最近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

“马云的无人超市”，“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点，都展示出了人工智能的快速发展，人工智能突飞猛进的进展是这些年来大数据发展的结果。

那么大数据就业前景怎么样呢？

一、大数据就业前景

《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。

《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师，而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明，高度稀缺的是数据分析人才，其供给指数最低，仅为0.05，。并且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

二、大数据就业方向

1. Hadoop大数据开发方向

462403503

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

三、就业薪资（具体数据从网络搜索）

1.数据分析师：北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较2016年，增长9.4%。

2.大数据开发工程师：北京大数据开发平均工资： 30230/月。

3、Hadoop开发工程师：北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师：北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

5、算法工程师：北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

2017年物联网7大趋势

业务和技术的重要变革

来源：与非网、 物联网智库

【导读】2017年开始，物联网将会成为企业重大变革之一，并且将会对业务和技术带来重要影响。

2017年开始，物联网将会成为企业重大变革之一。许多公司在物联网上看到了巨大的机遇，一方面可以通过提高生产质量和可靠性来增强与客户之间的关系，另一方面降低成本和一些不必要的风险。公司通过使用恰当的物联网模式，来获得更多新客户和更优的洞察力，并且可以提高顾客满意度。

首先让我们探讨一下，在2017年物联网将会对业务和技术带来哪些影响？

（1）物联网和区块链的聚合

区块链（Blockchain）现在不仅仅是一个概念，除了“金融科技”（FinTech）它在许多领域都有应用，包括物联网。许多专家认为，区块链技术是解决物联网中可扩展性、隐私和可靠性的缺失环节。

区块链技术可用于跟踪数十亿联网设备，并且能够完成设备之间的处理和协调事务；对物联网行业制造商来说，能够很好的节约成本。这种分散的方法可以消除单点故障，为设备运行创建一个富有弹性的生态系统。区块链所使用的加密算法可以让消费者的数据更加安全。在2017年，物联网将会和区块链技术融合，来提供更优越的安全性来保护隐私。这对应用程序、硬件和人才来说都是打开了新世界的大门。

（2）物联网设备和更多的攻击DDoS

Forrester认为，最近发生在美国的1600个网站DDoS攻击事件只是冰山一角，如果涉及到更多的连网设备，那将会对世界造成威胁。这次攻击事件证实了，物联网设备在巨大的分布式拒绝服务攻击（DDoS）下的脆弱性。

在美国当地时间2016年10月21日，造成了许多服务器瘫痪，如Twitter，NetFlix，纽约时报（NYTimes）和PayPal。这次攻击范围巨大，包括数百位网站和恶意软件，其中Dyn是这次主要受害者。“这次来源主要是一个被Mirai僵尸网络感染的设备”。所有迹象表明，无数的物联网设备包括摄像机、智能家居等日常用电设备都可能被恶意软件劫持，来攻击服务器。

（3）物联网和许多移动设备

物联网正在为当前和新兴市场为企业创造更多新的机会，来提高竞争优势。它触及一切领域——不仅仅是数据，还有收集数据的方式、时间和地点。创造物联网技术，不只是为了改变互联网，而是要改变连接互联网的东西。更多移动设备会出现，从家用电器到汽车、智能手表和虚拟助手。所有这些连接着的设备都将会提供丰富的数据流，该数据流将会连接产品和消费者来实现交互。

（4）物联网、人工智能和软件容器

在物联网下，人工智能可以帮助公司拥有的数十亿数据点用到真正有意义的地方。一般前提是与应用程序一致——先审查分析你手机的数据，从中找出可以学习的模式和相似之处，以便进行更优的决策。

2017年将会看到分布在云服务、边缘设备和网关上的物联网软件。你还会见证，建立在微服务（（Microservices）一种程序开发方法）和软件容器（轻量级虚拟化）上的物联网解决方案，可以在分布式构架上工作。此外，机器学习云服务和人工智能都会在物联网上提取有用数据。

