大数据岗位集中在大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等领域。其中，数据采集、数据整理、数据呈现等岗位对基础知识要求不高。大数据产业链围绕数据，包括数据采集、整理、传输、存储、安全分析、呈现和应用。随着大数据的不断发展，大数据产业链将逐步丰富和完善，基于数据的运营将进一步规范。
大数据发展有哪些前提？
大数据技术在企业中迅速的发展及应用，但要想真正做好大数据分析，却不是件容易的事情，因为它需要具备一定的前提条件，否则大数据分析对于企业来说只是面子工程。1.t数据来源大数据分析顾名思义，是指对规模巨大的数据进行分析，在计算分析内部数据的同时对外部数据进行采集分析，所以在实施时需要考虑数据源有哪些，数据量是多少，具体来讲就是企业内部的信息化系统及当前发展情况是否涉及外部上下游国计民生数据等，具备一定数据体量之后，再进行大数据分析。
2.t数据质量数据质量是大数据发展的重要前提，在大数据分析前，严格的对数据质量进行治理管控，可以保证在大数据分析时，从数据源头开始，所提供的数据是具有一致性完整性准确性的，不仅提高企业内部数据质量，还可以有效保证数据分析的准确性。3.tIT基础明确当前发展阶段是否真的可以与大数据分析技术相匹配，之后根据现有信息化基础业务基础部门关系等情况进行统筹规划，梳理出如何做才能更好的支撑大数据分析，并逐步推进，如建设前企业需要先进行数据集成应用集成等操作，消除企业系统内外部尤其是内部的信息系统孤岛。
4.t结合业务在进行大数据分析建设前，要结合自身业务发展情况，贴近业务，不做无本之源。虽然大数据分析平台构建方式大同小异，但行业之间企业业务之间具有差异性，在进行构建前要考虑业务需求及后续发展目标，在确定与当前业务的适用性可行性之后再去考虑建设，分阶段逐步进行会更行之有效。IT时代新技术新理念新平台不断出新，大数据就是新技术时代的产物之一，它的出现一定程度上为企业决策分析带来了不可磨灭的帮助。
大数据有哪些具体的成功应用？
这是一个很多人都比较关心的问题，作为一名计算机领域的科研教育工作者，我来回答一下。首先，当前大数据技术正处在落地应用的初期，目前除了互联网领域之外，传统行业领域还没有开始大面积应用大数据技术，但是在工业互联网的推动下，目前大量的企业已经开始了上云计划，企业上云之后，大数据技术将逐渐开始落地应用，大数据与普通人的关联也会越来越多。
从当前大数据的落地应用情况来看，目前与互联网相关的业务或多或少都在应用大数据技术，比如电子商务领域应用大数据技术就比较普遍，推荐系统就是一个非常普遍的应用，基于推荐系统也会给用户带来更好的购物体验。从大的发展趋势来看，未来大数据的应用空间是非常大的，而且大数据的价值空间同样非常大。除了电子商务领域之外，大数据在出行医药健康教育金融等领域的应用也在不断增加，而这些领域当前与互联网的结合也走在了诸多传统行业的前面，相信在工业互联网时代，更多的行业领域都会逐渐网络化智能化，这个过程也会推动大数据的落地应用。
相对于大数据技术来说，云计算的落地应用目前要多一些，而且企业要想借助于工业互联网来实现创新发展，往往都需要借助于云计算的支撑，所以也把云计算称为打开工业互联网大门的钥匙。目前云计算已经成为了大量互联网计算服务的支撑，尤其是与用户相关的互联网应用，所以普通用户只要在使用网络服务，包括各种App，几乎都离不开云计算。
大数据的2020年，有什么发展趋势？
国家层面已经将数据定义为可分配生产要素的共创和共享，这将对2020年大数据的发展有很大的帮助。这里，简单说一下未来一年的一些发展趋势。1.脱敏流通可以分发，可以流通，但一定要合法合规。怎么才能合法？这个要靠一些底层的公平脱敏技术，不具体指向某个特定用户，所以我就不说什么是不可恢复的数据信息了。2.经过公平的底层技术转换后，融合交互具备了数据合法合规流通的基本前提。一旦满足了这个前提，跨企业平台之间的数据交互就有了基础。
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