『壹』 大數據應用工程師前景如何

首先，必須要肯定的一點是：大數據技術與應用專業或相關專業就業前景相當廣闊。
原因是：近幾年來，互聯網行業發展風起雲涌，而移動互聯網、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大數據時代。截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別一躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據時代，專業的大數據人才必將成為人才市場上的香餑餑。
因此，當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：1、大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；2、大數據人才供不應求。
另外，大數據專業畢業生就業崗位非常多，比如：Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用與開發、大數據平台運維、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計、大數據分析、Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化、大數據挖掘、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計等。

『貳』 如何打通各部門、企事業之間的網路壁壘

政務大廳等政務正在朝融合的方向發展，各部門正逐步協同

『叄』 面對BIM和互聯網+ 建築業大數據怎麼玩兒

日前，國務院頒發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，為已身處BIM和「互聯網+」浪潮的建築行業信息化變革提供挑戰和契機。

面對大數據時代的兇猛來襲，對已經身處BIM和「互聯網+」浪潮的建築行業而言，如何處理和用好海量的工程相關數據，是實現信息化變革的最關鍵因素。日前，國務院發布《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》（下稱《意見》），正式吹響大數據應用號角。
行業大數據壁壘待破
《意見》提出，要進一步健全創新體系，鼓勵相關企業、高校和科研機構開展產學研合作，推進大數據協同融合創新，加快突破大規模數據倉庫、非關系型資料庫、數據挖掘、數據智能分析、數據可視化等大數據關鍵共性技術，支持企事業單位開展大數據公共技術服務平台建設。
建築行業是我國的支柱產業，建築全生命周期內會產生海量數據。2014年，我國在建項目達60餘萬個，其中房屋新開工面積18億平方米，而每個項目都會涉及建設方、總包方、分包方、材料設備廠商、勞務公司、設計院、監理方、政府部門等，在此過程中會產生大量數據。有公開資料顯示，平均每個建築生命周期大約產生10T級別數據，相當於630萬部《紅樓夢》。
在從事工程項目管理多年的國有建築企業某負責人看來，現階段建築企業還缺乏對信息化的有效應用，無法通過傳統方法管理海量工程數據，從而實現精細化管理。管理的支撐是數據，項目管理的基礎就是工程基礎數據的管理，及時、准確地獲取相關工程數據就是項目管理的核心競爭力。建築行業大數據應用和BIM普及的核心，是基於企業核心數據的積累、存儲和管理。
「現在很多國外公司想進入國內做建築行業信息化，目前國內做得很有規模、很深入的公司也比較少，但很多企業都想借大數據和雲計算這些新技術變革的機會努力做一些創新。」有行業分析師表示。