（5）物联网和连接技术

可以通过Wi-Fi，蓝牙，低功率Wi-Fi，Wi-Max，以太网，LTE和最近兴起的技术Li-Fi （使用光作为包括传感器的典型网络的不同部分之间的通信介质）来将物联网上不同的部分连接到传感器上。在2017年新的无线连接技术将会接受测试，比如3GPP、NB-IoT、LoRaWAN和Sigfox。将会迫使物联网决策者来评估这20多种无线连接协议，这一切都是建立正确的新连接标准的一步。

（6）物联网和人才短缺

物联网项目的开展，包括智慧城市和工业设施，将会面临一段人才短缺的时期。更麻烦的是，找到足够人手来保障物联网安全更是一个挑战。

据TEKsystems调查，45%的物联网公司正在寻求安全专业的人才，30%的公司表示找相关数字营销人员有困难。2017年，物联网企业将会投资建立培训和认证机构，并成为科技行业的主流趋势。

（7）物联网和新商业模式

目前还没有一个完善的物联网商业模式，这成为商业投资和营销的巨大动机，当然也会成为泡沫。这种商业模式必须满足电子上午的所有要求——垂直市场、横向市场和消费级市场。新的商业模式需满足消费者共享设备的成本要求，降低成本使得用户拥有更加体验。2017年将会看见智能市场加入新的类别。一个关键点就是捆绑服务，包括服务和产品。例如亚马逊的一款产品Alexa，如果没有语音识别、流媒体音乐和预订Uber服务，那它就是一款普通的无线扬声器而已。

未来的路

物联网是一个日益复杂的生态系统。生活中下一代自动化或者新技术都会使物联网的实现变得更加容易和便捷，对应的，我们在家中、工作中和生活中的方方面面都会得到改善。从冰箱到停车场再到智能房屋，物联网将会给我们数字化生活带来更多内容，在不久的将来，物联网将会成为一个数万亿美元的产业。

离我们最近的就是“物联网服务”技术，并应用到生活中创造无限可能性。但实现这个梦想还是要很长一段路，我们需要克服很多障碍才能看见这个技术的好处。

大数据在2017年发展的8个预测

来源：机房360

又到了年终岁尾时，业界权威市场研究和咨询机构Ovum公司日前估计，大数据市场规模将从2016年的17亿美元增长到2020年的94亿美元。随着市场的增长，企业的挑战正在转变，对人们的技能需求正在改变，而大数据服务供应商的景观也在风云变幻。2017年将是大数据专业人士更为忙碌的时刻。以下是一些来自相关行业观察家和技术专家对大数据在2017年的发展预测。

1.对数据科学家的需求将减弱

组织对数据科学家的需求正在减弱，Ovum公司在其关于大数据趋势的报告中表示。该研究公司引用了来自Indeed的数据，显示了组织在过去四年对数据科学家的需求。同时，大学正在培养更多的拥有数据科学证书的大学毕业生。

“谁招募这些潜在客户？很可能，排除在线数字业务，在全球2000强以外的一些少数企业会招募他们，但却很少有人会想到如何使用数据科学家。”Ovum公司指出，“对于大量依赖于打包分析的组织来说，不需要数据科学家本身，而是需要应用数据科学的应用程序或工具。

2.使数据科学成为团队运动将成为重中之重

Ovum公司警告，数据科学家和数据工程师在企业中扮演不同的角色：数据科学家关注数据形成和测试假设，而数据工程师选择数据集，提供集群，并优化他们的生产算法。没有协作，数据科学家开发的模型和假设就会遇到陷入风险之中。

“真正的需要是让数据科学家和数据工程师更好地连接，以确保数据科学家在他或她的笔记本电脑上编写和测试的模型正确地部署在集群上合适的数据集。”Ovum写道。

同时，机器学习正在嵌入企业软件和工具，用于整合和准备数据，这也给企业带来压力，确保他们的数据科学家和业务分析师密切合作。“如果模型仍然在数据科学家的领导下，企业将无法获得机器学习的全部价值。”Ovum公司表示，“重叠的趋势将是协作环境，其中业务分析师和数据科学家可以在计划，部署，以及执行机器学习模型中共享工作流。”

