大数据未来的发展趋势怎么样（idc说白了是什么意思）
idc说白了是什么意思，大数据未来的发展趋势怎么样？
1. 数据分析为什么“火”了
几乎所有商业上的成功都依赖于成功的决策行为，好的决策依赖于充分、有用的信息。信息的来源有两个主要的渠道，一是人的主观经验，二是客观数据，这二者实际上是缺一不可，形成互补关系。因此，当企业在面对具体的经营问题时，为了度过难关，就通常需要高薪挖有行业经验的人才，同时收集有利于企业决策的重要数据。
数据分析到底是什么？此处可以恰到好处地下个定义——在主观经验的基础之上，对客观数据加以充分利用，获得有价值的、有利于成功决策的信息的分析方法！
人们用数据分析解决问题的历史由来已久了，早在春秋战国时期就有"数灶台"来判断敌军数量的经典案例。但是直到近十年，数据分析方法才真正迎来蓬勃的发展，我认为背后主要来自于计算机技术的迅速发展，主要包括以下几个方面：
（1）数据获取技术提高
从广义上，数据包括生产数据、自然数据、和行为数据几大类。随着传感器技术的发展，单个传感器成本已经被压到很低，人们可以非常廉价地获得制造业中产品的生产数据和复杂自然界中的各种监控数据。另外，随着互联网、社交网络、和移动通讯技术的发展，也促使了人们日常行为的"电子化"程度更高，更多用户行为数据可以通过各式各样的在线应用流量入口被快速精确、且完整地记录下来。
（2）数据存储效率提高
存储芯片做的越来越小，成本越来越低，云存储的技术也获得了迅速的发展和应用。随着5G技术的逐渐落地，未来数据传输速度的瓶颈也不再是问题。数据可以做到随时获取、随时存储、随时应用。
（3）数据计算效率更高
主要是分布式计算的算法和相应硬件技术的发展（如GPU加速以及大规模计算集群技术）。
（4）数据相关法律法规健全
众所周知，只有在健全的法律体系下，一个行业才能平稳有序的发展。随着数据相关的应用和商业模式越来越多，与老百姓的生活相关性日益密切，无论是国外还是国内，都相继出台了成熟的数据产权以及数据安全的法律法规。好的数据企业在健全的法律保障下可以稳健发展，不断产生更有价值的行业创新，也创造出更多的高价值岗位。
2. 数据创造价值的基本逻辑在企业运营中，通过数据分析可以获得更充分的市场信息——这样就可以更好地了解市场，从而做出更加准确的决策获得效益。那么，数据和企业效益之间的基本逻辑是什么？更多更好的数据是否直接带来企业效益？
针对该问题，提出几个我认为的关键要点：
一是要认识到使用数据是有成本的，一个企业不应冒进地采取数据扩展策略。数据并不是越多越好，要重视数据质量、真实性、数据背后的意义、以及数据与具体业务（商业模式）的相关性，有针对性地收集数据、使用数据；
二是要认清市场竞争环境仍然以零和博弈的形态为主，使用数据的目的是获取决策信息，但仅仅如此是不够的，更重要的是相对于市场上的竞争对手获得更强的信息不对称优势。因此，在当前的市场环境下，在传统行业中充分使用数据分析技术会给企业带来超额价值，更容易取得成功（如农业、传统制造业、能源行业等）；
三是要怀着谦逊的心态看待数据分析技能，把它看作一种必备技能（就像英语一样），而非核心竞争力，这也是我最想强调的；这里所说的数据分析技能，既包括一般的业务数据分析，也包括相对复杂一些的数据挖掘、机器学习、深度学习等。尽管后者的方法对技术要求更高，但是随着编程能力的普及化、算法程式的乐高化、以及数据教育的亲民化，在未来（当你毕业的时候），这些内容都不大会构筑非常高的入行门槛。
因此，若非个人能力特别牛，有著名高校和著名paper的背书，不建议把数据分析技术作为核心能力去培养（纯兴趣除外）。毕竟整个社会对纯算法研发岗位的需求少之又少（仅限于高校及top大厂的研究院），就算有，大多数的技术创新也仅维持在简单的应用层面，很难在当今异常成熟的技术条件下做出特别重大的算法上创新。
