xiaotong2007
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。 
行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据上市公司汇总、业务布局、业绩对比、业务规划等1、大数据行业上市公司汇总大数据企业按细分领域来看，主要包括大数据基础设施生产商、大数据软件研发商与大数据服务提供商。行业龙头企业多数实行全产业链一体化布局，例如领军企业易华录与美亚柏科。大数据基础设施生产商中，同有科技在大数据存储设备领域具有绝对优势地位;在软件研发领域，常山北明是中国软件行业最具影响力企业;我国大数据服务领域的上市企业最多，其中科创信息和神州岳泰分别在智慧政务与自然语言服务等方面处于行业领先地位。从区域分布来看，目前我国大数据行业上市公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于北京市与福建省。北京的大数据上市企业最多，在本报告统计的53家企业中，北京市的大数据行业上市公司高达20家，占比接近40%，代表企业有易华录、同有科技、神州泰岳与拓尔思等;另外广东省的大数据上市企业也较多，代表企业为欧比特与奥飞数据等。2、大数据行业上市公司业务布局对比从业务布局来看，行业主要领先上市企业的业务侧重点均有不同，例如美亚柏科主要利用大数据发展期精通的电子数据取证技术，欧比特则定位于卫星领域的大数据应用，软件龙头拓尔思则将大数据业务主要应用于政府、金融等领域。从各企业大数据业务布局的重点区域来看，大部分企业的布局重点均位于京津冀与东部沿海地区，例如行业龙头易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要产品与服务集中于华东、华南地区。3、大数据行业上市公司大数据业务业绩对比从中国大数据行业主要上市公司的经营业绩来看，行业龙头企业易华录与美亚柏科无论从业务营收规模，还是业务毛利率情况来看，经营业绩均较为亮眼，二者2020年大数据业务营收均超过10亿元，毛利率均处于50%以上的高水平。整体来看，行业主要上市公司的业务规模差距明显，毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异，例易华录、美亚柏科与拓尔思的毛利率水平均超过50%，而欧比特、常山北明与海量数据等毛利率平均水平仅在20%左右。4、大数据行业上市公司大数据业务规划对比在未来数字经济成为必然发展趋势的背景下，大数据作为最重要高新技术与手段之一，将形成巨大的蓝海市场。各行业主要上市公司纷纷在各自擅长的大数据细分领域规划布局，力争抢占市场先机，在各领域形成自身绝对优势。北京易华录计划在2021年继续扩大数据湖行业影响力，在十四五期间完成数据资产化服务提供商的战略转型;美亚柏科在未来1-2年来，将利用大数据技术继续提高安全领域的发展优势;欧比特则继续深耕卫星大数据领域，2021年围绕“珠海一号”开展卫星信息建设业务。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。 不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
1、数据管理仍然困难大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。2、数据孤岛继续激增这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为所有数据，包括分析和事务工作负载，都可以合并到一个平台中。3、流媒体分析突破之年组织处理新数据越快，业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说，这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的，但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进，这种情况会发生变化。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
大数据的应用十分广泛，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。大数据相关有各方面的工作，有需要用到高深的技术的，也有简单的工作。愿意并且有决心从事大数据相关工作，不管你先前读什么专业，一定能找到最适合你的切入点，进入大数据行业工作。2大数据专业就业前景如果你是合格的大数据开发技术人员，那当然有高薪的工作，并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的，那需要看你学习怎么样。目前大数据培训相对其他培训项目要好就业，因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的，而大数据在最近两年才大力发展，并且在各领域蔓延，因此所产生的人才缺口巨大，而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才，又特别的少;应用越来越广，技术人才却产生较慢，刚培训的人员，只能适应基本的软件操作和理论基础;还达不到企业要完成复杂业务的技术需求;所以培训入门快，拿薪资快，但只是一时，进入企业，不努力学习是跟不上发展与用人需求的。
