中国大数据行业调查报告
中国大数据发展调查报告
中国大数据发展调查报告
2024年，中国继续致力于促进大数据发展，在各行业的应用率急剧
攀升。
据《2024中国大数据发展调查报告》显示，2024年以来，中国大
数据应用率不断攀升，此后，到2024年，应用率更是翻倍增长，从2024
年的6.5％到2024年的13％，其表现出了中国在大数据发展方面的显著
成就。
在各行业中，大数据的应用最为普及的是金融业，大数据在金融业的
应用率达到了近60％，在这一行业，大数据在信用评估、抵押贷款、金
融风险识别等方面有了广泛的应用。
其次是政府行业，其应用率达到35％，大数据在提高政府的行政管理效率以及调节经济周期等方面有着重
要的作用。
此外，大数据在医疗行业和教育行业也有着越来越多的应用，
应用率达到了20％以上。
除了行业应用率的提高外，中国大数据发展报告还指出，中国在大数
据创新领域也呈现出急于发展的态势，根据发布的报告，2024年至2024年，中国大数据创新指标相比增长了7倍，远超全球平均水平，这表明中
国在大数据创新方面正处于领先地位。
大数据的发展不仅影响了传统的行业，而且也赋予了全新的发展思路。
中国大数据时代发展调查报告
包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，用于对数据进行高级分析和解释 。
数据安全与隐私保护挑战
数据安全挑战
包括数据泄露、数据篡改、数据破坏等，需要采取一系列安全措施来保护数据。
隐私保护挑战
包括个人隐私泄露、敏感信息泄露等，需要制定严格的隐私保护政策和法规，并采用隐私保护技术来 保护个人隐私。
提高数据质量和治理水平。同时，加强人才培养和技术创新，推动大数
据应用向更高层次发展。
05
政府监管与政策建议
政府监管现状及问题分析
监管体系逐步完善
中国政府逐步建立了较为完善的大数据监管体系，包括法律法规、技术标准、安全审查等 方面。
数据安全与隐私保护问题突出
随着大数据的快速发展，数据安全与隐私保护问题日益突出，政府需要加强监管，确保数 据安全和隐私保护。
大数据产业发展迅速
中国大数据产业已经形成了较为完整的产业链，包 括数据采集、存储、处理、分析等环节。
大数据技术创新能力不断 提升
中国在大数据技术研发方面投入了大量资源 ，创新能力不断提升，为产业发展提供了有 力支撑。
对未来发展的展望
进一步拓展应用领域
加强产业协同创新
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓 展，未来大数据技术将在更多领域得到应 用，如智能制造、智慧城市等。
大数据对经济社会的影响
大数据技术能够处理海量数据，挖掘出有价值的信息，对经济社会 产生深远影响。
大数据在国家战略中的地位
各国政府纷纷将大数据作为国家战略，推动大数据技术的发展和应 用。
调查目的与范围
调查目的
通过对中国大数据时代的发展进行调查，分析大数据技术在中国的发展现状、趋势和挑战，提出相应的政策建议 和发展策略。
大数据调研报告
大数据调研报告近年来，随着互联网的迅猛进步，大数据成为了全球范围内广泛关注的热门话题。
大数据指的是海量、多样化且快速增长的数据集合，这些数据来自各个领域和行业，如社交媒体、电商平台、金融机构等。
这些数据被广泛应用于各个领域，为企业和政府部门提供了重要支持和决策依据。
本篇报告对大数据的现状、应用和将来进步进行了调研分析。
一、大数据的现状1. 数据规模呈现爆炸式增长：互联网的普及使得全球范围内的数据规模呈现出了爆炸式增长的趋势。
依据统计数据显示，全球范围内每天产生的数据总量已经超过了2.5亿TB。
2. 数据种类多样：大数据不仅仅包括结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据。
其中非结构化数据如社交媒体的评论、图片、音频等，占据了大数据中的重要比例。
3. 数据使用率低：虽然大数据具有巨大的潜力，但是目前数据利用率依旧较低。
据调查发现，全球范围内只有不到１%的数据得到了有效利用。
4. 数据安全和隐私保卫问题：大数据的应用面临着数据安全和隐私保卫问题。
在数据采集、存储、传输和处理等环节中，数据安全和隐私问题需要得到充分关注和解决。
