中国物联网校企联盟工程部
希望对你有所帮助，望采纳。2020中国移动贵州分公司社会招聘公告报名条件是：
(一)遵守国家法律法规，具有良好的思想品质和道德素质，身心健康。
(二)认同中国移动集团企业文化及核心价值观。
(三)学历专业要求：大学本科及以上文化程度，与申报职位相关的专业。
(四)年龄要求：30周岁以下(1989年3月1日后出生);对学历在研究生及以上、有信息通信行业工作经历的，可适当放宽至35周岁(1984年3月1日后出生)。
还有一些具体的岗位要求需要针对岗位来看，大家可以找到官网去仔细查看。
贵州德坤大数据(集团)有限公司是2016-12-01在贵州省贵阳市小河区注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于贵州省贵阳市经济技术开发区开发大道126号。
贵州德坤大数据(集团)有限公司的统一社会信用代码/注册号是91520000MA6DPB7P5P，企业法人罗坤，目前企业处于开业状态。
贵州德坤大数据(集团)有限公司的经营范围是：（数据收集、分析与数据服务，第三方计算机应用平台开发服务计算机软、硬件系统集成及销售，基于大数据、云计算、物联网技术等新兴产业应用孵化与服务。）。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。
贵州德坤大数据(集团)有限公司对外投资3家公司，具有0处分支机构。
通过百度企业信用查看贵州德坤大数据(集团)有限公司更多信息和资讯。
贵州大学大数据与信息工程学院包含三个系，设六个本科专业。有两个一级学科硕士点，一个一级学科博士点和一个博士后流动站。
电子科学系拥有悠久的历史，在教学模式、人才培养、教学改革研究等领域达到国内先进水平，其两个专业发端于原贵州大学物理学专业的电子专门化(1961年)和物理专业半导体专门化(1962年)，拥有一个国家级工程中心(筹)和两个省级重点实验室。
信息与通信工程系的前身是1999年创办并招生的通信工程本科专业。2001年通信与信息系统专业成为重点学科，2003获通信与信息系统硕士授予权，2005年获得信号与信息系统硕士授予权。2010年获信息与通信工程一级学科硕士点，下设贵州大学智能信息处理研究所。
大数据科学与工程系下设信息管理与信息系统专业与物联网工程专业，核心使命是为贵州乃至全国大数据产业培养中、高端人才，采用“3+1”的新型人才培养模式，结合贵州乃至全国大数据产业发展实际，实现产学研一体化的培养体系，为贵州省发展大数据产业提供智力支持和人才保障。
贵州大学大数据与信息工程学院学科群已经发展成为在国内外有一定知名度，在贵州省具有不可替代地位的优势学科群。如今，学院培养的各级各类毕业生已经成为贵州乃至全国各高校及电子与信息产业中的重要技术骨干力量，他们相继成为全国工业、交通、能源、电信、金融、传媒、教学、科研等行业部门的业务骨干和负责人，为贵州省的地方信息产业以及我国的现代化建设做出了重要贡献。
电子科学与技术专业 理工类
培养目标：本专业培养具备物理电子、光电子与微电子学领域内宽厚理论基础、实验能力和专业知识，能在该领域内从事各种电子材料、元器件、集成电路、乃至集成电子系统和光电子系统的设计、制造和应用以及新产品、新技术、新工艺的研究、开发等方面工作的高级工程技术人才。
主要课程：高等数学I、大学物理I、电路分析基础、模拟 电子技术 、数字 电子技术 、近代电子学实验、近代物理学基础(I，II)、固体物理学与半导体物理学、固体电子器件原理、半导体工艺原理及工艺实验、集成电路分析与设计、光电子技术等。
就业方向：主要到电子科学与技术及相关领域从事各种电子材料、工艺、器件及集成电路与系统的设计、研究与开发等工作。
学制：4-6年 授予学位：工学学士
电子信息科学与技术专业 理工类
培养目标：本专业培养具备电子信息科学与技术的基本理论和基本知识，受到严格的实验科学训练和科学研究的初步训练，能在电子信息科学与技术、计算机科学与技术等领域从事相关工作的高级专门人才。
主要课程：电路分析基础、模拟电子技术及实验、数字电子技术及实验、高频电子线路、信号与系统、数字信号处理、现代通信原理、微机原理与接口技术、单片机应用技术、近代电子学实验、电子设计自动化技术、DSP技术、嵌入式系统原理设计等。
就业方向：主要到电子信息科学与技术、计算机科学与技术及相关领域和行政部门从事科学研究、教学、科技开发、产品设计、生产技术管理工作。
