身边很多朋友提过或者是想要走进大数据这个行业

每个人的Background不一样，能力，擅长的领域都不一样

卡里有一句发自肺腑的话要说给大家听

不是热门的，薪水高的，所谓好找工作的专业就值得去学；

真正值得学的是你理性地衡量了所有标准以后，最适合自己的，才是值得你学的

作为大家的小超人

卡里今天要给大家写一篇很长很长很长的文章

你可以选择 现在就滑出去 不看

然后卡里从此跟你老死不相往来

或者你可以继续读下去

然后卡里仙女可以用仙气笼罩你

首先，卡里给你准备了一篇很优秀的文章里的几句话

这篇文章叫做：在你想要读数据科学的学位前，你需要知道的五件事

“

1

你不一定非得读一个数据的学位；你可以自学，或者去一个boot camp。

不讲笑：此刻你可能需要一个网站

dataapplab

2

数据科学从来就不仅仅是数据，它牵扯了无数个不同的领域。

3

如果有一个专业或者项目提供的课程只是简单地把各种别的相关课程包装一下，别去。

4

理论之上还有不同的理论要去学习，好好掌握基本的理论

5

无论你读不读一个学位，你都要稳步提升自己的软实力。

”

每个小仙女在成为大仙女之前都得知道自己的能力条可以发展到哪里，然后为之努力。

卡里就早早知道自己是不能靠脸吃饭的仙女，于是决定做一只才华仙女。

（有一丢不要脸）

理性，合理，不违背真心地衡量自己是你做出人生重大决定的第一要义。

让我们来举一个可爱的

布吉岛大家还记不记得当年火遍全球的

Pokemon GO!

如果你是一只Pidgey，那你就特别特别努力地进化自己，然后变成一只Pidgeotto，然后再继续努力，变成一只厉害的Pidgeot。你可以做你擅长的领域的大牛，或者你可以做你擅长的领域的数据师，毕竟数据从来都不仅仅是数据。

如果你是一只Eevee，那你可以努力看看，看看自己会变成哪种小精灵。是数据科学家，商业分析师，还是数据工程师？

如果你是一只 Jigglypuff，Clefairy 或者 Pikachu，

请乖乖做一只小可爱好么？

当然你也可以是会数据分析的小可爱。

如果你是一只Magikarp，请认识到自己的潜力，你，就是下一个吴恩达。

好啦 让我们回到正文

【本科篇】

本科的专业相比于研究生，可能课程更具多样性。和别的专业的学生一样，都要修一些General Education，不同领域各种门类的普遍性教育课。然后专业课的部分更多的是对于基础性教育课一层一层的积累，所以相比于研究生再转进去读的同学来说，本科开始读可能基础会更扎实一些。然而，本科的数据专业并不多，而且都很新，加上正规的不正规的，大概齐是有六十个左右的学校开设了本科的数据科学专业。

卡里从中选择了4个项目来跟大家分享。

【Columbia University -- B.A in Data Science】

一个综合排名贼高的藤校，本科设立了一个数据科学的专业，计算机院的专业。

官网上稳准狠地说明了Data Science的本质，不过就是学好了计算机和统计。

从官网的课程设置来看，还是对于学生的计算机和统计功底要求都很高。这对于一部分还没有决定是不是要走数据科学走到黑的人来说是好的，研究生可以重新回到计算机科学的回报或者去做个统计学大牛也不是不可以。

核心课程

Probability Theory

概率论

Statistical Inference

统计推断

Linear Regression Models

线性回归模型

Statistical Machine Learning

统计机器学习

Introduction to Computer Science

计算机科学

Data Structures

数据架构

Discrete Math

离散数学

Analysis of Algorithms

算法分析

看了这些，你是不是有一丢心动？

卡里告诉你：请安抚好你的小心心别乱动，哥大不是你想考想考就能考。

【University of Rochester - B.A / B.S in Data Science】

这个大学是厉害的，同一个专业，你可以选择以BA毕业也可以选择以BS毕业，你要是想以BS毕业，你就得多读几节课。官网里说了，BA呢更自由一些，一般是你想要双专业毕业的话会更合适一些。如果你想深度了解数据，那就选择BS的课程。

对于这个专业设置，卡里觉得是厉害的，

给你，你想要的全部自由，非常适合射手座的一个学校（微笑）。

核心课程

Discrete Mathematics

离散数学

The Science of Programming

编程

The Science of Data Structures

数据架构

Linear Algebra with Differential Equations

线性方程

Ordinary Differential Equations

常微分方程

Computational Introduction to Statistics

计算机统计

Elements of Probability and Mathematical Statistics

概率论与数理统计

Applied Statistics for the Biological and Physical Sciences

生物与物理统计

Intermediate Statistical and Computational Methods

中级统计与计算机方法

如果大家有幸被录取到了这所美丽的学校，可以考虑跳进数据科学的大坑。

【Ohio State University - B.S Data Analytics】

曾经年幼无知的卡里以为OSU只有商学院厉害，后来卡里的老铁去OSU读了Data Analytics，卡里发现，咦，技术也是挺厉害的。介绍它的原因呢是因为它这个专业下有几个很有趣的分支，我觉得作为本科的专业，这一点是比较难得的。因为相比于别的传统专业，数据科学已经是非常细化的专业了，能够分出一定的师资在专业下开设分支以便学生学习不同领域的数据是难得的。