二、大数据的应用1. 商业领域：大数据在商业领域的应用可以援助企业进行市场调研、客户分析、销售猜测等。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者需求、猜测市场趋势，并制定更科学的营销策略。
2. 金融领域：大数据在金融领域的应用主要体此刻风控、反欺诈以及精准营销等方面。
通过大数据分析，金融机构可以更好地评估借贷风险、识别欺诈行为，同时还可以依据客户的需求进行个性化的产品推举。
3. 政府和公共服务领域：政府机构可以利用大数据分析来进行城市规划、交通管理、公共安全和医疗卫生等方面的决策。
例如，通过对交通数据的分析，可以制定更高效的交通路线和交通管理措施。
4. 医疗保健领域：大数据在医疗保健领域的应用可以援助医疗行业提高效率和准确性。
通过对大量的病例数据进行分析，医疗机构可以更准确地诊断和治疗疾病，同时还可以发现疾病的潜在规律和趋势。
大数据调研报告(多篇)
大数据调研报告（多篇）根据IDC的调查报告预测到20XX年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35ZB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。
大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。
对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。
恰逢此时，CSDN专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。
在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。
大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。
从IT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。
必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构：结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着IT应用。
这是关键任务OLTP系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询；半结构化信息——这是IT的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。
半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由；非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。
数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。
许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。
企业内部大数据处理基础设施普遍落后从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。
500至20XX年台服务器则占据剩下%的比例。
可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。
以现阶段企业内大数据处理基础设施的情况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。
大数据企业 调查分析报告
大数据企业调查分析报告1. 引言大数据是当今信息科技领域最热门的话题之一。
随着云计算、物联网和人工智能的发展，大数据已经成为企业决策的重要依据。
本报告通过对大数据企业的调查分析，旨在了解大数据企业的发展情况、挑战以及未来的趋势，为投资者和企业提供参考。
2. 方法和数据来源本调查分析报告通过在线问卷的方式收集数据。
我们邀请了来自不同行业的大数据专业人士参与调查，包括企业的高管、数据分析师和技术专家。
我们收到了共计500份有效问卷，涵盖多个行业和不同规模的企业。
