大数据人才的引进政策，大数据人才的引进政策有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据人才的引进政策的问题，于是小编就整理了1个相关介绍大数据人才的引进政策的解答，让我们一起看看吧。

大家都在讲大数据，大数据是什么呢？

大数据是具有事件日志性质和统计正确性等信息特征的数据，它对分布式存储、并行数据处理和易于扩展的解决方案提出了技术要求。

一、举个例子

想象一个由分析系统支持的电子商务网站，该网站通过监控每个用户购买或感兴趣的产品(根据在产品页面上花费的时间)来识别每个用户的喜好。基于这些信息，系统推荐“你也可以”的产品。这是一个独立的系统。

二、大数据有哪些特征呢？

定义
大数据英文名叫Big Data，它是一种IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通俗的理解就是海量的数据，就是多而广的信息、技术、以及数据资料。

特点
1.体量巨大：伴随着各种随身设备、物联网、云计算、云存储等技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录，数据因此被大量生产出来。
2.类型繁多：数据格式变得多样，涵盖了文本、音频、图片、视频、模拟信号等不同类型；数据来源也变得多样，不仅产生于组织内部运作的各个环节，也来自于组织外部。
3.价值性：数据的价值真实性是获得真知的最重要因素，因为处理大数据的实质就是为企业提供决策支持，如果不能保证数据质量，数据分析只成空谈。
4.速度快：包括两方面，一是数据产生快，二是数据处理快，在数据处理方面，要在妙极时间范围内分析出结果，超出这个时间，数据就失去了价值。

用途
1.精准营销：为企业营销投放渠道、营销内容、反馈等提供有效的数据支撑。
2.业务升级：通过数据反映产品、业务带来的影响和客户的反馈，为业务迭代、流程优化提供数据支撑。
3.趋势预测：为企业预测新的市场趋势，使企业可以衡量新产品是否会带来新市场，从而决定是否批量生产。
4.风险预警：通过数据分析进行风险预测，及时提供警告，便于企业进行相关调整与决断。
5.智能推送：分析用户行为，刻画人物画像，为用户提供智能所需消息推送。

应用举例
1.内容推送：今日头条、网易、腾讯、新浪等网站会分析各种数据后，进行精准推送。
2.广告计算：百度、谷歌、淘宝、腾讯等根据广告主的价格和广告的效果计算广告的排序。
3.智慧城市：如通过车流控制红绿灯的变化，减少道路拥堵。
4.信用计算：支付宝的芝麻信用加入了更多的维度信息，比如人际关系、学历、车等等来评估个人信用值，给信用值高的人提供更优质的服务，如信用度高的用户住酒店不用交押金。

大数据的发展和应用是未来的一个“趋势”。“趋势”都是由人类的思维方式、社会结构、科技发展这三者交互作用催生的。大数据正是科技发展量变累积、和人类思维方法论革新交汇作用下的产物，期待看到大数据为世界产生更多的价值。

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“大数据的运用，汽车私人定制服务已经不远。”

这里仅从笔者比较熟悉的汽车行业举一个例子，分享一下车联网大数据在汽车产业运用的一个例子，抛砖引玉。

2017年我国汽车保有量已经达到2.05亿辆，而且预计在未来的销量还会增加，到2020年达到3000万辆。

汽车的最终目的是为人们提供移动出行的解决方案，对于未来汽车的发展趋势，业界基本上有一个共识，未来的汽车会朝着“电动化，网联化，智能化，共享化”四个方向发展。

基于汽车网联化的发展，形成了以用户为中心的生态链，如下图：

围绕在车主周围，有不同层级的参与者。传统的主机厂，汽车制造商，硬件供应商，4S店，只是其中很一小部分。还有各种服务商，提供商，开发商，保险公司，传媒，甚至教育机构，也扮演着重要的角色。

车联网能够将这些参与者全部连接起来，靠什么？

汽车产业数据，驾驶行为数据，汽车感知数据，外部环境数据，还有最重要的人的社会数据，都储存在“庞大的汽车保有量”这个数据库中。

作为一个每天和“大数据”打交道的IT从业者，分享下个人理解的大数据：

根据IBM提出的大数据模型，作为大数据必须要具备Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五个特点。

描述大数据的五个维度

1、大量：是数据大小的一个相对定量描述。不同行业、不同业务，对“大量”的界定不同，在互联网ToC业务行业，一般都是PB级别以上才称为大数据。而对于ToB的企业，行业业务不同，衡量数据大小规模也不同，一般100TB级别以上也称为大数据。我们称此为“泛大数据”；

2、高速：大数据一般是和云计算“孪生”出现的。一般行业性积累起来的数据，只有通过云计算提供普适性服务，才能称为大数据，此时就需要对数据访问具有一定的速度要求。

3、多样：对数据形态、内容、属性等不能局限在小范围，比如：描述终端用户属性如果只有一个身份证号属性，而没有其他任何属性，则即使拥有全中国15亿人口身份证号码，也不能称为大数据。

4、低价值密度：大数据是通过规模、类别等进行量的积累来体现数据价值的，少量数据不能具有广泛代表性，也不能作为价值衡量的依据。

5、真实性：任何虚假的数据，都只能叫做数据，不能广泛作为业务支撑，更谈不上大数据。

大数据的价值尚未得到广泛应用

目前虽然云计算开始普及，部分行业也逐步具有一定的AI特性，但大数据及大数据平台尚未普及，大数据的价值尚未得到广泛开发和利用。目前通过大数据至少可以实现以下价值和意义：

所谓的大数据，就一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

数据规模大

数据流转快

数据类型多

价值密度低

我国在大数据应用技术方面已经走在美国及世界其他国家的前面，因为我们国家有先天的优势，即个体生活消费和企业生产消费庞大的基数。

在以前人口多，消耗有限的资源多，是一个国家经济发展的劣势，限制人口增长是我们国家的国策。在今天大数据时代，人口的本身就是经济发展的有利资源，我们国家14亿人口反而成为经济发展的优势。

一个国家的大数据生成与应用，与这个国家的人口多少有直接关系，这就是为什么美国、中国在大数据应用技术领域领先世界其他国家的原因。

到此，以上就是小编对于大数据人才的引进政策的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据人才的引进政策的1点解答对大家有用。