3.将会有更多的压力来保持数据本地化

全球律师事务所Morrison＆Foerster预测将加强隐私法，旨在将数据保存在各国境内。

Morrison＆Foerster律师事务所全球隐私+数据安全小组主席MiriamWugmeister说，“预计将会出台更多的数据本地化法律，在最近的发展中，如俄罗斯数据本地化法律得到了俄罗斯法院支持，中国最近也通过自己的数据本地化法律。其他国家将在未来一年内采取行动。

4.企业将努力通过数据获利

研究机构IDC公司警告说，企业必须投入更多的生产资料产生数据，但它不会是容易做到，许多企业将错过机会。

IDC公司在名为“IDC Future Scape：全球CIO2017年议程预测”的报告中写道：“尽管商业领袖希望企业努力成功创造有意义的产品和收入来源。那些取得成功的企业将以坚实的IT战略和数据导向服务为基础：数据采集;运输，转型和储存;分析和仪表板;数据作为产品/服务;以及安全和访问控制。

而IDC提供的指导性建议是，IT领导者“建立一个由IT和业务人员组成的创新团队，审查现有和未来的应用程序/系统，以获得可能的结果数据货币化。

5.数据湖将最终变得有用

“许多早期采用数据湖的企业花费了大量资金，不仅购买了低成本存储和流程，而且还收集了大量服务，以便汇总和提供大量数据相关和发现以获得更好的见解。”，数据管理供应商Reltio公司首席营销官RamonChen说。企业所面临的挑战一直在寻找有能力理解信息的人;使数据湖能够向操作应用程序提供输入，并从操作应用程序接收实时更新的数据;弥合主要数据管理和运行应用程序，分析数据仓库和数据湖之间的差距。

“现有的大数据项目意识到需要一个可靠的数据基础，而新的项目被整合到一个整体的数据管理战略中，数据湖可能会在2017年履行他们的承诺。”RamonChen预测。

6.并购活动将加快进程

Reltio公司首席营销官RamonChen说，“毫无疑问，人工智能、机器学习、深度学习等新技术得到了企业的关注。”所有交易的关键驱动因素是对人工智能专家的需求。“由于被收购的大多数初创公司的运营历史很短，这些举措是尽可能招募到数量有限的人工智能专家。”他说，并预计在未来一年，行业厂商将会开展更加积极的并购活动。

7.对物联网架构师的需求将飙升

根据研究机构IDC公司的数据，到2020年，物联网（IoT）市场规模预计将达到1.46万亿美元。因为规模激增，因此也将需要大量熟练的物联网专家。

“物联网架构师的作用将使数据科学家们成为人力资源部门最有价值的独角兽。物联网的浪潮将会让边缘计算和物联网操作设计激增。”数据和分析供应商Teradata公司物联网技术营销专家DanGraham预测，届时，数以千计的简历将在一夜之间更新。“此外，不到10％的企业意识到他们需要一个物联网分析架构师，而物联网系统架构师将成为一个独特的物种。因此，能够为物联网设计分布式和中央分析的软件架构师的市场价值将飙升。”

8.流式分析将会获得重生

“分析运动中的数据并不是什么新鲜事，因为事件处理程序已经存在了近20年。”Ovum公司表示。但是有很多因素正在将实时流技术从利基技术转变为更具广泛吸引力的技术。例如，开源技术使实时流更加容易访问，也为可扩展的商品基础设施带来可用性，Ovum公司指出。在需求方面，物联网正在加强企业对可以实时感测，分析和响应的流应用程序的兴趣。

Ovum公司预测，其市场整合不会立即发生。“如今，企业有越来越多的选择，竞争新的工作负载。最终，我们预计市场会下降到三到四个流媒体平台。”但是SparkStreaming和AmazonKinesisAnalytics等平台及其竞争对手的市场竞争仍在进行中。“鉴于市场早期状况，我们预计2017年市场不会下跌;我们预计流式引擎将需要2-3年才能成熟，物联网的实施将达到临界质量。”Ovum公司指出。

