『壹』 大数据应用工程师前景如何

首先，必须要肯定的一点是：大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。
原因是：近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。
另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。

『贰』 如何打通各部门、企事业之间的网络壁垒

政务大厅等政务正在朝融合的方向发展，各部门正逐步协同

『叁』 面对BIM和互联网+ 建筑业大数据怎么玩儿

日前，国务院颁发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，为已身处BIM和“互联网+”浪潮的建筑行业信息化变革提供挑战和契机。

面对大数据时代的凶猛来袭，对已经身处BIM和“互联网+”浪潮的建筑行业而言，如何处理和用好海量的工程相关数据，是实现信息化变革的最关键因素。日前，国务院发布《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》（下称《意见》），正式吹响大数据应用号角。
行业大数据壁垒待破
《意见》提出，要进一步健全创新体系，鼓励相关企业、高校和科研机构开展产学研合作，推进大数据协同融合创新，加快突破大规模数据仓库、非关系型数据库、数据挖掘、数据智能分析、数据可视化等大数据关键共性技术，支持企事业单位开展大数据公共技术服务平台建设。
建筑行业是我国的支柱产业，建筑全生命周期内会产生海量数据。2014年，我国在建项目达60余万个，其中房屋新开工面积18亿平方米，而每个项目都会涉及建设方、总包方、分包方、材料设备厂商、劳务公司、设计院、监理方、政府部门等，在此过程中会产生大量数据。有公开资料显示，平均每个建筑生命周期大约产生10T级别数据，相当于630万部《红楼梦》。
在从事工程项目管理多年的国有建筑企业某负责人看来，现阶段建筑企业还缺乏对信息化的有效应用，无法通过传统方法管理海量工程数据，从而实现精细化管理。管理的支撑是数据，项目管理的基础就是工程基础数据的管理，及时、准确地获取相关工程数据就是项目管理的核心竞争力。建筑行业大数据应用和BIM普及的核心，是基于企业核心数据的积累、存储和管理。
“现在很多国外公司想进入国内做建筑行业信息化，目前国内做得很有规模、很深入的公司也比较少，但很多企业都想借大数据和云计算这些新技术变革的机会努力做一些创新。”有行业分析师表示。
据分析认为，对于建筑行业的大数据挖掘来说，存在天然的行业壁垒。“首先是数据维度比较复杂，简单来看，既有建筑类数据，如建筑造价类数据、建筑结构类数据、建筑施工工艺类数据、建筑材料类数据，也有管理类数据；其次是我国的建筑法律法规和对专业的要求与国外不一样，各省市的建筑行业法律法规都不一样。在这种情况下，建筑行业的大数据挖掘成了一个高门槛行业。”他说。
信息增值改变行业“玩儿法”
虽然入门很难，但是大数据对建筑行业的改变非常大。《意见》也指出，要充分认识运用大数据加强对市场主体服务和监管的重要性。
以传统的工程造价咨询公司为例，拥有100个造价人员的公司至少会有两个人专门做询价，即找材料价格，而一个咨询师的年成本约30万元，两个人就是60万元。从收集材料厂商数据的成本来看，收集一个厂商的信息，大约一年需要140元，而目前国内的建筑材料生产厂商有约79万家，要把这79万家的材料信息收集回来，成本是非常高的。
“所以针对这一情况，我们努力做的事情就是把这些生产厂商的数据收集回来，结合一系列机器学习、数学建模、自然语言处理、搜索引擎等技术，把信息精细加工以后，提供给用户。这既可以节省很多人力成本，也可以在做招标、投标和审核时的预算中直接载入做过精加工的数据，方便进行各种调度。”大数据专家付永晖说。
工程造价信息化是行业趋势，企业数据库建设就是排头兵。有业内专家指出，通过BIM可以更好地处理造价管理工作，“多、快、好、省、准、全”地获取材价数据，构建企业核心数据库并进行有效管理。“这些都是工程造价行业从业者每天都要面对的问题，以前他们需要通过大量时间与人脉积累，去了解庞杂的产品造价和工程管理信息，而BIM和‘互联网+’能将一切都整合到网上，实现阳光、透明的采购流程，更好地搭建核心材价数据库、指标数据库、项目数据库、供应商数据库等。”他说。
据介绍，基于互联网的信息增值服务改变了行业玩法。这种信息化、扁平化、互动化、可视化、精细化的增值服务，延伸了工程项目预决算管理的产业链，提升了建筑行业的产业链价值，呈现出新常态背景下从要素驱动、投资拉动向创新驱动、服务带动转变的特征。
信用建设必须以大数据为支撑
《意见》提出，要运用大数据加强和改进市场监管。建立国家统一的信用信息共享交换平台，整合金融、安全生产、质量监管等领域信用信息，实现各地区、各部门信用信息共建共享。充分发挥行政、司法、金融、社会等领域的综合监管效能，在招标投标、国有土地出让、企业上市、劳动用工、环境保护等方面，建立跨部门联动响应和失信约束机制。
事实上，去年发布的《关于推进建筑业发展和改革的若干意见》已经明确，要探索开展工程建设企业和从业人员的建筑市场和质量安全行为评价办法，逐步建立“守信激励、失信惩戒”的建筑市场信用环境。鼓励有条件的地区研究、试行开展社会信用评价，引导建设单位等市场各方主体通过市场化运作综合运用信用评价结果。国家发改委副主任连维良曾表示，信用建设必须以大数据为支撑，以大数据为支撑的信用建设手段，对于加强对市场主体的服务和监管具有非常重要的作用。
据了解到，浙江、湖南、安徽、山东等多地已建立或筹建工程建设信用大数据平台、建筑市场数据库等，并定期发布失信违约“黑名单”。我国建筑市场中各方主体普遍存在信用缺失情况，诚信“短板”问题突出。一些企业不按工程建设程序办事，或违法转包工程，或关键技术岗位人员不到岗履职，或在施工中偷工减料，导致质量问题和安全隐患等。而通过大数据平台动态记录信息，通过建筑市场管理和施工现场监管有效联动，有助于更好地实现“数据一个库、监管一张网、管理一条线”。