核心课程也没有什么可惊喜的 所有学校都大同小异

Calculus and linear algebra

微积分和线性代数

Data mining and statistical learning

数据挖掘和统计

Database design and cloud computing

数据库设计和云计算

Optimization （这个课是有一丢厉害的，一般研究生的program里才会出现）

最优化

Probability and statistical inference

概率与统计推断

Regression modeling and statistical decision making

线性回归和统计决策

Software design and programming

软件编程

Visualization （这个课也是有一丢重要和厉害的）

可视化

每个学生从下面四个里面选择一个方向专攻，看上去都是厉害的不得了的方向

但基于卡里作为一个本科生 对 本科生群体的了解

选的最多的应该还是Business Analytics 和 Computational Analytics

Biomedical informatics

生物信息学

Business analytics

商业分析

Computational analytics

计算机分析

Social science analytics

社会科学分析

【University of California, Irvine - B.S Data Science】

最重视的当然要放在最后，这是卡里的母校，DS也是卡里当年心心念念的专业。这个专业比较新开设的较晚，它出现的时候卡里已经没有机会转进去了。

毕竟，得不到的就成了卡里心尖尖上的朱砂痣和明月光

当然，也希望得到了的幸运的小朋友们不要觉得这个可爱的专业是蚊子血和饭米粒

好的让我们来看看这个专业的

核心课程

Introduction to Programming

编程

Programming with Software Libraries

进阶的编程

Intermediate Programming

最厉害的编程

Introduction to Writing and Rhetoric

写作和修辞学

Critical Reading and Rhetoric

批判性阅读和修辞

Seminar in Data Science

数据科学研讨会

Calculus

微积分

Statistics

各种统计课

Machine Learning and Data-Mining

机器学习 & 数据挖掘

Design and Analysis of Algorithms

算法的艺术

Information Visualization

信息可视化

UCI 最引以为豪的writing program也是特色之一，在我司之前做的各高校数据项目分析里，Communication and Story Telling也是极其重要的一点，所以UCI在这件事情上是完胜的。其他的呢，公正地说其实和各个program的差距不大，都是以编程和统计为主，然后上一些高阶的计算机课。但Irvine真的是个太好的地方，如果你还在纠结要去哪里读数据科学，Welcome to Irvine！

【研究生篇】

研究生的数据科学Program可就是百花齐放了，要是选起来卡里能选一天一夜，所以卡里先简要地给大家介绍几个厉害出名的Program，然后再说几个比较常见的项目，让大家能够对研究生项目的有所了解。

首当其冲地，让我列出一溜全美最6的数据类研究生项目,

# 排名不分先后，这只是卡里看了一堆文章以后罗列出来的，没有学校塞钱给我好么？

首先问大家一个问题，什么是企业最重要的资产?我想大部分人可能会说是企业的固定资产或劳动力或人员流动之类等等。但是，超过上述所有情况，任何企业或组织最重要的资产都是它的信息，每个企业的未来取决于他们现有的数据和管理的好坏，由此可见数据的重要性，本文就重点讲述数据对于各行各业大小企业的应用。

我们生活在一个数字化的世界里，一切都可以在互联网上找到，根据商业(特别是电子商务和社交媒体)的变化趋势。互联网的使用已经成为每个人日常生活的必需品。现在所有的交易都通过互联网进行。公司最大的挑战是记录客户的每笔交易。难点在于，企业必须记录每天生成的大量数据，而如何合理管理数据是企业最头疼的。而且数据包括各种类型，如非结构化、半结构化和结构化数据更是让各行业数据维护举步维艰。

大数据是什么?

每个企业每天都会生成数据，数据量根据企业业务的复杂度而变化。如果业务量大，我们可以很容易地使用常用的软件工具来管理，但是如果业务体系庞大，那么就将这些数据合理归档整合。这就是我们称之为“大数据”的原因。大数据能让用户处理大量的原始数据，并根据业务需要进行合理分析报表，以备将来参考和预测。大数据有助于管理数据，并为将来的有用目的存储全部数据。数据首先在不同类型中生成，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。大数据获取任何原始数据并将其处理成结构化数据。公司利用他们的过去和现在的数据来预测未来。大数据帮助企业获得利润，并在全球范围内扩大业务活动，并提供大数据。它不仅预测了未来的收益，还有助于预测未来的问题和趋势。它有助于企业做出重大决定。

政府行业

政府通常将历来数据进行汇总和分析规划未来发展趋势以及做好预防工作。大数据帮助政府机构为他国家制定计划。如政府利用人口普查来扩大或向全国的每个人提供福利，利用食品溯源管理追踪食品安全等等。

教育产业

教育部门需要不断的改进，为学生提供良好的教育。大数据帮助教育机构利用这些数据来跟踪学生表现的变化，他们使用数据来实现变化。它还有助于设计教育形式，帮助学生更好地让世界变得更好。

医疗保健行业

卫生部门使用其病人记录、治疗计划和过去用于治疗不同疾病的药物，这将有助于该部门改善治疗或向患者提供更好的医疗援助。它还可以提高行政管理、成本管理、人力资源/人员管理和供应管理的效率。

制造业

制造部门必须采购原材料，并维持必要的人员生产高质量的产品和服务。制造业的常规和持续的任务产生大量的数据。大数据可以帮助制造商减少成本和浪费，并帮助他们在更短的时间内制造出高质量的产品。大数据让制造商能够预测未来的需求，基于此，他们能够及时生产和供货，最终带来更高的利润。