学制：4-6年 授予学位：工学学士
通信工程专业 理工类
培养目标：本专业培养具备通信技术、通信系统和通信网等方面专业知识，能在通信与信息领域以及国民经济各部门与国防工业中从事研究、规划、设计、工程实施、运营与管理的复合型高级人才。
主要课程：电路及电子技术、脉冲与数字电路、高频电子线路、信号与系统、现代通信原理、信息论与编码、数字信号处理、高级语言程序设计、 *** 作系统、计算机网络、微机原理与接口技术、现代交换原理与通信网技术、光纤通信、移动通信等。
就业方向：学生应具备从事现代通信系统与网络的设计、开发、调测和工程应用的基本能力。主要到信息技术与应用、网络科学与通信技术及相关领域和行政部门从事科学研究、教学、科技开发、产品设计、生产技术管理工作。
学制：4-6年 授予学位：工学学士
电子信息工程专业 理工类
培养目标：本专业培养具备电子技术和信息系统的基本理论和基本知识、具有创新精神和实践能力的、能在该领域从事各类电子设备和信息系统的研究、设计、制造、应用和开发的高级工程技术人才。
主要课程：模拟电子技术基础、数字电子技术基础、射频电子线路、集成数字系统设计、DSP技术及应用、数字信号处理、自动控制原理、电力电子技术等。
就业方向：主要到电子信息科学与工程技术相关领域和行政部门从事科学研究、教学、科技开发、产品设计、生产技术管理工作。
学制：4-6年 授予学位：工学学士
信息管理与信息系统专业 理工类
培养目标：本专业培养具备信息管理、网络与服务器管理、大数据技术、 电子商务 等方面专业知识，能在信息领域以及国民经济各部门与国防工业中从事网络服务、云平台管理与架构、大数据管理与分析、系统管理与应用的复合型高级工程技术人才。
主要课程：面向对象程序设计、数据结构、离散数学、 *** 作系统(Linux)、计算机网络、云计算概论、云平台架构技术、数据挖掘与分析、大数据技术概论、电子商务概论、信息系统分析与设计、可视化程序设计、基于大数据的市场调查与预测、互联网 营销 、WEB应用系统开发等。
就业方向：学生应具备从事云计算平台的架构与管理、网络与服务器管理、大数据分析与应用、互联网分析、预测与营销的基本能力。主要到信息技术与应用、大数据技术及应用、电子商务等相关领域和行政部门从事网络与服务器管理、大数据分析、电子商务分析与营销、工程服务、技术开发等工作。
学制：4-6年 授予学位：工学学士
光电信息科学与工程专业 工科
培养目标：本专业培养掌握光电信息科学与工程的基本理论、基本知识和基本技能，受到严格的实验科学训练和科学研究的初步训练，具有提出问题和解决问题的能力，具有良好的数理基础、实验技能和实践能力，能在应用光学、光电检测与处理、光通信与光电传感技术、光电系统集成等领域(特别是光机电一体化产业)从事科学研究、教学、光电子信息产品设计、生产或管理及应用开发的光电信息科学与工程专业技术人才或具有较好理论基础和实验技能的高层次后备人才。
主要课程：高等数学、大学物理、物理光学、电动力学、量子力学、固体物理、激光原理、信息光学、光电子学与光子学、光机电一体化、模拟电子技术、数字电子技术、电路分析基础、高级语言程序设计等。
就业方向：本专业的毕业生可在科技、教育、电子信息产业、通讯、计算机等部门从事研究、教学工作，也可从事光电子产品设计、运用软件研制、相关高新技术开发和光电信息科学与技术部门管理工作。
学制：4年 授予学位：工学学士
中国电信物联网业务是基于 2G/3G/4G/NB-IoT 通信网络基础之上的综合智能信息服务解决方案，中国电信将利用转型 30 的发展契 机致力于成为物联网产业的基础设施建设者、公共平台运营者、行业生态推动者。
• 智能通道服务：基于专用网络、专用号卡、专业运营、专属服务提供可靠的连接服务，灵活的资费方案，强大的开放扩展能力；
• 专业平台服务：构建行业领先的物联网开放平台，为客户提供强大的物联网能力应用服务，重塑客户业务流程，挖掘业务价值，降低运营成本；
• 行业生态推动：打造天翼物联产业联盟及生态平台，聚合垂直领域专业合作伙伴，共同打造智慧城市、垂直行业、个人消费品等物联网专业解决方案，并协同产业链实现业务创新。
物联网业务全视图
服务优势
•全网服务
中国电信物联网集约运营模式为客户提供全国业务接入和增值服务，满足客户“一点受理”、“一站式服务” 的需求，特别适用于开展全国业务的行业客户。
•网络保障