『肆』 大数据属于什么专业

我猜，题主想要问的是：最近几年大火的大数据，如果是想要在大学里学习相关专业，将来从事相关工作，具体有哪些专业是属于对口的吧？就从这个角度来说一说。

一般来说，学校的人才培养和专业设置，相对于市场上相关人才的热门需求是要相对滞后的，比如说国际贸易、物流管理、电子商务这些专业，都是在相关行业蓬勃发展一段时间之后，各高校才逐步设立了相关专业。大数据、人工智能相关领域，也不例外。

这个专业和领域的另外一个优势还在于，它学习和入门的门槛比较高，也就是说，一个人通过本科4年、再加上硕士研究生、博士研究生的系统学习后，基本上就会构建自己专业领域上一定的壁垒，形成自己极具竞争力的专业优势，这样一来，起点高、又有较高的壁垒，在今后的职业道路上也就会有更好更快的发展。

『伍』 如何解决企业信息化建设壁垒

如何解决企业信息化建设壁垒

数据是企业发展的信息积累，利用好就能变成财富，不利用就会变成数据库中堆积的无用字段，甚至成为妨碍企业信息化进步的绊脚石。
随着大数据利用的火热，越来越多的成功案例警醒着企业数据利用的重要性，数据可视化作为大数据生态链的最后一公里，也是最能直接感知信息的环节。
以某集团企业为例，在资本市场运作下，现有的信息化水平已经不能满足业务需求，尤其是对资产、财务的可视化程度以及生产和销售的精细化程度要求越来越高。对于引入更科学化的管理手段来配合企业的决策层和管理层，已迫在眉睫。此外，业务层需要对企业运营状况有更全局的掌控，这些都离不开可视化的数据管理。
针对这些问题，他们提出了这样的目标
1、 整合企业数据，稳定的大数据处理性能，将迅速增长的业务数据，更多地用于经营分析和业务管控，改变当前手工处理大量数据的困境。
2、 能够满足总部及各分部管理部门，以及从田间到餐桌各生产环节业务部门的自助分析需求，灵活的报表输出和可视化的多维分析。
3、 将企业的资产负债，财务指标，销售，采购与库存，税务等整个企业经营链条系统化、可视化，通过核心指标仪表盘展示，数据预警等让领导层对公司的运营状态有个全局管理视图。能够有移动解决方案打通BI管理系统，满足企业移动化管理需求。