零售行业

零售业是与顾客有最终联系的行业。它必须记录客户的数据——包括顾客的品味、偏好和生物数据——以便与他们保持紧密联系。客户关系是在业务开发中发挥关键作用的重要途径之一。大数据提供了解决复杂问题的准确信息，这些问题与零售业有关。我们可以清楚地知道该做什么，什么时候使用大数据。

结论

我们生活在信息时代。信息是任何进一步行动的一个关键方面。定期记录大量的数据需要一个更好更有效的软件工具。大数据是存储高数据量的最终来源，并以一种可以理解的方式处理它，我们可以预测行业未来的动态发展。

更多精彩内容，关注小伍

中国信息通信研究院韩涵做了题为《中国大数据产业分析报告》的演讲。部分亮点摘录如下：

从各地实践来看，我国公共信息资源开放已由点状探索进入面状辐射阶段。

根据信通院的市场调查，2016年中国大数据市场规模约为168亿人民币。

核心业态——关联业态——衍生业态构成了我国大数据产业链的主体结构。

数据显示，领域融资金额总量虽然持续上升，但频次略有下降。单笔额度增加至过亿，显示出产业向成熟期过渡。大数据

我国大数据领域专利申请数量自2010年以来飞速增长。2013年即达到2010年的十倍多。2016年，专利申请数量达到634件。

▊以下为现场解读PPT：

原文来自：数据观

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据5V特性：

——Volume（大量）

——Velocity（高速）

——Variety（多样）

——Value（低价值密度）

——Veracity（真实性）

大数据的就业前景？

近年来大数据迅速发展，成为工业界，学术界，甚至世界各地政府，高度关注的热点。大数据领域正面临全球性的“人才荒”。而在国内，根据数联寻英发布《大数据人才报告》,目前全国的大数据人才仅46万,3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

对数据的占有和控制，将成为国家间和企业间新的争夺焦点。大数据正在成为继云计算之后的新的热词，大数据时代已然来临，大数据背后，隐匿着巨大的商机。包括IBM，微软，谷歌，亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场。

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。

职位技能需求

1.学历需求现状：大专最多，本科次之

2.工作经验需求现状：半数企业经验不限

从工作经验来看，69.1%的企业对求职者的要求是经验不限，这很大一部分说明的人才的稀缺，这对于应届大学生而言，无疑是一大机遇，因为企业对于工作经验要求的低，而应届大学生只需要通过培训就能掌握该岗位应有的技能，就能轻松上岗拿高薪，这也充分说明当下学习大数据绝对是千载难逢的黄金时间点。

不管你是谁，学历如何，只要技术好，你就是老大！！！

大数据就业薪资

1. Hadoop大数据开发方向

据了解Hadoop开发工程师入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop开发工程师年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据开发的公司基本上都是大公司，Hadoop开发工程师是目前BAT企业、大数据公司最急需的人才，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

机器学习职位薪水范围：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k+若干期权，上四分位25k，中位数18k，下四分位13k；数据挖掘薪水范围：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k，上四分位23k，中位数18k，下四分位14k。

★北京大数据开发平均工资： 30230/月。

1、基础人才-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。

随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2018年中国的大数据行业发展趋势是什么?大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景如何?

(一)大数据行业整体市场规模及预测

整体来看，2018中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了327 亿元，和去年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。

(二)大数据在各行业应用状况

(1)企业哪些方面需要大数据?

根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。

(2)多少企业应用到了大数据?

大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。

(3)这些企业如何使用大数据?

根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5% 的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5% 。

(三)各行业大数据的发展水平如何?

我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。

(四)大数据助力企业发展

(1)企业在哪些领域会应用大数据?

大数据应用广泛的top3领域是营销分析、客户分析和内部运营管理。其中，营销分析占比6成以上;50.2%的企业使用大数据进行客户分析;48.4% 的企业运用大数据进行内部运营管理。 大数据应用对企业的影响

(2)这么多企业应用大数据，大数据将会为这些企业带来什么收益呢?

55.8%的企业表示应用大数据后实现了更智能的决策;应用大数据提升了运营效率的企业占比为48.2%，这两个影响较为显着。应用大数据更好的管理风险，创造新的业务收入，增强生产能力的企业也占有一定比重。

从上述数据中，我们可以看出，大数据在各行各业的应用还将继续加强。

End.

作者：夏立城

来源：蓝盟网络运维专家

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随着大数据时代的到来，现代信息技术的不断发展，在政府及企业的大力推进下，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模呈现高速增长态势。

趋势一： 政策环境持续优化， 产业发展将迎来“黄金期”

随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持高速增长态势。

趋势二： 大数据产业集聚 将呈现特色化发展

大数据综合试验区建设是国家统筹推进大数据产业发展的重要举措。2016年，国家对大数据产业区域发展进行整体规划布局，共计批复了8个国家大数据综合试验区建设。2017年，随着8大国家大数据综合实验区建设不断加快，产业发展将推动形成特色领域。围绕京津冀和珠三角跨区域类综合试验区，将更加注重数据要素流通，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移，促进区域一体化发展。结合地方产业发展和应用特色，大数据产业集聚区和大数据新型工业化产业示范基地建设也将持续推进。

