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风起云涌的大数据战场上，早已迎百花齐放凋敝盛景，各大企业减速跑向“大数据时代”。而咱们作为大数据的践行者，在这个“多智时代”如何能力跟上大数据的潮流，把握住大数据的倒退方向。
前言
大数据起源于 2000 年左右，也就是互联网高速倒退阶段。通过几年的倒退，到 2008 年 Hadoop 成为 Apache 顶级我的项目，迎来了大数据体系化的疾速发展期，到现在 Hadoop 已不单单指一个软件，而成为了大数据生态体系的代名词。
自 2014 年以来，国内大数据企业层出不穷，能够用“乱花渐欲迷人眼”形容现状，也是在这一年，我国《政府工作报告》首次提出“大数据”，大数据作为一种新兴产业正式登陆中国舞台。之后，又回升至国家策略。自此“大数据”这三个字频繁呈现在各大媒体上。
在大数据的倒退历程中，互联网企业是布局较早且交融较深的行业之一。因其互联网属性的劣势在大数据畛域布局较早。
而提到国内互联网大数据企业，就不得不提国内互联网三巨头（百度、阿里、腾讯），三巨头的大数据业务围绕其本身业务倒退而成：百度重算法、阿里重电商、腾讯重社交，出于本身策略，三巨头在大数据畛域的布局方面各有重心，反映出其企业倒退方向的策略和思路。
BAT 的大数据产业
BAT 是我国互联网企业中大数据布局较早也是较具备竞争劣势的公司。其中，阿里布局大数据产业最早，腾讯次之，百度则最晚。
阿里
阿里大数据倒退策略在 2008 年提出，随后围绕电商业务，阿里在数据集群、数据仓库等方面做出了部署。
现在，提到阿里大数据，能够从两方面来作察看：一是以阿里电商业务根底建设起来的阿里数据；二是阿里云。
阿里数据以淘宝、天猫、阿里妈妈等平台为业务线，通过数据采集、数据计算、数据服务、数据利用等环节，造成从数据采集到数据利用的闭环零碎
阿里云则次要以在线公共服务的形式，为用户提供云服务器、云数据库、云平安等云计算服以及大数据、人工智能服务、精准定制等基于场景的行业解决方案。创建于 2009 年，现在，阿里云已成为寰球前三大公共云服务提供商。
另一方面阿里也是非常有远见的，早在 15、16 年开始做 Flink，深耕布局、落地双 11、孵化 Blink，据称搞了上百人的团队，在国内外的技术会议上一直宣传推广，在 2019 年开年，阿里以 9000 万欧元收买了 Apache Flink 母公司 Data Artisans，将 Flink 支出囊中，目前，Flink 能够称之为 Apache 基金会中最为沉闷的我的项目之一，在 GitHub 上其访问量在 Apache 我的项目中位居前三。同时，在寰球范畴内，优步、网飞、微软和亚马逊等国内互联网公司也逐步开始应用 Apache Flink。
腾讯
2009 年 1 月，腾讯搭建第一个 Hadoop 集群，标记着腾讯大数据之路正式开启。
与阿里不同，腾讯大数据次要围绕其社交、游戏业务开展。坐拥着海量的用户数据。
基于微信、QQ 等社交工具，通过对移动用户的数据分析，建设用户集体画像（如用户的社会关系、性情禀赋、兴趣爱好等）提供相应的营销服务。
工具，工具次要有腾讯挪动推送信息“信鸽”，同样也是围绕腾讯的社交用户数据开发而成，提供向用户推送音讯的服务。
腾讯云，起步比阿里云晚几年，目前临时落后于阿里云，然而云计算市场是一个马拉松赛，起步早是一方面，但最终还是要看谁能保持到最初。
之前看过一篇资讯，中国 IT 首领峰会在深圳举办，在一个对话环节。
李彦宏说：“云计算这个货色不客气一点讲它是新瓶装旧酒，没有新货色。”
马化腾说：” 云计算让计算能力、解决能力甚至逻辑组件都可能像水和电一样应用，确实是有设想空间的，但可能你过几百年、一千年后才可能实现，当初还是的确过早了。”
马云大略意思：“云计算这个货色应该好好做，明天就应该做，如果阿里巴巴不做云计算，腾讯、百度会把阿里巴巴赶出电子商务门口。“
