大数据未来10年发展会如何？

我是职场人木里看花土里闻香，很高兴回答你的问题！

现在是信息化社会，我们的硬件设施处理数据的能力已经十分惊人，因此积累的数据也越来越多，进而产生了大数据这个概念。如今各行各业都在利用大数据，可见数据对我们很重要，就如巧妇手里的米，没了数据我们将会不知道所措。所以我看好未来10年大数据产业的发展，下面我就讲讲我对大数据的看法。

什么是大数据麦肯锡全球研究所认为：大数据一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

研究机构Gartner认为：大数据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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据有三大特征，即高速度、多样性和大体量。

1、高速度

高速度是指创造、存储、分析和可视化数据的速度。在大数据时代，数据是被实时或者说几乎是实时创造出来的。随着无线或者有线等网络连接设备的普及，机器可以实现数据的实时传输。当前，数据产生的速度几乎让人不敢置信。人们每分钟会上传100个小时的视频到You Tube上；每分钟会发送超过2亿条短信；每分钟在Flickr上查看差不多2 000万张照片，并有3万张新照片被上传到网站上。

2、多样性

过去，所有的数据都是以行列的形式进行整齐排列的结构化数据，不过，这已经成为历史。如今，90%的数据都是非结构化数据。现在，数据的形式多种多样，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据。

3、大体量

按照现有的数据产生速度，每两年数据量就会翻番。互联网数据中心（IDC）在2011年发布的一项研究表明，到2020年，全球数据量将是目前的50倍。这无疑是一个巨大的体量，当然，这很大程度上要归功于“物联网”给这个持续膨胀的数字世界所做的贡献，因为物联网让搭载在各种各样设备上的传感器遍布全球，时时刻刻都在生成数据。

大数据的价值大数据种类繁多，不是所有数据的价值都是一样的，那什么样的数据最有价值呢？能够辨别关系、身份的数据是最有价值的，越能够还原用户真实身份和真实行为的数据，就越能够让企业在大数据竞争中保持战略优势。数据有五大价值。

1、识别与串联价值

顾名思义，识别的价值，就是唯一能够锁定你目标的数据。最有价值的比如身份证、信用卡，还有E-mail、手机号码等，这些都是识别和串联价值很高的数据。例如你的银行卡丢失后，打电话到银行卡中心时对方会问你的问题，一般来说，对方会问你“你哪天发工资”、“你家里的固定电话号码是什么”等类似问题，而这一系列问题就是在把你的个人数据做一个识别和串联。因为在银行怀疑某个人是不是你的时候，生日、固定电话号码是有权重的。有可能在有了两三个这样的数据后，即使你没有密码，银行还是会相信你，为你重新办卡。

2、描述价值

比如你要上网买一件衣服，你会搜索什么品牌、材质、尺码等类似的数据，而这些都是描述数据，可以用来刻画研究对象。研究对象可以是商品，可以是企业，可以是用户，而反过来，描述数据也可以帮助我们更好地理解研究对象。在通常情况下，描述数据是以一种标签的形式存在的，它们是通过初步加工的一些数据，这也是数据从业者在日常生活中做的最为基础的工作。

3、时间价值

在考虑了时间的维度之后，数据会产生更大的价值。对于时间的分析，在数据分析中是一个非常重要的部分。大数据一个非常重要的作用就是，它能够基于大量历史数据进行分析，而时间则是代表历史的一个必然维度。数据的时间价值是大数据运用最直接的体现，通过对时间的分析，能够很好地归纳出一个用户对于一种场景的偏好。

4、预测价值

数据的预测价值分成两种。第一种是对于某一个单品进行预测。比如在电子商务中，凡是能够产生数据，能够用于推荐的，就都会产生预测价值。比如，推荐系统推荐了一款T恤，它有多大的可能性被点击，这就是预测价值。预测价值本身没有什么价值，它只是在估计这个商品是有价值的，所以预测数据可以让你对未来可能出现的情况做好准备。预测价值的第二种价值就是数据对于经营状况的预测，即对公司的整体经营进行预测，并能够用预测的结论指导公司的经营策略。

5、产出数据的价值

从数据的价值来说，很多数据本身并没有特别的含义，但是在几个数据组合在一起或者对部分数据进行整合之后就产生了新的价值。比如，在电子商务开始初期，很多人都关注诚信问题，那么如何才能评价诚信呢？于是就产生了两个衍生指标：一个是好评率，一个是累积好评数。这两个指标，就是目前在电商平台的页面上经常看到的卖家的好评率和星钻级别，用户能够基于此了解这个卖家的历史经营状况和诚信状况。