云市场再掀浪潮

2017云计算六大趋势抢先看

来源：北京物联网智能技术应用协会（ID:bjwlwxh）

“第一大趋势来自企业，”Forrester分析师DaveBartoletti说，“具有大预算，数据中心和复杂程序的企业现在正在将云作为运行核心业务程序的可行场所。”Forrester发现，北美和欧洲1000多家企业基础设施技术决策者中有38%表示他们正在构建私有云，其中32%采购公共云服务，其余计划在未来12个月内实施某种形式的云技术。此外，59%的受访者表示他们正在采用混合云模型。应用应用

Forrester在2017年提供了以下云预测：

区域玩家补充“超级云提供商”

最初选择构建私有云的CIO可能siy会发现自己切换到公共云，因为他们意识到这项工作会耗费多少时间和成本。CapitalCIORobAlexander表示，CapitalOne在几年前关闭了亚马逊网络服务的私有云。其首席信息官表示“我们认识到，我们花费了大量的时间,精力,努力创建和管理带宽基础设施已经存在在一个更好的状态和发展逐渐日新月异。”

全球公共云市场将在2017年达到1460亿美元，高于2015年的87亿美元，并以复合年增长率22%的速度增长。Bartoletti说，这种增长的最大份额将来自亚马逊，微软，谷歌和IBM，他们正在开设新的数据中心和做出让步，例如微软公司同意T-系统在德国管理其云，以满足数据本地化的要求，但是大型厂商无法为每一个独特的请求提供服务，这意味着较小的区域性厂商将在2017年采用上升。

云成本遏制

一个流行的理论是，CIO通过投资公共云软件来节省资金，但并不总是这样。大多数CIO利用多个云提供商的事实意味着企业已经在复杂的云供应商管理方面陷入困境。此外，如果公司离开公共云实例运行通过周末，当他们不需要它们，CIO实际上可以花更多的钱比他们在本地解决方案。

IT高管将在2017年更好地控制云成本，因为他们的最佳实践已成熟。它已经发生了。Bartoletti说，一家大型软件公司的云架构师通过监控�...

去年，阿里云将中国的计算方式推向全球，百度首次向全社会展示了百度大脑的科技成果，移动互联网的迅速崛起，预示着互联网正在逐步进入到智能时代，云计算、大数据、人工智能的进步将推动人类社会迎来变革性的发展。

无论是计算机产业，还是其他制造领域，技术层面的成熟都是推动行业飞速发展的基础。如果在一个新的技术创新时代，在硬件和软件上没有达到产业的要求，时代的产业基础将变得十分薄弱，而从产业政策角度分析，当技术累积到一定程度时，产业政策的出台也会变成一种必然。

就像为了刺激云计算的发展，国务院相继出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，当然国务院出台这些政策绝非偶然，是在其背后众多云计算相关从业者共同努力的结果。

作为云计算运行的基础，大数据主要来源于政府、企业和消费者三个方面。政府对数据进行授权，但由于法制的不健全，政府数据被大量滥用，消费者的数据在流量入口处被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但并不是全部。

中国有高达7亿的大规模网民群体，每人每时每刻都在产生着数据，中国的数据市场还远远没有达到平衡点，未来还将继续保持高速增长的态势，另一个方面，企业经济增长模式的改变，也使得企业对大数据应用的需求在不断提高，更加强调数据的专业性和实用性。

近年来，云计算凭借其灵活配置、资源利用率高和节省成本的优势，正逐渐颠覆传统IT行业的部署模式。2018年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。

那么在云计算公司上班是什么样的体验呢？

对此有网友表示称，目前还在准备毕业设计。暑假在腾讯云实习了3个月，我是做产品的，我实习的部门是腾讯云事业群数加平台。个人感觉是目前国内很牛的大数据平台。

在腾讯云的短短3个月，我却能够明显的感觉到整个公司的资源慢慢朝大数据、云计算方面倾斜，无论是人力还是财力。在数加的几个月，马云来参观过、孙正义来参观过，各种小boss都数不过来，可见云计算的被关注程度也在日益加大。亚马逊的云计算业务已经成为亚马逊收入的大头，腾讯云也在逐渐崛起。选择云计算作为自己的职业方向很靠谱。

