系统安全产品、大数据数据发现、大数据管理运营、敏感数据梳理、大数据脱敏、应用数据审计、大数据审计等。根据赛迪研究院统计数据，2018年我国大数据安全行业市场规模为28.4亿元，同比增长30.5%。
——以上数据来源请参考前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
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一是大数据治理体系尚待构建。
首先，法律法规滞后。目前，我国尚无真正意义上的数据管理法规，只在少数相关法律条文中有涉及到数据管理、数据安全等规范的内容，难以满足快速增长的数据管理需求。其次，共享开放程度低。推动数据资源共享开放，将有利于打通不同部门和系统的壁垒，促进数据流转，形成覆盖全面的大数据资源，为大数据分析应用奠定基础。
二是核心技术薄弱。
基础理论与核心技术的落后导致我国信息技术长期存在“空心化”和“低端化”问题，大数据时代需避免此问题在新一轮发展中再次出现。近年来，我国在大数据应用领域取得较大进展，但是基础理论、核心器件和算法、软件等层面，较之美国等技术发达国家仍明显落后。
三是融合应用有待深化。
我国大数据与实体经济融合不够深入，主要问题表现在：基础设施配置不到位，数据采集难度大；缺乏有效引导与支撑，实体经济数字化转型缓慢；缺乏自主可控的数据互联共享平台等。
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直接说些所所想，至少以下趋势，2020不会成为红海！！！
这些年物联网和互联网的发展，使得以下行业有望成为2020的行业大趋势：
1.5g时代的到来，将会给直播电商的发展添加强心剂，现在产品去品牌化，主播ip化，直播去平台化。
2.网红的兴起，现在网红产业处于发展阶段，具有较大的潜力，特别是各大平台的精准算法，使得粉丝和网红之间的关系更加秘诀，无论是带货还是种草，都可以刺激消费，实现有效变现。
3.短视频的兴起，无论是百度的全民小视频还是ucloud的微视都打算在快手、抖音强大的份额中抢得一杯羹。由此看出，5g时代，短视频可能会再次兴起不一样的玩法，比如AR、VR的嵌入。
4.5g的普及，万物互联，智能终端广告不受时间和地区形态的限制。其中“一物一码”技术将会再次蓬勃发展，未来可期！！
5.社群营销，相比于传统的公域流量，社群营销符合当下市场消费趋势，把“人情”渗透在人际圈中，具有传统营销不可比拟的“效率”。社群具有信任度高、粘性强、裂变快等特点。
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大数据开发就业方向 大数据作为一门比较基础型的学科，无论是从数据开发及分析、还是从物联网一级人工智能算法训练领域来看，它都有着非常核心的技术以及职位需求，那么接下来可以来具体分析一下关于大数据开 发方向都会哪些对口的工作职位①：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据 维护工程师，大数据研发工程师，等；②：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 工程师等等......
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1.数据管理仍然很难
大数据分析有着相当明确的重要思想：找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型以发现这些模式，并将这些模型实施到生产中以自动对其进行操作。需要清理数据，并在必要时进行重复。
然而，将这些数据投入生产的现实要比看上去困难得多。对于初学者来说，收集来自不同孤岛的数据很困难，需要提取、转换和加载(ETL)和数据库技能。清理和标记机器学习培训的数据也需要花费大量的时间和费用，特别是在使用深度学习技术时。此外，以安全可靠的方式将这样的系统大规模投入生产需要另外一套技能。
出于这些原因，数据管理仍然是一个巨大的挑战，数据工程师将继续成为大数据团队中最受欢迎的角色之一。
2.数据孤岛继续激增
这个预测并不困难。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为可以将所有数据(包括分析和事务工作负载)整合到一个平台上。
出于各种原因，这个想法从未真正实现过。其面临的最大挑战是不同的数据类型具有不同的存储要求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将所有数据塞进一个适合所有数据的数据湖中，他们就无法最大限度地发挥其优势。
在某些情况下，将大量数据集中到一个地方确实有意义。例如，像S3这样的云数据存储库为企业提供了灵活且经济高效的存储，而Hadoop仍然是非结构化数据存储和分析的经济高效的存储。但对于大多数公司而言，这些只是必须管理的额外孤岛。当然，它们是重要的孤岛，但它们不是唯一的。
而在缺乏强大集权的情况下，数据仓库将会继续激增。