『陆』 大数据教育软件有哪些

仅通过常规软件，没办法在短期内对该海量数据进行捕捉、统计、管理和分析。该类数据由于具有大量、高速、多样性、低价值密度、真实性等五大特性，故需要使用新的处理模式才能使之具有更强的决策力，进而发展成强大的信息资产。
相较于2017年两会上藏匿于“人工智能”背后的幕后英雄大数据，在2018年政府工作报告中不时出现的大数据，是怒刷了一波存在感，被赋予无限期待。报告还特别指出，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在教育领域推进“互联网+”，拓展智能生活。
在大数据、云计算、人工智能等新技术的应用下，教育行业迎来了前所未有的挑战与机遇。传统的教育行业正逐步向信息化迈进，各教学应用应运而生。但是，如何从各应用产生的大数据中提取有效信息并将其转化为决策和行动的数据支持，还面临着诸多问题。
教育行业大数据应用的起步
随着社会信息化的发展与普及，各大高校、职校、大部分中小学、幼儿园、各地市级教育局已经实现教育课程和内务管理信息化。由于各教育机构信息化进程不一致，应用系统没有统一从顶级设计上考虑一致性，故在应用与应用之间、校与校之间、地方与地方之间存在明显的数据壁垒。以之形成的数据孤岛现象无疑对推动大数据智能分析产生了不小的障碍。
针对这些数据孤岛现象，鲜有企业对其整合设计，缺乏教育行业大数据应用平台。
推动教育行业技术变革
大数据智能分析在教育行业中能够发挥不容小觑的影响力，特别是在智能风控预警、学生成长轨迹跟踪等方面产生深刻影响。
平台通过搭建不同的数据模型，将大量用户的海量信息归类、整理，抽象出不同的用户图像，不仅可以针对个人推送最适合的优质教学资源，还能对教学资源做优化整理，促进教学资源更人性化、更优质化。针对用户图像，还可以设置预警线，对特定的学生进行特定的观察，实时给予辅导工作，减少问题学生的出现，推动学生在成长过程中健康发展。

『柒』 大数据在安防领域主要有哪些应用难点在哪

一、安防大数据主要应用领域
（一）大数据是视频智能分析基础
在大数据应用时代，视频因其信息含量最高、数据量最大，分析运算最复杂而成为大数据时代采集分析传输存储应用最具挑战的国际技术难题！智能视频分析研究永无止境，分析算法必须以监控视频为资源，研究实时或历史监控视频中的目标特征提取、增强与行为分析等关键技术，才能推动监控视频应用模式从事后被动处置向事前主动预防转变。
（二）帮助实现智慧城市智能化
我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。
（三）提高警务办事效率
互联网技术的飞速发展已经为构建一个大型全国性的专业报警运营服务平台提供了有力的技术支撑。通过这个报警平台，报警运营服务商手中会累积海量的用户数据，例如用户的身份信息、警情数据、消费记录、维修记录等，这些都是非常宝贵的资源。报警运营服务商可以在此基础上，应用大数据技术进行分析和挖掘，充分发挥大数据的商业价值。
公安如公安系统中的图侦技术，应用模式多样，思维活跃，围绕着“发现线索”的目的可衍生出多种的技战法，只有从这些具体的技战法中才能提炼出需求，真正告诉系统的设计者“我们要什么”。
那么，图侦里的大数据应用需要哪些？像商业大数据那样找规律的应用似乎还远了点，目前最实在的就是从海量视频数据里把有相同线索特征的图像给找出来，让干警发现出新的案件线索。至于“怎么找？”这就是由公安来提的应用模式了。因此，视频大数据的发展并不是简单的由技术厂商做主导，而是需要公安体制内既有刑侦实战经验，又有科技化功底的复合型人才，共同来参与视频大数据应用的发展。
（四）让智能家居“聪明”起来
智能家居会产生大数据，同时也是大数据的重要应用领域，不然它极有可能将停滞不前。家庭产生的大数据能让智能家居更“聪明”，但需要根据实际情况进行有效处理，而不是任何数据的“一锅端”，通过大数据与云计算技术的结合应用，智能家居系统能够第一时间对用户家庭中智能设备的数据、信息进行有效分析、记忆，并将得到的相应规律反过来应用于智能设备，提升智能家居的智能效果。
二、安防大数据应用难点
（一）数据整合问题
不同来源的大数据，分别存储于相互独立的系统中，将这些数据集中于统一的平台，是安防大数据实施的基础性工作，但行业、部门壁垒是最大障碍。即使只是公安内部的视频数据，各省、地市也互不相通，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到这些不同类型数据之间的关系，从而挖掘出有价值的数据，也是难点。
（二）数据挖掘、分析算法的成熟度问题
对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。
（三）时效性问题
安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据(特别是视频数据)应用形式，还要增加以事前预警、实时处理，这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。
（四）信息安全与用户隐私问题
安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私，也是一个非常重要的课题，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。
（五）视频图像数据挖掘的难点
1.识别什么特征？一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述，什么才是我们需要的属性？这与我们需要得到的目的密切相关，这就需要公安图侦的人才来归纳终结。
2.识别算法开发难，由于是平面图像，因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同，因此无法做到识别。
3.大规模数据处理难，即使做到了识别算法，但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理，这个建造成本巨大，其能源的耗费在中国这个夏季需要限电的情况里也不切实际。
（六）警务服务平台大数据难点：
1.如何将不同报警运营服务商之间的数据整合在一起？
2.我国多数报警运营网络尚未完成规模化建设，用户规模大、跨省市运营的网络很少，每家报警运营服务商的警情并发量不大，而且报警运营服务商之间普遍存在信息孤岛，很难通过大数据分析实现数据的增值。
3.大数据的挖掘是一个长期的过程，需要企业不断的尝试，挖掘出有意义的信息或规律，并将结果拿到市场上检验。
4.大数据自身也面临着挑战，数据的运用仍面临多种技术难关的束缚，大数据方面的人才比较缺乏，大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
总结
针对这些问题和难点，个人就一个方面提出自己的见解，大数据的信息采集和监测。就目前来说，大数据跟互联网是一个互相关联的整体。那么，在数据挖掘方面，对论坛，贴吧，微博，微信的信息采集就变得十分必要了。数据挖掘以后，还要对数据进行筛选和处理。此时，信息的监测就发挥作用了。就目前来说，能把信息采集和信息监测结合起来，运用到实际中的企业不多，可以留意一下这家，两个字的，快乐的“乐”，思考的“思”，在这方面具备一定的积淀和实力。大数据是一个新的行业。因此要找具备一定技术的，才能应用于安防领域，并产生应有的效果。