3. 做一个有职业优势的数据专家综上，我的大致判断是：如果喜欢数据科学并且想从事科研，可以选择并从事大数据相关专业的学习；如果未来去业界发展，建议理性看待数据类专业的"市场价值"，将其作为基础能力去培养，同时重视多元化发展自己的技能。
建议考虑，"大数据+X"的模式去选择自己喜欢的专业或规划自己的就业方向~ 毕竟，未来很多行业都会与数据技术、信息技术产生非常紧密的耦合关系，数据技术更应当理性地看作是一种常规的方法和技能来解决某个特定领域的问题。
大数据就像基础学科：数学，样无处不在~
此外，在学习数据分析技能的时候，我也要给出几个小TIP：
一、打好基础，熟练掌握经典的最常用的模型
大数据技术有明显的2/8特征，少数非常经典的简单算法模型（如回归、决策树、MLP）就可以解决绝大多数的算法问题了。
二、除Excel外，集中掌握一两门核心的大数据编程语言
建议R(学术、统计)和Python（商业应用）
三、重视核心竞争力的培养
把数据技能看作是基础能力，同时要有自己的核心能力。对于在校生，就算某个具体的专业，如经管、医疗、物理等等；对于从业者，就算某个行业的领域知识和经验，如制造业知识、金融业知识等等。
四、对算法的学习关注逻辑，避免陷入细节
按照现在的行业大趋势，未来可用的模型和算法会越来越多、越来越复杂；如果要一直跟着学，所有细节都掌握根本不现实，也会累死。当然，这样做其实根本不必要，因为现成的开源代码或架包很快就会出现。
建议仅对核心的经典模型掌握其基本原理甚至推导逻辑；对于繁杂的创新模型，主要是了解模型特征和适用条件，理解以下几个要点：
1、背后的核心经典模型是什么？
2、解决了什么特殊问题？在经典模型上有什么改进?
3、应用场景？是否广泛应用？
4、优缺点？局限？
运维分为哪几方面？
IT运维岗位以工作内容分类大致可以划分为以下几种岗位：
IDC机房运维售前运维桌面运维监控运维实施运维系统运维自动化运维开发运维数据库运维大数据运维DevOps运维1. IDC机房运维
目前薪资低，工作内容简单，而且未来可能会被人工智能替代的就是 IDC机房运维
IDC机房运维的工作主要包括： 主机监控，信息统计，硬件维护，系统维护，网络维护。比如对托管设备进行日常的巡检，故障记录;协助客户对IDC机房设备进行维护等;很多IDC机房运维，后期都转型做销售岗，还有的考了几个证书后，转到大公司做运维了，这是一个钱少，活杂，上升渠道少的岗位，未来发展靠个人。北大的保安也能考研究生成为网红，只要努力还有什么不可能呢;三年工作经验： 薪资5-9K，有的公司需要倒班
2. 售前运维
在产品的销售过程中，一般会有这个岗位存在，毕竟销售人员对技术能力的掌握都有所欠缺，如果客户问到技术上的问题，就需要售前运维出场
售前运维： 对技术要懂一些，对销售也懂一些;所以售前运维的未来发展方向有两个，一个是往技术方面发展，一个是往销售方面发展。 而且曾经的销售经验决定大大提高了自己往技术方向发展的概率。 毕竟各行各业都需要沟通，运维行业更得懂的沟通;一个一年左右的售前运维，薪资在一万以上很常见;但希望大家把这个岗位作为一个过渡，一心不能两用，很难做到既搞好销售，又能做好技术;如果你可以，建议你去创业，一个技术创业者，既要懂技术，又要懂销售
3. 桌面运维
桌面运维目前属于外包的比较多，有专门的公司招聘应届生去培训一两个月，直接外派到大公司做项目，需要的技能不是很多，但是沟通能力很重要，之所以要沟通能力，只因为你是乙方，说白了就是去人家家里干活的，属于服务行业;要做的事情很杂：比如OA加载不了PDF怎么办?又或者网络IP重名，还有诸如电脑没有声音，word插入不了大写字母，打印机出现了故障，投影仪不能使用，需要装装系统等;工作重复性很高，只要你用过几年电脑(你自己的笔记本)，基本上都可以干运维，如果你擅于用百度，那公司里大部分业务跟桌面终端问题，你都可以搞得定