中国电信将基于现有的 2G、3G、4G 网络资源，并在基于 4G LTE 的 800M 重耕以及物联网 NB-IoT 网络覆盖后， 进一步强化网络能力，为各项物联网行业应用服务提供安全高效的通信保障。
•专网专用
中国电信为客户提供专用的网络服务，物联网用户的短信数据及流量数据和大网区隔，可有效防止恶意网络攻击，并提供终端访问控制和流量控制能力，可有效协助企业实现内外网隔离。
•精细管理
企业客户可以通过平台门户实现物联网服务的“实时管理”、“实时控制”，可以有效获取连接相关详细信息、 卡信息、套餐信息、业务使用信息，异常事件，历史事件，实时网络活动等等，便于企业客户对物联网服务进 行实时的整体掌控。
•实时定位
系统后台根据用户绑定的号码信息通过基站定位可获取号码的经纬度，在地图上进行位置展现。
•灵活计费
中国电信为客户提供更为适合物联网使用场景的内容计费模式，具备生命周期（测试期、沉默期、计费期）、 定向和非定向、限区域、流量池、前后向组合等多种计费模式。
•自主服务
客户可通过中国电信物联网物联网开放平台自主管理业务工作状态、通信状态等，在满足客户自主管理需求外， 通过中国电信物联网专用平台，可以进一步为客户提供对于运营数据的储存与大数据分析服务。
•能力开放
中国电信提供专属账号及 API 接口，涵盖了从物联网业务的开发，产品的生产，物流的分发，业务和产品的使 用，长期变现等各个环节的系统对接需求，使得物联网连接管理与物联网服务和产品紧密配合，实现完全的自 动化业务流程。
•专属号卡
中国电信为客户不同的使用需求及业务场景提供定制化的物联网卡产品，从消费级插拔卡、贴片卡到工业级插 拔卡、贴片卡，更可以结合客户具体业务需求提供电子卡或 eSIM 等物联网卡产品。
•售后保障
中国电信及其专业物联网公司，向企业客户提供专业贴身的服务支持，企业客户可通过平台或者热线的方式向中国电信提出业务要求，中国电信将在第一时间进行受理，并且，企业客户可以通过平台对业务要求的处理进 度进行实时跟踪和查看。
大数据技术加速应用落地，呈现出十大爆发点
人工智能的崛起，加速了大数据技术的应用落地。国内大数据企业年营业额4000万人民币以上的已经超过40%，这意味着，这些企业已经度过生存期，开始进入应用落地和品牌推广阶段，那么大数据产业十大爆发点会在哪呢
大数据行业市场规模分析预测
从2011年开始，大数据行业开始进入发展快车道。据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2016年中国大数据行业市场规模1489亿元，截止到2017年也将保持较高增长，市场规模达到约2074
亿元，未来两年也将保持35%以上的市场增长率。预计2018年国大数据行业市场规模将达2837亿元。总体来看，我国大数据行业市场规模量级为百亿级，远未达到一个时代的行业所具备的市场价值空间。
2011-2019年中国大数据行业市场规模统计及增长情况预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
大数据产业十大爆发点分析
1、工业企业上云引爆工业APP市场。2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。
未来，随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等)，以及各地政府对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。
2、前端智能将广泛应用在城市安防和设备设施监测维护领域
2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。
未来，随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等)，以及各地政府对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。
3、智能投顾开辟金融市场新蓝海
新兴的智能投顾公司在国外发展迅速，主流财富管理领域已经认可智能投顾并积极投入其中。目前，国内的一些公司也推出了类似的产品(如投米RA、积木盒子、嘉实基金和弥财等)，但整体而言仍然处在非常早期的阶段。
国内的智能投顾业务将推动投资理财走向普惠化，改变财富管理市场格局，开辟中国金融市场新蓝海，未来市场发展潜力巨大。
4、网络营销向线下渗透，场景营销成破局利器