人才缺口巨大，有前途有钱途在数加实习的时候，部门还在招人，临近部门也在招人，而且，总是招不到满意的。云计算在国内的人才缺口巨大，入行云计算，至少未来5、6年（保守估计）不会有任何职业危机。同样的，正因为人才缺口巨大，同水平优秀的人才，在云计算行业的待遇也很容易提升；老板们更加渴求人才。

大数据作为一个新兴行业，这两年很是火热。我们进场在网上看到一些数据，比如下面这些：

1.据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。2.根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

以上是各类分析大数据行情的文章中经常见到的数据，那么光从这些数据来断定大数据的发展前景是不是靠谱？大数据的真实的前景到底是怎么样的？

想必是很多想要从事大数据或者对大数据感兴趣的朋友们最关心的问题之一。

本周四晚上，我们准备了一场关于大数据行业发展前景深入剖析的公开课，一位资深大数据行业的专家，将为大家进行一场关于大数据行业发展前景的深度剖析。将为大家一一讲解大数据目前的发展现状以及后期发展的大趋势。

分享嘉宾介绍：

杨老师

前全球十大咨询公司ESG亚太区分析师，对云计算、大数据有深入研究，曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告，并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。是最早接触大数据的一批人，在国外多年的大数据相关工作经验，让他对于国内大数据发展的路线和前景有着比一般人更深的理解。

时间：2017年11月9号，本周四晚上

大数据的发展现状如何？后期的发展前景到底好不好？让我们本周四晚上，一起听专家深度的剖析大数据行业的发展。

大家可以进群，提前了解本次公开讲座的更多信息。

随着云技术和互联网的不断发展，云计算技术跟随互联网的脚步不断发展起来，现在越来越多的企业加入到了云计算的开发当中。就国内云计算产业来说，近些年在云计算的学术领域、技术应用领域多诸多方面都进行了非常多的探索和尝试，现在我国的云计算技术已经发展到了一定的阶段。

那么云计算跟VR、AR、AI等那些更有前景呢？对此有网友表示称，也就大数据就目前来说还可以，应用广，有实际的意义。AI现在说还是太早了，人类现在的智能水平不足以发明出像人类一样思维，意识，自我的人工智能，但是发明出简单交流，或者自动驾驶，自动回复的智能体是肯定没问题的，人类无法认知的智能体会在未来五年内出现吧，但是真正的人工智能，个人观点21世纪不可能，欲望，自我，学习的能力这些不是机器简简单单就能学来的。

AR、VR偏炒作，但是确实有应用价值，这一块还是主要看外部设备的发展，现在总说内容不够，个人观点我内容一堆，你非得连着根儿线，我怎么玩？我怎么移动跳跃？自由自在的活动？当vr像素达到8k，他将有质的飞跃，我身处行业中，只是个小白，但我真是觉得希望渺茫，需要大量的时间，和金钱，可能我层次太低吧。

其实关于谁更有前途早在几年之前就有了相关的争论，不过直到今天也没有分出一个胜负，所以理性看待就好。

为什么说现在是投资云计算和大数据的最好时机？云计算具体指什么？为什么企业云服务是未来的发展重点？云计算和大数据的未来发展趋势又如何？

本文为天鹰资本合伙人陈越在6月17日由天鹰资本和国际前瞻基金会联合主办的“硅谷人工智能与创新文化分享会”上作的主题演讲《关于技术投资的几点思考》。创客猫受邀作为合作媒体到场进行图文直播及报道。本文经创客猫整理精编，有删减，如有转载请注明来源。

天鹰资本合伙人陈越

我在天鹰资本这边主要做技术投资和早期投资。今天我主要讲下我们在云计算和大数据里面的一些思考逻辑。

云计算两大特点：按需来取、弹性大

云计算，可能大家经常听到有人在说云计算相关的东西，但是云计算是什么？“云计算”的概念最早是由google提出的，它是一种网络应用的模式。其实很简单，我们每个人都会有微信，微信就是云计算的一种体现。

