京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据”时代来临 CIO你准备好了么_数据分析师考试
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽迅速提升,云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多,都要快。“大数据”时代的脚步悄然而至。
请试想一下:当40亿部手机、10亿部电脑,随时随地都在向分布在全球各地的服务器发送数据;当你开着车对着“语音助手”说:“我要在附近找一家最罗曼蒂克的餐厅。”之后,短短一两秒就能得到您满意的答案时。其背后向您提供服务所涉及到的定位、资料检索、存取、数据交换等一系列动作是何等的复杂。而这一系列动作正是由“大数据”所支撑,正如IBM总结的那样:“大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)”就是“大数据”的显著特征。大量、多样、快速给现在的IT业提出了巨大挑战。当今的网络环境、存储以及搜索架构越来越不适应这种新的变化。而大数据的到来将促使这些领域产生新的变革。为了让业界对大数据的价值和应用有更好的认识,将于4月17、18日在北京国家会议中心举行第四届CCS云计算高峰论坛暨展览将汇集业内知名的领导企业和政企IT主管,多角度、深入探讨大中国大数据产业。以下三点为本次大会讨论部分重点点:
问题一:网络架构不适应“大数据”时代
传统的网络架构已经不能满足现代网络应用需求。传统的网络结构设计是以客户端向服务器发出请求,由服务器应答返回结果给客户的垂直结构。而在大数据时代,这种垂直结构的服务请求将变得越来越少,取而代之的是水平结构的横向请求服务。“大数据”时代,大量的数据都存储在分布广泛、不同地域、各种类型的服务器中。当用户发出一个搜索或查询请求时,最多的运算是服务器之间的信息交换,最后将结果返回给用户。新一代网络架构要适应Web2.0时代的水平服务应用。
问题二:数据中心将面临巨大压力
“大数据”时代对数据中心的访问量是前所未有的。更多的网络设备将同时访问数据中心,这包括智能手机、平板电脑、台式机、笔记本、甚至正在马路上行驶的汽车。此时,数据中心面临的压力将是难以想象的。正如铁道部去年年底推出的在线订票系统,采用的系统不可谓是当今最先进的系统,但当有几亿人同时访问的时候,网站所有服务都陷入了瘫痪。这是所有工程人员难以预料的。“大”到一定程度的时候,任何事情都可能发生。随着全球经济一体化的深入,未来数据中心要面临的不仅是一个中国地区的访问量,而是全球几十亿的访问量。还是那句话:“用户你伤不起。”
问题三:数据仓库架构不适应高速反应的要求
当今数据库里的内容不仅仅是多,而且结构已发生了极大改变,不是以二维表的规范结构存储。大量的数据是非结构化的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图片和音频/视频等。并且在企业的所有数据中是大量且增长迅速的。企业80%的数据是非结构化或半结构化的,结构化数据仅有20%。并且全球结构化数据增长速度约为32%,而非结构化数据增速高达63%。预计今年非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。面临如此大量的非机构化数据,其移动和修改将耗费大量的人力物力,读取效率也将越来越低。当然这包括了物理存储和逻辑存储软、硬件两个层面。
当然“大数据”时代对IT业各方面的影响都将巨大且意义深远。此次会展不仅从大数据角度剖析对产业界的挑战与机遇,更有分会场《云计算基础架构》、《云应用服务》、《云计算?数据中心》等息息相关的领域,将为现场的专业观众带来全方位的产业观察和案例分享。
同期同地还将举行CENCE中国企业网络通信大会暨展览,包括UC/协作、呼叫中心、多媒体融合通信指挥调度/运营商增值业务及平台等专场的精彩内容。历经十二届的洗礼,CENCE中国企业网络通信大会暨展览已发展成为中国企业网络通信领域的标杆展会。预计会展将吸引约3千名来自运营商、政府部门、金融、电力、能源、医疗、教育、交通、物流、教育、制造业以及上市公司,科研院所中的信息部门主要负责人和企业IT主管以及专家学者等具有行业代表性的相关企事业单位人员参与此次盛会。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16