據分析認為，對於建築行業的大數據挖掘來說，存在天然的行業壁壘。「首先是數據維度比較復雜，簡單來看，既有建築類數據，如建築造價類數據、建築結構類數據、建築施工工藝類數據、建築材料類數據，也有管理類數據；其次是我國的建築法律法規和對專業的要求與國外不一樣，各省市的建築行業法律法規都不一樣。在這種情況下，建築行業的大數據挖掘成了一個高門檻行業。」他說。
信息增值改變行業「玩兒法」
雖然入門很難，但是大數據對建築行業的改變非常大。《意見》也指出，要充分認識運用大數據加強對市場主體服務和監管的重要性。
以傳統的工程造價咨詢公司為例，擁有100個造價人員的公司至少會有兩個人專門做詢價，即找材料價格，而一個咨詢師的年成本約30萬元，兩個人就是60萬元。從收集材料廠商數據的成本來看，收集一個廠商的信息，大約一年需要140元，而目前國內的建築材料生產廠商有約79萬家，要把這79萬家的材料信息收集回來，成本是非常高的。
「所以針對這一情況，我們努力做的事情就是把這些生產廠商的數據收集回來，結合一系列機器學習、數學建模、自然語言處理、搜索引擎等技術，把信息精細加工以後，提供給用戶。這既可以節省很多人力成本，也可以在做招標、投標和審核時的預算中直接載入做過精加工的數據，方便進行各種調度。」大數據專家付永暉說。
工程造價信息化是行業趨勢，企業資料庫建設就是排頭兵。有業內專家指出，通過BIM可以更好地處理造價管理工作，「多、快、好、省、准、全」地獲取材價數據，構建企業核心資料庫並進行有效管理。「這些都是工程造價行業從業者每天都要面對的問題，以前他們需要通過大量時間與人脈積累，去了解龐雜的產品造價和工程管理信息，而BIM和『互聯網+』能將一切都整合到網上，實現陽光、透明的采購流程，更好地搭建核心材價資料庫、指標資料庫、項目資料庫、供應商資料庫等。」他說。
據介紹，基於互聯網的信息增值服務改變了行業玩法。這種信息化、扁平化、互動化、可視化、精細化的增值服務，延伸了工程項目預決算管理的產業鏈，提升了建築行業的產業鏈價值，呈現出新常態背景下從要素驅動、投資拉動向創新驅動、服務帶動轉變的特徵。
信用建設必須以大數據為支撐
《意見》提出，要運用大數據加強和改進市場監管。建立國家統一的信用信息共享交換平台，整合金融、安全生產、質量監管等領域信用信息，實現各地區、各部門信用信息共建共享。充分發揮行政、司法、金融、社會等領域的綜合監管效能，在招標投標、國有土地出讓、企業上市、勞動用工、環境保護等方面，建立跨部門聯動響應和失信約束機制。
事實上，去年發布的《關於推進建築業發展和改革的若干意見》已經明確，要探索開展工程建設企業和從業人員的建築市場和質量安全行為評價辦法，逐步建立「守信激勵、失信懲戒」的建築市場信用環境。鼓勵有條件的地區研究、試行開展社會信用評價，引導建設單位等市場各方主體通過市場化運作綜合運用信用評價結果。國家發改委副主任連維良曾表示，信用建設必須以大數據為支撐，以大數據為支撐的信用建設手段，對於加強對市場主體的服務和監管具有非常重要的作用。
據了解到，浙江、湖南、安徽、山東等多地已建立或籌建工程建設信用大數據平台、建築市場資料庫等，並定期發布失信違約「黑名單」。我國建築市場中各方主體普遍存在信用缺失情況，誠信「短板」問題突出。一些企業不按工程建設程序辦事，或違法轉包工程，或關鍵技術崗位人員不到崗履職，或在施工中偷工減料，導致質量問題和安全隱患等。而通過大數據平台動態記錄信息，通過建築市場管理和施工現場監管有效聯動，有助於更好地實現「數據一個庫、監管一張網、管理一條線」。

