什么是大数据？大数据专业人才缺口有多大？
一、什么是大数据?
根据我国互联网络信息中心（CNNIC）2022年2月25日发布的第49次《我国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2021年12月，我国互联网普及率达73%，网民规模达10.32亿，而其中大数据的应用将会涉及到生活的方方面面。例如，你在网站上购买书籍，商家会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐您所感兴趣的其他书籍；例如****数据和交通数据可以帮助城市规划建设；甚至用户的搜索习惯和股市都会有很大关联。
在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据主要是指网络数据。数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢?主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。
二、行业增速快 大数据人才缺口180万
随着移动互联网和智能终端以及5G通信技术的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长；新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番，而海量的数据蕴**巨大生产力和商机。
2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元；2016年增速达到45%，超过160亿元；预计2022年，我国大数据市场规模将超过9000亿元，有望成为世界第一数据资源大国。但是数据**度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。
根据领英发布《2021年我国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。
我国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，我国需要180万数据人才，但截至目前，我国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、**架构开发、数据仓库研究等领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
三、大数据发展趋势预测
1.智能设备无处不在
如今，智能设备无处不在，并且不断收集数据。而在消费者需求的推动下，智能设备正以惊人的速度增长。智能设备生态**正在亚马逊Alexa和谷歌智能助理两大领先平台上崭露头角，为消费者提供了将远程访问和人工智能融入从照明、暖通空调**、门锁、家用电器等各个行业领域的机会。
2.数据孤岛继续激增
这个预测并不困难。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为可以将所有数据(包括分析和事务工作负载)整合到一个平台上。
出于各种原因，这个想法从未真正实现过。其面临的最大挑战是不同的数据类型具有不同的存储要求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将所有数据塞进一个适合所有数据的数据湖中，他们就无法最大限度地发挥其优势。
在某些情况下，将大量数据集中到一个地方确实有意义。例如，像S3这样的云数据存储库为企业提供了灵活且经济高效的存储，而Hadoop仍然是非结构化数据存储和分析的经济高效的存储。但对于大多数公司而言，这些只是必须管理的额外孤岛。当然，它们是重要的孤岛，但它们不是唯一的。
而在缺乏强大集权的情况下，数据仓库将会继续激增。
3. 流媒体分析的突破性的一年
组织处理新数据越快，业务发展就会越好。这是实时分析或流式分析背后的推动力。
4. 大数据行业价值
大数据是目前社会最热门最赚钱的岗位，三五年前人工智能、大数据就炒的很火，如今大数据已经落地运用到了各个中大型企业，各地政策也非常重视，所以2025年要实现数字化我国，全国已经有几百所申请到了数据科学与大数据专业，今年最热门的专业就有大数据、人工智能、云计算、物联网，其中大数据被誉为未来十年的金饭碗，未来最赚钱的行业之一，有未来的“新石油”美誉，进这个行业的人基本上都是年薪几十万的。
5.随着技术的发展，技能也在转变
人力资源通常是大数据项目中的最大成本，因为工作人员最终构建并运行大数据项目，并使其发挥作用。无论使用何种技术，找到具有合适技能的人员对于将数据转化为洞察力至关重要。
而随着技术的进步，技能组合也是如此。在2019年，人们可以看到企业对于神经网络专业人才的巨大需求。在数据科学家(而不是人工智能专家)的技能中，Python仍然在语言中占主导地位，尽管对于R、SAS、Matlab、Scala、Java和C等语言还有很多工作要做。
然而，由于自动化数据科学平台的进步和发展，组织的一些工作可以通过数据分析师或“公民数据科学家”来完成，因为众所周知，数据和业务的知识和技能可能会让组织在大数据道路上走得更远，而不是统计和编程。
四、数据分析师热门城市薪资汇总
2021年数据分析平均工资 ¥13.6K，2019年平均薪资13.1k，2020年工资高于2019年，较2019年增长了4％，占据各大岗位薪资排行榜的前十。
上海数据分析招聘需求量最高，占14.4%，在全国中排名第1。其次是深圳占13.0%，广州占11.2%，北京占9.3%。
城市薪资如下：（信息来源：职友集专业国内机构）
2021年北京市平均薪资：13k
大数据行业平均薪资： 20.7k
1~3年工作经验：15.8k
3~5年工作经验：23.5k
5~10年工作经验：30k
2021年上海市平均工资：10.3k
大数据行业平均薪资：14.1k
1~3年工作经验：12.9k
3~5年工作经验：19.1k
5~10年工作经验：24.7K
2021年杭州市平均工资：9.3k
大数据行业平均薪资：15.6k
1~3年工作经验：12.1k
3~5年工作经验：18k
5~10年工作经验：25.9K
2021年深圳市平均工资：9.4k
大数据行业平均薪资：12.5k
1~3年工作经验：12k
3~5年工作经验：18k
5~10年工作经验：24.1K
2021年广州市平均工资：7.9k
大数据行业平均薪资：10.3k
1~3年工作经验：12k
3~5年工作经验：14k
5~10年工作经验：21.6K
2021年成都市平均工资：7.5k
大数据行业平均薪资：11.7k
1~3年工作经验：10.8k
3~5年工作经验：12.7k
5~10年工作经验：17.6k
2021年西安平均工资：7.1k
数据分析师平均薪资：10.8k
1~3年工作经验：10.3k
3~5年工作经验：12.9k
5~10年工作经验：17.1k
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