营销大数据的本质是，通过把握企业或个人的特征，挖掘识别其需求，并据此将正确的产品和服务推送给有需求的客户，并从中收取费用，最终达成三赢的效果。在用户注意力资源开发已经饱和的现状下，传统网络营销业务增长乏力。基于线下场景的营销，提供了破局制胜的突破口。线下场景数据由于自带精准性的特征，当前已成为营销大数据企业关注的重点。常用的线下场景则包括各大商场、汽车4S店、滑雪场、机场和高铁站等。
5、“数据铁笼”开启政务监管新市场
“数据铁笼”通过应用大数据分析方法，对行政权力的运行开展全面而高效的监督。数据铁笼的建设，首要的是树立开放共享的思想理念，规范权力体系。在此基础上，搭建融合跨界的大数据平台，通过大数据融合分析，支撑权力运行流程的再造和优化，实现精准有效的权利监管。典型的数据铁笼细分应用场景包括：酒驾治理流程化、交通建设工程项目流程化、道路运输管理流程化、纪委监督数据化、公检法案件审判精准化等。
6、BD+ABI引爆多元化健康医疗应用市场
人工智能+健康医疗大数据：健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。具体的应用场景包括：语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。
物联网+健康医疗大数据：物联网技术的出现，能够帮助医院实现对医疗对象(如医生、护士、病人、设备、物资和药物等)的智能化感知和处理，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能。在医疗物联网领域的两个重点应用：医疗服务，主要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设;成本控制，以医院人财物为中心的保障和行政业务管理。
区块链+健康医疗大数据：区块链技术是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录，因此又称为分布式账本技术。首先，各类互联医疗设备和数据安全的需要，使得区块链技术及相关安全基础设施，成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互 *** 作性的基础。其次，区块链能够统一不同的数据集，打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”，为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的数据集。
7、大数据思维开启态势感知市场
当下，面对复杂多变的网络安全威胁和安全风险，仅靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一技术已经不能满足网络安全需求，而“基于大数据的网络安全态势感知”由于可以综合各方面因素，动态展示网络安全现状，并适时地给出预测和预警提示，得到了市场的广泛关注。
大数据技术特有的海量存储和并行计算等特点，为大规模网络安全态势感知技术的实现奠定了基础。借助大数据技术，通过对海量数据的分析和挖掘，态势感知可以对网络安全状态进行评估，感知网络异常事件和漏洞，并进行整体安全态势预测。
8、数据交易线上化开辟企业数据合作新渠道
当前，各地政府在大力发展大数据产业时，都格外重视“大数据交易中心“建设，加速推动数据资源开放共享。考虑到中国80%以上的数据资源掌握在各级政府手里，政府数据的开放共享和开发应用已经成为建设重点。然而，由于数据商品价值的特殊性(易被复制、易被侵权、数据隐私和安全缺乏保障、数据价值具有不确定性)，数据交易的建设和运营面临一些现实困境。未来，随着线上交易机制的完善，确权、安全和定价等问题的解决，将促使线上的交易平台成为数据需求方和供给方对接的新渠道，海量的线下数据合作将逐步向线上迁移，加速数据的流通和应用，拓展企业间数据合作的新渠道。
9、数据跨界集聚构筑寡头生态新蓝图
数据开放推动社会治理的变革，实现了治理主体从一元化向多元化转变，治理模式从政府管理走向市场化的多元合作模式。共享经济通过数据开放共享和平台建设，推动了社会治理的变革，促成了治理系统向法治、协商和自治的转变，有效弥补了政府监管的短板，开放了数据红利，激活了市场创新，提供了更加便捷的生活方式。
目前，我国共享经济的主要应用领域包括交通出行、房屋住宿、知识技能、生活服务、医疗服务和二手交易等。虽然共享经济发展迅速，渗透领域日渐拓展，但该体系下仍存在信用机制不健全、监管缺失、严重依赖补贴等行业乱象。