『肆』 大數據屬於什麼專業

我猜，題主想要問的是：最近幾年大火的大數據，如果是想要在大學里學習相關專業，將來從事相關工作，具體有哪些專業是屬於對口的吧？就從這個角度來說一說。

一般來說，學校的人才培養和專業設置，相對於市場上相關人才的熱門需求是要相對滯後的，比如說國際貿易、物流管理、電子商務這些專業，都是在相關行業蓬勃發展一段時間之後，各高校才逐步設立了相關專業。大數據、人工智慧相關領域，也不例外。

這個專業和領域的另外一個優勢還在於，它學習和入門的門檻比較高，也就是說，一個人通過本科4年、再加上碩士研究生、博士研究生的系統學習後，基本上就會構建自己專業領域上一定的壁壘，形成自己極具競爭力的專業優勢，這樣一來，起點高、又有較高的壁壘，在今後的職業道路上也就會有更好更快的發展。

『伍』 如何解決企業信息化建設壁壘

如何解決企業信息化建設壁壘

數據是企業發展的信息積累，利用好就能變成財富，不利用就會變成資料庫中堆積的無用欄位，甚至成為妨礙企業信息化進步的絆腳石。
隨著大數據利用的火熱，越來越多的成功案例警醒著企業數據利用的重要性，數據可視化作為大數據生態鏈的最後一公里，也是最能直接感知信息的環節。
以某集團企業為例，在資本市場運作下，現有的信息化水平已經不能滿足業務需求，尤其是對資產、財務的可視化程度以及生產和銷售的精細化程度要求越來越高。對於引入更科學化的管理手段來配合企業的決策層和管理層，已迫在眉睫。此外，業務層需要對企業運營狀況有更全局的掌控，這些都離不開可視化的數據管理。
針對這些問題，他們提出了這樣的目標
1、 整合企業數據，穩定的大數據處理性能，將迅速增長的業務數據，更多地用於經營分析和業務管控，改變當前手工處理大量數據的困境。
2、 能夠滿足總部及各分部管理部門，以及從田間到餐桌各生產環節業務部門的自助分析需求，靈活的報表輸出和可視化的多維分析。
3、 將企業的資產負債，財務指標，銷售，采購與庫存，稅務等整個企業經營鏈條系統化、可視化，通過核心指標儀表盤展示，數據預警等讓領導層對公司的運營狀態有個全局管理視圖。能夠有移動解決方案打通BI管理系統，滿足企業移動化管理需求。

『陸』 大數據教育軟體有哪些

僅通過常規軟體，沒辦法在短期內對該海量數據進行捕捉、統計、管理和分析。該類數據由於具有大量、高速、多樣性、低價值密度、真實性等五大特性，故需要使用新的處理模式才能使之具有更強的決策力，進而發展成強大的信息資產。
相較於2017年兩會上藏匿於「人工智慧」背後的幕後英雄大數據，在2018年政府工作報告中不時出現的大數據，是怒刷了一波存在感，被賦予無限期待。報告還特別指出，實施大數據發展行動，加強新一代人工智慧研發應用，在教育領域推進「互聯網+」，拓展智能生活。
在大數據、雲計算、人工智慧等新技術的應用下，教育行業迎來了前所未有的挑戰與機遇。傳統的教育行業正逐步向信息化邁進，各教學應用應運而生。但是，如何從各應用產生的大數據中提取有效信息並將其轉化為決策和行動的數據支持，還面臨著諸多問題。
教育行業大數據應用的起步
隨著社會信息化的發展與普及，各大高校、職校、大部分中小學、幼兒園、各地市級教育局已經實現教育課程和內務管理信息化。由於各教育機構信息化進程不一致，應用系統沒有統一從頂級設計上考慮一致性，故在應用與應用之間、校與校之間、地方與地方之間存在明顯的數據壁壘。以之形成的數據孤島現象無疑對推動大數據智能分析產生了不小的障礙。
針對這些數據孤島現象，鮮有企業對其整合設計，缺乏教育行業大數據應用平台。
推動教育行業技術變革
大數據智能分析在教育行業中能夠發揮不容小覷的影響力，特別是在智能風控預警、學生成長軌跡跟蹤等方面產生深刻影響。
平台通過搭建不同的數據模型，將大量用戶的海量信息歸類、整理，抽象出不同的用戶圖像，不僅可以針對個人推送最適合的優質教學資源，還能對教學資源做優化整理，促進教學資源更人性化、更優質化。針對用戶圖像，還可以設置預警線，對特定的學生進行特定的觀察，實時給予輔導工作，減少問題學生的出現，推動學生在成長過程中健康發展。

