大数据产业链
大数据产业链岗位
大数据产业链岗位1.引言1.1 概述大数据产业链是指以大数据技术为核心，通过数据的采集、存储、处理、分析等环节，形成一个完整的产业链条。
伴随着信息技术的快速发展，大数据产业链逐渐成为一个重要的经济支柱，引领着各行各业的转型升级。
在大数据产业链中，涉及到很多岗位，每个岗位都扮演着重要的角色。
这些岗位包括但不限于数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据挖掘工程师等。
他们以各自独特的专业技能，配合使用各种工具和技术，来处理和分析海量的数据，为企业和组织提供有价值的信息和洞察。
数据工程师是大数据产业链中不可或缺的一环，他们负责设计和维护数据管道，确保数据的质量和可靠性。
他们需要掌握各种数据库和数据处理工具，如Hadoop、Spark等，以及编程语言如Java、Python等。
数据工程师能够通过构建高效的数据处理系统，帮助企业实现数据的快速提取和分析。
数据分析师负责对大数据进行深入的分析，提炼出有价值的信息和模式。
他们需要掌握统计学和数据分析的知识，同时具备良好的沟通和解读能力。
数据分析师可以通过对数据的挖掘和分析，为企业提供战略指导和决策支持。
数据科学家是大数据产业链中具有独特技能的一群人，他们通过机器学习和人工智能等方法，从数据中发现隐藏的模式和规律。
他们需要掌握数学、统计学和计算机科学等多个领域的知识，同时具备良好的逻辑思维和问题解决能力。
数据科学家能够通过对数据的挖掘和建模，为企业提供深度的洞察和创新的解决方案。
除了上述几个核心岗位，大数据产业链还涉及到数据可视化师、数据治理专家、数据安全工程师等多个岗位。
这些岗位共同构成了一个庞大而完整的大数据产业链，为企业和组织提供全方位的数据服务和支持。
综上所述，大数据产业链是一个充满活力和发展潜力的领域，未来将继续引领着各行各业的创新和发展。
随着技术的不断进步和应用的推广，大数据产业链的岗位需求也将持续增长。
因此，对大数据产业链的研究和探索具有重要的意义，不仅可以帮助我们了解其内涵和发展趋势，还可以为相关岗位的人才培养和就业提供参考和指导。
六大产业链简介
六大产业链1.云服务产业云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
云服务指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。
它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
云计算产业分为三层：设备层（IaaS, Infrastructure as a service）、平台层（PaaS,Platform as a service）和应用层（SaaS, Software as a service）。
其中设备层主要提供存储和拥有计算能力的服务器，代表公司有亚马逊、Google、微软、RackSpace 等。
平台层主要提供硬件使用更高效和对开发者更友好的资源整合，代表公司有做虚拟机起家的VMware。
应用层主要面向广大企业、个人等，提供各种应用，最成功的公司包括SalesForces、Netflex、Netsuite 等。
云计算产业链全景图2.物联网产业物联网（TheInternetofthings）的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网就是“物物相连的互联网”。
这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯。
物联网产业链中包括设备提供商（前端终端设备、网络设备、计算机系统设备等）、应用开发商、方案提供商、网络提供商，以及最终用户。
物联网的产业链非常完整，从元器件到设备、软件产品到信息服务、解决方案提供到平台运维，物联网三个功能层都包含了硬件产品、硬件设备到软件产品、系统方案，还有公共管理系统、行业应用系统、以及第三方物联网平台的运维服务。
大数据产业链概述
大数据产业链概述近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据产业逐渐崛起并成为各国经济发展的关键支撑。
