数据分析发展前景

互联大数据时代，大数据的特点是数据量大、数据种类多、要求事实性强、数据蕴藏价值大。但是众多的信息和咨询纷繁复杂，我们需要搜索，处理，分析，归纳，总结其规律。

大数据对推动社会经济有重要影响，如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放。对大数据的应用也要保持清醒的认识，对于互联网大数据作用与价值重点在于引导和启发，客观认识和发挥大数据作用。

但是，我们也有我们的观点，大数据之中，我们要看到的是“大”，这个大是时间的积淀和累聚，只有足够大才能让分析有依据，才能更接近于真实。是否有新的技术对其突破，我们也不敢保证，因为，现在的时代是技术加速度的年代。

大数据分析需要的是一个人的想象力和雄辩的逻辑分析力，纯理性不能构建有效的场景，纯感性会让架构的场景虚无缥缈。

大数据还面临一个最贴近现实的难题，那就是人的行为会受太多不可控因素的影响，比如：情绪，天气，食物等，正是这些不可控，才限制大数据只能更接近真实而非真实的窘境。

刚毕业不建议一下子接触数据分析的工作，可以从互联网的其他岗位开始，数据分析可以作为一个好的使用工具！

数据分析，作为一个新的行业领域，正在全球迅速发展，它开辟了人类获取知识的新途径。

目前数据库技术、软件工具、各种硬件设备飞速发展，在这些软硬件技术与设备的支持下，信息技术的应用已在各行各业全面展开，尤其是对通信、互联网、金融等行业的发展做出了巨大贡献，并且经过长期的应用，积累了大量丰富的数据。但大部分企业对其存储信息的利用率极低。庞大的历史数据是否有价值？有何价值？是否可以综合利用分析？是否能够为领导决策提供参考依据？

回答是肯定的，数据分析这一项工作越来越受到决策层的重视，借助数据分析的各种工具，从海量的历史数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的决策提供有力的依据，对产品或服务的发展方向起到积极作用，有力推动企业的科学化、信息化管理。

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩张之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%，就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。

数据分析师如此抢手的原因何在呢？

一个简单的原因就是社会越发达，人们对数据的依赖就越多，无论是政府决策，还是公司运营，科学研究还是媒体宣传，都需要数据支持。那么，对数据有如此大的依赖，就必然导致对数据分析的大量需求。因此，将数据转化为知识、结论和规律，就是数据分析的作用和价值。

数据究竟会庞大到什么地步呢？

据国际知名咨询公司估计，到2020年，全球每年产生的数据量将达到3500万亿GB，打个比方，就是用普通的DVD一张一张的摞起来，可以从地球摞到月球两次。

全球每年产生的数据量

面对这样庞大的数据，对数据分析师的要求就不仅仅是单纯做分析了，更重要的是与相关业务部门进行合作，将数据真正应用到业务中，根据实际的业务发展情况，识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立的在“真空环境”下进行分析。这就要求数据分析师不仅具备洞察数据的能力，还要对相关业务的背景有深入的了解，明白客户或业务部门的需求，从而将数据信息化、可视化，最后转化为生产力，帮助企业获得利润，这就是整个数据“供应链”，当然数据分析师也要理解这个“供应链”。

（读书笔记：狄松）