趋势三： 大数据与人工智能、云计算、物联网 等技术的融合创新将更加深入

网络信息技术领域是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，是全球技术创新的竞争高地。大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术是最典型的网络信息技术，创新驱动是其发展的原动力，新兴技术间的融合创新更是产业发展的主基调。2017年，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。

趋势四： 工业大数据对智能制造的 赋能效应将进一步释放

在《大数据产业发展规划2016-2020年》中，提出了深化工业大数据创新应用的重点任务和实施工业大数据创新发展工程，加快工业大数据基础设施建设，推进工业大数据全流程应用，培育数据驱动的制造业新模式。2017年，随着《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《大数据产业发展规划2016-2020年》等政策规划的落地实施，我国将进一步深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据中心，实施工业大数据应用示范工程，工业大数据对智能制造的赋能效应将进一步释放。

趋势五： 大数据安全和数据跨境流动 将成为国家和社会关注的焦点

数据资源作为信息社会的重要生产要素、无形资产和社会财富，成为一个国家的基础性战略资源。近年来，由于数据在网络空间传播迅速，且当前技术手段和行政手段都无法对其实施有效监管，使得大数据安全问题和数据跨境流动安全风险日益加剧。2017年，随着《中华人民共和国网络安全法》及相关配套细则的正式实施，大数据安全的市场空间将进一步释放，政府和企业在大数据安全技术、产品和服务创新方面的投入进一步加大；国家大力推进双边区域性跨境数据流动合作，建立国家间数据流通保护的协调机制，参与数据跨境流动国际标准和规则制定的积极性将不断提高。

什么是大数据？

这次我们不谈概念，不谈理论，避虚就实，关注大数据在十大行业的实际应用。

从证券行业到医疗领域，越来越多公司意识到大数据的重要性。2015年Gartner调查显示，超过75％的公司正在投资或计划在未来两年内投资大数据。而在2012年进行的类似调查中，仅有58％的公司在未来两年内计划投资大数据。

增强客户体验、降低成本、精准营销以及提高流程效率、数据安全是公司关注大数据的主要目的。本文将研究正在使用大数据的10个垂直行业及面临的挑战，以及大数据如何解决这些难题。

1. 银行和证券

挑战：

通过对10家投行券商的16个项目的研究表明，该行业面临的挑战包括：证券欺诈预警、蜱虫分析、检测卡片欺诈、审计跟踪档案、企业信用风险报告、贸易可视性、客户数据转换、用于交易的社交分析、IT运营分析和IT策略合规性分析等。

应用：

证券交易委员会（SEC）正在使用大数据网络分析和自然语言处理器来捕捉金融市场中的非法交易活动。

商业银行，对冲基金和其他金融公司在高频交易的交易分析，交易前的决策支持分析，情绪测量，预测分析等方向使用大数据。

该行业还严重依赖大数据进行风险分析，这其中包括：反洗钱，企业风险管理，客户画像，以及减少欺诈行为等。

2. 通讯，媒体和娱乐

挑战：

每个观众消费着不同形式的娱乐，以及不同的娱乐设备，因此通信，媒体和娱乐行业正面临以下大数据挑战：

1. 收集，分析和利用消费者习惯

2. 利用移动和社交媒体内容

3. 实时追踪媒体内容使用形式

应用：

公司同时分析客户数据和行为数据，以创建详细的客户档案，可用于：

1. 个性化定制内容

2. 按需推荐内容

3. 衡量内容结果

一个典型的例子是国外视频网站YouTube上的温网比赛，它利用大数据实时向电视、移动和网络用户提供网球比赛的详尽的情感分析。亚马逊Prime大量使用大数据，在一站式商店提供视频，音乐和Kindle书籍来提供卓越的客户体验。

3. 医疗领域

挑战：

医疗保健行业可以获取大量数据，但由于医疗成本上升、医疗系统效率较低，大量数据没能得到有效利用。抛弃患者的数据精准度弱化、以及不同传感器的数据差异均是医疗行业所面临的困难。

应用：

一些医院正在使用从数百万患者手机应用程序收集的数据，允许医生使用循证医学，而不是对所有去医院的患者均进行多次医学检查。佛罗里达大学运用免费的公共健康数据和谷歌地图创建了视觉数据，以便更快地识别和有效分析医疗信息，用于跟踪慢性病的传播。

4. 教育

挑战：

从技术角度来看，教育行业面临的主要挑战是整合不同来源的大数据，并在统一平台上使用它，有时这些数据并非是相互协作的。从实际角度来看，教师和机构必须学习新的数据管理和分析工具。在政治上，用于教育目的的大数据相关的隐私和个人数据保护也是一个问题。

应用：

大数据在高等教育中的使用非常多。例如，一所拥有超过26000名学生的澳大利亚大学已经部署了学习和管理系统，该系统可以跟踪学生登录系统时，在系统中不同页面上花费的时间以及学生的整体学习进度等。

大数据还用于衡量教师的教学有效性，以确保学生和教师的良好体验。教师的表现可以根据学生数量，主题，学生人口统计，行为分类和其他几个变量进行微调和衡量。

5. 制造业和自然资源

挑战：

石油、农产品、矿物、天然气、金属等自然资源的需求不断增加，导致数据数量、复杂性增加。制造业的大量数据尚未开发。这些信息的利用不足会妨碍产品质量、能效、可靠性和更高的利润空间。

