经常听到有人说，大数据行业已经发展那么久了，是不是早就饱和了？

再加上现在大厂裁员、疫情期间经济不景气，很多人更加犹豫不决，不敢随便入行。

这个问题其实已经被问过很多遍了。

事实上，大数据技术岗，并没有你想象的那样饱和。相反，大数据开发人才缺口很大，目前的人才培养和人才供给不足，企业缺人，更不敢随便裁员。

此外，大数据人才的饱和度，相比Java、前端要少得多。然而依然不断地有人加入Java、前端的队伍。

所以，大数据开发一点都不饱和。

下面我们来谈一谈原因。

大数据行业发展历史

大数据起源于20世纪90年代美国数据仓库之父比尔门恩提出数据仓库的理论，发展到现在的大数据处理、分析和应用，中间经历了数十年的时间。

近几年，我国大数据产业迅速发展。

有数据统计，全球大数据市场规模由2019年的1,821.9亿美元增长至2021年的2,133.5亿美元，复合年增长率达到8.2%

大数据的发展历史不到40年，尤其是在我国，大数据的萌芽阶段大概在2010年，不存在饱和一说。

大数据开发人才缺口大

随着大数据产业的发展，大数据人才需求也迅速升温。

工信部去年发布“十四五”大数据产业发展规划，规划到2025年，大数据产业市场规模突破3万亿，但大数据人才的培养数量和速度远达不到产业规模的增速，预计到2025年，大数据核心人才缺口将会高达230万人。

北上广深、杭州是大数据人才就业的主阵地，据统计，全国将近有50%的大数据人才汇聚于这五座城市中，阿里、腾讯、字节跳动、滴滴、美团、小米、百度等知名互联网企业则是接收这类人才的主要企业。

大数据应用广泛

客户/人群定位是大数据应用非常广泛的领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

业务流程优化：通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线，人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。

金融：大数据在金融交易领域应用广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的。

个性化服务：现实实例比如智能手表、智能手环等可穿戴设备，均具有个性化大数据采集功能。

其他的还有医疗保健、竞技体育、增强科学研究能力、优化机械设备、强化安全和执法能力以及改善城市和国家建设等领域，都有大数据开发的应用。

大厂裁员的真相

互联网国家监管政策出台前，腾讯、阿里这几家公司投资业务非常广泛，铺的摊子很大。做了几年以后，发现一部分业务没有竞争力，或者不赚钱，这几年基本都调整或者砍掉了，可能就带来裁员分流的问题。

最典型的例子，就是阿里的社区电商业务调整。

摊子铺的大，业务扩张的大快，人也就招得比较多，可能存在一定的盲目性招人的现象，很可能出现问题，不像以前一样卡得那么紧，好鱼、坏鱼都要进来了。

另外，不赚钱业务里的人员也进来了。

其次，大厂裁员的同时，也招人。最典型的案例是2010年IBM三年之内裁掉了11万人，招进9万人，因为它在进行业务转型。

所以说，大厂裁员，不一定是不好找工作，尤其是像大数据开发这种缺人岗位，不会轻易被裁，反而被人争着抢着要。

我们有的应届生学员就是如此，在比屋教育的帮助下，通过2个多月的学习和努力，同学拿到好几家公司的offer，包括HW。

综上，大数据的应用领域广、从业人员平均薪资高、人才缺口大，所以现在学习大数据还是比较有前途的。

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