大数据技术成熟度

数据Analysis成熟度Model，Big数据Behind技术，商业和社会维度数据Behind-Da数据技术已经出了这么久。从技术 成熟度、Da 数据-在产业互联网的带动下，Da 数据的落地应用将全面加速，这一过程必然会释放出大量的人才需求，这是推动Da -1薪酬待遇的重要因。

作为一名计算机专业的教育工作者，目前在教数据方向的研究生。我来回答这个问题。首先，“大数据”领域的岗位附加值确实比较高，不仅算法岗位的待遇比较高，开发岗位和运维岗位的待遇也比较高。主要有三个原因，一是“大数据”领域人才缺口比较大，二是IT互联网行业对新技术不满意。从技术 -0/来看，Da数据技术的体系比较成熟。目前Da 数据已进入全面应用阶段。这个过程必然会释放出大量的人才，这是推动Da 数据相关岗位薪资待遇的重要因素。

作者|张剑锋2008年参加工作至今11年，一路和数据打交道，做过大型数据底层框架内核(Hadoop，Pig，Tez，Spark，Livy)的开发。我也做过上层开发(为ETL写MapReduceJob，为Adhocquery写Hive，为数据可视化写Tableau，为数据分析写R)。今天借此机会和大家谈谈我所理解的“Da-1”的现状和未来。

“Da 数据”这个概念已经出来很多年了(10多年了)，但是一直没有一个准确的定义(可能不需要)。数据 DataEngineer对数据的理解会更多的从技术和系统的角度出发，而数据 DataAnalyst对的理解。所以数据 DataEngineer和数据 DataAnalyst对“大”的理解肯定是不一样的。

Da 数据未来市场将呈现三大发展趋势。随着移动互联网和物联网的快速发展，新的数据来源不断出现，而中国数据总量不断增长，使得Da-1。大数据转型企业商业模式来自线下大数据市场(IT企业的大数据应用和大数据平台业务市场)，单个大-1。网上商城数据市场(网民数据市场，以互联网金融为主的网上金融市场)数量逐渐增多，以金融、零售为核心的网上商城数据应用日趋成熟，市场体量进一步扩大。