应用：

在自然资源行业中，大数据允许预测建模以辅助决策制定，从地理空间数据，图形数据，文本和时间数据中摄取和集成大量数据。使用领域包括：地震解释和油藏描述。

6. 政府

挑战：

在政府领域，最大的挑战是跨政府部门和组织的大数据集成和数据的互兼容性。

应用：

在公共服务领域，大数据的应用范围非常广泛，包括：能源勘探，金融市场分析，欺诈检测，健康相关的研究和环境保护。美国社保局使用大数据分析大量的社会残疾索赔数据，用于快速有效地处理医疗信息，以便更快地做出决策并检测可疑的或欺诈性索赔。美国食品和药物管理局（FDA）正在利用大数据来检测和研究食品中毒等疾病的模式。大数据让响应更快，治疗更快和死亡更少。

7. 保险

挑战：

缺乏个性化服务，缺乏个性化定价以及针对新细分市场和特定细分市场的服务。

应用：

通过从社交媒体，GPS设备和摄像头获得的数据预测客户行为，大数据已被业内用于为简单的产品提供客户见解。大数据还可以让保险公司更好地保留客户。在索赔管理方面，大数据的预测分析可以加快服务速度，因为可以分析大量数据，特别是在承保阶段。

8. 零售和整体销售贸易

挑战：

从传统的实体零售商和批发商到当今的电商，该行业随着时间的推移累计了大量数据。这些数据来自客户会员卡，POS扫描仪，RFID等，其用途不足以改善客户体验。

应用：

零售商和批发商收集来自客户忠诚度数据，POS，商店库存，本地人口统计数据的大数据。在2014年纽约Big Show零售会议上，微软，思科和IBM等公司提出零售行业需要利用大数据进行分析和其他用途，包括：通过购物模式、本地活动等数据优化人员配备，减少欺诈、及时分析库存

社交媒体的使用也有很多潜在的用途，正在被实体商店采用。社交媒体用于客户拉新、客户留存、产品推广等。

9. 运输

挑战：

最近，基于物流的社交网络的大量数据和来自电信的高速数据已经影响了人们的出行选择。遗憾的是，了解出行行为的研究并没有那么快。在大多数地方，对社交媒体结构的理解不够输出的需求模型往往不实用。

应用：

政府、私企和个人对大数据的应用包括：

1. 政府大数据：交通控制，路线规划，智能交通系统，拥堵管理

2. 私营部门在运输中使用大数据：收入管理，技术改进，物流和竞争优势

3. 个人使用大数据：节省燃料和时间的路线规划、出行安排等

10. 能源和公用事业

挑战：

60%电网资源十年内需要替换。

应用：

智能抄表器几乎每15分钟就能收集一次数据，而不是每天使用旧抄表器收集数据。这种精细数据被用于更好地分析公用事业的消耗，从而改善客户反馈并更好地控制公用资源的使用。

在公共机构中，大数据的使用还允许更好的资产和劳动力管理，这对于识别错误并在经历完全故障之前尽快纠正它们是有用的。

结论

经历了10个行业垂直行业，包括大数据如何在这些行业中发挥作用，这里有几个关键的要点：

1. 熟悉并了解行业特定的挑战

2. 了解或了解每个行业的数据特征

3. 了解支出地点

4. 将市场需求与您自己的能力和解决方案相匹配

5. 垂直行业专业知识是有效和高效利用大数据的关键

大数据的概念问世这么多年来，大数据从技术，政策和资本等多个角度已经切入到社会方方面面，未来数据也会成为的经济驱动因素中越来越重要的一部分。对未来而言，大数据的发展将影响到产业、企业和个人。需要学习大数据可以加我QQ群，零基础到项目实战

就产业而言，大数据的未来变化更多的是在各个产业内部。首先大数据产业的边界会消融，大数据也渗透到其他产业中去。这个不难理解，任何一个产业在运行了这么多年的过程中，总是积累了大量的数据。很多情况下，数据过去都在沉睡，只是记录下来了，并没有产生更多价值。然而随着大数据技术的发展，沉淀数据的产业将有机会盘活以往的数据资产，最简单的是引入数据源环节，将自身积累的数据资产对外出售或交换。同时，也可以进入分析实施环节，通过对以往业务流程的改造，把过去的方法总结和创新出定量的模式，从而输出定制化方案或者标准化产品。此外还可能够在数据应用环节发挥作用，利用已有的数据收集，创新发展出新的商业模式，去产生新的价值。

于此同时，大数据产业尽管存在边界消融的情况，然而还是会有现今而言相对未来更传统的大数据产业存在独立，因为伴随着社会、经济的发展，需要有大数据技术的演进来应对未来需求。因此，未来传统意义上的大数据产业将会肩负起开发更先进的软件和硬件的责任。

对企业而言，大数据对影响将会存在于三个层面。第一个层面是在技术上，企业可以引进和开发数据工具，起到提升经营效率的方式，从而优化企业的经营和管理，例如可以购买BI工具，实现管理可视化，从而协助决策。第二个层面是在方法上，这里更需要企业构建大数据实施的能力，并且将构建的能力落实在运营、营销以及战略中去。依靠数据化经营对企业的改良，也会让企业在一定程度上改造自己所在的产业。例如沃尔玛率先在零售行业中使用条形码，使得整个行业依靠条形码能够实时掌握进销存的情况。

