京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015年大数据展望和市场预测(1)_数据分析师培训
尽管本文中提到了在研究中使用的不同方法,许多方法得出了相同的结论。更为深入地洞察顾客及其需求是优先考虑的事,在如何优化销售周期及精简客户服务上获得更精确的信息也是经常要考虑的。最成功的大数据应用案例为我们展示了企业是如何突破限制变得更加关注和响应顾客的需求。
以下给出的是最近的展望与预测综述:
wikibon预计大数据市场从2011年到2026年将获得17%年复合增长率,将在2026年达到840亿美元的高峰。大数据市场从2013年的196亿美元增至2014年的273.6亿美元。这些和其它分析结果来自wikibon关于大数据市场普及和增长非常棒的研究。下图展示了他们的大数据市场预测概况。
根据Forrester Wave™最新的报告《Big Data Predictive Analytics Solutions, Q22015》,IBM和SAS是大数据预测分析市场的领军企业。最新的Forrester Wave™报告是基于13家不同的大数据预测分析提供商所提供数据的一个分析,这些公司分别是AlpineDataLabs, Alteryx, AngossSoftware, Dell, FICO, IBM, KNIME.com, Microsoft, Oracle, Predixion Software, RapidMiner, SAP, andSAS。Forrester特别指出Microsoft Azure Learning是大数据分析市场令人印象深刻的的新贵,它显示了微软公司作为突出的参与者在大数据分析市场巨大的潜力。
根据高德纳咨询公司最新的魔力象限(Magic Quadrant)分析,IBM、KNIME、RapidMinerand和SAS在高端大数据分析平台市场遥遥领先。在其最新的报告中,评估了16家领先的大数据分析平台提供商从草案到构建解决方案的分析技术。报告中包括了以下的供应商:AlpineDataLabs, Alteryx, Angoss, Dell, FICO, IBM, KNIME, Microsoft, Predixion, Prognoz, RapidMiner, RevolutionAnalytics, SalfordSystems, SAP, SAS和Tibco Software。Gregory Piatetsky将魔力象限(Magic Quadrant)的关于大数据高端分析平台的调查结果转化为排名的形式,并提出自己上佳的见解。
Salesforce公司预测在2014财年通过增加数据分析和商业智能(BI)应用将会增加该公司的潜在市场范围到130亿美元。该公司计划在2018年前通过增加新的分析应用,将潜在市场范围扩大至820亿美元。从2013年到2018年期间,力争在潜在市场范围获得11%的复合增长率。
正如互联网对商业运营带来的深刻影响,89%的商业领袖相信大数据也将带来革命。
85%的商业领袖坚信大数据会给商业运营带来翻天覆地的变化。79%的商业领袖同意这么一种说法:“那些不接受大数据的企业将失去它们的竞争地位,甚至面临被淘汰的可能。”83%的商业领袖公司已经开始追求大数据项目以夺取新的竞争优势。企业中受到大数据影响的前三大领域是:影响客户关系(37%);重新定义产品开发(26%);改变企业运营方式(15%)。下图对比了在未来五年中在企业里受到大数据影响最大的六个业务领域。
全球大数据市场预计在2025年将达到1220亿美元的收益。同时,弗若斯特沙利文咨询公司(Frost&Sullivan)预测到2025年全球数据流量每年将会达到100泽字节。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14