也就是说你在手机里面有APP，但是APP里面有很多的东西，比如说有存储的数据，它的信息不是实时放在你手机里面，而是从云端请求，它从云端把信息拿到手机上面来，所以这是云计算的一种表现形式。

再比如有时候我们攒一个电脑，大学时候大家都愿意去攒电脑，攒电脑时就要到中关村买硬盘、内存这类的东西。现在有可能就不需要了，在云端就能完成。现在大家有可能不再需要用很大的硬盘，我们也可以用百度的网盘，这些主要是把一些计算机或者网络里面相互调用的资源放在云端，这基本上就算是云计算的服务。

这个服务，举一个例子，它特别像电厂。比如说电厂生产出来的电，通过电线传输到家庭里面，电灯就可以用了。每个用户其实他并不关心你电怎么生产，我只要想用电的时候有电就可以了，你用的电越多付的钱越多，用的电越少付的钱越少。所以云计算其实就是一个电厂的模式，电厂负责生产，用户只要用的时候按照需求来付费。

因此云计算有两个大的特点，第一个是按需，也就是说你需要多少就用多少。第二个大的特点，它是弹性的，比如一个公司需要电脑设备，这个时候它的业务量很小，所以只需要很少的设备。但是如果它一旦遇到大的突发事件，比如双十一，需要很多资源，这个时候如果原来的模式，他只能是买很多冗余的硬件资源，这时候对他来说是一种浪费，因为他通常用不到那么资源，所以他的需求是弹性的。这时候云计算提供了非常好的途径，也就是说他需要多的时候多用，不需要的时候就少用。所以这就是云计算大致的概念，它有两个特点，一个是按需来取同时又很大的弹性。

云计算的三个种类：IaaS、SaaS、PaaS

云计算我们做几种分类，比如我是一个房东，我有这个房子，这个房子我要租出来给大家用，其实是有几种收费模式。

第一种收费模式就提供了一个房子，你们谁都可以用，做什么都可以。这个房子里面你如果愿意把它装修成咖啡馆那就装修成咖啡馆，如果想装修成健身房那就是健身房，所以我不在乎你到底怎么用，这个状态我就提供基础设施，只是一个房子而已。

在这之上我还可以提供另外一个服务，比如把房间装修成咖啡馆，租户要来租的时候你就租自己的配源，这个时候我的房子就做成品牌的模式，就是做成咖啡馆，谁来做都可以，可以变成星巴克咖啡馆，也可以变成一个zone咖啡馆。这是一种平台的模式。

再往上走就是我自己配备服务员，把它变成一个进来就可以买咖啡的状态，这时候我收取的是对买咖啡这些人所服务的费用。

其实这三种模式恰恰就形成了云计算的三个种类，或者说三个层级。第一层级叫硬件级服务，这叫IaaS，它是为企业提供基础服务，比如说企业原来需要自己买硬盘、服务器，现在不需要，只要在云端就可以。

往上层级是paas平台级的服务，提供一个开发服务，所有人想开发系统在我平台上开发就可以了。

再往上就是SaaS，是一种通过网络提供软件服务的模式，云服务提供商提供在云端的软件，大家都使用这个软件就可以，你不用在电脑里面装，也不用在手机里面装过多的东西，只要一些很简单很便捷的安装就可以完成服务的驱动。这是云计算大概的分类，IaaS、SaaS、PaaS。

企业云服务是未来发展的重点

接下来讲讲云计算市场的规模。为什么大家对云计算这么关注，因为它的市场规模还是非常大的。当然对于云计算市场规模每一家都有自己的计算方式和口径，差别还是挺大。但至少都说明一个问题，中国云计算市场的规模是以每年60%的速度在往上增长，增长速度非常惊人，也就是说这是未来非常好的投资方向。不论从宏观还是微观的调研看这都是个上千亿规模的市场。

另外我们刚刚说到大部分的云计算，其实我们在概念里面提到的都是针对于企业的云计算，为什么我们认为企业云服务是未来发展的重点？首先解释一下企业云服务，企业云服务是客户和应用场景是为企业提供的云计算服务，或者我们在行业说的比较多的就是to B的云服务。因为我们整个把云服务分成两个场景，一种是to C，比如说微信，这是最好的例子。to B比如阿里丁丁、销售易、纷享销客，我们都把它叫做to B的云服务。