大数据产业链作为构建大数据生态系统的重要组成部分，起着至关重要的作用。
本文将就大数据产业链的概念、组成以及发展趋势进行探讨。
一、大数据产业链的概念大数据产业链，简而言之，是指从数据采集到数据存储、处理、分析和应用的全过程所形成的一条完整的产业链。
它涵盖了大数据技术、硬件设备、数据中心、数据分析、应用开发、数据服务等各个环节。
二、大数据产业链的组成1. 数据采集与存储环节数据采集是大数据产业链的起点，通过传感器、物联网设备、社交媒体等手段，收集各种结构化和非结构化的数据。
采集到的数据需要经过清洗、分类等处理，然后存储在大数据平台上，包括云计算、分布式存储等技术手段。
2. 数据处理与分析环节在数据采集和存储之后，大数据需要经过处理和分析以提取有价值的信息和知识。
这个环节涵盖了数据挖掘、机器学习、人工智能等技术手段，通过对海量数据的处理和分析，得出对业务运营、市场需求等方面的洞察。
3. 数据应用与服务环节数据分析之后，结果需要转化为实际应用。
大数据应用开发环节包括数据可视化、智能推荐、精准营销等。
同时，大数据服务也是产业链的重要环节，包括数据咨询、数据安全、数据运营等，为企业和个人提供全方位的数据支持和解决方案。
三、大数据产业链的发展趋势1. 多元化发展随着大数据技术的不断创新，数据产业链也呈现出趋于多元化的发展态势。
在传统的数据采集、处理、应用环节之外，新兴技术如人工智能、区块链等也逐渐融入大数据产业链之中，为整个产业链带来更多可能性。
2. 融合与合作大数据产业涉及众多环节和产业领域，各环节间需要紧密配合、相互融合，实现资源共享，形成产业协同效应。
此外，跨行业合作也是大数据产业链的发展趋势，通过不同行业的融合，共同推动大数据产业链的进一步发展。
3. 市场需求不断增长数据已经成为现代社会的重要生产要素之一，对大数据产业的需求也越来越高。
数据要素与产业链的关系__概述说明以及解释
数据要素与产业链的关系概述说明以及解释1. 引言1.1 概述数据要素与产业链的关系是当前经济发展中一个重要而复杂的话题，它涉及到数据的收集、处理和利用，以及产业链的形成、运作和升级。
随着信息技术的迅速发展和数据资源的日益丰富，数据要素在不同产业链中扮演着越来越重要的角色。
本文旨在深入探讨数据要素与产业链之间的关系，并分析其相互影响与作用。
1.2 文章结构本文主要包括五个部分：引言、数据要素与产业链的关系、数据要素对产业链的影响与作用、实际案例分析以及结论与展望。
引言部分主要对整篇文章进行概括和总览，明确研究目标，并提供本文各个章节内容的简介。
1.3 目的本文旨在探索和阐述数据要素与产业链之间存在的密切关系，并通过实际案例分析验证该关系对于不同行业发展带来的积极影响。
同时，本文还力求给出未来发展趋势上可能出现的一些新变化和挑战。
通过深入研究数据要素与产业链的关系，我们可以更好地理解信息时代背景下产业链的演变规律以及利用数据要素推动产业链升级的重要性。
同时，本文也为相关行业提供借鉴和参考，引导其在数据驱动型发展模式中取得创新和竞争优势。
以上是“1. 引言”部分内容的详细介绍。
2. 数据要素与产业链的关系2.1 数据要素的定义和特点数据要素是指在产业链中涉及数据收集、传输、储存、处理和分析的各种元素。
它们包括但不限于实时数据流、大数据集、数据库、数据挖掘算法等。
这些数据要素具有以下几个特点：首先，数据要素具有多维度性。
它们可以包含来自不同资源和来源的多种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。
其次，数据要素具有高度可变性。
随着时间的推移，产生和积累的数据会不断更新和变化，因此需要相应的技术和手段来管理和处理这些变化。
再次，数据要素具有复杂性。
在产业链中，各个环节所涉及到的信息量庞大，因此需要借助相关技术和方法来提取其中有用的信息，并进行精确而有效地分析。
最后，数据要素也具有价值性。
通过对这些数据要素进行深入挖掘和分析，可以为企业提供重要决策参考依据，并帮助企业提高竞争力和创新能力。
通信大数据发展现状及产业链分析
通信大数据发展现状及产业链分析(总5页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--一、通信大数据的基本内涵通信大数据是通信大数据应用的简称，主要核心是大数据在通信行业的应用。
