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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28