『柒』 大數據在安防領域主要有哪些應用難點在哪

一、安防大數據主要應用領域
（一）大數據是視頻智能分析基礎
在大數據應用時代，視頻因其信息含量最高、數據量最大，分析運算最復雜而成為大數據時代採集分析傳輸存儲應用最具挑戰的國際技術難題！智能視頻分析研究永無止境，分析演算法必須以監控視頻為資源，研究實時或歷史監控視頻中的目標特徵提取、增強與行為分析等關鍵技術，才能推動監控視頻應用模式從事後被動處置向事前主動預防轉變。
（二）幫助實現智慧城市智能化
我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由於標准問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數據融合技術領域，一方面要加強大數據標准建設，另一方面要加強海量異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發，為給予底層數據集成的信息共享提供標准和技術保障。大規模數據在智慧城市系統流動過程中，出於傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理。大數據處理技術往往需要與基於雲計算的並行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍採用的技術方案。大數據分析與挖掘技術為智慧城市治理提供了強大的決策支持能力。
（三）提高警務辦事效率
互聯網技術的飛速發展已經為構建一個大型全國性的專業報警運營服務平台提供了有力的技術支撐。通過這個報警平台，報警運營服務商手中會累積海量的用戶數據，例如用戶的身份信息、警情數據、消費記錄、維修記錄等，這些都是非常寶貴的資源。報警運營服務商可以在此基礎上，應用大數據技術進行分析和挖掘，充分發揮大數據的商業價值。
公安如公安系統中的圖偵技術，應用模式多樣，思維活躍，圍繞著「發現線索」的目的可衍生出多種的技戰法，只有從這些具體的技戰法中才能提煉出需求，真正告訴系統的設計者「我們要什麼」。
那麼，圖偵里的大數據應用需要哪些？像商業大數據那樣找規律的應用似乎還遠了點，目前最實在的就是從海量視頻數據里把有相同線索特徵的圖像給找出來，讓幹警發現出新的案件線索。至於「怎麼找？」這就是由公安來提的應用模式了。因此，視頻大數據的發展並不是簡單的由技術廠商做主導，而是需要公安體制內既有刑偵實戰經驗，又有科技化功底的復合型人才，共同來參與視頻大數據應用的發展。
（四）讓智能家居「聰明」起來
智能家居會產生大數據，同時也是大數據的重要應用領域，不然它極有可能將停滯不前。家庭產生的大數據能讓智能家居更「聰明」，但需要根據實際情況進行有效處理，而不是任何數據的「一鍋端」，通過大數據與雲計算技術的結合應用，智能家居系統能夠第一時間對用戶家庭中智能設備的數據、信息進行有效分析、記憶，並將得到的相應規律反過來應用於智能設備，提升智能家居的智能效果。
二、安防大數據應用難點
（一）數據整合問題
不同來源的大數據，分別存儲於相互獨立的系統中，將這些數據集中於統一的平台，是安防大數據實施的基礎性工作，但行業、部門壁壘是最大障礙。即使只是公安內部的視頻數據，各省、地市也互不相通，想採集集中也不是一件容易的事。即使集中後，如何找到這些不同類型數據之間的關系，從而挖掘出有價值的數據，也是難點。
（二）數據挖掘、分析演算法的成熟度問題
對於安防數據中最重要的視頻數據，對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前，除了車牌識別、人數統計等演算法較為成熟外，對視頻進行事件分析、人臉識別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平，這也極大地制約了安防大數據的實施。
（三）時效性問題
安防大數據的目的之一就是要解決現有安防系統內以事後查看、分析為主的數據(特別是視頻數據)應用形式，還要增加以事前預警、實時處理，這對大數據處理技術的實時性要求很高。這種時效性就決定了視頻安防大數據的高運算量、高傳輸帶寬的要求。
（四）信息安全與用戶隱私問題
安防行業，特別是公安行業對數據的安全性要求非常高，這也是造成數據的區域隔離的重要原因。同時，在利用安防大數據上，如何保護用戶的隱私，也是一個非常重要的課題，目前主要採用數據脫敏的辦法。當務之急就是將安防數據安全級別需要有明確的分級定義，不能一味強調安全而各自封閉，否則必將導致安防大數據分析成為無源之水。
（五）視頻圖像數據挖掘的難點
1.識別什麼特徵？一副圖像或者一段視頻可以有無數角度的標簽屬性去描述，什麼才是我們需要的屬性？這與我們需要得到的目的密切相關，這就需要公安圖偵的人才來歸納終結。
2.識別演算法開發難，由於是平面圖像，因此特徵的識別主要原理就是看圖像區域中的輪廓、顏色、紋理與特徵庫進行比較。但是在同一個物體在不同監控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同，因此無法做到識別。
3.大規模數據處理難，即使做到了識別演算法，但是如果要通過數據處理伺服器的形式對大規模的視頻進行結構化處理，這個建造成本巨大，其能源的耗費在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實際。
（六）警務服務平台大數據難點：
1.如何將不同報警運營服務商之間的數據整合在一起？
2.我國多數報警運營網路尚未完成規模化建設，用戶規模大、跨省市運營的網路很少，每家報警運營服務商的警情並發量不大，而且報警運營服務商之間普遍存在信息孤島，很難通過大數據分析實現數據的增值。
3.大數據的挖掘是一個長期的過程，需要企業不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規律，並將結果拿到市場上檢驗。
4.大數據自身也面臨著挑戰，數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛，大數據方面的人才比較缺乏，大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
總結
針對這些問題和難點，個人就一個方面提出自己的見解，大數據的信息採集和監測。就目前來說，大數據跟互聯網是一個互相關聯的整體。那麼，在數據挖掘方面，對論壇，貼吧，微博，微信的信息採集就變得十分必要了。數據挖掘以後，還要對數據進行篩選和處理。此時，信息的監測就發揮作用了。就目前來說，能把信息採集和信息監測結合起來，運用到實際中的企業不多，可以留意一下這家，兩個字的，快樂的「樂」，思考的「思」，在這方面具備一定的積淀和實力。大數據是一個新的行業。因此要找具備一定技術的，才能應用於安防領域，並產生應有的效果。

