京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:不再仅仅是一个流行词
大数据对很多人来说意味着许多东西,但它的影响到底有多广?想象一下大数据的这些特性,以及将它拼接在一起的大师们。
不再仅仅是一个流行词
大数据,无论你如何定义它,都已经被大肆盛赞过,也被恶意中伤过。它对很多人来说意味着许多东西:对科学家和零售店主来说是一种福利,同时也是应对大量隐私和安全威胁时的一种可用技术。
无论是救世主还是骗局–甚至可能是两者的结合-,大数据仍在权威人士、预言家、营销者和安全爱好者中间成为一个流行话题。它的非官方定义也在逐渐演变。那么,它到底是什么呢?Wikipedia(维基百科)的定义开了个好头:“任何数据的收集,数据的数量如此庞大、形式如此复杂,以至于很难采用手上的数据管理工具或传统的数据处理软件进行处理”。
但是,当数据分享设备呈几何级数增长的时候,管理大批量、各式各样、高速(经典的3V定义)涌来的数据集所面临的挑战内容正在改变。这些设备,我们统称为物联网(IoT),包括机器传感器和面向消费者的设备(例如相互连接的恒温器)、电灯泡、冰箱和可穿戴的健康监测仪。IDC预测IoT(物联网)市场将在未来数年爆发式增长,从2013年底的91亿部安装设备增长到2020年的281亿部。
对大数据的有用洞察可以帮助企业获得很多潜在的好处,不仅是可以销售更多地产品和服务,还能更好地管理健康、阻止假药泛滥、追踪恐怖分子,甚至可能跟踪你的通话记录。因此我们知道,大数据并没有天生的好坏之分,重要的是你怎么用它。
具有讽刺意味的是,无论大数据在增进人类经验方面的潜力有多大,它通常还是很难收集、筛选、分析和解释来获得那些珍贵的思考和见解。这个幻灯片审视了大数据面临的挑战及其应对能力。确凿的事实会让你感到吃惊。我们该有什么样的期待?好吧,看起来Hadoop这个领先的大数据平台的未来一片光明。数据科学家和相关的大数据专家们应该在来年获得收入丰厚的工作。
业内人士已经预计热门词“大数据”将逐渐淡出。Hortonworks总裁Herb Cunitz在2012年12月的一篇博文中写道:“终究全都归于数据。大数据和对这个空间的所有预测都将瓦解,被分析师和所有那些紧随其后的人(包括很多“大”供应商)导向“数据管理””。
Cunitz可能过早地预见了“大数据”的终结,但他准确地指出:终究全都归于数据。只有用于管理的工具将要改变。现在,请深入研究我们的幻灯片,并观看一些展示的统计分析和研究报告。
有多少数据被忽视?
根据Forrester公司最近的一项研究,大多数公司都预计它们分析了大约12%的现有数据。这是好还是坏?好吧,这些公司可能会错过隐藏在它们忽视的88%数据里的洞察和思考。或许它们明智地避开了资源耗竭、试图将海水煮沸的战略。Forrester认为,分析工具的缺乏和“强制性”的数据孤岛是公司忽视自己绝大部分数据的两个原因,原因还包括一个简单的事实:对公司来说,常常很难判断哪些信息有价值,哪些信息最好是置之不理。
大数据暴增
疯狂的大数据对拥有一定技能的技术工人来说是个利好消息。按照Dice的说法,在一个技术和工程师专业人才网站上,对数据专家的需求呈猛增的态势。该网站4月份的报告中提到,NoSQL专家的职位发布数量比上年增长了54%,“大数据人才”的职位则增长了46%。类似的Hadoop和Python人才职位则分别增长了43%和16%。当然,这跟数据安全专家的职位发布比起来是小巫见大巫了,根据一项令人印象深刻的统计,后者在过去的一年里飙升了162%。
大数据到底有多大?
数字世界的体量将在仅6年内从今天的3.2ZB增长到40ZB(1ZB大致相当于10亿TB)。Hortonworks公司CEORob Bearden 在加州圣何塞2014Hadoop峰会的主题演讲中说到:“我们十分兴奋地看到身边的数据数量在爆发,企业数据的数量从现在到2020年将增长50倍。最重要的是,这些数据的85%来自全新的数据来源”。Bearden指出,这些来源包括移动设备、社交媒体和联网机器生成的数据,对全球的企业来说,既是挑战也是机遇。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16