京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据落地必须与行业应用结合_数据分析师考试
大数据应用并非遥不可及,而是已经渗透到人们工作、生活的方方面面。
从优势领域突破
IDC预测,中国的大数据市场从2012年到2016年将增长5倍,政府、电信、银行将是最先使用大数据工具的行业。大数据的价值主要体现在以下几方面:提升企业的决策效率,改进业务流程,提升用户体验和企业的业务创新能力,提高企业的抗风险能力。目前,在亚太地区,大数据的应用还主要以结构化和半结构化数据分析为主,非结构化数据的量虽然很大,但是目前其应用需求还没有兴起。
用户采用大数据工具之前,要注意以下几个问题:从自己有竞争优势的应用领域入手;制定大数据战略时要综合考虑多方面的问题,比如决策层的支持力度、业务流程、数据质量、IT基础架构等;由于专业大数据技术人员数量不足,企业可以考虑采用一些成熟的商业软件;大数据应用不仅仅包括分析型应用,还包括信息访问型、交易型应用等。
更高性能 更低成本
在大数据方面,惠普有两大利器Autonomy和Vertica。惠普通过收购这两家公司获得了大数据分析工具,并与惠普自己的硬件相结合,为用户提供整合的大数据解决方案。Autonomy主要用于非结构化数据的识别与搜索,而Vertica主要用于结构化数据的在线实时分析。两个产品虽然有小部分重合,但更多的是互补关系。
1月15日,惠普在北京正式发布了HP Vertica Analytics Platform 6.1。惠普公司Vertica市场营销副总裁Chris Selland表示:“HP Vertica Analytics Platform 6.1是专为大数据设计的高性能数据分析平台,它具有极高的数据分析性能,查询速度比传统的关系型数据库快50~1000倍;它还具有大规模扩展能力,可以无限量添加行业标准服务器;它采用开放式架构,并内置Hadoop、R语言以及一系列ETL和业务情报工具;它基于优化的数据存储平台,利用压缩技术可以存储更多的数据。”
HP Vertica Analytics Platform 6.1新增了数据管理选择,通过Hadoop Distributed File System(HDFS)连接器来优化大数据。新的HDFS连接器的数据加载速度比HP Vertica Analytics Platform 6.0中的前一代连接器快4倍以上。这一改进确保HP Vertica Analytics Platform 6.1能以简单、可扩展的方式进行高性能数据分析。“目前,Vertica的数据分析平台在全球有上千个用户,分布在30~40个行业中。”Chris Selland介绍说,“Vertica产品的价格只有竞争对手的1/3,但是处理性能提高了数百倍。”
大数据应用难落地还有一个重要因素,就是缺少专业技术人员。Gartner的研究显示,到2015年全球需要440万大数据专业人员,而人才缺口达2/3。为了培养更多的大数据人才,惠普推出了Vertica认证服务,旨在提高HP Vertica系统管理员、数据库分析员和应用开发人员的专业技能。
助力企业转型
大数据应用若想落地,就必须与行业用户的需求相结合。中国惠普有限公司企业服务集团首席技术官王纪奎表示:“用户在决定采用大数据分析工具之前,应该先搞清楚几个问题,比如数据从哪里来,数据的质量如何,数据可以做什么用,数据的价值如何等。大数据分析应用与企业的供应链分析、网络分析、业务系统分析等之间有着千丝万缕的联系。此外,企业还要考量自己的人力、财力等情况,看是否能够应付大数据分析之所需。”
惠普已经推出了针对电信行业用户的分析服务,并将它与惠普的IT基础架构解决方案打包提供给用户。惠普是许多电信运营商的IT基础设施以及应用系统的供应商。因此,惠普对电信运营商的业务流程十分熟悉,并且知道从哪里获取数据以及如何对这些数据进行整合和分析,从而为电信运营商提供更多的附加价值。“针对电信运营商,我们可以提供战略规划、数据质量管理、数据分析服务等。”王纪奎举例说,“2012年,我们曾经帮助国内某运营商将传统业务与电子商务等新兴业务进行整合,并将计费、CRM、商业智能等应用进行有效结合,还提供了数据管理和业务流程设计服务,从而帮助该运营商成功实现业务转型,”
为了帮助用户更好地开展大数据应用,惠普还为用户设计了信息优化转型体验研讨会,通过与用户的面对面交流,进一步了解用户的实际需求以及数据使用情况,明确业务目标,制定管理和利用信息的策略以及执行路线图等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07