为什么我们说to B是未来非常大的前景，我们可以做一个比较，中美企业服务市场的比较，在美国和中国大概提供的云服务的主要厂商里，不管亚马逊还是ebay还是阿里巴巴还是京东，他们提供的可能更多是to C服务。而提供toB的服务，比如有Sosbof、oracle、IBM，在国内是用友和金碟。我们来比较一下他们公司的市值，to C的在美国大的几个公司它的市值可能加起来是5000、6000亿美元，在中国是4000多亿。也就是说不管在美国或者是在中国，提供to C云服务的厂商大概市场规模都差不多，都是4000、5000、6000亿，差异不是特别大。但是我们看企业应用，美国to 企业应用市值和to C市值差不多，都是4000、5000亿。但中国的用友和金碟的市值规模加起来非常小，从这个角度上来讲中国的to B应用还有很大的空间。

但是有人会觉得是不是中国和美国的市场规模不一样，美国的企业数一共是2700万家，这是一个券商的数据，中国的企业是2200万家，其实没有差很多。为什么中国和美国的企业云服务差别会这么大？我觉得这里面可能有它整个云服务市场在云计算方面发展技术上的时间差。

美国大概是在2011年之后从企业到公众都开始使用云服务，中国基本上是从2015年才开始广泛使用。所以我们认为，从云服务角度来讲，云计算美国的今天就是中国的明天，如果中国跑的快一点，可能美国的今天就是中国的今天晚上。所以企业云服务未来会有非常大的爆发空间。

中国已经具备了基础设施硬件的条件，所以已经有比较成熟的技术，所以这个产业一定是处在爆发的前列。另外中国的企业有可能不会经历像美国企业那么长时间的发展就可以达到很好的状况，因为技术已经很成熟了。所以我们认为企业云服务是未来非常大的前景。

云计算未来发展趋势：呈现“BEAT”

这是云计算的发展趋势，我们总结了四个字母，就是“BEAT”，我们认为它是未来云的发展趋势，BEAT在英文里面是节奏的词儿，所以我们认为按照这个趋势来做投资一定会踩在云计算投资的点上。

“B”是什么意思？就是大客户。我们认为现在云计算的重点正在逐渐从中小型客户变成中大型客户。原来大家觉得云服务是小公司用的比较多，因为它便宜。但是现在看起来不是这样，越来越多的大公司会转向云架构软件需求，所以它未来一定是以大客户为主，是云计算大的趋势。

“E”是生态化。所以现在云计算不再是每一个小公司在单打独斗自己做业务，一定是联合起来做。生态化，又分两个方向，合纵连横。合纵意思是说很多小公司把自己的特点结合起来，有互补性，他给大公司提供综合性、打包性的云服务的特点。还有一个特点就是连横，以大企业为核心，把自己做成很大的体系平台，众多的企业在这个平台上面为大家提供各种各样的服务，所以这是生态化的具体体现。

“A”的意思就是融合。融合这块相对来说比较技术，大概的意思就是它从Saas到Iaas到paas，几个层级的界限越来越混合，不会有特别明显的界限，同时它会把各种各样的技术要素放在里面。

最后“T”的意思就是T型化的战略。这是比较技术的说法，一横是管理型SaaS会做平台化的运作，平台搭起来，让大家都来用。同时一竖是行业SaaS服务垂直化，比如行业的医疗客户，因为别的用户做不了医疗行业，大概是这样一横一竖的战略。

所以BEAT是我们认为未来云计算整个的发展趋势。

为什么说现在是投资大数据的好时机

大数据，其实也是谈了很多年，具体是什么，大家可能基本上都有一些了解和认识。比如你的消费、你的行为、你的位置等各种各样的信息可能都汇聚在某些地方，把这个价值体现出来，其实就是很多的数据。

大数据已经渗透到我们日常生活中每一个人的身边，比如马云他说互联网已经从IT时代变成DT时代，IT就是信息技术，DT就是数字技术，所以他认为数据将取代石油，成为未来制造业最大的能源。我觉得这是非常前瞻性和非常现实的说法。