3. 调查结果3.1 大数据企业的发展情况根据调查结果显示，大部分企业（80%）已经开始应用大数据技术。
在这些企业中，75%的人认为大数据对他们的业务有重要影响，帮助他们提高效率和决策能力。
大数据应用的领域也相当广泛。
调查显示，受访企业最常应用大数据的领域依次是销售和营销（45%）、运营和供应链（23%）、客户关系管理（18%）以及产品研发（14%）。
这表明大数据技术已经深入到企业的各个方面。
3.2 大数据企业面临的挑战尽管大数据应用广泛且具有巨大潜力，但是大数据企业仍然面临一些挑战。
调查中，最常提到的挑战是数据质量问题（45%）、数据隐私和安全问题（30%）以及技术和人才短缺（25%）。
数据质量问题是大数据应用的关键，企业需要确保数据的准确性和可靠性。
然而，很多企业发现他们的数据质量参差不齐，其中包括数据缺失、数据伪造和数据不一致等问题。
数据隐私和安全问题也是大数据企业的重要考虑因素。
尽管大数据提供了丰富的信息，但是同时也涉及大量的个人和商业敏感数据。
必须确保数据在传输、存储和处理过程中受到适当的保护。
技术和人才短缺也是大数据企业的普遍问题。
大数据技术发展飞速，企业需要拥有专业的技术人才来应对复杂的数据分析和处理需求。
然而，目前市面上大数据专业人才供不应求，造成了技术和人才的短缺。
3.3 大数据企业的未来趋势随着大数据技术和市场的不断发展，大数据企业的未来充满了无限潜力。
2022年中国大数据时代发展调查报告
大数据产业有望成为拉动经济发展的新风口。
工部信息化和软件服务业司司长陈伟近日在媒体通气会上表示，目前包括北京、上海、贵州等先行先试的地方大数据产业和应用发展已初见成效。
工信部将出台促进大数据产业发展的推进计划，促进规划、标准、技术、产业、安全、应用协同发展。
其中，在标准化方面，正在研制的10项国家标准中，8项已完成草案。
下一步将重点开展数据格式接口、开放共享等标准体系建设。
近日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署。
工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。
目前我们已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展。
陈伟表示。
他透露这些地方先行先试，主动探索，已初见成效。
数据显示，2022年我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元，同比增长超过20%。
其中，贵州省电子信息产业规模总量1437亿元，比上年增长60.6%。
而信息通信研究院不久前发布的《2022年中国大数据发展调查报告》预测，2022年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。
未来随着应用效果的逐步显现，一些成功案例将产生示范效应，预计2022年至2022年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
不过，由于大数据产业和应用发展迅猛，亟需通过标准化的途径整合资源，固化现有成果，促进各方达成共识，形成统一的数据格式、接口、安全、开放等各类规范，为我国数据开放共享提供基础，为数据安全应用提供保障，促进数据交易等新兴服务模式规范发展。
围绕大数据标准化，下一步将重点开展以下工作：1.推动标准体系建设，推进数据格式接口、开放共享、数据质量、数据安全、大数据平台等重点标准研制2.加强标准验证和应用试点示范，建立标准符合性评估体系，推动标准对产业和应用的支撑作用3.继续积极参与国际标准化制定工作事实上，在工信部和国标委的领导下，早在2022年12月2日信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组(以下简称工作组)正式成立，统筹开展我国大数据标准化工作，大数据工作组组长由上海交通副校长梅宏院士担任。
2023年教育大数据行业市场调查报告
2023年教育大数据行业市场调查报告教育大数据行业是指利用大数据技术和算法对教育信息进行分析和挖掘，为教育决策者提供科学的数据支持和指导，同时也为教育行业创新和发展提供了新的契机。