对个人而言，大数据的影响则和生活交织得更深。伴随着技术的发展，每个人都会成为数据源，个人的数据会随着自己的行为在不经意间收集，不论是聊天还是搜索，不论是购物还是交通都不可避免地产生大量可以被记录的数据。这里其实是一把双刃剑，一方面让我们生活更加便利，能够享受更好的服务，也能更快地得到想要的产品。然而另外一方面，每个人会有跟多隐私被记录，一旦暴露带来的负面影响也会更大。因此隐私保护和数据安全也是整个大数据产业甚至政策法律中非常重要的一部分。

除此之外，大数据的福泽也会从另外一个方向降临到每个人头上。伴随着技术的发展，大数据不再是深奥和复杂的方法，而会成为简单易学的技能，每个人都能够进行数据分析工作，未来会有大量的傻瓜式数据分析产品产生，不需要写代码，也不需要设公式，只需要简单的拖拽就能够分析数据。这种情况下，每个人都需要学习数据分析的逻辑和通用的方法，每个人也会做自己的数据分析师。

大数据的产业，就像朝阳一样冉冉升起，未来还会有更多的光芒和价值，也会有更多的空间和遐想。对产业可以是依靠数据提升效率，也可以是商业模式颠覆现状，甚至可以是通过数据的为纽带的方式，造就未来产业内部甚至产业之间协同的景象。对企业能够提升经营效率，改良管理水平，创新商业模式。对个人而言，人人都用大数据，人人都是分析师。欢迎加入722680258每天分享学习视频资料

一、大数据产业概述

1. 大数据的认识

大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角来看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观。1990年以来，在摩尔定律的推动下，计算存储和传输数据的能力在以指数速度增长，每GB存储器的价格每年下降40%。

2000年以来，Hadoop为代表的分布式存储和计算技术迅猛发展，极大的提升了互联网企业数据管理能力，互联网企业对“数据废气”（Data Exhaust）的挖掘利用大获成功，引发全社会开始重新审视“数据”的价值，开始把数据当作一种独特的战略资源对待。大数据的所谓3V特征（体量大、结构多样、产生处理速度快）主要是从这个角度描述的。

从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术。传统的数据管理与分析技术以结构化数据为管理对象、在小数据集上进行分析、以集中式架构为主，成本高昂。

与“贵族化”的数据分析技术相比，源于互联网的，面向多源异构数据、在超大规模数据集（PB量级）上进行分析、以分布式架构为主的新一代数据管理技术，与开源软件潮流叠加，在大幅提高处理效率的同时（数据分析从T+1到T+0甚至实时），成百倍的降低了数据应用成本。

从理念的视角看，大数据打开了一种全新的思维角度。大数据的应用，赋予了“实事求是”新的内涵，其一是“数据驱动”，即经营管理决策可以自下而上地由数据来驱动，甚至像量化股票交易、实时竞价广告等场景中那样，可以由机器根据数据直接决策；

其二是“数据闭环”，观察互联网行业大数据案例，它们往往能够构造起包括数据采集、建模分析、效果评估到反馈修正各个环节在内的完整“数据闭环”，从而能够不断地自我升级，螺旋上升。

目前很多“大数据应用”，要么数据量不够大，要么并非必须使用新一代技术，但体现了数据驱动和数据闭环的思维，改进了生产管理效率，这是大数据思维理念应用的体现。

2.大数据的产业体系

大数据本身既能形成新兴产业，也能推动其他产业发展。当前，国内外缺乏对大数据产业的公认界定。我们认为，大数据产业可以从狭义和广义两个层次界定。

从狭义看，当前全球围绕大数据采集、存储、管理和挖掘，正在逐渐形成了一个“小生态”，即大数据核心产业。大数据核心产业为全社会大数据应用提供数据资源、产品工具和应用服务，支撑各个领域的大数据应用，是大数据在各个领域应用的基石。应该注意到，狭义大数据产业仍然围绕信息的采集加工构建，属于信息产业的一部分。

数据资源部分负责原始数据的供给和交换，根据数据来源的不同，可以细分为数据资源提供者和数据交易平台两种角色。数据基础能力部分负责与数据生产加工相关的基础设施和技术要素供应，根据数据加工和价值提升的生产流程，数据基础能力部分主要包括数据存储、数据处理和数据库（数据管理）等多个角色。

数据分析/可视化部分负责数据隐含价值的挖掘、数据关联分析和可视化展现等，既包括传统意义上的BI、可视化和通用数据分析工具，也包括面向非结构化数据提供的语音、图像等媒体识别服务。

数据应用部分根据数据分析和加工的结果，面向电商、金融、交通、气象、安全等细分行业提供精准营销、信用评估、出行引导、信息防护等企业或公众服务。根据IDC、Wikibon等咨询机构预测，2016年，全球的大数据核心产业规模约为300亿美元。

3.大数据的规模

据中商产业研究院数据，我国大数据行业市场规模增速明显，2015年中国大数据市场规模为115.9亿元，增速达53.10%。

4.大数据产业图谱

二、大数据的行业运用

1.零售业领域

具体来说，在零售企业，大数据分析的应用可以归纳为如下方面：在智慧的客户体验领域的全方位的顾客洞察、提升客户服务、基于位置的营销和服务以及精准营销；在智慧的商品管理和供应联网络领域的供应链优化和商品优化；在智慧的运营领域的财务管理、劳动力管理和防损 / 防偷盗管理。

