¿Existe alguna posibilidad de aprender a analizar big data? ¿Es bueno para el empleo?
¿La industria del big data experimentará un exceso de capacidad en el futuro? Las empresas de terceros que proporcionan tecnología de big data y servicios de aplicaciones se enfrentan a ajustes, y el desarrollo futuro tenderá a centrarse en debates sobre si el concepto de big data ha sido sobrevalorado. De hecho, sucedió en Davos en el verano de 2013. En aquel momento, el 54,5% de la audiencia apoyaba la opinión "exagerada". En este sentido, Su Meng, profesor asociado de la Escuela de Administración Guanghua de la Universidad de Pekín, planteó tres razones: 1. Los datos entre diferentes instituciones no han fluido realmente y siguen siendo sólo una "isla aislada" de datos; 2. Una industria ecológica completa; La cadena aún no se ha formado. Aunque las preferencias de los consumidores pueden determinarse mediante análisis de datos de comportamiento, aún no se ha establecido la cadena desde el suministro hasta la compra. 3. Los talentos para el análisis de datos siguen siendo extremadamente escasos. Han pasado cuatro años y el foco de la opinión pública se ha desplazado gradualmente del big data a la inteligencia artificial, y la industria del big data también se ha consolidado. El año pasado, algunas empresas de big data sufrieron despidos y ajustes comerciales importantes, y algunas empresas sufrieron pérdidas. ¿Qué empresas se enfrentan a la crisis? Según la propiedad de los datos, en realidad hay dos tipos de empresas involucradas en el negocio de big data: una son las empresas con datos propios de la Parte A, como Amazon, Alibaba, etc., la otra son las empresas que integran recursos de datos y proporcionan big data; Servicios de tecnología y aplicaciones de terceros. En la actualidad, las empresas que experimentan problemas de rentabilidad durante la consolidación de la industria se concentran principalmente en proveedores de servicios externos. En este sentido, Wang Di, vicepresidente de tecnología de LinkedIn China, dijo que los proveedores de servicios externos proporcionan más tecnologías o plataformas y que los big data aún benefician a la Parte A. En opinión de Wang Di, el negocio de big data debe tener al menos tres puntos para generar economías de escala: algoritmos, plataformas informáticas y los propios datos. "Las nuevas empresas de big data de terceros tienen experiencia en algoritmos y su potencia informática se ha homogeneizado. Si las empresas tradicionales lo usan bien, no se diferencian de las nuevas empresas de big data e incluso tienen una potencia informática más fuerte. En términos de adquisición de datos, muchos datos no están disponibles en las industrias tradicionales. Es más difícil para las empresas de big data de terceros obtener estos datos. Al final, quien controle los datos puede ser más valioso. rey.
En el pasado, era difícil para las empresas de big data de terceros obtener estos datos. Al final, quienquiera que domine los datos probablemente generará mayor valor. "Para decirlo sin rodeos, los datos son los reyes. En 2013, había menos de 10 empresas de big data que recibieron 10 millones en financiación Serie A. En 2015, más de 30 empresas habían recibido 10 millones en financiación Serie A. Hasta el capital de Internet En el invierno de 2016, el entusiasmo por la inversión en la industria de big data ha disminuido. ¿Existe un exceso de capacidad en la industria de big data? Wang Di cree que la actual consolidación de la industria es un fenómeno normal: "Después de que los más aptos sobrevivan en el mercado, a algunas empresas les irá mejor". en el campo de servicios de terceros, y otras empresas pueden ser eliminadas". O hacer la transición a algunas aplicaciones industriales verticales. Desde una perspectiva social, la demanda total aumentará inevitablemente, y por el lado de la oferta, después de que la industria se reorganice naturalmente, eventualmente se concentrará en unas pocas empresas industriales destacadas.
Hay tres direcciones de empleo principales para big data: talentos de investigación y desarrollo de sistemas de big data, talentos de desarrollo de aplicaciones de big data y talentos de análisis de big data. En estas tres direcciones, sus puestos básicos son generalmente ingenieros de I + D de sistemas de big data, ingenieros de desarrollo de aplicaciones de big data y analistas de datos. Como se puede ver en lo anterior, la industria de big data estará relativamente de moda en los próximos diez años y más industrias y empleos se adaptarán al desarrollo de big data. Las cadenas industriales ecológicas de todas las industrias estarán unidas. Las perspectivas de desarrollo de big data son muy grandes, por lo que la formación y el empleo actuales de big data son muy confiables. Qianfeng Education se compromete a crear talentos de big data de alto nivel. Los amigos que quieran aprender big data deben aprovechar esta oportunidad y brindarles a sus sueños una plataforma para despegar.