大数据虽然已经渗透到我们生活中每一个地方，但是它却是从一个地方消失掉了，从哪儿消失了？它在技术曲线上消失了。我大概解释一下，这个技术曲线是gartner技术成熟度曲线。比如新的技术从曲线上某点（这儿）出现，大家开始炒作，炒作到顶点它就下去了，因为炒作得太多但技术又跟不上整个市场的发展，就会进入原来幻想破灭的阶段，破灭之后，等到一定阶段技术会重新进入比较成熟和正常的发展阶段再起来。

2015年度新兴技术成熟度曲线 来源：gartner

2016年新兴科技技术成熟度曲线 来源：gartner

我们看gartner2015年的曲线，这时候我们发现大数据在曲线上已经从最热的地方掉下去了。到2016年时，后来发现大数据已经从技术曲线里面消失了，说明什么？说明大数据已经不是前瞻性的技术了吗？我们不这样想，其实说明了大数据已超越了炒作的概念，实实在在进入向生态的方向演进的阶段。

从我们投资角度来讲，如果我们在炒作最高点的时候投资，那就比较被动。而在要进入低谷的时候投资，我觉得恰恰是比较好的状态，因为它会进入低谷，但是它又是未来比较长足的发展和比较强劲的增长空间，所以这是我们认为现在大数据是非常好的投资方向的原因之一。也就是说炒作已经结束了，基本上尘埃已经落定，这时候真真正正可以做一些实业的发展，去做不能说是长期投资，可以是中期非常好的标的。

另外，大数据市场概况我们多少看一下，一个是全球大数据市场规模，今年大概是1800亿美元的概念。中国2017年，我们预计是358亿大数据的市场规模。我们可以看到中国大数据市场占据非常重要的地位，同时另外一个非常重要的事情，也可以看到中国的大数据市场增长速度远远高于全球的增长速度，这也是我们为什么觉得在国内大数据是一个非常好的投资方向的重要的原因。

天鹰资本的投资逻辑

我们在做早期投资的时候其实有一些标准，这个标准是“三长一短”。

“长”也可以说是“高”或者是比较“强”，我们认为投资一定要投市场空间非常大，这时候尤其是以蓝海市场为主，如果有这样一些市场我们会非常重点的来看。所以市场空间首先要大。

另外投资标的壁垒要高，这个壁垒有可能是它占据的资源、有可能是他的团队，有可能是他的技术。

第三个高是成长性，因为市场空间大、壁垒高，同时就形成比较强的成长性。这时候我们需要它的商业模式是比较确定的商业模式，我们给他注入资金和资源时，它的发展速度就会非常快。

一“短”是，我们希望退出的时间短。为什么我们投资的时候不希望投一些特别前沿的技术，因为特别前沿的技术发展起来时间太长了，未来我们可能会投，但是现在我们还是希望在中短期内给投资人比较好的财务回报，这些才能形成比较高的回报状况。

这是我们在这个领域的投资标准，也会是我们在其他领域的投资标准。

（以上为创客猫现场原创报道，如有转载请注明来源）

云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非木地计算机或远程服务器中完成目标任务。企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

对此有网友表示称，那大数据好不好学呢？其实所谓大数据，就是由很多小数据汇聚而成的，我们本身就是一个数据，比如我们的通讯信息、我们的路线信息、我们浏览网页的信息等等，都是一个个活生生的数据，而正是这一个个精确的数据组成了我们口中的大数据。什么叫做大数据？说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？

说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。大数据和云计算其实并不难学，一般4到5个月的培训就能找工作了。

只需自己想学，感兴趣的话，不管什么根底都能够学，仅仅要比他人更努力的去学了。柠檬学院大数据，注册就能学习大数据了，一起还有大数据的根底课程java，linux，mysql等。好多机构，也是有各种活动的啊。肯定要必定的根底，仍是挺轻松的，去大讲台看看，推出在线运用科学混合式自适应学习体系安排线上教育，运用大数据可视化的在线实训体系安排实战练习。

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。