数据时代当前，欢迎来到楚门的世界。

双十一余韵未歇，刚处理完一波售后及退件等“剁手后遗症”的各方人马也已经为再战双十二做好了准备。截至 12 日零点，天猫双十一成交额达 2135 亿元。与此同时，据国家邮政局监测数据显示，主要电商企业 11 日全天共产生快递物流订单 13.52 亿件，各邮政、快递企业共处理 4.16 亿件，再创历史新高——这一系列庞大的数字背后，是否也包含了你的战绩？随手滑开购物界面，是否曾被“猜你喜欢”中的某样单品达成取向狙击，看穿你的心意？

大数据时代之下，一如我们无法抗拒科技进步带来的便捷及欢愉，我们同样也无法避免在享受这一切的过程中留下自己的“数字足迹”。正因如此，数据如今已然被纳入企业的战略资源，开始指导决策，成为其提高行业核心竞争力的关键一环。从电商平台的个性化商品推荐，到各大新闻媒体及音视频网站的首页推送，乃至电竞比赛的观赏性和专业性等应用实现的背后，都仰赖海量数据的支撑。

谈及数据的价值，马云曾在接受 CNBC 采访时表示，“整个世界将变成数据，我认为这还只是数据时代的开始。新浪潮即将来临，很多就业机会即将被夺走。有些人会赶上潮流，变得更加富有和成功。但是对于那些落后的人，未来将是痛苦的”。

从金融、电信、交通到互联网，大数据风口长立

在“互联网+”的影响下，我们的生产生活呈现出整体数字化的趋势，“数据驱动未来论”渐成共识，而这一过程中产生的大数据又反过来驱动着各类应用的迭代更新，其中就包括金融、电信、能源、交通及互联网等诸多行业。

以互联网行业为例，大数据应用贯穿电商、社交、游戏娱乐等多个领域，企业可以通过分析、挖掘数据的价值，提前触达用户需求，预测其消费习惯和趋势，从而为相关决策提供依凭。除此之外，大数据还可以提供咨询服务，为关联产业的个性化产品提供战略协助。

据中国信息通信研究院于 2018 年 4 月发布的《大数据白皮书（2018年）》对行业应用大数据的深层分析显示，“企业和行业大数据应用体系其实就是在生产业务系统之外构建统一的企业级数据仓库。回顾各个领先行业企业级数据仓库建设路径，从技术架构上大都经历了从传统数据库或者数据仓库的架构到 MPP 数据库架构再到 Hadoop 的架构体系。除技术架构外，企业级数据仓库的建设还包括数据模型、数据管理体系以及数据应用体系的建设，整个企业级数据仓库最终实施效果依赖于企业内部专业而有力度的组织机构来推动”。

大数据强势渗透，现实「痛」在哪里？

开发者需要关注什么？

然而理想和现实总有一线之隔，在大数据深入渗透各行各业的同时，“数据孤岛”问题也一直存在。随着海量数据的生成，大数据时代的我们理论上应该拥有大量数据，但在实际进行数据分析的过程中，逐渐暴露出一个严重的问题——底层数据缺乏。而造成这一痛点的原因有三，其一是很多企业惯以“节省数据整理成本”和“保护商业机密”为由，拒绝公开自己所拥有的数据；其二是基于信息安全的考量，身为“大数据时代的楚门”，公众大量重要的私人信息几乎都有数据留存，而这部分信息往往也是企业不愿对外透露的；其三则是正处于商业化应用中不会共享的数据。对此，中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南指出，“数据孤岛的痛不是技术问题，是利益问题，背后隐藏的利益导致了数据孤岛的产生”。

除此之外，大数据底层技术、产业服务水平也有待提高。当数据孤岛的壁垒被打破后，如何将收集到的海量数据，进行高效安全的数据分析和管理，为用户提供切实可行的解决方案又迫在眉睫；当我们在重视技术的过程中，服务也应当齐头并进，类似针对大数据产业知识产权保护、投资、咨询、品牌推广等第三方系列机构较少，面向大数据产品和服务提供系列评估、检测的机构也未形成规模，而这恰恰对大数据行业生态建设极为重要。

人才缺口在哪里？

企业数据的爆炸性增长也埋下了隐患，随着大数据不断向水平及垂直领域发展延伸，人才匮乏的问题日益凸显。当企业准备利用大数据大展拳脚之时，却发现数据人才供不应求，大数据复合型人才更是稀缺，这一掣肘直接阻碍了大数据产业的创新发展。数据人才的缺口一直备受关注，依据 CSDN 发布的 2017 中国开发者大调查显示，企业构建大数据平台面临的主要问题在于人才的缺失。大数据系统研发工程师、大数据分析师、大数据应用开发程序师、数据安全研发人才、数据可视工程师等皆在紧俏风口岗位之列。

在这样的背景下，大数据领域人才的需求越来越大，大数据人才培养受到了各界的广泛关注。2016年，教育部开始批准设立“数据科学与大数据技术”本科专业，越来越多的高校申请开设“数据科学与大数据技术”专业或开设大数据方向的相关课程，截至2018年3月，已有近三百所高校获批建设“数据科学与大数据技术”专业，教育部及各大高校对相关专业的重视由此可见一斑。虽然大数据专业和大数据方向的课程不断开设，但当前我国高校的大数据教学尚处在摸索阶段，尤其缺乏成熟的、系统性和规范性的大数据教学体系和教材。

Follow 新应用，人工智能、区块链拥抱大数据

人永远乐于挑战技术所能带来便捷性的极限，很快，在海量数据中搜索自己想要的东西已然不能满足我们进一步的需求了。事实上，早在此前，人们就希望赋予机器“理解”的能力，做到“知其所想，荐其所好”，希望它们能够识别万物、读懂人心、乃至完成自主推理及学习。推荐系统便是其对应的一项重要实现，作为各类服务平台的重要组成，推荐系统在金融、电商、零售、社交媒体等领域有着广泛的应用。近年来，大数据、人工智能的发展极大地推动了推荐技术的进步，扩充了应用场景，提升了个性化服务的性能。而以大数据、深度学习为基石的 AI 技术还将继续造福人类生活的方方面面。

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