『捌』 医疗体系必须有哪些壁垒，越不过这些壁垒就绝对不能行医

医师行医资格证已经很完善。其实制度已经没漏洞，关键是落实制度不到位。现在非法行医关键是有关部门不作为。
2014年，医药行业正式迎来了互联网的全面入侵——在这个被认定为“移动医疗元年”的时间点上，可穿戴设备和大数据开始出现在以往盘根错节的医药行业各个细分领域;不仅如此，也是从这一年开始，互联网平台化运作的医药电商大规模排兵布阵，竞速即将开闸的2015“政策元年”……
移动医疗：抢“富矿”
毫无疑问，移动医疗将持续火爆的发展态势。
2014年，移动医疗领域的融资案例及金额出现爆发性增长，截至11月共完成融资案例31起，已公布金额总计4.99亿美元;当年几乎每隔两月，投资机构就向互联网医疗挥进大笔资金，大型投资主要趋向已渐成熟的企业，并集中在C轮，其中腾讯基金连续两月在互联网医疗领域注入1.7亿美元。
从投资项目分布上，共有58起，主要有四个种类：穿戴式设备类获得投资的共计16个项目，医疗服务类获得投资的共计10个项目，移动医疗应用类获得投资的共计13个项目，健康应用项目类获得投资的共计6个项目。
移动医疗相关数据显示,目前移动医疗App达2000多款。移动医疗App主要分五种，包括医药产品电商应用,满足专业人士查询专业信息的应用,满足寻医问诊需求的应用,预约挂号及导医、咨询和点评服务平台。
春雨医生创始人张锐认为2015年的中国移动医疗市场已经正式进入“大航海时代”，而且核心将是医疗的去中心化。
他认为，这个过程表现为两大趋势：一个是医院智能外化，包括第三方化验、连锁专科医院、医生诊所、体检公司、社区诊所、手术中心;另一个是新医疗服务供应，包括线上诊断公司、基因检测公司、可穿戴设备公司、跨国医疗中介、健康O2O上门服务、医生集团。
在张锐看来，原本集中于医院的医疗服务未来将碎片化地呈现在生活的各个角落，甚至医生诊疗都可以被线上诊断所替代。