大数据驱动的快速响应系统是ZARA实现供应链神话的重要原因之一

ZARA有一个全天候开放的“数据处理中心”。每一个零售网点都可以通过该系统追踪销售数据。此外，顾客的反馈也能在系统上反映出来，ZARA能够很快发现哪些款好卖，哪些款滞销。ZARA店内，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。

当客人向店员反映诸如“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”等意见时，店员通过ZARA内部全球资讯网络，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部汇总信息进行分析并作出决策后立刻传送到生产线，改变产品样式。

微软Dynamics零售分销渠道管解决方案

微软Dynamics零售渠道管理解决方案提供通过系统管理渠道的收发货信息的渠道进销存管理；收集各渠道经营的其他竞争对手产品信息的客户拜访管理；管理会员信息及购买习惯发会员管理；

管理会员促销及积分兑换的促销管理；报表分析，提供数据报表支持，帮助企业分析会员购买行为，对下一步销售策略做预测工作。

新零售解决方案提供商—— 小工蚁科技推出客户大数据平台

小工蚁科技是一家互联网创业公司，专注新零售解决方案。小工蚁推出的客户大数据平台可帮助企业从各给历史遗留系统中将客户相关的数据抽取出来，然后建模分析，使用大数据分析引擎帮助快速将企业客户360°画像、针对客户个性化产品推荐、进行客户群体分析，将数据变成可视化工具平台；

同时小工蚁也提供客户社区，帮助企业和客户建立强连接。帮助传统企业将客户相关数据和信息提炼出规律和价值的平台工具。

2.电信领域

电信行业掌握体量巨大的数据资源，单个运营商其手机用户每天产生的话单记录、信令数据、上网日志等数据就可达到PB级规模。电信行业利用IT技术采集数据改善网络运营、提供客户服务已有数十年的历史，而传统处理技术下运营商实际上只能用到其中百分之一左右的数据。

大数据对于电信运营商而言，首先意味着利用廉价便捷的大数据技术提升其传统的数据处理能力，聚合更多的数据提升洞察能力。比如法国电信、T-Mobile借助大数据加快了诊断网络潜在问题的效率，改善服务水平，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及更高的业务增长。

中国移动、德国电信、沃达丰利用大数据技术加大对历史数据的分析，动态优化调整网络资源配置，大幅提高无线网络的运行效率。T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失原因，在一个季度内将客户流失率减半。SK电讯成立SK Planet公司专门处理与大数据相关的业务，通过分析客户的使用行为防止客户流失。

中国联通利用大数据技术对其全国3G/4G用户进行精准画像，形成大量有价值的标签数据，为客户服务和市场营销提供了有力支持。中国移动通过对消费、通话、位置、浏览、使用和交往圈等数据的分析，利用各种联系记录发现各种圈子，分析影响力及关键人员，用来进行家庭客户、政企客户和关键客户的识别，以实现主动营销和客户维系。

二是提高数据意识，寻求合适的商业模式，尝试数据价值的外部变现。主要有数据即服务（DaaS）和分析即服务（AaaS）两种模式，数据即服务模式往往通过开放数据或开放API的方式直接向外出售脱敏后的数据；

分析即服务（AaaS）模式往往与第三方公司合作，利用脱敏后的（自身或整合外部）数据资源为政府、企业或行业客户提供通用信息、数据建模、策略分析等多种形式的信息和服务，以创造外部收益，实现数据资源变现。

数据即服务方面，AT&T将客户在WiFi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告公司可以获取客观收益；AT&T同时还提供Alert业务，当客户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券；

英国电信基于安全数据分析服务Assure Analytics，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策；

德国电信和沃达丰主要尝试通过开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据，以掌握人群出行规律，有效的与一些LBS应用服务对接。限于国内对数据交易流通方面缺乏明确规定，国内运营商很少尝试数据即服务（DaaS）模式。

分析即服务方面，西班牙电信成立动态洞察部门Dynamic Insights开展大数据业务，与市场研究机构Gfk进行合作，在英国、巴西推出名为智慧足迹的创新产品，该产品基于完全匿名和聚合的移动网络数据，可对某个时段、某个地点人流量的关键影响因素进行分析，并将洞察结果面向政企客户提供；

Verizon成立精准营销部门Precision Marketing Divisio，提供精准营销洞察、精准营销、移动商务等服务，包括联合第三方机构对其用户群进行大数据分析，再将有价值的信息提供给政府或企业获取额外价值；

中国电信在大数据RTB精准广告业务（根据客户行为和位置分析进行商铺选址和实施营销）、景区流动人口监测业务、基于客户行为的中小微企业通用信用评价等方面均有尝试，且成效显著，借助对不同行业、不同类型企业的行为数据分析，中国电信的“贷 189”平台，一个月吸引中小企业580家，金融机构24家，订单成交3368万元。

中国移动和中国联通也与第三方合作，开展智慧旅游、智能交通、智慧城市等项目，探索数据外部变现的新型商业模式，寻找新的业务增长点。

3.金融领域

消费金融中的运用

天创为消费金融机构提供“数据+风控+场景”的完整解决方案。

可靠的数据渠道保障了数据的真实性、连续性和稳定性。

多角度贷后监控与风险预警

基于大数据的反欺诈服务

4.交通领域

对于驾驶者来说，不想开车的时候，在大数据和人工智能的支持下，车辆可以自动驾驶，并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。

