大数据的2020年，有什么发展趋势？
中国大数据产业受宏观政策环境、技术进步与升级、数字应用普及等众多利好因素影响，2018年整体规模达到4384.5亿元，较2017年同比增长24%。我国大数据行业细分领域主要包括硬件、软件、服务以及安全防护四大模块，且这四大细分市场规模均保持增长趋势。
大数据产业发展步入快车道
2015年以来，我国一大批大数据产业园相继落地，大数据产业生态加速完善，相关标准和技术体系持续完善，应用市场日益壮大，产业国家影响力不断提升。根据赛迪研究院数据显示，中国大数据产业受宏观政策环境、技术进步与升级、数字应用普及等众多利好因素影响，2018年整体规模达到4384.5亿元，较2017年同比增长24%，预计到2020年规模将达到6605.8亿元。
在***、企业和各类行业组织的协力推动下，中国大数据产业生态不断完善，推动了大数据硬件和软件的持续变革，大数据专项服务和通用服务的蓬勃发展，以及大数据安全防护策略的加速成熟。而现阶段我国大数据产业细分领域包括硬件、软件、服务以及安全防护四大模块。
四大细分市场规模均持续增长
大数据硬件是指数据的产生、***集、存储、计算处理、应用等一系列与大数据产业环节相关的硬件设备，包括传感器、移动终端、传输设备、存储设备、服务器、网络设备和安全设备等。根据赛迪研究院统计数据，2018年我国大数据硬件市场规模达到2244.7亿元。
大数据软件是指用于实现数据***集、存储、分析挖掘和展示的各类软件，包括大数据计算软件、大数据存储软件、数据查询检索软件、基础平台软件、平台管理软件、系统工具软件和大数据应用软件等。根据赛迪研究院数据，2015-2018年我国大数据服务市场规模逐年增长，到2018年，行业市场规模达到822.5亿元。
大数据开发就业方向 大数据作为一门比较基础型的学科，无论是从数据开发及分析、还是从物联网一级人工智能算法训练领域来看，它都有着非常核心的技术以及职位需求，那么接下来可以来具体分析一下关于大数据开 发方向都会哪些对口的工作职位①：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据 维护工程师，大数据研发工程师，等；②：大数据分析师，大数据 高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等； ③：大数据运维 工程师等等......
大数据的概念其实很早就被提出了，但在这两年，大数据的发展才逐渐趋向成熟稳定，并真正应用于各行各业的企业内，很多企业都在借助大数据进行精准推荐、精准营销等，基于大数据发展而来的CRM系统也被越来越多的企业接受使用，应用于企业的内部管理及客户管理等，但最终目的仍是指导企业进行管理与营销。
所以，要说大数据的发展趋势，那就是越来越普及，越来越精准，数据的价值被进一步的挖掘。我们的生活 也会随着大数据的发展而节省很多 不必要的时间，哪怕逛个网站，都会根据大数据进行偏好推荐。
1、大数据技术升级迭代快
大数据技术不断的更新和迭代。随着技术的不断完善，人才不断增多，技术升级的速度也在不断的提升。大数据技术的更新迭代将促进机器学习、人工智能等相关技术的发展。大数据技术更新，势必会促进其应用场景的不断加大，也就会再次扩大大数据人才的需求缺口。
2、人工智能逐渐崛起
。由于机器学习方案的不断进步，已经能够通过智能手机进行语音指令识别、拥有能够预测用户喜好的媒体服务、可以在数十亿个数据点之间摸清关系脉络的软件以及善于挖掘潜在价值空间的应用程序。
3、分布式存储和计算技术发展
在计算方面，谷歌MapReduce 分布式并行计算技术，是新型分布式计算技术的代表。一个 MapReduce 系统由廉价的通用服务器构成，通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力(Scale Out)，在成本和可扩展性上都有巨大的优势。
4、法律法规逐渐规范
法律制度也将成为大数据发展过程中的潜在影响因素，具体效果如何取决于大家的审视角度。就目前来看，仲裁者、立法者、监管者甚至总统都在努力弄清收集到的这批庞大数据到底意味着什么，并以此为基础勾勒出某种秩序草案。
大数据应用和技术起源于[_a***_]，网站和网页的爆发式增长，搜索引擎公司最早感受到了海量数据带来的技术上的挑战，随后兴起的社交网络、视频网站、移动互联网的浪潮加剧了这一挑战。互联网企业发现新数据的增长量、多样性和对处理时效的要求是传统数据库、商业智能纵向扩展架构无法应对的。
数据已被国家层面定义为共创共享、可分配的“生产要素”，这必将极大的助力大数据在2020年的发展。
这里，简单说几点来年的发展趋势：
1.脱敏流通
可分配即可流通，但是一定是合规、合法的。
怎样才能合规、合法？
这得依靠一些底层的公允脱敏技术，不具体指向某个具体用户，不可复原数据信息……有哪些就不说了。
2.融合交互
经过公允的底层技术转换之后，数据就有了合法合规流通的基本前提，这个前提一旦具备，跨企业、平台之间的数据交互，就有了基础。
3.普惠应用
有了前面的两点基础，大数据的融合、应用就会得到极大的提升（包含领域、场景、维度等）。与此同时，这不仅是掌握了一定量级数据的企业及平台的专利，后进者也会从中得到实际的应用及好处。