它是大数据应用浪潮的新一波。
对于“大数据”时代的到来，通信运营商普遍认为：随着信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能应用将为运营商带来巨大的机遇。
二、通信大数据发展动因分析电信运营商营收放缓财报数据显示，中国移动2014年营收6414亿元，同比增长%；净利润1093亿元，同比下滑%；中国联通2014年营收亿元，同比下滑%，净利润亿元，同比增长%；中国电信2014年营收亿元，同比增长%，净利润亿元，同比增长%。
按此计算，三大运营商2014年净利润合计亿元，日均赚亿元，低于2013年的亿元，也低于2014年上半年三大运营商日赚亿元的数字。
从财报数据可以看出，三大运营商盈利能力进一步下降。
人口红利逐步消失2014年我国移动电话用户达亿户，移动电话用户普及率达部/百人，我国通信市场趋于饱和，同时虚拟运营商也加入存量用户的争夺，三大运营商十几年来靠普及用户来实现增长的“人口红利”发展模式已经不再成为支撑。
图表1949-2014年固定电话、移动电话用户发展情况数据来源：工信部而三大运营商盈利能力下降除了受到电信业营改增实施的影响，还和电信业服务单价下降有关系。
从目前的行业趋势看，电信业流量等服务单价下调是大趋势。
例如，在2014年，三大运营商均下调了流量套餐资费和海外漫游费用。
原来三大运营商可以依靠用户的快速增长来抵消服务单价下降的影响，但是现在电信业人口红利消失，所以收入增长趋势放缓就格外明显。
移动互联网用户增加2015年1-12月移动互联网用户增加万户，新增用户数同比上升%，2015年12月移动互联网用户当月增加万户，继续2015年11月的增长趋势，增至96447万户，相比2014年同比增长%。
从产业链视角看大数据发展
从产业链视角看大数据发展一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为了不可避免的趋势。
产业链视角是分析大数据发展的一种重要方法，通过梳理数据产业上下游的关系，深入了解大数据在产业链中的应用和发展趋势，以期为实现数据价值提供新思路。
二、大数据产业链概述1.产业链构成大数据产业链由硬件、软件、服务等多个环节组成。
硬件包括存储设备、计算机、服务器等；软件包括数据库系统、数据分析工具、数据挖掘软件等；服务包括数据分析、数据管理、数据处理等。
2.产业链上下游关系大数据产业链上下游关系密切，其上游的数据源包括互联网、物联网、各类传感器等，下游的客户包括政府、企业、金融、医疗等各个领域。
因此，大数据产业链的发展需要在不同产业间开展合作和协调，以满足不同领域和应用的需求。
三、大数据发展现状1.全球大数据市场规模根据市场研究机构IDC预测，2019年全球大数据市场规模将达到1890亿美元，未来几年将会持续保持高速增长。
2.大数据技术逐步成熟随着大数据技术的不断完善和发展，各类数据处理和分析技术已经逐渐成熟，如Hadoop、Spark、Kafka等技术已经成为业内标准，越来越多的企业也在尝试结合AI、区块链等新技术创新。
3.应用场景不断拓展随着大数据技术的逐步普及和应用，各个领域的企业正在加速大数据应用场景的拓展。
例如，政府可以利用大数据技术加强城市管理，金融企业可以利用大数据预测市场趋势，医疗领域可以通过分析大数据改善医疗效率。
四、大数据产业发展挑战1.数据质量和隐私保护可靠的大数据分析依赖于高质量的数据，但在实际情况下，数据的质量却有可能受到各种因素的影响，如数据来源和标准等。
同时，隐私保护问题也是大数据应用中必须要重视的问题。
2.数据技术人才匮乏目前，数据技术和分析人才比较匮乏，加上市场需求不断扩大，导致企业很难在短时间内招聘到满足业务需求的高质量人才。
3.安全风险和合规问题大数据应用过程中，存在大量的网络攻击、数据泄露、不当使用等安全风险。
大数据产业集群
大数据产业集群随着信息技术的不断发展，大数据产业已经成为全球经济发展的重要驱动力。
而大数据产业发展的核心就是以数据分析和应用为主要产业链的集群，这种集群不仅能够提高整个产业链的经济效益，还可以带动周边的产业集群的发展。
本文将详细介绍大数据产业集群的定义、现状、发展前景以及如何建设一个高效的大数据产业集群。