目前，教育大数据行业在我国还处于初步阶段，但随着政策和市场的推动，这一行业正在迅速发展。
一、市场概况教育大数据行业是新兴的行业，但在国内市场的发展前景巨大。
2017年，教育大数据行业的市场规模已经达到80亿元。
2020年初，随着新冠疫情的爆发，教育大数据行业在在线教育市场的应用上迎来了爆发式增长，成为了在线教育新的突破口。
2020年，教育大数据行业的市场规模预计将达到130亿元，未来几年有望继续保持较高速度的增长。
二、市场驱动因素1. 政策倡导教育大数据行业受到政府的大力推动，政策倡导成为了行业前进的重要动力。
2019年，“九部门”联合印发了《教育信息化二十年》的方案，提出要推进教育大数据和人工智能在教育领域中的应用，指导学校科学合理地利用大数据传导的信息加强对学生的管理。
2. 互联网的发展随着互联网的快速发展，教育信息化已成为教育行业改革的重要方向。
并且随着5G、物联网等技术的迅速发展，教育大数据行业将得到相应的技术支持。
3. 数据驱动教育模式的出现数据驱动已是国际范畴内的共识，数据驱动教育模式的出现，让教育不再是掌握在教师的手中，而是依靠数据告诉学校和家长，学生的优点和纠正的方向。
对学生和家长来说，数据驱动教育让教育更加透明，让孩子有更多时间去思考、去探索，有效降低了教育资源的浪费，增强了教育的针对性。
三、市场发展趋势1. 教育大数据技术将得到应用教育大数据技术已经成为教育行业新的核心技术之一，并且很快将被广泛应用。
未来，教育大数据技术将进一步发展和完善，应用领域将会更加广泛，如课程改进、教师培训、学生评估等等。
2. 用户需求将不断提升随着用户对教育大数据的认知程度提升，用户需求也将不断提升。
用户对精准的教学和个性化辅导的要求越来越高，同时对教育大数据行业的服务质量也会有更高的要求。
2023年工业大数据行业市场调查报告
2023年工业大数据行业市场调查报告根据市场调查数据，工业大数据行业目前正处于高速增长期，预计未来几年将继续保持增长态势。
据估计，截至2020年，全球工业大数据市场规模已经超过1700亿美元，预计到2025年将达到3000亿美元以上。
作为智能制造和智慧工厂时代的重要组成部分，工业大数据行业发展呈现出以下几个特点：一、应用领域不断扩大随着各行各业数字化和智能化的推进，工业大数据行业的应用范围也不断扩大。
目前主要应用领域包括智能制造、电力能源、城市建设、智慧农业等，应用形式包括数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘等。
例如，在智能制造领域，工业大数据可用于优化生产流程、预测设备维护周期、监控生产质量等，而在能源领域，则可利用大数据技术实现能源供应链的优化、智能电网管理等。
二、技术逐步成熟工业大数据行业的技术不断发展，各类技术手段也逐渐成熟，包括物联网、云计算、机器学习、人工智能等。
这些技术手段可以为工业大数据的采集、存储、处理、分析、应用提供更为完备的支持和保障，同时也带来了一系列的安全、隐私、标准化等问题，需要各方共同解决。
三、数据安全和隐私保护是重点工业大数据行业的数据涉及到企业或个人的隐私和商业机密，因此数据安全和隐私保护是行业发展的重中之重。
当前，无论是政府、企业还是个人，在利用工业大数据实现各项目标的同时，都需要注重数据安全和隐私保护，并制定相关的标准和规范。
四、市场竞争激烈工业大数据行业的市场竞争十分激烈，国内外众多企业和机构争相进入该领域，推出各种产品和服务。
在国内，阿里云、华为云、腾讯云等互联网公司进入工业大数据领域，在工业化、可视化、智能化等方面进行布局。
同时，国内还出现了一批专注于工业大数据领域的初创企业，如思特奇、艾云天、申诺科技等。
总之，工业大数据行业发展前景广阔，但市场竞争激烈。
企业应该加强与其他行业的合作，同时注重技术创新，开展深度合作，以适应不断变化的市场需求。
大数据专业调研报告
大数据专业调研报告【大数据专业调研报告】一、调研目的和背景：随着互联网技术的快速发展，大数据已经成为互联网时代的核心资源之一。
大数据专业的培养和发展对于推动互联网产业的发展具有重要意义。
本次调研旨在了解大数据专业的现状、发展趋势以及对人才需求的情况，为大数据专业的培养和发展提供参考和指导。
二、调研方法和数据来源：本次调研采用问卷调查和实地访谈相结合的方式进行。
