大数据未来的发展前景怎么样

目前，我国大数据企业分布在产业链各个环节，包括大数据基础的硬件、软件支撑与大数据服务。行业龙头企业均专注其重点布局领域，在各个方向拥有明显的特有优势。在区域分布方面，中国大数据企业较为集中，主要分布在京津冀与东部沿海地区。

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等

1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。

2、中国大数据细分产业结构

根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占34%的比例，剩余由25%的大数据软件所构成。

3、中国大数据行业应用领域分布情况

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为776%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

4、中国大数据行业区域集中度

根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。

从前瞻统计的大数据行业53家上市企业来看，大数据行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和接近30家，占比达到50%以上。因此，从区域分布来看，大数据企业的区域集中度较高。

注：图中数据仅包含前瞻统计的53家上市企业。

5、中国大数据行业企业业务布局及竞争力评价

从大数据业务布局来看，代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区或京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。

6、中国大数据行业竞争状态总结

从五力模型角度分析，我国大数据产业链中参与者众多，面向各行各业的应用市场，分别在不同的层级竞争，在各个层级中，都聚集了大量企业，市场化程度高，竞争较为激烈;同时，大数据行业作为数字化发展过程中不可或缺的技术与手段，来源于生活的方方面面，各种大数据收集渠道与分析工具等众多，面临的替代品威胁较大。

大数据行业的上游为基础支撑设施生产企业，包括硬件与软件设备，由于目前我国硬件与软件企业较多，且国产化越来越高，企业间竞争激烈，因此上游议价能力较弱;下游消费市场主要是各应用领域终端客户，由于行业现有竞争者较多，大数据产品与服务多样，客户的选择性较大，因此下游客户的议价能力较高。

此外，大数据产业的中上游即硬件与软件等基础支撑的核心技术要求相对较高，但大数据行业的产品、服务与应用市场都极为广泛，各种技术的更新迭代较快，因此行业新进入者威胁相对较高。

总体来看，中国大数据行业的竞争程度相对较为激烈。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

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随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。

大数据的学习阶段

阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。

大数据的主要编程语言是Java，而主要的开发和运行在Linux环境当中完成，所以这两项基础必备。Java基础主要在Java SE、数据库方面，需要额外重视，而Linux，掌握基本的系统命令就能慢慢上手类 ，多用会越来越熟练。

阶段二，就是大数据技术组件框架的学习，这部分也是重点。

大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。

但是从企业应用的角度来说，主要是基于开源框架开发应用的多，所以就是主流的大数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态圈。

阶段三，是项目练手。

招聘面试的时候，企业会很看重这方面，实战能力，能够基于具体的需求，去完成开发，给出合理的技术解决方案。

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