从对话中能看出马云的眼光很好。李彦宏和马化腾虽都是技术出身，但没有一个老师出身的马云眼光久远。
另一点，腾讯相比其余巨头在技术方面要低调不少。技术大牛很少进去做报告，更不会向百度、阿里那样被动包装宣传技术大牛。其技术尽管低调，但执行力很强。据腾讯的程序员敌人说关闭开发、个体加班是常有的事件。但配套的重金激励也能跟上。重金之下必有勇夫！
百度
BAT 中，百度大数据策略提出工夫最晚，但动作频频。
2013 年，百度成立深度学习实验室（IDL），发力人工智能。
2014 年，百度对外发表凋谢“大数据引擎”，以凋谢云、数据工厂和百度大脑三个为外围组件，
通过平台化和接口化的形式，对外开放其大数据存储、剖析和智能化解决等外围能力。作为寰球首个凋谢大数据引擎，百度“大数据引擎”已与政府、非政府组织、制作、医疗、金融、批发和教育等传统畛域开展单干。
同年 8 月，百度与联合国发表启动策略单干，共建大数据联结实验室 (bdl)，摸索利用大数据解决寰球
性问题的翻新模式。
2017 年 3 月 2 日，百度揭牌深度学习技术及利用国家工程实验室，“国字号”AI 实验室落户百度。
能够看出，百度不同于阿里和腾讯根本以本身业务布局大数据，其大数据布局侧重于新方向，在人工智能上尤其突出。不过，梳理百度大数据的数据产品能够发现，其大数据产品波及数据分析、数据风控、数据营销等，布局较广。
大数据畛域剖析
大数据技术倒退到现在，曾经造成了齐备的体系结构及利用方向，技术迭代速度十分快，新框架层出不穷，大数据利用方向一直细化，从业人员越来越多。
大数据时代，数据量大，数据源异构多样，数据时效性等特色催生了大量的新技术需要。在这样的需要下，诞生了 规模化并行处理（MPP） 的分布式计算框架；面向海量的非结构化数据，呈现了 Hadoop、Spark 等生态体系的 分布式批处理框架 ；面对时效性及实时处理的需要，呈现了 Flink、Spark Streaming 等 分布式流解决框架。
下图为 Apache 生态下的大数据框架：
将来在 Apache 中孵化胜利的大数据框架会越来越多，大数据生态体系会越来越欠缺，也意味着大数据的门槛会越来越低，入行的人越来越多。所以为了咱们不被时代所淘汰，须要一直学习，后期学习广度，前期专一深度。潜心一技，练到极致！
利用层面
大数据在利用层面划分了以下几个大类：金融大数据、营销大数据、交通物流大数据、医疗大数据、教育大数据、娱乐大数据 等。
咱们接下来以大数据科研及大数据企业两方面进行剖析：
1. 大数据科研
自 2012 年大数据宽泛理论利用以来，产业界和学术界在大数据技术与利用方面的钻研翻新一直获得冲破，大数据畛域的论文发表数量快速增长。
以下为 2012-2020 年寰球大数据论文发表数量及各国占比：
数据起源：Web of Science，2020 年 10 月
从上图能够看出，论文发表数量在 2018 年达到高峰，是 2012 年的 5.4 倍，年增长率为 32.5%，随后 2019 年论文数量开始降落，2020 年全年数量预计较去年还会近一步下滑，这也阐明 随着科学研究的一直停顿，大数据的相干理论体系逐步成熟，将来学术论文发表增长速度或将放缓。
从国家来看，中国和美国依然是大数据学术研究的外围地带。发表的论文数量遥遥领先于其余国家。将来在大数据畛域，应该还是以中国和美国为首，率领大数据技术走向更高的程度。
再来看国内大数据产业的倒退情况，依据工业和信息化部公布的数据显示，2019 年我国以云计算、大数据技术为根底的平台类技术服务收入 2.2 万亿元，其中，典型云服务和大数据服务支出达 3284 亿元，提供服务的企业达 2977 家，由此可见，大数据产业倒退日益壮大。
2. 大数据企业
大数据企业数量增长统计
数据起源：中国信息通信研究院，2020 年 10 月
从上图能够看出国内大数据企业在 2014 年、2015 年出现爆发式增长，而在 2016 年