一、大数据产业集群的定义大数据产业集群是以大数据产业为主导产业，以数据分析和应用为核心的产业集聚体。
这个集群的发展要求集成了各种技术资源、人才资源和世界各地的产业集群。
二、现状目前，全球大数据产业集群呈现出快速发展的趋势，这主要得益于以下几点：1、技术支持技术是大数据产业集群的基础，而目前，人工智能、云计算、物联网等一系列新兴技术的发展，为大数据产业提供了前所未有的支持。
这些新兴技术的加入，不仅提高了数据的处理能力和应用水平，还加快了大数据产业向更加智能化和产业链更加完善化的方向发展。
2、人才储备人才是大数据产业集群发展的核心动力，近年来，有越来越多的人才加入到大数据领域的研究和应用中来。
同时，各大企业和高校也在积极培养大数据专业人才，这些都为大数据产业的发展提供了宝贵的人才支持。
3、政策扶持政策扶持是大数据产业集群发展的重要保障，世界各国都在大力制定和推行促进大数据产业发展的政策，这些政策包括制定税收优惠政策、提供资金支持、设立产业园区等，这些都为大数据产业集群发展提供坚实的政策基础。
三、发展前景从目前大数据产业集群的发展现状来看，未来大数据产业集群有以下几点发展前景：1、数万亿级市场规模据研究机构预测，到2022年，全球大数据产业市场规模将达到2300亿美元，而到2030年，这个数值将达到数万亿美元。
这意味着，在未来的几年内，大数据产业集群将成为一个非常有竞争力的市场。
2、传统产业升级大数据产业集群的发展，将推动传统产业的升级和转型。
大数据的应用可以帮助传统产业将其生产、销售、服务等各个环节数字化、智能化，从而提高整个产业的效率和竞争力。
大数据产业链工作情况汇报
大数据产业链工作情况汇报根据最新的调查数据显示，大数据产业链已成为全球经济发展的重要支撑和推动力量。
从大数据采集和存储到数据处理和分析，再到数据应用和商业化，大数据产业链已经形成了完整的产业生态系统，涉及到硬件设备、软件开发、数据服务、人才培养等多个领域。
在各个环节都涌现出了一大批优秀企业和创新技术，成为了全球经济增长的新引擎。
首先，从大数据采集和存储环节来看，目前技术已非常成熟，各类传感器、设备和系统不断地产生和存储海量数据。
传统的数据库和数据仓库已无法满足这些巨大的数据存储和管理需求，于是各种新型的大数据存储技术应运而生。
分布式存储、云存储、对象存储等技术正在得到广泛的应用，为大数据产业链的发展提供了坚实的基础。
其次，数据处理和分析环节也在快速发展。
传统的数据处理方式已无法满足对海量数据的复杂分析需求，因此各种大数据处理技术不断涌现。
Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架以及各种数据挖掘和机器学习算法正在得到广泛应用。
同时，在数据可视化和商业智能领域，各类数据分析工具和平台也在不断地推陈出新，为企业和决策者提供了更加直观和有效的数据分析能力。
此外，数据应用和商业化也成为大数据产业链的一大亮点。
基于大数据的个性化推荐系统、智能风控系统、精准营销系统等正在得到广泛的应用，成为了各行各业的新宠。
同时，大数据技术也正在为传统产业的升级和转型提供更多的可能性，例如智慧城市、智能制造、智慧医疗等领域，大数据正在发挥着越来越重要的作用。
整体来看，大数据产业链呈现出了蓬勃的发展势头。
然而，与此同时也面临着一些挑战和困难。
首先，在数据安全和隐私保护方面，大数据的快速发展也带来了一些隐患，数据泄露和滥用的问题时有发生。
其次，在技术研发和人才培养方面，大数据领域的高技术含量也导致技术更新换代的速度越来越快，同时也面临着人才短缺的挑战。
为了进一步推动大数据产业链的健康发展，我们需要继续加强技术创新和研发投入，推动大数据技术不断升级和演进。
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南京邮电大学盐城大数据研究院成立于2015年5月，是由盐城市城南新区管委会和南京邮电大学共建的自收自支事业单位。
位处城南新区智慧谷科技创新大厦。
研究院将建成盐城发展大数据产业发展的智库，政府决策的智囊；大数据人才的培养基地；大数据相关产业的孵化基地，最终建成一个开放式的、涵盖不同产业领域的、产业化的研发平台、公共服务平台、人才聚集平台和产业孵化平台。
大数据产业链：
近些年，大数据已经和云计算一样，成为时代的话题。