问卷调查主要针对大数据相关企业和大数据专业的学生，通过调研问卷获得相关数据，并选取部分问卷调查对象进行实地访谈以深入了解详细情况。
三、调研结果：1. 大数据专业的就业情况：通过问卷调查和实地访谈了解到，现阶段大数据专业的就业形势较好。
大数据企业对于数据分析、数据挖掘和人工智能等领域的专业人才需求量大，并提供较好的薪资待遇和职业发展空间。
2. 大数据专业的学科设置：调研发现，大部分高校已经设立了大数据相关专业或学科，并提供相应的课程设置。
学科内容包括数据分析、数据挖掘、数据可视化、机器学习等领域，旨在培养学生的数据分析和处理能力。
3. 大数据专业的培养目标：大部分高校的大数据专业培养目标是培养具备数据分析思维、熟练掌握大数据分析工具和编程语言的专业人才。
培养目标包括培养学生掌握大数据分析的理论知识和技术方法，能够运用大数据分析和挖掘技术解决实际问题。
4. 大数据专业的课程设置：调研发现，大部分高校的大数据专业课程设置包括基础理论课程（如数据库原理、数据结构与算法）、数据分析与挖掘课程、大数据技术与工具课程（如Hadoop、Spark等）、机器学习课程等。
5. 大数据专业的发展趋势：通过调研了解到，随着技术的发展和行业的需求，大数据专业在未来具有较好的发展前景。
预计大数据专业将进一步深化与人工智能、云计算等领域的融合，为社会和产业发展提供有力支撑。
四、调研结论和建议：根据以上调研结果，我们得出以下结论和建议：1. 大数据专业的就业前景较好，学生可以积极选择和发展相关专业。
2023年数据交易行业市场调查报告
2023年数据交易行业市场调查报告标题：数据交易行业市场调查报告摘要：随着大数据时代的到来，数据交易行业也逐渐兴起。
本报告旨在对数据交易行业的市场情况进行调查和分析，以便为相关企业和投资者提供参考依据。
通过对市场规模、竞争格局、发展趋势等方面的调研，得出以下结论：数据交易行业具有巨大的发展潜力，但也面临着一定的挑战和风险。
1. 市场规模调查数据交易行业的市场规模在不断扩大。
根据调研数据显示，截至2020年，全球数据交易市场规模达到500亿美元，预计到2025年将达到1000亿美元。
这主要得益于数据的快速增长以及企业对数据价值的逐渐认识。
2. 竞争格局分析数据交易行业的竞争格局较为复杂。
目前市场上存在着众多的数据交易平台和数据提供商。
其中，国际巨头企业和大型科技公司占据了较大的市场份额。
同时，一些初创企业和创新公司也在不断崛起，呈现出良好的发展态势。
在竞争激烈的市场环境下，企业需要提升自身技术实力和数据资源的质量，才能在市场中脱颖而出。
3. 发展趋势预测数据交易行业未来发展具有广阔的前景。
首先，随着大数据技术的不断进步，数据交易将更加智能化和便捷化。
其次，随着隐私保护意识的提高，数据交易行业将面临更严格的监管和规范。
此外，云计算、人工智能等前沿技术的应用也将为数据交易行业带来新的发展机遇。
结论：数据交易行业市场规模庞大，竞争格局复杂，发展前景广阔。
然而，数据交易行业也面临着隐私保护、法律合规等方面的挑战和风险。
因此，企业在拓展市场的同时，也需要关注数据安全和合规问题，确保数据交易行业的可持续健康发展。
关键词：数据交易行业、市场规模、竞争格局、发展趋势、挑战和风险。
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中国大数据行业调查报告
公司使用大数据的基本情况
无论你是来自互联网行业、通信行业，还是金融行业、服务业或是零售业，相信都不会对大数据感到陌生。
据调查报告显示，32.5%的公司正在搭建大数据平台，处于测试阶段；29.5%的公司已经在生产环境实践大数据，并有成功的用例/产品；24.5%的公司已经做了足够的了解，开发准备就绪；基本不了解的只占3000+用户的13.5%。
现有公司大数据的使用情况
其中，大家对大数据平台提出的的主要需求有：36.5%是进行海量数据的离线处理，比如大数据BI；23.2%是为了大量数据的实时处理，比如在线交互式分析；40.3%的公司的大数据平台则同时负责这两种业务。
大数据平台主要负责的业务
传统观念下，大数据往往是大型互联网公司的玩物。
然而，通过本次调查，我们却发现在那些对大数据平台有需求的公司中，研发团队规模远没有我们想象的大，29.11%的研发团队仅有1-10人，次居第二的10-50人的规模占到了25.77%,两种规模的研发团队就超过了一半。
