1.1.4 数据分析的发展趋势

1.技术发展趋势

大数据技术的发展使得数据采集、存储、安全等技术变得越来越成熟。人们对于采集并存储的数据的价值越来越重视，从而带动了数据分析和数据挖掘技术的发展。利用大数据分析技术从海量数据中提取的信息具有极高的价值，例如，支持企业高层进行业务决策、识别新的销售和市场机会、提升组织的社交媒体营销能力、提高用户忠诚度以及复购率、降低用户流失率、提前预测风险并进行防范等。未来大数据分析技术的发展方向大致可以分为以下两点：一是对海量的结构化和半结构化数据进行深度分析，挖掘数据背后隐藏的知识；二是对非结构化数据进行深度挖掘，将文本、图形、声音、影视、超媒体等类型中蕴藏的丰富信息转化为有用的知识。

2.产业发展趋势

大数据技术的发展带动了包括数据软件和硬件相结合的高科技服务行业，提供专业大数据解决方案的咨询服务业，从事数据采集、处理、加工及分析为一体的数据服务产业的产生和发展。此外，2016年以来国家政策持续推动大数据产业发展，“十三五规划”中明确提出实施大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。国家众多部门相继出台政策推动大数据产业的发展，随着政策的逐步落地，大数据产业的发展速度也将越来越快。

3.人才发展趋势

大数据技术的发展带动了企业对于大数据分析人才需求的快速增长，由于当前国内大数据人才培养的滞后，导致大数据分析人才的缺口很大，因此未来一段时间内大数据分析人才依然炙手可热。目前国内主流招聘网站上发布的数据分析相关岗位的数量呈现持续快速增长，可以看出企业对于大数据分析人才的需求量很大。从数据分析师的职位分布区域来看，主要分布在北京、上海、广州、深圳、杭州等经济发达的大城市。从数据分析师的职位分布行业来看，主要集中在互联网、金融、游戏、生物医疗、房地产、制造业等行业。互联网、金融行业的数据分析师职位数占比很高，因为这些行业在日常运营工作中积累了大量业务数据，而且数据依然在快速增长。