大数据是怎么产生的，商业机会在哪？研究机会在哪？这个概念孕育着一个怎样的未来？昨天在车库咖啡参加了一个小型的研讨活动，就这些问题进行了一些讨论，我结合自己的一些理解做一个总结。
首先，大数据是怎么产生的？
1）物理世界的信息大量数字化产生的例如刘江老师指出的好大夫网，将医生的信息，门诊的信息等数字化。
其实还有很多，比如新浪微博将茶馆聊天的行为（弱关系产生信息数字化），朋友聊天的行为数字化（强关系产生信息数字化）。
视频监控探头将图像数字化。
2）社交网络产生的在雅虎时代，大量的都是读操作，只有雅虎的编辑做一些写操作的工作。
进入web2.0时代，用户数大量增加，用户主动提交了自己的行为。
进入了社交时代，移动时代。
大量移动终端设备的出现，用户不仅主动提交自己的行为，还和自己的社交圈进行了实时的互动，因此数据大量的产生出来，并且具有了极其强烈的传播性。
数据都要保存所产生的一位嘉宾指出，旧金山大桥保留了百年的历史数据，在时间跨度上产生了价值，很多网站在早期对数据的重视程度不够，保存数据的代价很大，存储设备的价格昂贵，但是时代变了，存储设备便宜了，用户自己产生的数据得到了重视，数据的价值被重视了。
因此越来越多的数据被持续保存。
其次，大数据和大规模数据的区别？big data之前学术界叫very large data,大数据和大规模数据的差距是什么？我认为在英文中large的含义只是体积上的，而big 的含义还包含重量上的，价值量上的。
因此我认为：
1）大数据首先不是数量上的堆砌，而是具有很强的关联性结构性。
比如有一种数据，记录了世界上每一颗大树每年长高的程度，这样的数据不具有价值，因为只是简单堆砌。
如果数据变成，每一个大树记录它的，地点，气候条件，树种，树龄，周边动植物生态，每年长高的高度，那么这个数据就具有了结构性。
具有结构性的数据首先具有极强的研究价值，其次极强的商业价值。
在比如，淘宝的数据，如果只记录一个交易的买家，卖家，成交物品，价格等信息，那么这个商业价值就很有限。
淘宝包含了，买家间的社交关系，购物前后的其他行为，那么这个数据将非常有价值。
因此，只有立体的，结构性强的数据，才能叫大数据，才有价值，否则只能叫大规模数据。
2）大数据的规模一定要大，而且比大规模数据的规模还要大。
要做一些预测模型需要很多数据，训练语料，如果数据不够大，很多挖掘工作很难做，比如点击率预测。
最直白的例子，如果你能知道一
个用户的长期行踪数据，上网的行为，读操作和写操作。
那么几乎可以对这个人进行非常精准的预测，各种推荐的工作都能做到很精准。
最后，大数据的机会在哪里？对小公司的机会在哪？
围绕数据的整个产业链上，我认为具有以下机会：
1）数据的获得大量数据的获得，这个机会基本属于新浪微博等这类大企业，大量交易数据的获得，也基本属于京东，淘宝这类企业。
小企业基本没机会独立得到这些用户数据。
2）数据的汇集例如如果你要能把各大厂商，各大微博，政府各个部门的数据汇集全，这个机会将是极大的。
但，这个工作，做大了需要政府行为，做中档了，要企业间合作，做小了，也许就是一个联盟或者一个民间组织，比如中国爬盟。
3）数据的存储汇集了数据后，立即遇到的问题就是存储，这个代价极大，原始数据不能删除，需要保留。
因此提供存储设备的公司，执行存储这个角色的公司，都具有巨大的市场机会，但是这也不属于小公司，或者早期创业者。
4）数据的运算在存储了数据以后，怎么把数据分发是个大问题，各种API,各种开放平台，都是将这些数据发射出去，提供后续的挖掘和分析工作，这个也需要有大资本投入，也不适合小公司。
5）数据的挖掘和分析数据需要做增值服务，否则数据就没有价值，big也big不到哪里去，是没有价值的big.因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值，这个机会属于小公司，小团体。
6）数据的使用和消费在数据做到了很好的挖掘和分析后，需要
把这些结果应用在一个具体的场合上，来获得回报，做数据挖掘和分析的公司，必须得找到这些金主才行，而这些金主肯定也不是小公司。
大数据未来的形态，或者产业链结构一定是分层的，巨大的，价值的体现发生在各个层次，每个层次都是生态链的重要一环，都孕育着巨大的机遇和挑战，我们能做的唯有努力，做适合自己的工作。