2016年以来，共享经济的市场竞争格局逐渐清晰，逐步由单个平台走向寡头竞争和生态化发展的趋势明显。一方面，共享企业持续洗牌，以共享单车市场为例，处于市场尾端、运营能力差的企业相继倒闭，而巨头的加入使得共享单车行业梯形分队明显;另一方面，共享经济正逐步走向生态化，诸多细分市场都传来单个共享平台被互联网巨头投资或收购的消息，加速了跨界的数据集聚。
10、在线职业培训弥合复合型大数据人才缺口
大数据人才需要具有跨领域的知识架构，既需要懂IT技术和统计知识，又要懂实际的应用场景业务。预计，2018年中国大数据领域的复合型人才缺口约为160万。面对复合型人才的这种巨大缺口，仅靠传统的高校教育难以快速满足市场需求。在此背景下，在线职业培训成为填补大数据领域复合型人才缺口的有效途径，其灵活高效的资源配置能力，可以有效应对市场的动态变化。
而在各类在线职业培训课程中，以考证类培训最受欢迎，主要是考证类课程的授课目的明确，课后通过考试拿到国家承认的相关资格证书有利于帮助其在职场上升职、加薪。大数据产业是万物互联、人工智能、智慧城市等新概念产业的支撑性基础，是数字经济发展的重要环节。目前，该产业已经由初级发展阶段逐步转向成熟期，传统的软件信息部门正在形成新势力，瞄准细分领域的创企们亦在迭代强化，抓紧战队。
大数据应用须解决三大关键点大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造;数据资源分布不均，大数据应用在数据密集领域更易获得突破;须对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。
大数据贵在应用。当前，在国家层面，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》;在地方层面，大数据被作为区域发展战略引擎;在企业层面，各类大数据概念公司方兴未艾、蓬勃发展。我们独关注大数据应用，关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。一个好的大数据应用，从技术上可能很复杂，但从业务模式上应当简单、直白、管用。我们还关注，是否存在若干"数据密集型"行业或领域，大数据应用在这些领域可能更容易开展。在产业政策方面，我们关注作为新兴业态的大数据，过去屡试不爽的做法，如给地、给钱、给项目等，是否还会继续有效
大数据应用的三个关键点
国务院《促进大数据发展行动纲要》(简称《大数据纲要》)将大数据定位为"新一代信息技术和服务业态"，赋予大数据"推动经济转型发展""重塑国家竞争优势""提升政府治理能力"的战略功能，并将数据界定为"国家基础性战略资源"。在应用方面，《大数据纲要》在公共领域提出许多发展方向，如宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化;在产业层面，主要按行业领域划分为工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据，以及大数据产品体系和大数据产业链。这些方向，只是大数据应用的潜力和空间，能不能应用起来，能不能发挥作用，还得看有没有可行模式和实际效果。无论是在公共领域还是在产业层面，大数据应用都离不开数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式，这是我们关注的重点。概括来说，需要回答下面三个看似简单、却是关键的问题。(一)数据从哪里来关于数据来源，普遍认为互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据金矿，正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍，大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息等。从严格意义上讲，这些数据资源还算不上大数据，但对商业应用而言，却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源，也是当前在国内比较常见的应用资源。在国内还有一类是政府部门掌握的数据资源，普遍认为质量好、价值高，但开放程度低。《大数据纲要》把公共数据互联开放共享作为努力方向，认为大数据技术可以实现这个目标。