大數據對社會發展的影響有哪些

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　　（1）大數據決策成為一種新的決策方式

　　根據數據制定決策，并非大數據時代所特有。從20世紀90年代開始，數據倉庫和商務智能工具就開始大量用于企業決策。發展到今天，數據倉庫已經是一個集成的信息存儲倉庫，既具備批量和周期性的數據加載能力，也具備數據變化的實時探測、傳播和加載能力，并能結合歷史數據和實時數據實現查詢分析和自動規則觸發，從而提供對戰略決策（如宏觀決策和長遠規劃等）和戰 術決策（如實時營銷和個性化服務等）的雙重支持。但是，數據倉庫以關系數據庫為基礎，無論是數據類型還是數據量方面都存在較大的限制。現在，大數據決策可以面向類型繁多的、非結構化的海量數據進行決策分析，已經成為受到追捧的全新決策方式。比如，政府部門可以把大數據技術融入“輿情分析”，通過對論壇、微 博、微 信、社區等多種來源數據進行綜合分析，弄清或測驗信息中本質性的事實和趨勢，揭示信息中含有的隱性情報內容，對事物發展做出情報預測，協助實現政府決策，有效應對各種突發事件。

　　（2）大數據應用促進信息技術與各行業的深度融合

　　有專家指出，大數據將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。互聯網、銀行、保險、交通、材料、能源、服務等行業領域，不斷累積的大數據將加速推進這些行業與信息技術的深度融合，開拓行業發展的新方向。比如，大數據可以幫助快遞公司選擇運費成本最低的最佳行車路徑，協助投資者選擇收益最大化的股票投資組合，輔助零售商有效定位目標客戶群體，幫助互聯網公司實現廣告精準投放，還可以讓電力公司做好配送電計劃確保電網安全等。總之，大數據所觸及的每個角落，我們的社會生產和生活都會因之而發生巨大而深刻的變化。

　　（3）大數據開發推動新技術和新應用的不斷涌現

　　大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。在各種應用需求的強烈驅動下，各種突破性的大數據技術將被不斷提出并得到廣泛應用，數據的能量也將不斷得到釋放。在不遠的將來，原來那些依靠人類自身判斷力的領域應用，將逐漸被各種基于大數據的應用所取代。比如，今天的汽車保險公司，只能憑借少量的車主信息，對客戶進行簡單類別劃分，并根據客戶的汽車出險次數給予相應的保費優惠方案，客戶選擇哪家保險公司都沒有太大差別。隨著車聯網的出現，“汽車大數據”將會深刻改變汽車保險業的商業模式，如果某家商業保險公司能夠獲取客戶車輛的相關細節信息，并利用事先構建的數學模型對客戶等級進行更加細致的判定，給予更加個性化的“一對一”優惠方案，那么，毫無疑問，這家保險公司將具備明顯的市場競爭優勢，獲得更多客戶的青睞。

　　4　大數據對就業市場的影響

　　大數據的興起使得數據科學家成為熱門職業。2010年的時候，在高科技勞動力市場上還很難見到數據科學家的頭銜，但此后，數據科學家逐漸發展成為市場上最熱門的職位之一，具有廣闊發展前景，并代表著未來的發展方向。

　　互聯網企業和零售、金融類企業都在積極爭奪大數據人才，數據科學家成為大數據時代最緊缺的人才。據麥肯錫預測，在未來幾年內，僅美國本土就可能缺少14萬～19萬具備數據深入分析能力的專業人才，能夠通過分析大數據支撐企業做出有效決策的數據管理人員和分析師，也大概存在150萬人的缺口。

　　根據中橋調研咨詢2013年7月針對中國市場的一次調研結果顯示，中國用戶目前還主要局限在結構化數據分析方面，尚未進入通過對半結構化和非結構化數據進行分析、捕捉新的市場空間的階段。但是，大數據中包含了大量的非結構化數據，未來將會產生大量針對非結構化數據分析的市場需求，因此，未來中國市場對掌握大數據分析專業技能的數據科學家的需求會逐年遞增。

　　盡管有少數人認為，未來有更多的數據會采用自動化處理，會逐步降低對數據科學家的需求，但是，仍然有更多的人認為，隨著數據科學家給企業所帶來的商業價值的日益體現，市場對數據科學家的需求會越發旺盛。

　　5　大數據對人才培養的影響

　　大數據的興起，將在很大程度上改變中國高校信息技術相關專業的現有教學和科研體制。一方面，數據科學家是一個需要掌握統計、數學、機器學習、可視化、編程等多方面知識的復合型人才，在中國高校現有的學科和專業設置中，上述專業知識分布在數學、統計和計算機等多個學科中，任何一個學科都只能培養某個方向的專業人才，無法培養全面掌握數據科學相關知識的復合型人才。另一方面，數據科學家需要大數據應用實戰環境，在真正的大數據環境中不斷學習、實踐并融會貫通，將自身技術背景與所在行業業務需求進行深度融合，從數據中發現有價值的信息，但是，目前大多高校還不具備這種培養環境，不僅缺乏大規模基礎數據，也缺乏對領域業務需求的理解。鑒于上述兩個原因，目前國內的數據科學家人才并不是由高校培養的，而主要是在企業實際應用環境中通過邊工作邊學習的方式不斷成長起來的，其中，互聯網領域集中了大多數的數據科學家人才。

　　在未來5～10年，市場對數據科學家的需求會日益增加，不僅互聯網企業需要數據科學家，類似金融、電信這樣的傳統企業在大數據項目中也需要數據科學家。由于高校目前尚未具備大量培養數據科學家的基礎和能力，傳統企業很可能會從互聯網行業“挖墻角”，來滿足企業發展對數據分析人才的需求，繼而造成用人成本高企，制約企業的成長壯大。因此，高校應該秉承“培養人才、服務社會”的理念，充分發揮科研和教學綜合優勢，培養一大批具備數據分析基礎能力的數據科學家，有效緩解數據科學家的市場缺口，為促進經濟社會發展做出更大貢獻。

　　高校培養數據科學家人才需要采取“兩條腿”走路的策略，即“引進來”和“走出去”。所謂“引進來”，是指高校要加強與企業的緊密合作，從企業引進相關數據，為學生搭建起接近企業應用實際的、仿真的大數據實戰環境，讓學生有機會理解企業業務需求和數據形式，為開展數據分析奠定基礎，同時，從企業引進具有豐富實戰經驗的高級人才，承擔起數據科學家相關課程教學任務，切實提高教學質量、水平和實用性。所謂“走出去”，是指積極鼓勵和引導學生走出校園，進入互聯網、金融、電信等具備大數據應用環境的企業去開展實踐活動，同時，努力加強產、學、研合作，創造條件讓高校教師參與到企業大數據項目中，實現理論知識與實際應用的深層次融合，鍛煉高校教師的大數據實戰能力，為更好培養數據科學家人才奠定基礎。

　　在課程體系的設計上，高校應該打破學科界限，設置跨院系跨學科的“組合課程”，由來自計算機、數學、統計等不同院系的教師構建聯合教學師資力量，多方合作，共同培養具備大數據分析基礎能力的數據科學家，使其全面掌握包括數學、統計學、數據分析、商業分析和自然語言處理等在內的系統知識，具有獨立獲取知識的能力，并具有較強的實踐能力和創新意識。

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