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
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06