大数据未来的发展前景怎么样？
大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据：全球大数据储量规模、全球大数据市场规模、全球大数据竞争格局等
1、全球主要国家大数据战略布局
大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为抢抓未来发展机遇的战略性技术，各国都将大数据产业上升至国家战略高度。
2、全球大数据储量高速增长 2020年市场规模接近2000亿美元
——全球大数据储量规模高速增长
根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB。2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。
根据全球知名数据提供商Statista的数据统计，2020年，全球大数据储量约为47ZB。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。
——全球大数据产业规模持续增长 2026年将超过3600亿美元
根据IDC数据，2020-2024年全球大数据市场规模在五年内约实现10.4%的复合增长率，预计2024年全球大数据市场规模约为2983亿美元，据此测算，2020年全球大数据市场规模约为1959亿美元，到2026年，全球大数据市场规模将超过3600亿美元。
3、全球大数据产业竞争格局：美国大数据发展领先全球 中国逐步抢占市场
——全球大数据中心主要分布在美国 中国占比持续提升
根据Statista最新发布的统计数据，全球大数据中心主要集中在美国、中国及日本。截止2020年末，美国大数据中心数量占全球的比例达到39%，中国占比达到10%，日本为6%。同时，由2017-2020年全球大数据中心数量的分布变化趋势来看，中国的份额越来越大，说明中国大数据产业的潜在空间巨大。
——美国在全球的大数据支出中所占份额超一半
根据IDC《2021年V1全球大数据支出指南》数据，2021年全球大数据与分析(BDA)解决方案支出规模预计将达到2157亿美元，比2020年增长10.1%。
从地域来看，美国是最大的市场，2021年BDA支出超过1100亿美元，其次是日本和中国，BDA支出预计分别达到124亿美元和119亿美元，另一个预计2021年BDA支出超过100亿的国家是英国。
大数据3要素
1、随着技术的进步，我们可以采取数据的全样本，比如阿里，就能够对所有通过电商平台购物的人员进行分析。
2、数据和数据是相关的，我们研究大数据，是为了预测未来。
3、数据呈现出概率性的表现，如果不同的数据，由于形成的因子不一样，它也会呈现出不一样的结果和表现。
大数据场景无处不在
只要能够获取到数据，有对数据进行预测的需求，就能找到大数据的使用场景和未来变化
大数据在最近两年才大力发展，并且在各领域蔓延，因此所产生的人才缺口巨大，而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才，又特别的少，大数据应用越来越广，急需人才。
从就业方向来看，大数据人才主要有三大就业方向：
1.大数据系统研发类人才
2.大数据应用开发类人才
3.大数据分析类人才
大数据广泛应用于电网运行、经营管理及优质服务等各大领域，并正在改变着各行各业，也引领了大数据人才的变革。大数据开发人员一般起步月薪在15k左右，这要远远高于刚刚毕业的大学生的薪资。而且，有一两年的工作经验之后，薪资待遇还会提升
现在互联网的大时代，人们都离不开手机和网络，所以科技公司多了，小程序，app，网页等项目也多了，那么就会由大量的招聘需求。ui设计，前端，后端等的需求增加。软件多了，那么就需要更多的大数据分析师了。
数据科学与大数据技术专业就业方向
大数据应用开发工程师
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，末后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
大数据分析师
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是很抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