实际上，长期以来政府部门间信息数据相互封闭割裂，是治理问题而不是技术问题。面向社会的公共数据开放愿望十分美好，恐怕一段时间内可望不可及。在数据资源方面，国内"小数据""中数据"应用并不充分，试图一步跨入大数据时代，借机一并解决前期信息化过程中没能解决的问题，前景并不乐观。另外，由于中国互联网公司业务主要在国内，其大数据资源也不是全球性的。数据从哪里来是我们评价大数据应用的第一个关注点。一是要看这个应用是否真有数据支撑，数据资源是否可持续，来源渠道是否可控，数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何，是"富矿"还是"贫矿"，能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源，具有较好的可控性，数据质量一般也有保证，但数据覆盖范围可能有限，需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，如果一个应用没有可靠的数据来源，再好、再高超的数据分析技术都是无本之木。(二)数据怎么用数据怎么用是我们评价大数据应用的第二个关注点。大数据只是一种手段，并不能无所不包、无所不用。我们关注大数据能做什么、不能做什么，现在看来，大数据主要有以下几种较为常用的功能。追踪。互联网和物联网无时无刻都在记录，大数据可以追踪、追溯任何一个记录，形成真实的历史轨迹。追踪是许多大数据应用的起点，包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息，等等。识别。在对各种因素全面追踪的基础上，通过定位、比对、筛选，可以实现精准识别，尤其是对语音、图像、视频进行识别，使可分析内容大大丰富，得到的结果更为精准。画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配，形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像，可以精准推送广告和产品;对企业画像，可以准确判断信用及风险。提示。在历史轨迹、识别和画像基础上，对未来趋势及重复出现的可能性进行预测，当某些指标出现预期变化或超预期变化时给予提示、预警。以前也有基于统计的预测，大数据大大丰富了预测手段，对建立风险控制模型有深刻意义。匹配。在海量信息中精准追踪和识别，利用相关性、接近性等进行筛选比对，更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。优化。按距离最短、成本最低等给定的原则，通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言，提高服务水平、提升内部效率;对公共部门而言，节约公共资源、提升公共服务能力。当前许多貌似复杂的应用，大都可以细分成以上几种类型。例如，贵州推行的"大数据精准扶贫项目"，从大数据应用角度，通过识别、画像，可以对贫困户实现精准筛选和界定，找准扶贫对象;通过追踪、提示，可以对扶贫资金、扶贫行为和扶贫效果进行监控和评估;通过配对、优化，可以更好地发挥扶贫资源的作用。这些功能也并不都是大数据所特有的，只是大数据远远超出以前的技术，可以做得更强大、更精准、更快、更好。(三)成果谁买单成果谁买单是我们评价大数据应用的第三个也是最后一个关注点。道理很简单，不创造价值的应用不是好应用。我们关注大数据的应用是否实实在在地提升了能力、改善了绩效。如果大数据用于自身的产品设计、营销推广、资源配置，那就看企业竞争力是不是提升了，看企业最终是不是比以前更赚钱了。如果大数据用于为第三方提供服务，那就看是不是有人愿意付费、愿意持续付费。但如果是用于公共领域，还要看政府或公共部门的付费值不值，不仅仅是从出资方的视角看值不值，还要从老百姓的视角看值不值。当我们面对一项大数据应用时，只要简单问一问上面三个问题--数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，就能揭开许多"伪装"。当然，如果经得起上述"大数据三问"，也并非一定算得上优秀，却也离优秀的大数据应用不远了。寻找数据密集型领域既然大数据被视为一种资源，那就要考虑资源分布的问题。一般而言，资源分布是极不均匀的，如水、矿产、耕地、能源等自然资源;人力资源和知识的分布更是不均。