谷歌的自动驾驶汽车，为了对周围环境作出预测，每秒钟要收集差不多 1GB的数据，没有大数据的支持，自动驾驶是不可想象的；在和周围车辆过近的时候，会及时提醒车主避让；上下班的时候，会根据实时大数据情况，对于你经常开车的线路予以提醒，绕开拥堵点，帮你选择最合适的线路；

在出现紧急状况的时候，比如爆胎，自动驾驶系统将自动接管，提高安全性（人一辈子可能难以碰到一次爆胎，但人在紧急时的反应往往是灾难性的，只会更糟）；到城市中心，寻找车位是一件很麻烦的事情，但未来你可以到了商场门口后，让汽车自己去找停车位，等想要回程的时候，提前通知让汽车自己开过来接。

车辆是城市最大最活跃的移动物体，是拥堵的来源，也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化，根据不同道路的拥堵情况自动进行调整，甚至在很多地方可以取消红绿灯；

城市停车场也可以大幅度优化，根据大数据的情况优化城市停车位的设计，如果配合车辆的自动驾驶功能，停车场可以革命性演变，可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼，地下、地上楼层可以高达几十层，停车楼层可以更矮，只要能高于车高度即可（或者把车竖起来停），这样将对城市规划产生巨大的影响；

在出现紧急情况，如前方塌方的时候，可以第一时间通知周围车辆（尤其是开往塌方道路的车辆）；现在的燃油税也可以发生革命性变化，可以真正根据车辆的行驶路程，甚至根据汽车的排污量来收费，排污量少的车甚至可以搞碳交易，卖排放量卖给高油耗的车；政府还可以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标，鼓励民众买更节能、更安全的车。

三、大数据运用安全实践

1.国内企业的方案

京东大数据安全实践

数据资源已经成为一种基础战略资源，数据的共享和流通会产生巨大价值。然而，数据资源在流通过程中却面临着诸多瓶颈和制约，尤其是当数据一种特殊的数字内容产品时，其权益保护难度远大于传统的大数据，一旦发生侵权问题，举证和追责过程都十分困难。

为了解决这些问题，京东万象数据服务平台（如图B-6所示）利用区块链技术对流通的数据进行确权溯源，数据买家在数据服务平台上购买的每一笔交易信息都会在区块链中存储起来。

数据买家通过获得交易凭证可以看到该笔交易的数字证书以及该笔交易信息在区块链中的存储地址，待买家需要进行数据确权时，登录用户中心进入查询平台，输入交易凭证中的相关信息，查询到存储在区块链中的该笔交易信息，从而完成交易数据的溯源确权。

京东万象数据服务平台主要通过数据交易平台和区块链溯源平台2个核心模块提供服务：

数据交易平台。平台通过数据搜索、数据展示、数据评论等服务，以各种维度展示数据商品，并提供订单和支付系统完成用户数据交易；

区块链溯源平台。用户订单信息、数据标识、交易私钥等交易信息存入区块链集群中，用户获得交易凭证，并可利用该溯源平台查询溯...

大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。

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大数据行业发展现状

1、一些数据的记录是以模拟形式存在，或者以数据形式存在，但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。

2、移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。

3、电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。

4、进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。

5、电商户崛起产来了大量网上交易数据，包含支付数据，查询行为，物流运输、购买喜好，点击顺序，评价行为等，其是信息流和资金流数据。

6、传统的互联网入口转向搜索引擎之后，用户的搜索行为和提问行为聚集了海量数据。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能。

我们所指的大数据不同与过去传统的数据，其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统数据不同。大数据更接近于某个群体行为数据，它是全面的数据、准确的数据、有价值的数据。

中国的大数据之路任重而道远

中国目前的大数据应用环境和技术相对于美国而言，在整体技术水平、应用环境、国民意识、商业环境、技术厂商、技术平台上面相差超过5年左右。在大数据应用的国家战略层面落后的也较多。

2012年3月，美国奥巴马政府宣布推出“大数据的研究和发展计划”。该计划涉及美国国家科学基金、美国国家卫生研究院、美国能源部、美国国防部、美国国防部高级研究计划局、美国地质勘探局等6个联邦政府部门，承诺将投资两亿多美元，大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及技术，以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。美国奥巴马政府宣布投资大数据领域，是大数据从商业行为上升到国家战略的分水岭，表明大数据正式提升到战略层面，大数据在经济社会各个层面、各个领域都开始受到重视。

2014年从“两会”的提案、议案看，很多人建议将大数据业务上升为国家战略，互联网领军人物李彦宏在政协记者会上表示，政府应该把更多和人民生活有关的数据资料，公开地放到网络上；雷军则直接建议将大数据纳入国家战略，推动大数据切实地被用起来；科大讯飞刘庆峰建议国家建设声纹数据库进行大数据反恐。张近东、马化腾、杨元庆的提案也与数据应用有着紧密联系。但是在中国大数据国家战略和大数据产业发展发面还没有一个清晰的蓝图。

最后总结一下，大数据时代将会给人类社会带来巨大变化。它是一个好的工具，就像计算机一样，帮助人们提升社会生产效率，了解事物真相，认识客观规律，同时加快进入智慧社会。

以上种种，无不揭示着大数据未来发展的大好前景！时不我待，抓住机遇！