『捌』 醫療體系必須有哪些壁壘，越不過這些壁壘就絕對不能行醫

醫師行醫資格證已經很完善。其實制度已經沒漏洞，關鍵是落實制度不到位。現在非法行醫關鍵是有關部門不作為。
2014年，醫葯行業正式迎來了互聯網的全面入侵——在這個被認定為「移動醫療元年」的時間點上，可穿戴設備和大數據開始出現在以往盤根錯節的醫葯行業各個細分領域;不僅如此，也是從這一年開始，互聯網平台化運作的醫葯電商大規模排兵布陣，競速即將開閘的2015「政策元年」……
移動醫療：搶「富礦」
毫無疑問，移動醫療將持續火爆的發展態勢。
2014年，移動醫療領域的融資案例及金額出現爆發性增長，截至11月共完成融資案例31起，已公布金額總計4.99億美元;當年幾乎每隔兩月，投資機構就向互聯網醫療揮進大筆資金，大型投資主要趨向已漸成熟的企業，並集中在C輪，其中騰訊基金連續兩月在互聯網醫療領域注入1.7億美元。
從投資項目分布上，共有58起，主要有四個種類：穿戴式設備類獲得投資的共計16個項目，醫療服務類獲得投資的共計10個項目，移動醫療應用類獲得投資的共計13個項目，健康應用項目類獲得投資的共計6個項目。
移動醫療相關數據顯示,目前移動醫療App達2000多款。移動醫療App主要分五種，包括醫葯產品電商應用,滿足專業人士查詢專業信息的應用,滿足尋醫問診需求的應用,預約掛號及導醫、咨詢和點評服務平台。
春雨醫生創始人張銳認為2015年的中國移動醫療市場已經正式進入「大航海時代」，而且核心將是醫療的去中心化。
他認為，這個過程表現為兩大趨勢：一個是醫院智能外化，包括第三方化驗、連鎖專科醫院、醫生診所、體檢公司、社區診所、手術中心;另一個是新醫療服務供應，包括線上診斷公司、基因檢測公司、可穿戴設備公司、跨國醫療中介、健康O2O上門服務、醫生集團。
在張銳看來，原本集中於醫院的醫療服務未來將碎片化地呈現在生活的各個角落，甚至醫生診療都可以被線上診斷所替代。