1、数据融合与数据价值挖掘 数据融合对于数据价值挖掘来说，具有重要的意义。数据融合利用需要标准规范先行，实现数据可见性、数据易理解性、数据可链接性、数据可信性、数据互操作性、数据安全性。数据挖掘和AI分析需要面对海量处理能力、云边端协同、建模、小数据、人与数据融合、数据自身安全、隐私与商密保护等的挑战，需要从基础理论与工程实践多方面研究数据要素价值挖掘的问题，开发出更多的大数据和AI分析技术。 2、知识图谱与决策智能 随着大数据的发展，企业和公共机构越来越需要将不同的数据进行有效链接，从而形成新的动态知识，以辅助企业和公共机构的决策。这就需要运用图数据库、图计算引擎和知识图谱，其中知识图谱是图数据库和图计算引擎的重要应用场景。根据DB-Engines排名分析，图数据库关注热度在2013年到2020年间增长了10倍，关注度增长排名第一，远远高于其它数据库或数据引擎。用户画像和信用档案等，是知识图谱的新应用场景。 目前，国内的阿里云、华为、腾讯、百度等大型云厂商以及一些初创企业都在布局图数据库、图计算引擎和知识图谱，特别是知识图谱已经开始深入应用到金融、工业、能源等多个行业和领域。知识图谱正在成为企业决策的重要技术平台与工具。 3、产业物联网提速 物联网是大数据的一个重要来源。传统观念认为消费物联网是物联网大数据的主要来源，但随着产业物联网的飞速发展，产业物联网正在超越消费物联网而成为物联网大数据的主要来源。智慧工业、智慧交通、智慧健康、智慧能源等领域，将最有可能成为产业物联网连接数增长最快的领域。 产业物联网的大数据处理涉及到边缘计算。市场调研机构IDC预测，未来超过50%的数据需要在边缘侧进行存储、分析、计算，到2024年全球边缘计算市场将达到2506亿美元。在中国市场，2020新基建中的5G、AI、智慧交通、新能源汽车充电桩、工业互联网等都是与边缘计算相关的技术或场景。 4、数据安全热度持续上升 大数据、数字经济要通过相应的法律制度以及相关措施来保障健康发展。一是改变计算方式，边计算边保护;二是构建免疫系统，改变安全体系结构;三是网络系统安全要构建“安全办公室”“警卫室”“安全快递”这“三重”防护框架;四是对人的操作访问策略四要素(主体、客体、操作、环境)进行动态可信度量、识别和控制;五是对“风险分析、准确定级”“评审备案、规范建设”“感知预警、应急反制”“严格测评、整顿完善”等环节进行全程管控，技管并重;六是达到非授权者重要信息拿不到、系统和信息改不了、攻击行为赖不掉、攻击者进不去、窃取保密信息看不懂、系统工作瘫不成等“六不”防护效果。 总结而言： 进入2021年，大数据已经从单纯的技术体系，向着与实体经济结合、真正挖掘和发挥数据价值的方向发展。特别是新冠疫情和新基建，加速了大数据与实体社会基础设施的快速融合，而5G与物联网等的快速发展也进一步加大了大数据与实体经济的深度融合。随着数博会即将进入第6个年头，大数据将真正深入到社会经济的方方面面，推进下一轮经济长周期。
回答
销售人员未来职业发展方向销售人员未来职业发展方向 销售可以说是最广泛、最具有挑战的职业，在市场高度开放时代，没有哪家企业敢说我不需要销售人员，从某种程度上说，销售队伍生命力决定了企业的生命力 销售可以说是最广泛、最具有挑战性的职业，在市场高度开放的时代，没有哪家企业敢说我不需要销售人员，从某种程度上说，销售队伍的生命力决定了企业的生命力。当然也有很特殊的情况，比如一些刚起步的小企业可能就没有专职销售和市场人员，因为老板本身就担当了销售人员的角色。 对年轻人而言，销售或许是最可能在短时间内获得成功的职业。销售人员作为企业员工中相对独立的一个群体，和财务人员、研发人员、生产人员、技术人员等岗位相比，销售工作的平均岗位进入壁垒较低。从事其他工作的人员——无论是从事技术性工作或服务人员，只要身体健康，年龄适当，都有可能转到销售岗位上，较低的岗位进入壁垒，使销售成为很多人的就业切入点。由于销售是一个实践性非常强的职业，大家全凭业绩说话，而且业绩也比较容易衡量，所以除了一些特别专业的技术销售职位外，大多数销售岗位对学历要求并不是很高。 销售人员有非常明显的特点：工作稳定性差、工作压力大、出差应酬成为生活的常态。特别对于直接面向市场的基层业务人员而言，虽然工作时间比较自由，但由于销售指标的压力，常常令已婚者顾不上照顾家人，未婚者顾不上恋爱，很长时间不能和朋友闲聊