后又有回落，这与大数据在我国的倒退情况绝对应。2014 年被称为大数据元年，随后在国家政策的反对下，各大数据企业应运而生，之后随着创业者的沉着，大数据企业也趋于缩小。
是否有国资背景
数据起源：数据观
大数据行业尽管有国家政策的反对，但大部分还是以私企为主，具备国资背景的企业较少，只占总体的 13%。
大数据企业地区散布
数据起源：中国信息通信研究院，2020 年 10 月
由表中数据能够得出，北京是大数据企业的“高发区”，占比为 35%，其次是广东（18%），之后是上海（16%），而后是浙江（8%），所以我国大数据企业次要散布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。
大数据行业利用企业类型散布
数据起源：中国信息通信研究院，2020 年 10 月
从图中能够看出大数据波及的行业是十分宽泛的，其中以金融、医疗衰弱、政务为大数据行业利用的次要类型。除此之外顺次是互联网，教育，交通运输，电子商务等。
大数据获投轮次散布
数据起源：中国信息通信研究院，2020 年 10 月
从上图看出获 天使轮、A 轮 融资企业较多，阐明我国大数据企业数量尽管泛滥，但大部分处于初级阶段，技术能力、技术落地能力有待进步。另一方面也阐明投资机构对大数据市场仍然充斥信息，对将来估值抱有很大冀望。
大数据将来发展趋势
以下观点起源：中国信息通信研究院
1. 以管制老本为次要理念
大数据自诞生以来始终因循着基于 Hadoop 或者 MPP 的分布式框架，造成了具备存储、计算、解决、剖析等能力的残缺平台，大数据分布式框架采纳存储与计算耦合，使数据在本身存储的节点上实现计算，以升高交互。
然而理论业务中数据存储与计算能力要求不同且各自独立的。在存储与计算耦合的状况下，当二者之一呈现瓶颈时，资源的横向扩大必然导致存储或计算能力的冗余，造成难以避免的额定老本。
存储与计算拆散无效管制老本。存储与计算在数据的生命周期中剥来到，造成两个独立的资源汇合。两个资源汇合之间互不干涉又通力协作，使得单位资源的老本尽量减少，同时兼具充沛的弹性以供横向扩大。这种模式应是将来的倒退方向。
目前国内外泛滥厂商已深刻进行了存算拆散的实际。国内像阿里云应用本身 EMR+OSS 产品代替原生 Hadoop 存储架构，整体费用预估降落 50%。华为应用本身 FusionInsight+EC，存储利用率从 33% 晋升至 91.6%。
国外像 Snowflake 公司提出的 数据仓库服务化(DaaS)，将剖析能力以云服务的模式在 AWS 等云平台上提供按次计费的服务。
2. 自动化智能化需要紧迫
目前大数据畛域的数据管理依赖人工操作，老本微小。在基于机器学习的人工智能不断进步的状况下，更加自动化智能化的数据管理平台将会助力数据管理工作高效进行。
其中以 数据建模、数据标签、主数据发现、数据规范利用 成为次要的利用方向。
3. 图剖析需要旺盛
以社交网络、用户行为、网页链接关系等为代表的数据，往往须要通过“图”的状态以最原始、最直观的形式展示其关联性。
所以 专一于图构造数据的图剖析技术成为数据分析技术的新方向 。与图剖析相干的技术成为热点的产品方向，其中以 图数据库、图计算引擎、常识图谱 三项技术为主。
依据 DB-Engines 排名剖析，图数据库关注热度在 2013-2020 年间增长了 10 倍，关注度增长排名第一。国内阿里云、华为、腾讯、百度等厂商及局部初创公司已布局这一畛域。
4. 隐衷计算技术热度回升
在数据合规流通需要旺盛的环境下，隐衷计算技术倒退炽热，隐衷计算为实现平安合规的数据流通带来了可能。
目前隐衷计算次要分为 多方平安计算 和可信硬件 两大流派。其中多方平安计算基于密码学实践；可信硬件依赖对平安硬件的信赖。
此外，还有 联邦学习 、 共享学习 等通过多种技术手段均衡安全性和性能的隐衷爱护，也为跨企业机器学习和数据挖掘提供新的解决思路。
参考起源：中国信息通信研究院[大数据白皮书(2020 年)]；数据观(www.cbdio.com)