工作比较清闲，薪资不高，很多人的薪资一直停留在8k左右，如果不努力提高自己，被替代的可能性很大，随便一个大学生，入职三个月就能干你的活;而且桌面运维看重学历，现在要求本科学历的越来越多，对英语的要求也越来越高;未来的桌面运维，一定是要求越来越高，比如学历，比如口语流利程度，但工资会越来越低
4. 监控运维
其实这个职位的工作很说轻松也是很轻松的，不过想进入这个职位的要求还是有点高的，要求基本是都和公司网络管理员的要求差不错的，但是自我感觉，这个职位的工作职责很简单
也就是监控一些公司网络，服务器，服务的运行的是否正常，当运行不正常的情况下，会有相应的报警，只需要分析一下，相应的报警时什么情况，并汇报给相对应的工程师处理;其实工作很简单的，一般有一点网络常识的人都能完成的
监控工具常用的有：Zabbix，Cacti，Nagios，Open-Falcon
5. 实施运维
一个需要频繁出差的岗位，有的公司实施运维的工作里还穿插了售前运维的工作，公司的产品需要涉及到去客户公司部署产品以及后期的跟进维护，举个安装移动宽带的例子吧， 实施运维就是前期去你家安装网线，并调试好，直到你能上网，后期对你的网络进行维护;这个工作涉及到的技术比较单一，或者说都是与你们产品有关的技术，比如你们公司是做私有云的，你需要满世界去帮别的公司部署私有云产品和后期维护
需要有一定的沟通能力，技术增长一般是体现在对你们公司产品越来越了解，如果你想去看看世界(真心话，大多数实施运维忙的没时间看世界)，或者不反感出差，也不怕与人交流，可以选择这个职位，3年工作经验，薪资在12-15K左右
6. 系统运维&自动化运维
这两个相似度很高，一度可以这么理解：自动化运维就是在系统运维的基础上又学会了一些自动化工具，比如ansible, saltstack，shell脚本， 系统运维到自动化运维，是传统运维向智能运维的过渡;一般情况下，系统运维的工资，三年工作经验在8-10K， 自动化运维可以达到10-15K, 需要会一些常见的ELK，jenkins，gitlab, docker等工具。
这里需要着重强调的两个概念：
a)所有自动化运维都是以手工能实现为基础。
b)所有自动化的底层，都是很基础浅显的原理。 比如监控系统， 不管你用zabbix,还是prometheus,还是自己开发监控，说到底都是在做数据收集，数据存储，数据分析和数据展示
7. 开发运维
不会开发你就不能充分理解你们系统的业务流程，出了问题也不能帮忙调试，只能去找开发推锅，开发人员写的代码有时候有性能问题，而你只却只懂系统，就没办法排查问题，或者说没办法找到问题根本原因
运维开发需要学什么开发语言? 理论上小语种都行，而不是说到运维开发就想到python，那只是培训机构的人设;三年运维开发经验，工资一般在12-18K左右;另外需要说明，开发语言只是工具，帮助你解决工作中的问题，而不是动不动就开发个CMDB，开发个跳板机;在公司里工作，有开源的就用开源的，实在没办法了才去开发，不要给自己挖坑
备注： 即使你面试的是运维开发，很多时候你在公司里干的还是系统运维或者自动化运维的工作，与开发没有任何关系，而且大部分公司现有的业务体系的服务器都老出问题，你忙都忙不过来，哪还有时间让你开发自动化工具， 如果让你白天不耽误干别的，利用晚上自己加班搞出来，方法方案自己想办法，加班费是不可能有的，你干吗?不想干就别提这个茬，做好公司交代的任务就行了
8. 数据库运维
哈，刚刚一个运维开发还不够乱吗，又来个数据库运维，说白了就是有的公司让系统运维兼职干着数据库的工作，干久了就出来这么个岗位，懂运维，懂数据库，现在很多人面试系统运维，都说自己懂数据库，结果一问，数据库只会增删改查，再一问增删改查也是只会最简单的，说白了就是记住了增删改查的四个命令而已，真香!