大数据是否也存在分布不均的问题发展大数据产业是否真的能弯道超车这些问题值得深入思考。与可以探测的自然资源不同，数据资源分布难以定位和刻画。不过，可以用大数据人力资源分布状况来间接反映大数据应用在地区、行业间的差异，哪些行业、哪些地区大数据人力资源密集，这些行业和地区就可以看作是数据密集的。我们对两家主流招聘网站"前程无忧"和"智联招聘"2014年下半年以来发布的招聘信息进行筛选，得到两家网站两年来共发布相关信息涉及企业227万家，职位1007万个，数据量确实足够"大"。通过分地区、分行业进行汇总分析，结果显示大数据人力资源分布极不均匀，各地区、各行业差异极大。不过，确切来说，通过招聘网站反映的是人才需求情况，并不是严格意义上的人力资源存量分布情况，但这两者是紧密相关的。从大数据相关岗位工作地来看，北京、广东、上海三地高度密集，遥遥领先于其他地区。三地相加，发布招聘信息企业数在两家网站占到5235%和4748%，职位数占到6123%和5674%。可以推测，大数据人力资源的半壁江山都集中在这三个地方，这与我们平时的直观感受是高度一致的。在这三个地方之外，我们关心是不是地方政府重视大数据产业、将大数据作为区域经济发展引擎，就可能促进人力资源集聚，就可能超越与自己相似经济发展水平的其他地区。从数据反映情况看，至少目前还看不到这样的结果，这揭示出人力资源结构是后发地区发展大数据产业最需要弥补的短板和最难克服的困难。改变一个地方人力资源构成的难度要远远大于改变地面建筑面貌，要么需要一个长期的过程，要么需要一个独特的制度。即便在同一省份内，大数据人力资源分布也极为不均。例如在广东，单深圳一市就大体占到了全省的一半。再加上广州，竟然能够达到九成。其他地方，即使经济实力不俗，但与深圳、广州相比，在大数据人力资源方面相差甚远。这再次表明，大数据人力资源分布是极不均匀的。显然，大数据人力资源密集地区发展大数据产业的基础要优于人力资源贫瘠的地区。从城市排名看，北上深广可以视作大数据人力资源需求密集的一线城市，杭州、南京、成都、武汉、西安等可以看作二线城市。大数据人力资源分布与城市经济实力、活力乃至房价水平都是大体一致的。从行业分布看，对大数据人力资源的需求分布更不均匀，主要集中在互联网、信息技术及计算机相关行业。这充分说明了大数据是互联网或IT产业的一部分，是在原有基础上的新发展。这些行业是典型的"数据密集型"行业，是大数据产业发展的摇篮。金融是另一个特别重要的"数据密集"领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是，金融行业具备充足的支付能力，将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。除此之外，电信、专业服务(如咨询、人力资源、财会)、教育培训、影视媒体、网络游戏等，相对而言也是当前数据较为密集的行业。《大数据纲要》几乎面面俱到地对所有行业和领域都规划了大数据应用的广阔前景，但数据资源分布极为不均，在"数据密集"领域的大数据应用，取得市场成功的可能性较大。大数据需要什么样的产业政策大数据应用需要什么样的产业政策从应用的角度来看，大数据并非一个全新的产业，而是与已有产业融合，对已有模式的改造、升级和替代。制约大数据发展的往往并不是大数据本身，而是大数据所应用的行业和领域原本存在的问题，如行业管制、行政垄断、要素不能自由流动，等等。因此，促进大数据发展，用给地、贴钱、上项目的方法，并不能解决根本问题。要从大数据应用领域角度，对不当的行业管理模式进行改革，对既有利益格局进行调整，使大数据应用具备必要的条件。即使在企业内部，大数据应用也不仅仅是个技术问题，而是涉及业务流程重组和管理模式变革，是对企业管理能力的一个考验。金融、电信、教育、影视媒体等"数据密集型"行业，既是大数据应用潜力巨大的领域，也是迫切推进行业改革的重点领域。另一方面，大数据的应用也可以为行业改革提供技术支撑，能以更有效的技术路线实现行业发展目标。
大数据应用需要的产业政策其实就是市场经济下各个行业发展所应有的政策，如放开准入、公平竞争、减轻企业负担、消除企业所有制歧视、消除企业规模歧视，等等。只有在一个开放的产业环境中，大数据才能在这些产业得以有效运用。一个地方若要在金融、医疗、教育等领域大力推动大数据运用，最管用的政策就是对这些行业进行有力的改革。
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