可见，当下大数据的需求已不止步于大型公司。
研发团队规模
从传统架构到大数据时代应用程序架构的转变往往都会遇到一些问题和挑战。
在对计算框架门槛调查中，非专业人士难于入手这一难题的比例达到了
46.5%，这对企业人才的培训提出了迫切的要求。
当下计算框架使用过程中存在的问题
打造大数据平台需要企业克服诸多问题和挑战，尤其是安全性和可靠性方面。
大数据平台打造的主要挑战
大数据技术现状
大数据技术在开发者或从业人员的应用中逐步走向成熟，这些成熟的技术在开发人员的探索中得到了初步的稳定发展，公司的使用便是对这些技术的肯定。
包括开发语言，数据分析语言、数据库等在内的大数据工具，究竟哪个更适合自己的业务，相信开发者们都有自己的评判标准。
在众多的开发语言中，大数据平台开发者们尤为青睐Java，占到了总比例的65%，远远超过其他开发语言。
值得一提的是，Hadoop本身就由Java实现的。
大数据开发语言
在大数据分析语言中，SQL的使用比例达到了64%，是R语言使用者人数的2倍之多。
我们从中不难看出SQL-on-XXX项目的前景；同时从R的支持率上，也看到了更多非技术人员，比如数据分析师对低门槛分析类语言的需求。
大数据分析通常用的语言
在大数据存储上，HBase则以67.55%的比例位居榜首，远超其他数据仓库，当然这点与Hadoop原生支持是分不开的。
大数据存储中适合的数据库
对存储在HBase或Cassandra这样NOSQL数据库中的数据进行复杂查询，Solr、Elasticsearch、Splunk等主流的搜索引擎差距并不大。
对存储在NOSQL数据库中的数据进行复杂查询，比较合适的工具
大数据未来发展
诚如上文所说，许多对大数据有需求的公司并不一定具备强大的研发团队，在大数据处理过程中往往遭遇众多挑战。
那么，在面临这些挑战时，开发者最迫切需要的是什么？
为了解决公司中的实际问题，39.28%的人希望拥有更犀利和通用的计算框架；
37.88%的人希望能拥有更好的数据挖掘算法；21.59%的人则对保障性更高的运维有了更多的期盼。
为了解决公司的实际问题，最希望拥有的新技术
良好的大数据计算平台能够有效地支撑企业的海量数据，对于下一代通用大数据技术平台，Spa rk和Hadoop是公司的主要选择。
同时，我们也看到了新贵Spark的发展前景，对比老将Hadoop，差距也仅有3.7%。
人们看好的下一代通用大数据计算平台
现有公司中，大数据平台已包含的部件位居前三的主要是SQL数据库（90.3%）、NoSQL数据库（50.7%）和HDFS（47.2%），在此基础上，公司计划添加的部件主要包含SQL数据库（57.2%）、Spark（41.5%）和NoSQL数据库（26.9%）。
从各公司已有大数据部件和计划添加的部件可以看出，SQL数据库和NoSQL数据库在公司的大数据平台中发挥了重要的作用，得到了各公司的青睐。
现有大数据平台已包含的部件
现有大数据平台计划添加的部件
为了获取更高的收益，企业在前期需要进行有效地成本投入，对大数据平台的投资，公司更加不会吝啬，其中被调查的人群中，45.7%的人所在企业有追加投资大数据平台的打算，同时，公司也期望能够通过多种途径完善大数据平台，主要的完善途径包括基于开源平台自主研发、购买成熟的解决方案，使用公有云。
企业期望完善大数据平台的途径
使用公有云也是企业期望完善大数据平台的有效途径之一，在选择公有云平台方面，企业也面临着很大的倾向性，45.26%的人将阿里云作为首选。
公有云平台的选择
大数据技术培训
技术培训能够对开发者起到一定的指导作用，使得听众可以系统全面的把握新技术的知识脉络，了解技术的发展趋势。
在此次调查活动中，69.4%的被调查者表示从未参加过大数据平台构建的技术培训。
对于技术培训的形式，49%的人
希望是线上培训，收费，成系列型的大数据解决方案，专攻一个方向，解决实际问题；37%的被调查者还是希望免费进行技术培训，即使不成系列，无论是线上线下，能听一节是一节。
虽然收费在一定程度上影响了开发者对大数据技术培训的热情，但是能够切实解决实际问题，得到技术和能力的提升，仍是相关技术人员追求的培训目标。
更适合的技术培训形式
那么，对开发者来说，大家特别期望从技术培训中获取的知识又会是什么？。