很多时候运维遇到的问题不像你想象的那么理想化，比如有同事过来求助，说一个单机实例挂了，你的理想状态是，反正有备份，恢复一下完事，然后你问他，有备份把?对方说：“不知道啊，跑了好几年了没出过问题，你一入职就出问题了”，哈，关键是你刚入职，入职手续还没办完，都没碰过公司的电脑。你说惊不惊喜
数据库玩的比较好，以后可以转DBA，但只会DBA不会运维的人，可能慢慢要没落了，这个岗位就是运维在绝地逢生，不断占领别人的岗位的过程中演化出来的岗位，当然也有可能是DBA学会了运维
9. 大数据运维
大数据运维也是在系统运维的基础上衍生出来的一种，与系统运维不同的是，大数据运维更多的是在维护大数据生态下的产品，比如Hadoop,Hbase，Spark,Kafka ,Redis等，进行日常的集群管理和故障处理，以及容量管理;基础的系统运维要会，在此基础上加上大数据生态圈下的产品就是算入门的大数据运维了，薪资也偏高一些，一般三年工作经验可以要到12-20k, 为什么有8K的差距呢? 因为面试看的是沟通能力，和技术关系不大
10. DevOps运维
DevOps是一种方法论，包含一系列的基本原则和实践，目前所有的工具或者说工具链都只是为了对这样的实践提供支持而已;所以这个岗位，其实都是要求在自动化运维的基础上，会一些DevOps工具链而已，比如CI/CD的开源工具，其次要想工资高，需要会一门语言，比如go或者python，薪资普遍很高，三年工作经验，基本在15-20K，5年工作经验可以拿到30-50K
为什么华为的旗舰机是在外国首发？
感谢网友@理想三旬t 的邀请，不不好意思，最近太慢，今天才抽出空来回答下这个问题。
首先，华为近两年都在往高端市场冲刺，而目前高端智能手机的消费市场主要集中在欧美，此前的P系列、Mate系列之所以能够在高端市场获得了突破，欧洲市场可谓是功不可没。
一直以来，欧洲市场都是华为最为重要的海外主战场。华为花了很长的时间，通过大量的体育赛事赞助和付费广告，才打开了华为在欧洲的知名度，让运营商接受了华为的品牌。经过近几年的持续耕耘，欧洲市场已经成为了华为的最大海外市场。
此前凯度移动通信消费者指数的数据显示，截至2016年5月，在欧洲市场份额最大的五个国家中(英国、德国、法国、西班牙、意大利)，销量排名前三的智能手机品牌分别是三星、苹果、华为，其中华为同比增长7.4%。在意大利和西班牙，华为已占据接近21%的销量。今年三季度的时候，华为宣布当前他们在30个国家的市场份额已经超过了15%，在20个国家超过了20%。
那么我们再来看看国内市场，根据IDC数据，2016年华为在中国市场的出货量为7660万部，以16.4%的市场份额排名第二（仅次于OPPO）。可以看到，华为在很多欧洲国家的市场份额占比已经超过了国内。
数据显示，2016年华为智能手机出货量为1.39亿部，也就是说海外市贡献了6240万部左右的出货量，而这个出货量行业主要集中在欧洲市场。
更为值得注意的是，华为国内市场的出货量主要是由华为荣耀所贡献的，而高端的华为P系列和Mate系列的出货则主要是由欧洲市场所贡献。也就是说欧洲市场对于华为高端旗舰的出货影响更大。正因为如此，华为每次的高端旗舰机的首发都会放在欧洲。
在英国脱欧之前，华为曾把旗舰机的发布地放在英国伦敦，比如华为P8/P8 Max、P9此前都是在英国伦敦进行的首发。而当英国宣布脱离欧盟之后，华为便将首发地点改到了德国。要知道，目前德国是欧盟内最强的，经济情况也是最好的国家，同时德国也处于欧洲的中心，这也是华为为何选择在德国进行旗舰首发的重要原因。
其次，华为是国际品牌，所以其着眼点更多的是在全球市场，而不只是在中国，通过海外市场进行旗舰机的首发，有助于提升华为在全球市场的品牌认知度和影响力。选择海外首发，国人依然会接受，因为这是华为成为国际品牌的一种表现。所以，即使是在德国首发，国内也是会大肆的报道，但如果换过来，国内首发，再去海外发布，那么国内就根本不太关注海外的这场发布会了。所以这种操作模式，也可以让华为旗舰在国内获得更多的曝光度。
另外，再加上华为的在欧洲首发的都是旗舰机，欧洲的定价加上税往往都会比国内高出不少，所以欧洲首发后，国内再次发布，价格比欧洲更低，自然也会让国内用户更为赞赏是良心定价。
最后，华为一直想进入美国这个高端智能手机最大的市场，坚持在海外进行旗舰机的首发，也比较容易引起美国市场对于华为旗舰机的关注。这对于华为接下来扩展美国市场将会有一定的帮助。
综上，可以负责任的说，以上几点是华为旗舰机选择在海外市场、选择在欧洲进行首发的最为主要的原因。
最后，欢迎大家继续补充，谢谢！