大数据的趋势当今时代，大数据与人们的日常生活息息相关，衣食住行等领域每天都迸发海量的数据，基于海量数据资源，整个经济社会的数字化将沿着“数据化-信息化-数字化-智能化”的路线持续发展。大数据作为数字化转型中的核心支撑能力，相关技术和应用助力了数字中国战略的加速落地。数字中国战略包含数字经济、数字政府和数字社会三个部分。中国数字经济规模持续壮大，提升经济发展质量。国家网信办的数据显示，2018年中国数字经济规模达31.3万亿元，同比增长15.1%，占GDP的比重达34.8%。与此同时，数字政府和数字社会建设也同步推进，持续提升政府的服务能力，优化社会的运行效率。《2019中国大数据产业发展白皮书》从五个维度分析了我国大数据产业的发展。

1、政策维度

2016-2018年国家和地方各级政府相继出台了一大批大数据相关政策。截至2018年底，国家累计发布了43条相关政策，全国有31个省（市、区）累计发布政策347条，其中贵州、福建、广东和浙江领先。

2、产业维度

2018年中国大数据产业规模为4384.5亿元，预计2021年将达8070.6亿元。从2016-2021年，大数据产业规模增长5230亿元，5年复合增长率达23.2%。赛迪顾问分析发现，2016-2018年的增长主要由产业政策和资本协力推动。2019年以来，随着大数据技术和应用的持续爆发，以及5G和物联网等相关技术的成熟，市场需求和相关技术进步将成为大数据产业持续高速增长的最主要动力。

3、区域维度

赛迪顾问的研究显示，华东地区在创新能力、政府服务能力和典型园区数量方面优势明显，典型代表地区包括上海市和浙江省；华北地区虽然综合评价仅次于华东，但其产业规模在六个区域中处于领跑地位；中南地区近年来发展迅速，代表省份河南和广东相继落地了大量产业园载体，其政府服务能力和区域创新能力均得到了快速提升；西南地区主要由四川省和贵州省领衔，已经打造形成区域发展新高地；东北和西北地区的整体发展能力相对滞后，各项指标均有待提升。

4、人才维度

大数据人才是指从事大数据相关工作的人才，主要包括从事研发、分析工作的核心人才，以及兼具行业背景和大数据技能的复合型人才。据赛迪顾问估算，截至2018年底，中国大数据核心人才数量为200万人，缺口为60万人。为了应对大数据人才的紧缺态势，国家加快设立数据科学与大数据技术等一批相关专业。教育部的统计数据显示，2017-2019年高校数据科学与大数据技术专业新增备案数量依次为32所、250所和196所。

5、创新维度

据赛迪顾问统计，中国大数据相关专利新增数量从2015年开始快速升高。2018年单年的新增专利数量达7887个，其中发明专利占比达77.0%，实用新型专利占比达21.7%，授权发明占1.3%。进一步分析发现，企业和科研院所是大数据创新的主力军，数据显示2018年，两者合计贡献了7273项专利，占到了全年新增数量的92.2%。

以上数句可以看出，我国布局大数据产业力度大、脚步快，未来大数据产业在经济发展中的比重将会越来越大，它的发展趋势可归结为以下八点：

1、政府大数据从“数据资产管理”走向“大监管大服务”

2、电信大数据：从“小圈子”走向“大生态”

3、健康医疗大数据从“大”数据走向“精准”数据

4、工业大数据围绕“小场景”从“项目”走向“产品”

5、营销大数据从“流量营销”走向“精细运营”

6、金融大数据：从“强管控”走向“创新服务”

7、大数据学科教育从“通用人才培育”走向“专用人才培育”

8、大数据安全从“技术安全”走向“综合治理

随着新基建的推出，大数据将逐渐成为我国现代社会基础设施的一部分，就像公路、铁路、港口、水电和通讯网络一样不可或缺，但就其价值而言，大数据和这些基础的物理化的基础设施不同，不会因为人们的使用而折旧贬值。因此，大数据时代的经济学、政治学、社会学等许多学科门类都会发生巨大甚至本质的变化，进而影响人类的价值体系知识体系和生活方式。

我深信，未来我们的大数据产业一定能为我们民族复兴大业贡献巨大的力量！

这是我对你的问题一些个人见解，希望对你有帮助。如有问题，可以给我留言，我是职场人木里看花土里闻香，和你一起探讨职场人生。

大数据是互联网上制造业的生产资料。这个对未来互联网上的制造业有很大关系