3. 流媒体分析的突破性的一年
组织处理新数据越快，业务发展就会越好。这是实时分析或流式分析背后的推动力。但组织一直面临的挑战是要真正做到这一点非常困难，而且成本也很高，但随着组织的分析团队的成熟和技术的进步，这种情况正在发生变化。
NewSQL数据库、内存数据网格和专用流分析平台围绕通用功能进行融合，这需要对输入数据进行超快处理，通常使用机器学习模型来自动化决策。
将它与Kafka、Spark和Flink等开源流式框架中的SQL功能相结合，组织就可以在2020年获得真正的进步。
4.数据治理不善将带来风险
有些人将数据称之为“新石油”，也被称为“新货币”。无论是什么样的比喻，大家都认为数据具有价值，并且如果对此不重视将会带来更大的风险。
欧盟通过去年颁布的GDPR法规阐明了数据治理不善的财务后果。虽然美国还没有类似的法律，但美国公司仍然必须遵守由美国联邦、各州等创建的80个不同的数据制授权法规。
数据泄露正在引发问题。根据Harris Poll公司进行的一项在线调查，2018年有近6000万美国人受到身份盗窃的影响。这比2017年增长了300%，当时只有1500万人表示受到了影响。
大多数组织已经意识到无序发展的大数据时代即将结束。而很多国家和地区的政府对数据滥用或隐私泄露行为不再容忍。
5.随着技术的发展，技能也在转变
人力资源通常是大数据项目中的最大成本，因为工作人员最终构建并运行大数据项目，并使其发挥作用。无论使用何种技术，找到具有合适技能的人员对于将数据转化为洞察力至关重要。
而随着技术的进步，技能组合也是如此。在2020年，人们可以看到企业对于神经网络专业人才的巨大需求。在数据科学家(而不是人工智能专家)的技能中，Python仍然在语言中占主导地位，尽管对于R、SAS、Matlab、Scala、Java和C等语言还有很多工作要做。
随着数据治理计划的启动，对数据管理人员的需求将会增加。能够使用核心工具(数据库、Spark、Airflow等)的数据工程师将继续看到他们的机会增长。人们还可以看到企业对机器学习工程师的需求加速增长。
然而，由于自动化数据科学平台的进步和发展，组织的一些工作可以通过数据分析师或“公民数据科学家”来完成，因为众所周知，数据和业务的知识和技能可能会让组织在大数据道路上走得更远，而不是统计和编程。
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为推动大数据发展，我国有关部门发布了一系列政策，旨在构建以数据为关键要素的数字经济。受此影响，我国大数据产业近年来发展迅速，技术创新能力大幅提升，应用场景不断丰富。2018年，我国大数据行业市场产值规模已达6200亿元。
目前，我国正由数据大国向数据强国加速迈进。政府从人才、资金等多方面入手，推动大数据产业不断提升。广东、贵州、浙江、江苏、山东、上海等地区也相继制定了发展规划，致力于加快形成一批自主创新、技术先进的产品、服务和解决方案。
与此同时，随着基础设施的不断完善，我国数字化进程也开始进入发展黄金期。大数据在信息共享、采集、数据安全防护等方面扮演的角色也越来越重要。
作为一种宝贵的资源，数据已经成为了全球各国争相布局的领域。另外，企业在数据库方面的构建，也成就了一个以市场为主体的数据中心。企业之间不断加强的数据交流，推动新型数据分析方法的发展，从而挖掘出数据背后潜藏的更大价值。
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1、大数据技术升级迭代快
大数据技术不断的更新和迭代。随着技术的不断完善，人才不断增多，技术升级的速度也在不断的提升。大数据技术的更新迭代将促进机器学习、人工智能等相关技术的发展。大数据技术更新，势必会促进其应用场景的不断加大，也就会再次扩大大数据人才的需求缺口。
2、人工智能逐渐崛起
。由于机器学习方案的不断进步，已经能够通过智能手机进行语音指令识别、拥有能够预测用户喜好的媒体服务、可以在数十亿个数据点之间摸清关系脉络的软件以及善于挖掘潜在价值空间的应用程序。
3、分布式存储和计算技术发展
在计算方面，谷歌MapReduce 分布式并行计算技术，是新型分布式计算技术的代表。一个 MapReduce 系统由廉价的通用服务器构成，通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力(Scale Out)，在成本和可扩展性上都有巨大的优势。
4、法律法规逐渐规范
法律制度也将成为大数据发展过程中的潜在影响因素，具体效果如何取决于大家的审视角度。就目前来看，仲裁者、立法者、监管者甚至总统都在努力弄清收集到的这批庞大数据到底意味着什么，并以此为基础勾勒出某种秩序草案。
大数据应用和技术起源于互联网，网站和网页的爆发式增长，搜索引擎公司最早感受到了海量数据带来的技术上的挑战，随后兴起的社交网络、视频网站、移动互联网的浪潮加剧了这一挑战。互联网企业发现新数据的增长量、多样性和对处理时效的要求是传统数据库、商业智能纵向扩展架构无法应对的。
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