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在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16